云仓选品方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明的实施方式涉及计算机技术领域，更具体地，本发明的实施方式涉及云仓选品方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

随着电商行业的蓬勃发展，越来越多的电商卖家使用云仓托管的方式来解决仓储发货的问题。相较于传统的电商自建仓储模式，云仓可以带来更低的履约成本。

但云仓存在一定的业务约束条件并不适合所有SKU，且云仓中SKU种类存在数量的限制。因此云仓的选品则成为云仓正常运转的重要环节。

在当下类似的业务场景中，大都由业务人员基于人工经验，进行完全人工的选品动作。当数据规模较大时，人工处理会十分困难且效率低下，其次选品过程大多为主观判断，选品结果不可控，进而导致业务损失。

发明内容

但是，出于人选品工的原因，现有技术选品效率低下。

因此在现有技术中，选品效率低下这是非常令人烦恼的过程。

为此，非常需要一种改进的云仓选品方法，以使云仓选品更加高效。

在本上下文中，本公开的实施方式期望提供一种云仓选品方法、装置、电子设备及存储介质。

在本公开实施方式的第一方面中，提供了一种云仓选品方法，包括：根据SKU的预测销量筛选预设数量的初始SKU，构建初始选品池；获取当前云仓中在库SKU的库转天数，筛选低库转SKU构建低库转池；根据当前云仓SKU种类、目标SKU种类软上限、目标SKU种类硬上限和低库转池中的低库转SKU种类，确定允许新增SKU种类阈值；根据所述允许新增SKU种类阈值和初始SKU预测销量，从所述初始选品池中获得目标SKU加入最终选品池。

在本公开的一个实施例中，所述根据SKU的预测销量筛选初始SKU，构建初始选品池，包括：获取满足预设云仓选品规则的SKU；根据所述SKU的预测销量，获得预设数量的初始SKU，其中，所述预设数量的取值为所述目标SKU种类软上限；将所述初始SKU按照预测销量从大到小排序，构建所述初始选品池。

在本公开的另一实施例中，所述获取当前云仓中在库SKU的库转天数，筛选低库转SKU构建低库转池，包括：获取当前云仓SKU库存量；根据所述当前云仓SKU库存量，获取各在库SKU的库转天数；根据所述各在库SKU的库转天数，将所述库转天数小于库转天数阈值的在库SKU，标记为低库转SKU；将所述低库转SKU按照预测销量从大到小排列，构建所述低库转池。

在本公开的又一个实施例中，所述根据当前云仓SKU种类、目标SKU种类软上限、目标SKU种类硬上限和低库转池中的低库转SKU种类，确定允许新增SKU种类阈值，包括：根据所述目标SKU种类硬上限与所述当前云仓在库SKU种类数，确定允许新增SKU种类硬上限；根据所述目标SKU种类软上限、所述云仓在库SKU种类和低库转SKU种类，确定允许新增SKU种类软上限；在所述允许新增SKU种类硬上限与所述允许新增SKU种类软上限之间取最小值，确定所述允许新增SKU种类阈值。

在本公开的再一个实施例中，所述根据所述允许新增SKU种类阈值和初始SKU预测销量，从所述初始选品池中获得目标SKU加入最终选品池，包括：确定所述初始选品池相对于所述云仓在库SKU的新增SKU清单；依次遍历所述初始选品池中的初始SKU，判断当前初始SKU是否存在于所述新增SKU清单或所述低库转池中；若所述当前初始SKU不存在于所述新增SKU清单或者所述低库转池中，则将所述当前初始SKU加入所述最终选品池；若所述当前初始SKU存在于所述新增SKU清单或者所述低库转池中，则判断当前新增SKU种类是否超过所述允许新增SKU种类阈值，其中，所述当前新增SKU种类为加入所述最终选品池的目标SKU种类；若所述当前新增SKU种类大于所述允许新增SKU种类阈值，则所述当前初始SKU不加入所述最终选品池；若所述当前新增SKU种类小于等于所述允许新增SKU种类阈值，则判断所述当前初始SKU的预测销量相对于所述低库转池中低库转SKU的预测销量的提升比例是否大于销量提升阈值；若所述当前初始SKU的预测销量相对于所述低库转池中低库转SKU的预测销量的提升比例大于销量提升阈值，则将所述当前初始SKU作为目标SKU加入所述最终选品池中；若所述当前初始SKU的预测销量相对于所述低库转池中低库转SKU的预测销量的提升比例小于等于所述销量提升阈值，则所述当前初始SKU不加入所述最终选品池中。

