【技术实现步骤摘要】
供应链异常订单处理方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及物流
，尤其涉及一种供应链异常订单处理方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在物流领域中，物流订单的流转几乎实现了全自动化处理，这为商品的数字化管理和追溯带来了便利。由于物流订单在流转过程中涉及的参与方较多，当其中一个参与方的数据处理出现问题，如何将出现异常的物流订单数据及时同步给各个参与方是提高物流异常数据处理效率的重点和难点，而且现有技术中系统处理异常的物流订单数据的过程中缺乏灵活性及自适应性。
[0003]因此，现有技术还有待改进和发展。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供了一种供应链异常订单处理方法、装置、设备及存储介质，用于根据与不同异常类型对应的异常订单处理方法对异常订单进行预处理，再将未完成预处理的异常订单生成推送消息，使管理员进行终处理，能有效实现对异常物流订单的异常节点进行有效把控，保障物流订单流转顺畅。
[0005]本专利技术第一方面提供了一种供应链异常订单处理方法，所述供应链...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种供应链异常订单处理方法，其特征在于，所述供应链异常订单处理方法包括：获取初始订单，根据初始订单的订单信息确定所述初始订单是否为异常订单；确定所述异常订单的异常类型，并根据预设的异常订单处理方法对所述异常订单进行预处理，并根据处理结果将所述异常订单标记为已处理异常订单或待处理异常订单；基于所述待处理异常订单生成推送消息，并根据推送信息获取与所述待处理异常订单对应的终结指令，将所述待处理异常订单标记为已处理异常订单；收集所述已处理异常订单，并生成异常订单列表，并将所述异常订单列表存储在系统中；根据所述异常订单列表深度学习不同异常类型的异常订单的处理方法，并更新已有的所述预设的异常订单处理方法。2.根据权利要求1所述的供应链异常订单处理方法，其特征在于，所述获取初始订单，根据初始订单的订单信息确定所述初始订单是否为异常订单，包括：获取初始订单，并对所述初始订单进行解析，得到所述初始订单的订单信息，所述订单信息包括订单号、判责异常类型和异常节点，所述初始订单为异常模块的订单；根据所述初始订单的异常节点和判责异常类型对初始订单进行核查，若所述初始订单的异常节点和判责异常类型符合当前状态，则确定所述初始订单为异常订单；若所述初始订单的异常节点或判责异常类型不符合当前状态，则确定所述初始订单为非异常订单；若所述初始订单为异常订单，则保留所述初始订单；若所述初始订单为非异常订单，则剔除所述初始订单。3.根据权利要求1所述的供应链异常订单处理方法，其特征在于，所述确定所述异常订单的异常类型，并根据预设的异常订单处理方法对所述异常订单进行预处理，并根据处理结果将所述异常订单标记为已处理异常订单或待处理异常订单，包括：获取所述异常订单的判责异常类型和责任方，并将所述判责异常类型和所述责任方输入异常类型分类模型，确定异常类型；获取预设的异常订单处理方法，并调用与所述异常类型对应的异常订单处理方法对所述异常订单进行预处理；若所述异常订单完成预处理，则将所述异常订单标记为已处理异常订单，若所述异常订单未完成预处理，则将所述异常订单标记为待处理异常订单。4.根据权利要求3所述的供应链异常订单处理方法，其特征在于，所述获取所述异常订单的判责异常类型和责任方，并将所述判责异常类型和所述责任方输入异常类型分类模型，确定异常类型，之前包括：收集历史异常订单数据，并基于所述历史异常订单数据构建训练集，所述训练集包括多个训练数据，每个所述训练数据包括一个样本异常订单的判责异常类型和责任方以及样本异常订单的异常类型的标注数据；将所述训练数据中的样本异常订单的判责异常类型和责任方输入预设的神经网络模型，以得到样本异常订单的异常类型的预测数据；基于所述样本异常订单的异常类型的预测数据和标注数据，对所述神经网络模型进行更新；检测是否满足预设的训练结束条件；若是，则将训练得到的神经网络模型作为所述异
常类...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐童，
申请(专利权)人：上海东普信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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