货物的分配处理方法、系统、设备及介质

技术领域

本公开涉及物流管理领域，尤其涉及一种货物的分配处理方法、系统、设备及介质。

背景技术

全渠道库存中心(即库存管理服务)作为电商运营领域的核心应用服务，其基本功能是负责物理库存的整合和分配，通用库存中心架构会直接在物理库存上提供切分，同时在切分的基础上配置对应的策略来满足不动渠道店铺的库存诉求，同时在电商订单寻源阶段提供库存分布检索功能，最终影响订单寻源结果。

传统电商多仓库存管理，都是将物理库存按渠道店铺切分，各渠道店铺库存都独立销售。但是，传统电商多仓库存管理的通用库存中心只有两层库存模型，在某些场景下不够灵活，不能满足订单寻源的最优算法场景。举例：某品牌线上分布多个物理仓、在电商大促期间推出预售活动，线上存在预售非预售多种形态的售卖方式，在原来的物理库存层面做切分分配，满足了自下而上的库存数量同步，在订单寻源阶段，由于库存绑定在物理库存层面，一个物理仓的库存被切分为多份，对应售卖方式的订单在对应仓库只能履约额定的数量，但是物理物库存本身并没有差异(如多个实物库存到订单地址的运输成本没有差异)，按照运输成本来说，当前仓库可能能够履约更多的订单，但是因为预先对物理仓内的货物设置了预售数量和非预售数量的关系，使得在订单所需的货物数量超过预先设置的数量时，会被路由到其他仓库，增加了物流成本。

发明内容

本公开要解决的技术问题是为了克服现有技术中由于在物理库存层面对物理仓的库存进行切分，导致物流成本增加的缺陷，提供一种货物的分配处理方法、系统、设备及介质。

本公开是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

根据本公开的第一方面，提供了一种货物的分配处理方法，所述分配处理方法包括：

基于每个原始物理仓的物理库存信息库，获取对应的所述原始物理仓中放置的实际库存货物对应的库存关联信息；

根据若干所述库存关联信息构建云端库存信息库；其中，所述云端库存信息库与不同的电商平台对接；

获取预设时段内每个所述电商平台中的第一订单信息，以得到若干目标订单信息；

根据所述目标订单信息，确定同一收货地址区域范围内同一目标货物的目标下单数量；

基于所述云端库存信息库以及所述目标下单数量，确定同一所述收货地址区域范围内所述目标货物的库存分配方案，以根据所述库存分配方案进行库存分配。

较佳地，所述根据若干所述库存关联信息构建云端库存信息库的步骤包括：

在云端服务器中基于预设合并条件，对若干不同的所述库存关联信息进行合并处理，以构建得到所述云端库存信息库。

较佳地，所述目标订单信息包括目标收货地址信息、目标货物种类信息以及下单数量信息；

所述根据所述目标订单信息，确定同一收货地址区域范围内同一目标货物的目标下单数量的步骤包括：

基于若干所述目标订单信息中对应的目标收获地址信息，分类得到不同的所述收货地址区域范围；

基于同一所述收货地址区域范围内的每个所述目标订单信息对应的所述目标货物种类信息和所述下单数量信息，获取同一所述收货地址区域范围内同一所述目标货物的所述目标下单数量。

较佳地，所述基于所述云端库存信息库以及所述目标下单数量，确定同一所述收货地址区域范围内所述目标货物的库存分配方案，以根据所述库存分配方案进行库存分配的步骤包括：

基于所述目标收获地址信息，确定对应的第一物理仓；

基于所述云端库存信息库确定所述第一物理仓中所述目标货物的第一最大库存量；

基于所述第一最大库存量和所述目标下单数量，确定目标物理仓，并确定采用所述目标物理仓对所述目标下单数量的所述目标货物进行发货；

其中，所述目标物理仓包括所述第一物理仓；或，所述第一物理仓和与所述第一物理仓距离小于设定值的一个或多个第二物理仓；

当存在两个及以上的所述第二物理仓时，距离越近，采用对应的最大库存量进行所述目标货物的发货的优先级越高。

较佳地，所述基于所述最大库存量和所述目标下单数量，确定目标物理仓，并确定所述目标物理仓对应所述目标下单数量的所述目标货物进行发货的步骤包括：

在所述目标下单数量小于或者等于所述第一最大库存量时，将所述第一物理仓作为所述目标物理仓，并确定采用所述第一物理仓对所述目标下单数量的所述目标货物进行发货；

在所述目标下单数量大于所述第一最大库存量时，则基于所述云端库存信息库选择距离所述第一物理仓小于设定距离的原始物理仓，作为第二物理仓；其中，所述目标物理仓包括所述第一物理仓和所述第二物理仓；