在本公开的再一个实施例中，所述判断所述当前初始SKU的预测销量相对于所述低库转池中低库转SKU的预测销量的提升比例是否大于销量提升阈值的过程，包括：按照从大到小的次序为各低库转SKU进行标号，获得各低库转SKU的标号；确定当前初始SKU的计算起始点，其中，所述计算起始点为上一初始SKU判断过程结束时对应的低库转SKU的下一标号的低库转SKU；从所述计算起始点开始，接续计算所述当前初始SKU的预测销量与所述各低库转SKU的预测销量的比值，得到提升比例；将所述提升比例与所述销售提升阈值进行比较，当获得目标SKU或者遍历完所有低库转SKU时结束判断过程。

在本公开的再一个实施例中，所述最终选品池中的SKU按照预测销量从大到小排列。

在本公开实施方式的第二方面中，提供了一种云仓选品装置，包括：选品池构建模块，用于根据SKU的预测销量筛选初始SKU，构建初始选品池；低库转池构建模块，用于获取当前云仓中在库SKU的库转天数，筛选低库转SKU构建低库转池；新增阈值确定模块，用于根据当前云仓SKU种类、目标SKU种类软上限、目标SKU种类硬上限和低库转池中的低库转SKU种类，确定允许新增SKU种类阈值；选品模块，用于根据所述允许新增SKU种类阈值和初始SKU预测销量，从所述初始选品池中获得目标SKU加入最终选品池。

在本公开实施方式的第三方面中，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的云仓选品方法。

在本公开实施方式的第四方面中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的云仓选品方法。

根据本公开实施方式的云仓选品方法，根据SKU的预测销量筛选初始SKU，构建初始选品池。然后获取当前云仓中在库SKU的库转天数，筛选低库转SKU构建低库转池。基于当前云仓SKU种类、目标SKU种类软上限、目标SKU种类硬上限和低库转池中的低库转SKU种类，确定允许新增SKU种类阈值。基于允许新增SKU种类阈值和初始SKU预测销量，从初始选品池中获得目标SKU加入最终选品池。可以在可控的条件下保障选品结果的准确性，而无需人工，从而显著地降低了选品相关的人力成本，并且避免了由于选品误差带来的云仓内选品堆积，使得云仓选品更加高效。

附图说明

通过参考附图阅读下文的详细描述，本公开示例性实施方式的上述以及其他目的、特征和优点将变得易于理解。在附图中，以示例性而非限制性的方式示出了本公开的若干实施方式，其中：

图1示意性地示出了根据本公开实施方式的应用场景的示意图；

图2示意性地示出了根据本公开实施例的云仓选品方法的流程示意图；

图3示意性地示出了根据本公开另一实施例的云仓选品方法的流程示意图；

图4示意性地示出了根据本公开又一实施例的云仓选品方法的流程示意图；

图5示意性地示出了根据本公开再一实施例的云仓选品方法的流程示意图；

图6示意性地示出了根据本公开一实施例的云仓选品方法的判断流程示意图；

图7示意性地示出了根据本公开另一实施例的云仓选品方法的流程示意图；

图8示意性地示出了根据本公开实施例的存储介质的结构示意图；

图9示意性地示出了根据本公开实施例的云仓选品装置的结构示意图；

图10示意性地示出了根据本公开实施例的计算机设备的结构示意图。

在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。

具体实施方式

下面将参考若干示例性实施方式来描述本公开的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本公开，而并非以任何方式限制本公开的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

本领域技术人员知道，本公开的实施方式可以实现为一种系统、装置、设备、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式。

