申请/专利权人：北京工商大学

申请日：2023-09-28

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117333059B

主分类号：G06Q10/0639

分类号：G06Q10/0639;G06F18/10;G06F18/24;G06F18/27

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2024.01.19#实质审查的生效;2024.01.02#公开

摘要：本发明公开了一种仓拣货路径时间估算方法，涉及电商物流技术领域，其技术方案要点是基于不同拣货员的入职时间、工作效率及工作效率变化趋势划分出了多种拣货员类型，并将拣货员类型作为机器学习的特征之一，构建出基于近期相应拣货员的工作状态进行拣货时长估算的回归模型，将不同拣货员的拣货路线熟悉度差异、体能差异、工作方式差异等差异性，通过近期记录的入职时间、工作效率及工作效率变化趋势等指标，体现到拣货时长估算的回归模型中，提高了拣货时长的估算精度。

主权项：1.一种仓拣货路径时间估算方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、收集所有拣货任务数据，每个拣货任务数据包括拣货员id、拣货开始时间、拣货储位编码次序、拣货时长、拣货员入职工龄；S2、对仅具有单一拣货储位拣货记录的拣货任务数据进行剔除；S3、划分拣货员类型：同一拣选区域每天进行一次TOPn排名：根据每个拣货员当天在该拣选区域内单个储位的平均拣货时长从小到大排序为TOP1至TOPn，相同平均拣货时长的拣货员，根据拣货员id从小到大排序；将正式拣货员划分为四类：第一类为高绩效员工，即最近连续一周TOPn排名一直位于前x位以内，其中x为给定值；第二类为新入职员工，即入职2个月以内的员工；第三类为绩效上升拣货员，即最近一周内TOPn排名呈上升趋势的员工；第四类为绩效乏力员工，即不属于前三类中任意一种的员工；将临时拣货员划分为新入职员工；S4、根据拣货员id，确定S2处理后每个拣货任务数据对应的拣货员类型；S5、对每个类型的拣货员，选择其不同拣货开始时间的拣货任务数据，根据这些拣货任务数据获得该类型拣货员对应的储位间拣货数据；所述储位间拣货数据为同一拣选区域内对任一两个储位进行拣货的拣货任务数据；S6、采用每个储位间拣货数据中的拣货员id、拣货储位编码次序、拣货时长、拣货员入职工龄、拣选区域编码和拣货员类型进行机器学习，训练出针对不同拣货员的拣货时长预测回归模型；S7、将待预测拣货任务的拣货员id、拣货储位编码次序、拣货员入职工龄、拣选区域编码、拣货员类型输入拣货时长预测回归模型中，获得待预测拣货任务的拣货时长估算值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京工商大学 一种仓拣货路径时间估算方法

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