基于所述云端库存信息库确定所述第二物理仓中可分配所述目标货物的第二最大库存量；

计算得到所述目标下单数量与所述第一最大库存量的第一差值；

在所述第一差值小于或者等于所述第二最大库存量时，确定采用所述第一物理仓对所述第一最大库存量的所述目标货物进行发货，并确定采用所述第二物理仓对所述第一差值的所述目标货物进行发货。

较佳地，所述云端库存信息库确定所述第一物理仓中所述目标货物的最大库存量，包括所述物理库存信息库中对所述目标物理仓中所述目标货物划分的第一库存量和第二库存量；

其中，所述第一库存量表征为在所述目标物理仓中原先设置的所述目标货物可分配的数量；所述第二库存量表征为在所述目标物理仓中原先设置的所述目标货物需要保留的数量。

较佳地，当所述原始物理仓对应的所述实际库存货物发生变化时，更新所述库存关联信息，以更新所述云端库存信息库。

根据本公开的第二方面，提供了一种货物的分配处理系统，所述分配处理系统包括：

关联信息获取模块，用于基于每个原始物理仓的物理库存信息库，获取对应的所述原始物理仓中放置的实际库存货物对应的库存关联信息；

云端库存构建模块，用于根据若干所述库存关联信息构建云端库存信息库；其中，所述云端库存信息库与不同的电商平台对接；

订单信息获取模块，用于获取预设时段内每个所述电商平台中的第一订单信息，以得到若干目标订单信息；

下单数量确定模块，用于根据所述目标订单信息，确定同一收货地址区域范围内同一目标货物的目标下单数量；

库存分配模块，用于基于所述云端库存信息库以及所述目标下单数量，确定同一所述收货地址区域范围内所述目标货物的库存分配方案，以根据所述库存分配方案进行库存分配。

根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时实现本公开第一方面所述的货物的分配处理方法。

根据本公开的第四方面，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本公开第一方面所述的货物的分配处理方法。

在符合本领域常识的基础上，所述各优选条件，可任意组合，即得本公开各较佳实施例。

本公开的积极进步效果在于：

本公开通过将多个实际库存货物对应的库存关联信息存成一个云端库存信息库，再在云端库存信息库针对同一种类的目标货物进行库存分配，从而使得业务运营人员减少运营复杂的区域库存分配计算；并且基于云端库存信息库实现库存划分，使得在库存分配时能够实现对库存快速的整合、拆分，并且实现就近发货，达到在提高货物的整体运营效率的同时又节省了实际物流成本的目的。

附图说明

图1为本公开一实施例中货物的分配处理方法的流程示意图；

图2为本公开一实施例中确定目标下单数量的流程示意图；

图3为本公开一实施例中根据库存分配方案进行库存分配的流程示意图；

图4为本公开一实施例中确定目标物理仓进行发货的流程示意图；

图5为现有技术中的库存架构实现发货的结构示意图；

图6为本公开一实施例中实现货物的分配处理方法的结构示意图；

图7为本公开的存架构实现发货的结构示意图；

图8为本公开一实施例中货物的分配处理系统的结构示意图；

图9为本公开一实施例中电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面通过实施例的方式进一步说明本公开，但并不因此将本公开限制在所述的实施例范围之中。

实施例1

如图1所示，在本公开的实施例中，提供了一种货物的分配处理方法，所述分配处理方法包括：

S11：基于每个原始物理仓的物理库存信息库，获取对应的所述原始物理仓中放置的实际库存货物对应的库存关联信息。

S12：根据若干所述库存关联信息构建云端库存信息库；其中，所述云端库存信息库与不同的电商平台对接。

S13：获取预设时段内每个所述电商平台中的第一订单信息，以得到若干目标订单信息。

S14：根据所述目标订单信息，确定同一收货地址区域范围内同一目标货物的目标下单数量。

S15：基于所述云端库存信息库以及所述目标下单数量，确定同一所述收货地址区域范围内所述目标货物的库存分配方案，以根据所述库存分配方案进行库存分配。

通过将多个实际库存货物对应的库存关联信息存成一个云端库存信息库，再在云端库存信息库针对同一种类的目标货物进行库存分配，从而使得业务运营人员减少运营复杂的区域库存分配计算；并且基于云端库存信息库实现库存划分，使得在库存分配时能够实现对库存快速的整合、拆分，并且实现就近发货，达到在提高运营效率的同时又节省了实际物流成本的目的。