根据本公开的实施方式，提出了一种云仓选品的方法、装置、电子设备和存储介质。

在本文中，需要理解的是，所涉及的术语含义表示如下：

云仓：在当前电商环境下产生的一种新型仓储模式，云仓是一种第三方的仓库服务，可以把仓库保管、分拣、打包、发货等业务环节一站式解决。相比较传统电商仓库，云仓具有更低的履约成本，但是对仓内SKU种数有一定要求，需要保持尽可能简单的商品结构。

SKU：最小库存单元，可以理解为某个具体规格的商品。

销售数量与销售单量：销售数量指的是SKU的销售件数，销售单量包含SKU的出库单量。销售数量与销售单量的关系：举例说明，假设用户1购买了SKUa 5件，用户2购买了SKUa 1件，SKUb 3件，那么SKUa的销售数量是6件，SKUb的销售数量是3件；商家将两个用户的订单打包成两个包裹分别发货给用户1(SKUa×5)和用户2(SKUa×1+SKUb×3)，此时SKUa的销售单量是2，SKUb的销售单量是1。

库转天数：商品当前的库存数量所能支持商品销售的天数。例如，某商品日均销售10件，当前库存500件，则库转天数为50天。

目标SKU种类软上限与目标SKU种类硬上限：目标SKU种类软上限指的是：在选品时，为了维持云仓正常运转一定不能超过的目标SKU种类数量的硬上限。目标SKU种类硬上限指的是：在选品时，为了维持云仓正常运转一定不能超过的目标SKU种类数量的软上限，软上限作为选品SKU种类数的一个期望值。允许选品产生可控的变化，云仓内SKU种类数可以突破软上限，但不能突破硬上限，维持在软上限附近浮动。

此外，附图中的任何元素数量均用于示例而非限制，以及任何命名都仅用于区分，而不具有任何限制含义。

下面参考本公开的若干代表性实施方式，详细阐释本公开的原理和精神。

公开概述

本公开发现，随着电商行业的蓬勃发展，目前带货直播的流行，而用户在直播间下单大都是单品订单(即一个订单里只有一种商品)，这种品类单一、数量巨大的订单，在云仓模式下往往能带来特别巨大的成本节省。但是因为云仓是第三方的仓库服务，与传统的自建仓储模式相比，产能资源会相对局限，对更复杂业务的支持度有限。

自建仓储具有最高的产能，可以满足任意复杂的业务模式，可以实现各种不同类型商品的仓配需求，但是成本较高，云仓能带来更低的仓配成本，但是需要满足一定的业务约束条件才能正常运作，并不适合所有的商品。因此，对于大型的电商网站而言，只有结合两种仓储模式才是性价比最高的做法。

在云仓场景中具有以下业务特点：云仓能存放的SKU种类数不能太多，需要控制在数百种，否则云仓成本将大幅提高甚至无法正常运作；云仓内SKU种数超出标准时，通过调拨等手段来将多余的SKU清运出云仓，但会带来额外的成本；在云仓正常运转时，每单履约成本远远低于其他仓的履约成本；新入选的SKU，首先要从别的仓库调拨入库至云仓仓库；由云仓承接的SKU，会不断补货以保障其在云仓中的库存，并且尽量从云仓发货；不再入选云仓的SKU，虽然不会继续补充库存，但在云仓内必然会有剩余库存，量少的可以由日常销售发货进行消耗，量多时只能通过调拨清运出云仓。因此，云仓选品从上万SKU中选出哪些目标SKU由云仓承接，就成了非常具有实际意义的问题，要在保障云仓正常运转，控制云仓SKU种类数，减少调拨的同时，让尽可能多的包裹从运单发出，降低整体的履约成本。同时选品的清单一定是动态更新的，以保障结果的准确性和可用性。

为了解决以上问题，本公开人通过自动化的云仓选品方法，可以在考虑业务约束的同时，尽可能的提升云仓发货量，降低履约成本，并且算法的各项参数可调，在可控的条件下实现选品自动化，大幅节省相关的人力。

在介绍了本公开的基本原理之后，下面具体介绍本公开的各种非限制性实施方式。

应用场景总览

首先参考图1，图1为本公开实施方式提供的应用场景示意图。

如图1所示，构建初始选品池110，当前云仓120中获取低库转SKU，构建低库转池130，基于当前云仓120和低库转池130中的SKU，从初始选品池110中进行选品，最终得到最终选品池140。最终选品池140中的SKU则是最终的进入云仓的选品结果。

示例性方法

下面结合图1的应用场景，参考图2来描述根据本公开示例性实施方式的用于云仓选品的方法。需要注意的是，上述应用场景仅是为了便于理解本公开的精神和原理而示出，本公开的实施方式在此方面不受任何限制。相反，本公开的实施方式可以应用于适用的任何场景。

步骤S201，根据SKU的预测销量筛选初始SKU，构建初始选品池。

具体地，SKU的预测销量包括：预测销售数量、预测销售单量。可以基于销量数量或者销售单量的预测模型，实现对每一个SKU未来销售数量和销售单量的预测，给出所有符合云仓选品规则的SKU的未来L天的销售数量或销售单量，从中筛选出预设数量的预测销售数量或者预测销售单量较大的SKU，在控制选品数量的同事保障云仓选品能带来SKU发货量的最大化，进而实现履约成本最小化。

其中，上述初始SKU的数量的取值可以根据云仓的实际仓储情况来进行预先设定。若初始SKU的数量设定为N

步骤S202，获取当前云仓中在库SKU的库转天数，筛选低库转SKU构建低库转池。

具体地，如果某SKU在云仓中已经具有很高的库存，这样的SKU很难通过销售出库来自然消耗干净，必须花费额外成本进行调拨；而低库转的SKU可以快速的自然耗尽，不产生额外的调拨成本，对云仓影响较小。因此低库转商品可以不占用新增SKU种类软上限名额，为新增SKU腾出替换空间。而高库转商品需要占用新增SKU种类软上限名额，无论在新一轮选品中是否被选中，都会对SKU数量产生约束作用。

其中，当前云仓中在库SKU的库转天数，基于当前云仓中在库SKU的库存量，进行未来预测，将商品库存量换算成相应的库转天数，也就是库转天数。遍历所有在库SKU，根据各SKU的库转天数进行筛选，选择库转天数满足条件的SKU作为低库转SKU，由筛选出来的低库转SKU构成低库转池。低库转池中包括低库转SKU以及各低库转SKU的预测销量。

步骤S203，根据当前云仓SKU种类、目标SKU种类软上限、目标SKU种类硬上限和低库转池中的低库转SKU种类，确定允许新增SKU种类阈值。

其中，上述步骤S201中通过预测销量获得初始选品池，由于预测模型预测一定是有误差的，这也导致不同时间预测的结果一定会发生变化，如果直接依赖预测结果，势必造成选品池每次更新都不一样，完全依赖预测结果选品结构不稳定，容易造成选品堆积的问题。因此，本实施例引入一些参数来保证预测销量的同时维持选品的稳定性。

其中，无论SKU种类数如何新增，也不能超过云仓中的目标SKU种类硬上限。因此，需要考虑当前云仓中SKU的在库情况，基于当前云仓SKU种类以及目标SKU种类硬上限可以获得新增SKU硬上限。硬上限为维持云仓正常运转绝对不能超过的上限值。

其次，由于低库转SKU可以较快消耗完，因此可以将低库转中的SKU视作要被替换的SKU。同时在替换后的SKU数量能够接近目标SKU种类软上限。因此，可以根据当前云仓SKU种类、低库转池中的低库转SKU种类以及目标SKU种类软上限，获得新增SKU软上限。软上限设定为一个期望数量，允许选品池产生可控的变化，使云仓内的SKU数量可以突破软上但是不能突破过多，维持在软上限附近上限浮动的一个上限值。

由于在上述获得的新增SKU硬上限是不可以突破，最终的允许新增SKU种类阈值则是根据上述新增SKU硬上限和新增SKU软上限中的最小值。以此保证在选品中与当前云仓在库商品不重叠的新增商品的增加数量是可控的，不会超过允许新增SKU种类阈值。上述参数可调，使得云仓选品结果可控，防止云仓内商品堆积。