其中，在一种具体实施方式中，所述根据若干所述库存关联信息构建云端库存信息库的步骤包括：

在云端服务器中基于预设合并条件，对若干不同的所述库存关联信息进行合并处理，以构建得到所述云端库存信息库。

其中，所述库存关联信息至少包括任意原始物理仓内的货物种类信息、对应货物种类的货物数量信息以及原始物理仓对应的地址信息。

预设合并条件可以为将属于不同库存关联信息的同一货物种类进行合并，同时保留来自不同库存关联信息的同一货物种类的地址信息。在进行合并之后，一种具体的实施方式中，可以在云端库存信息库中通过一张表记录，即云端库存信息库将多分库存关联信息汇总成一份库存仓库，使得可以在云端按照实际的业务场景快速实现对目标货物的整合、拆分，提高运营效率。

本公开实施例中的所述目标订单信息包括目标收货地址信息、目标货物种类信息以及下单数量信息等。

如图2所示，在本公开一种具体的实施方式中，所述根据所述目标订单信息，确定同一收货地址区域范围内同一目标货物的目标下单数量的步骤包括：

S21：基于若干所述目标订单信息中对应的目标收获地址信息，分类得到不同的所述收货地址区域范围。

S22：基于同一所述收货地址区域范围内的每个所述目标订单信息对应的所述目标货物种类信息和所述下单数量信息，获取同一所述收货地址区域范围内同一所述目标货物的目标下单数量。

通过获取在同一收获第一区域范围内同一目标获取的目标下单数量，实现了基于云端库存信息库存结合运营需求，灵活配置不同电商平台上不同店铺的授权关系，并将特定库位绑定给指定店铺，提升了运营效率。

如图3所示，在本公开一种具体的实施方式中，所述基于所述云端库存信息库以及所述目标下单数量，确定同一所述收货地址区域范围内所述目标货物的库存分配方案，以根据所述库存分配方案进行库存分配的步骤包括：

S31：基于所述目标收获地址信息，确定对应的第一物理仓。

S32：基于所述云端库存信息库确定所述第一物理仓中所述目标货物的第一最大库存量。

S33：基于所述第一最大库存量和所述目标下单数量，确定目标物理仓，并确定采用所述目标物理仓对所述目标下单数量的所述目标货物进行发货。

其中，所述目标物理仓包括所述第一物理仓；或，所述第一物理仓和与所述第一物理仓距离小于设定值的一个或多个第二物理仓。

S34：当存在两个及以上的所述第二物理仓时，距离越近，采用对应的最大库存量进行所述目标货物的发货的优先级越高。

一种优选的方式中，通过实现目标订单上的目标地址，确定距离目标地址最近且能够分配相应货物的原始物理仓，从而达到节省实际物流成本的目的。

具体的，如图4所示，在本公开实施例中，基于所述最大库存量和所述目标下单数量，确定目标物理仓，并确定所述目标物理仓对应所述目标下单数量的所述目标货物进行发货的步骤包括：

S41：在所述目标下单数量小于或者等于所述第一最大库存量时，将所述第一物理仓作为所述目标物理仓，并确定采用所述第一物理仓对所述目标下单数量的所述目标货物进行发货。

S42：在所述目标下单数量大于所述第一最大库存量时，则基于所述云端库存信息库选择距离所述第一物理仓小于设定距离的原始物理仓，作为第二物理仓；其中，所述目标物理仓包括所述第一物理仓和所述第二物理仓。

S43：基于所述云端库存信息库确定所述第二物理仓中可分配所述目标货物的第二最大库存量；

S44：计算得到所述目标下单数量与所述第一最大库存量的第一差值。

S45：在所述第一差值小于或者等于所述第二最大库存量时，确定所述第一物理仓对所述第一最大库存量的所述目标货物进行发货，并分配所述第二物理仓对所述第一差值的所述目标货物进行发货。

在本公开实施例中，所述云端库存信息库确定所述第一物理仓中所述目标货物的最大库存量，包括所述物理库存信息库中对所述目标物理仓中所述目标货物划分的第一库存量和第二库存量；其中，所述第一库存量表征为在所述目标物理仓中原先设置的所述目标货物可分配的数量；所述第二库存量表征为在所述目标物理仓中原先设置的所述目标货物需要保留的数量。