步骤S204，根据所述允许新增SKU种类阈值和初始SKU预测销量，从所述初始选品池中获得目标SKU加入最终选品池。

其中，如果新增的SKU相比当前云仓在库的SKU，销售单量或者销售数量预测的提升并不多，考虑到预测本身的误差带来的上下浮动，将这样的SKU加入最终选品池所带来的收益其实是不确定的。

因此，对于宝贵的新增SKU名额，需要能带来更多单量收益的SKU占用新增商品名额。以允许新增SKU种类阈值作为上限限定，依次遍历初始选品池中的初始选品进行选品，需要保证加入最终选品池的目标SKU的数量不能超过允许新增SKU种类阈值，以保障云仓的正常高效运转。同时，需要判断初始SKU的预测销量是否达到提升阈值，如果选定的初始SKU的预测销量的提升并不多，考虑到预测模型本身的误差带来的浮动，则把该初始SKU加入最终选品池，所带来的收益其实是不确定的，可能加大云仓的履约成本。

可选的，本实施例遍历低库转池的低库转商品寻找一个预测值尽可能高的低库转SKU作为对标，计算选定的初始SKU的预测销量相对于低库转池中的低库转的SKU的提升值，将提升值大于提升阈值的初始SKU作为目标SKU加入最终选品池中。

其中，最终选品池中的SKU则为云仓选品的最终结果。产生最终选品池时，选中的SKU都来自初始选品池，即预测销量前N个的SKU。理论上这部分的SKU都应当具备入选云仓的资格，因此，无论如何都不会有预测值不达标的SKU入围。并且采用低库转SKU的预测销量限制可新增SKU数量，使得新增SKU不会太多，同时低库转SKU在选品时会占用新增计数，因此保障了云仓中的高库转SKU一定不会被新SKU挤出。但是不挤出不代表一定会入选，能否入选的还要对其预测销量进行考量。上述方法不依靠人工使得云仓选品更加高效，且将主观判断过程转化为更加标准化的算法参数调控避免选品效果不可控，当业务出现问题时可以直接定位到具体业务的痛点，有效地解决云仓运转的业务问题，使得最终选品池中的SKU能够带来发货量的最大化，达到履约成本的最优化。

本实施例提供的云仓选品方法，根据SKU的预测销量筛选预设数量的初始SKU，构建初始选品池。然后获取当前云仓中在库SKU的库转天数，筛选低库转SKU构建低库转池。基于当前云仓SKU种类、目标SKU种类软上限、目标SKU种类硬上限和低库转池中的低库转SKU种类，确定允许新增SKU种类阈值。基于允许新增SKU种类阈值和初始SKU预测销量，从初始选品池中获得目标SKU加入最终选品池。可以在可控的条件下保障选品结果的准确性，而无需人工，从而显著地降低了选品相关的人力成本，并且避免了由于选品误差带来的云仓内选品堆积，使得云仓选品更加高效，大大降低云仓的履约成本。

请参阅图3，在一个示例中，步骤S201，所述根据SKU的预测销量筛选预设数量的初始SKU，构建初始选品池，包括：

步骤S301，获取满足预设云仓选品规则的SKU；

具体地，预设云仓选品规则指的是云仓本身仓储条件的限制条件，由于云仓本身存在很多业务约束，例如，云仓对SKU的尺寸大小的限制、需要低温存储的SKU的限制等。那些不满足预设云仓选品规则的SKU就被排除在外。预设云仓选品规则可以在实际应用场景中根据云仓本身的仓储条件进行设定。

步骤S302，根据所述SKU的预测销量，获得预设数量的初始SKU，其中，所述预设数量的取值为所述目标SKU种类软上限；

对上述步骤S301获得的SKU的预测销量进行考量，根据各SKU的预测销量选择预测销量较大的初始SKU，获得的初始SKU的数量为预设数量，其中所述预设数量可以预先设定，在本实施例中预设数量设定为目标SKU软上限的数量，设定目标SKU软上限的数量为N

步骤S303，将所述初始SKU按照预测销量从大到小排序，构建所述初始选品池。

其中，在初始选品池中，初始SKU按照预测销量的大小排序，以便后续在选择时按照次序优先将预测销量大的初始SKU加入到最终选品池中。选出预测销量较大的商品，保障云仓选品能带来发货量的最大化，进而实现履约成本最小化。

请参阅图4，在一个示例中，步骤S202，所述获取当前云仓中在库SKU的库转天数，筛选低库转SKU构建低库转池，包括：

步骤S401，获取当前云仓SKU库存量；

具体地，根据当前云仓的中剔除包材的库存截面数据，获取当前云仓SKU库存量指的是当前云仓中各在库SKU的商品库存量以及在库商品的SKU种类数。

步骤S402，根据所述当前云仓SKU库存量，获取各在库SKU的库转天数；

其中，基于各在库SKU的商品库存量进行未来预测，将商品库存换算成相应的库转天数TD。

步骤S403，根据所述各在库SKU的库转天数，将所述库转天数小于库转天数阈值的在库SKU，标记为低库转SKU；

其中，库转天数阈值可以根据实际应用进行设定，若设定库转天数阈值为TD

步骤S404，将所述低库转SKU按照预测销量从大到小排列，构建所述低库转池。

具体地，统计出低库转SKU的种类数LI，将低库转SKU按照预测销量进行排序，构建低库转池C

请参阅图5，在一个示例中，步骤S203，所述根据当前云仓SKU种类、目标SKU种类软上限、目标SKU种类硬上限和低库转池中的低库转SKU种类，确定允许新增SKU种类阈值，包括：

步骤S501，根据所述目标SKU种类硬上限与所述当前云仓在库SKU种类数，确定允许新增SKU种类硬上限；

其中，云仓中的允许新增的SKU的数量不能超过目标SKU种类硬上限，设定目标SKU种类硬上限为N

S

上述公式1取N

步骤S502，根据所述目标SKU种类软上限、所述云仓在库SKU种类和低库转SKU种类，确定允许新增SKU种类软上限；

具体地，由于低库转SKU可以较快的消耗完，不再占据云仓的存贮名额，因此将低库转SKU视作要被替换的SKU，同时保证新增SKU的数量能够比较接近目标SKU种类软上限，设定目标SKU种类软上限为N

S

上述公式2取N

步骤S503，在所述允许新增SKU种类硬上限与所述允许新增SKU种类软上限之间取最小值，确定所述允许新增SKU种类阈值。

具体地，在允许新增SKU种类硬上限S

S＝MIN(S

上述公式3中的允许新增SKU种类阈值是不能被突破的，以此来限定最终选品池的加入的SKU的种类数量。

请参阅图6，在一个示例中，步骤S204，所述根据所述允许新增SKU种类阈值和初始SKU预测销量，从所述初始选品池中获得目标SKU加入最终选品池，包括：

步骤S601，确定所述初始选品池相对于所述云仓在库SKU的新增SKU清单；

具体地，首先确定初始选品池中的SKU相对于当前云仓在库SKU的种类，新增的SKU种类有哪些，组成新增SKU清单。例如，当前云仓中SKU包括A、B、C、D，初始选品池中的初始SKU包括：A、C、E、F、H，此时的新增SKU清单中包括：E、F、H。

步骤S602，依次遍历所述初始选品池中的初始SKU，判断当前初始SKU是否存在于所述新增SKU清单或所述低库转池中；

具体地，进行到选品流程，对于初始选品池中的初始SKU是按照预测销量从大到小排序的，因此从预测销量最大的初始SKU开始逐一判断是否入选到最终选品池中。若当前初始SKU记作SKU

并且，在开始选品时，定义n＝0，用于记录在选品过程中当前新增SKU种类数。n的最大值即为允许新增SKU种类阈值。

步骤S603，若所述当前初始SKU不存在于所述新增SKU清单或者所述低库转池中，则将所述当前初始SKU加入所述最终选品池；

其中，若SKU

步骤S604，若所述当前初始SKU存在于所述新增SKU清单或者所述低库转池中，则判断当前新增SKU种类是否超过所述允许新增SKU种类阈值，其中，所述当前新增SKU种类为加入所述最终选品池的目标SKU种类；