一种具体的实施方式中，所述第一库存量可以为非预售的目标货物的数量，所述第二库存量可以为预售的目标货物的数量。

通过将多个实际库存货物对应的库存关联信息存成一个云端库存信息库，再在云端库存信息库针对同一种类的目标货物进行库存分配，从而使得业务运营人员减少运营复杂的区域库存分配计算；并且基于云端库存信息库实现库存划分，使得在库存分配时能够实现对库存快速的整合、拆分，并且实现就近发货，达到在提高运营效率的同时又节省了实际物流成本的目的。

此外，在本公开一具体的实施方式中，当所述原始物理仓对应的所述实际库存货物发生变化时，更新所述库存关联信息，以更新所述云端库存信息库。

一种具体的实施方式中，库存关联信息包括了与实际对应的原始物理仓对应的相关信息，如包括仓库、货主、sku(最小存货单位)、库存状态等信息。在原始物理仓的库存发生变动时，会更新对应的库存关联信息，并将变动信息记载至一变动日志中。另外，运营人员还可通过库存关联信息直接获取对应原始物理仓的相关信息，并根据原始物理仓的相关信息去作为分配货物的依据，以提高运营效率。

一种具体实施的实施方式中，云端库存信息库包括若干库存关联信息，即云端库存信息库可以根据业务需要，将对应不同原始物理仓的多个库存关联信息进行整合，以便于后续根据订单需求进行统一分配，即运营人员可根据云端库存信息库的信息实现对订单的配置。

进一步的实施方式中，云端库存信息库还可将原始物理仓对应的多份库存关联信息进行汇总，以形成一份完整的库存信息，实现了将物理库存转换为云库存，并屏蔽掉物理仓属性(如：原来一物理仓的某一货物有一百件，一百件的货物八十件非预售，二十件预售，此时屏蔽掉货物的预售和非预售属性)并按照实际业务场景进行拆分，以提高运营效率。

下面结合实例，具体说明本公开的货物分配方法的实现原理：

如图5所示，按照现有存在的普通库存架构设计：需要在物理层，即对应北京、上海两个物理仓中，预先切分好对应库存凑够160件做为一种售卖形式，40件作为另一种售卖形式。

按照现有存在的普通库存架构，货物的分配方式为：每个物理仓都拿出80件，作为第一种售卖形式。当有顾客下单，并且顾客收货地址为上海市周边，则理应都从上海仓发货。因为有160件库存做此用途，原则上上海仓应该尽可能多的满足160件订单，即如果160件全是上海周边订单，则应该有100件从上海发货。但是基于事前分配的原则(即预先为库存赋予了预售和非预售的属性)，只有80件能从上海发货，其他80件从北京仓发货，这样的方式必然增加了成本，需要对货物分配方案进行优化设计。

在本公开中，通过新的3层库存架构设计，具体包括物理层、云层和店铺层；如图6所示，如包括某一货物的原始物理仓的地址有：北京、上海、广州、无锡等，通过将各个地址的原始物理仓最好整个，运营再根据配置关系在云端对货物的数量进行划分，(如按照预售货物量和非预售货物量在云端对货物的数量进行划分为云库位1和云库位2)，再根据不同电商平台(如天猫、京东、官网等电商平台)的订单信息确定货物的具体的分配方式。

通过运营提前做好配置关系，在整合之后操作库存切分，即库存先会被系统整合为200件，再在200件的基础上拆分为160和40两份来满足不同售卖形式，具体的拆分方式如图7所示，这时的库存已经丢失了预售和非预售的属性。在订单寻源的时候能够按照云仓、物理仓绑定关系，再按照实际库存分布就近寻源，最终实现与上述同样购买情况下，100件从上海仓发货，60件从北京仓发货，即实现不用管每个物理仓层面的对货物属性进行如何定义、划分，在云端按照实际的业务场景快速实现对目标货物的整合、拆分，提高运营效率，从而达到与原始一样的消费者视图的同时，并完成了就近履约等提效方案、减少了物流成本等效果。

实施例2

如图8所示，在本公开实施例中，提供了一种货物的分配处理系统，所述分配处理系统包括：

关联信息获取模块100，用于基于每个原始物理仓的物理库存信息库，获取对应的所述原始物理仓中放置的实际库存货物对应的库存关联信息；

云端库存构建模块200，用于根据若干所述库存关联信息构建云端库存信息库；其中，所述云端库存信息库与不同的电商平台对接；

订单信息获取模块300，用于获取预设时段内每个所述电商平台中的第一订单信息，以得到若干目标订单信息；

下单数量确定模块400，用于根据所述目标订单信息，确定同一收货地址区域范围内同一目标货物的目标下单数量；

库存分配模块500，用于基于所述云端库存信息库以及所述目标下单数量，确定同一所述收货地址区域范围内所述目标货物的库存分配方案，以根据所述库存分配方案进行库存分配。