具体地，若SKU

步骤S605，若所述当前新增SKU种类大于所述允许新增SKU种类阈值，则所述当前初始SKU不加入所述最终选品池；

若n>S，那么说明此时的新增SKU已超过允许新增SKU种类阈值的限制，SKU

步骤S606，若所述当前新增SKU种类小于等于所述允许新增SKU种类阈值，则判断所述当前初始SKU的预测销量相对于所述低库转池中低库转SKU的预测销量的提升比例是否大于销量提升阈值；

若n≦S，说明当前新增SKU没有超过允许新增SKU种类阈值的限制，那么此时还需要判断SKU

步骤S607，若所述当前初始SKU的预测销量相对于所述低库转池中低库转SKU的预测销量的提升比例大于销量提升阈值，则将所述当前初始SKU作为目标SKU加入所述最终选品池中；

具体地，设定销量提升阈值为SG

步骤S608，若所述当前初始SKU的预测销量相对于所述低库转池中低库转SKU的预测销量的提升比例小于等于所述销量提升阈值，则所述当前初始SKU不加入所述最终选品池中。

其中，若F

参阅图7，在一个示例中，步骤S606，所述判断所述当前初始SKU的预测销量相对于所述低库转池中低库转SKU的预测销量的提升比例是否大于销量提升阈值的过程，包括：

步骤S701，按照从大到小的次序为各低库转SKU进行标号，获得各低库转SKU的标号；

具体地，定义k＝0，记录低库转SKU池中对标低库转SKU的标号，标号从0开始，从大到小一次赋予低库转池中的低库转SKU的标号为0、1、2……。

步骤S702，确定当前初始SKU的计算起始点，其中，所述计算起始点为上一初始SKU判断过程结束时对应的低库转SKU的下一标号的低库转SKU；

具体地，若上一初始SKU与低库转商品SKU

步骤S703，从所述计算起始点开始，接续计算所述当前初始SKU的预测销量与所述各低库转SKU的预测销量的比值，得到提升比例；

其中，初始商品在初始商品池中按照预测销量从大到小排序，预测销量大的初始商品进行先进行判断。例如，初始商品池中依次是SKU1、SKU2、SKU3……，若SKU1从低库转SKU

步骤S704，将所述提升比例与所述销售提升阈值进行比较，当获得目标SKU或者遍历完所有低库转SKU时结束判断过程。

具体地，若SKU

在一个示例中，所述最终选品池中的SKU按照预测销量从大到小排列。

其中，在上述为最终选品池获取SKU的选品过程中，初始选品池以及低库转池中的SKU均是根据预测销量进行从大到小排列的，在筛选的时候依次进行遍历比较，因此最终获得的最终选品池中的SKU同样是按照预测销量从大到小进行排列，进一步保证了云仓正常运转，且选品结果可控且稳定，保障云仓发货量最大化，履约成本最优化。

示例性介质

在介绍了本公开示例性实施方式的方法之后，接下来，参考图7对本公开示例性实施方式的存储介质进行说明。

参考图8所示，在一些可能的实施方式中，本公开的各个方面还可以实现为一种存储介质80，其上存储有程序代码，当程序代码被设备的处理器执行时用于实现本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种示例性实施方式的云仓选品方法中的步骤。

具体地，所述设备的处理器执行所述程序代码时用于实现如下步骤：步骤S201，根据SKU的预测销量筛选初始SKU，构建初始选品池；步骤S202，获取当前云仓中在库SKU的库转天数，筛选低库转SKU构建低库转池；步骤S203，根据当前云仓SKU种类、目标SKU种类软上限、目标SKU种类硬上限和低库转池中的低库转SKU种类，确定允许新增SKU种类阈值；步骤S204，根据所述允许新增SKU种类阈值和初始SKU预测销量，从所述初始选品池中获得目标SKU加入最终选品池。

需要说明的是：上述的介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以是但不限于：电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于：电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线、光缆、RF等，或者上述的任意合适的组合。可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

示例性装置

在介绍了本公开示例性实施方式的介质之后，接下来，参考图9对本公开示例性实施方式的云仓选品装置进行说明，用于实现上述任一实施方式中的方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

选品池构建模块901，用于根据SKU的预测销量筛选初始SKU，构建初始选品池；

低库转池构建模块902，用于获取当前云仓中在库SKU的库转天数，筛选低库转SKU构建低库转池；

新增阈值确定模块903，用于根据当前云仓SKU种类、目标SKU种类软上限、目标SKU种类硬上限和低库转池中的低库转SKU种类，确定允许新增SKU种类阈值；

选品模块904，用于根据所述允许新增SKU种类阈值和初始SKU预测销量，从所述初始选品池中获得目标SKU加入最终选品池。

在一个示例中，本实施例的云仓选品装置900，包括选品池构建模块801，用于根据SKU的预测销量筛选初始SKU，构建初始选品池。获取一些能够满足云仓选品规则的SKU，将预测销量较大的一定数量的SKU，选做初始SKU，以构建初始选品池以供云仓选品。

在一个示例中，低库转池构建模块802，用于获取当前云仓中在库SKU的库转天数，筛选低库转SKU构建低库转池。计算当前云仓在库商品所需的库转天数，将满足条件的低库转SKU筛选出来，组成低库转池，低库转池中的商品由于消耗较快，所以不会占用后续新增SKU的名额。

在一个示例中，新增阈值确定模块803，用于根据当前云仓SKU种类、目标SKU种类软上限、目标SKU种类硬上限和低库转池中的低库转SKU种类，确定允许新增SKU种类阈值。低库转池中的商品由于消耗较快，所以不会占用后续允许新增SKU种类阈值的名额，基于当前云仓云仓SKU种类、目标SKU种类软上限、目标SKU种类硬上限和低库转池中的低库转SKU种类，确定允许新增SKU种类阈值，以保证新增的目标SKU不会超过该限定。

在一个示例中，选品模块804，用于根据所述允许新增SKU种类阈值和初始SKU预测销量，从所述初始选品池中获得目标SKU加入最终选品池。在不超过允许新增SKU种类阈值，需要对初始选品池中的SKU的预测销量进行考量，以保证所选择出的来的目标SKU能为云仓带来最小的履约成本。

本实施例提供的云仓选品装置，可以在可控的条件下保障选品结果的准确性，而无需人工，从而显著地降低了选品相关的人力成本，并且避免了由于选品误差带来的云仓内选品堆积，使得云仓选品更加高效。

示例性计算机设备

在介绍了本公开示例性实施方式的方法、介质和装置之后，接下来，参考图对本公开示例性实施方式的电子设备进行说明。

图10显示的电子设备100仅仅是一个示例，不应对本公开实施方式的功能和使用范围带来任何限制。

如图10所示，电子设备100以通用计算设备的形式表现。电子设备的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元1010、上述至少一个存储单元1020、连接不同系统组件(包括存储单元1020和处理单元1010)的总线1030。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元1010执行，使得所述处理单元1010执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。

存储单元1020可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)10201和/或高速缓存存储单元10202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)10203。

存储单元1020还可以包括具有一组(至少一个)程序模块10205的程序/实用工具10204，这样的程序模块10205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线1030可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备100也可以与一个或多个外部设备1100(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备100交互的设备通信，和/或与使得该电子设备100能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口950进行。并且，电子设备100还可以通过网络适配器1060与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图9所示，网络适配器1060通过总线1030与电子设备100的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备100使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了云仓选品装置的若干单元/模块或子单元/模块，但是这种划分仅仅是示例性的并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多单元/模块的特征和功能可以在一个单元/模块中具体化。反之，上文描述的一个单元/模块的特征和功能可以进一步划分为由多个单元/模块来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开方法的操作，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。

虽然已经参考若干具体实施方式描述了本公开的精神和原理，但是应该理解，本公开并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益，这种划分仅是为了表述的方便。本公开旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。