其中，所述云端库存构建模块具体用于，在云端服务器中基于预设合并条件，对若干不同的所述库存关联信息进行合并处理，以构建得到所述云端库存信息库。

在本公开实施例中，所述目标订单信息包括目标收货地址信息、目标货物种类信息以及下单数量信息。

在一种具体的实施方式中，所述订单信息获取模块包括收获地址确定单元以及订单信息确定单元。

其中，收获地址确定单元用于基于若干所述目标订单信息中对应的目标收获地址信息，分类得到不同的所述收货地址区域范围。

订单信息确定单元，用于基于同一所述收货地址区域范围内的每个所述目标订单信息，对应的所述目标货物种类信息和所述下单数量信息，获取同一所述收货地址区域范围内同一所述目标货物的目标下单数量。

在一种优选的实施方式中，所述订单信息确定单元具体包括第一物理仓确定单元、第一最大库存确定单元以及分配处理单元。

其中，所述第一物理仓确定单元用于基于所述目标收获地址信息，确定对应的第一物理仓。

所述第一最大库存确定单元用于基于所述云端库存信息库确定所述第一物理仓中所述目标货物的第一最大库存量。

所述分配处理单元用于基于所述第一最大库存量和所述目标下单数量，确定目标物理仓，并确定采用所述目标物理仓对所述目标下单数量的所述目标货物进行发货。

其中，所述目标物理仓包括所述第一物理仓；或，所述第一物理仓和与所述第一物理仓距离小于设定值的一个或多个第二物理仓；当存在两个及以上的所述第二物理仓时，距离越近，采用对应的最大库存量进行所述目标货物的发货的优先级越高。

其中，所述分配处理单元包括第一仓库确定单元、第二仓库确定单元、第一计算单元、第二计算单元以及发货单元。

其中，所述第一仓库确定单元用于在所述目标下单数量小于或者等于所述第一最大库存量时，将所述第一物理仓作为所述目标物理仓，并确定采用所述第一物理仓对所述目标下单数量的所述目标货物进行发货。

所述第二仓库确定单元用于在所述目标下单数量大于所述第一最大库存量时，则基于所述云端库存信息库选择距离所述第一物理仓小于设定距离的原始物理仓，作为第二物理仓；其中，所述目标物理仓包括所述第一物理仓和所述第二物理仓。

所述第一计算单元用于基于所述云端库存信息库确定所述第二物理仓中可分配所述目标货物的第二最大库存量。

所述第二计算单元用于计算得到所述目标下单数量与所述第一最大库存量的第一差值。

发货单元用于在所述第一差值小于或者等于所述第二最大库存量时，确定采用所述第一物理仓对所述第一最大库存量的所述目标货物进行发货，并确定采用所述第二物理仓对所述第一差值的所述目标货物进行发货。

本公开实施例中的所述云端库存构建模块还用于：根据所述云端库存信息库确定所述第一物理仓中所述目标货物的最大库存量，包括所述物理库存信息库中对所述目标物理仓中所述目标货物划分的第一库存量和第二库存量。

其中，所述第一库存量表征为在所述目标物理仓中原先设置的所述目标货物可分配的数量；所述第二库存量表征为在所述目标物理仓中原先设置的所述目标货物需要保留的数量。

在本公开实施例中，所述关联信息获取模块还用于当所述原始物理仓对应的所述实际库存货物发生变化时，更新所述库存关联信息，以更新所述云端库存信息库。

需要说明的是，本实施例中货物的分配处理系统对应的工作原理与实施例1中货物的分配处理方法的工作原理相同，因此在此不再赘述。

本公开所提供的货物的分配系统中，通过将多个实际库存货物对应的库存关联信息存成一个云端库存信息库，再在云端库存信息库针对同一种类的目标货物进行库存分配，从而使得业务运营人员减少运营复杂的区域库存分配计算；并且基于云端库存信息库实现库存划分，使得在库存分配时能够实现对库存快速的整合、拆分，并且实现就近发货，达到在提高运营效率的同时又节省了实际物流成本的目的。

实施例3

图9为本公开实施例3提供的一种电子设备的结构示意图。电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述实施例中的方法。图9显示的电子设备30仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图9所示，电子设备30可以通用计算设备的形式表现，例如其可以为服务器设备。电子设备30的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理器31、上述至少一个存储器32、连接不同系统组件(包括存储器32和处理器31)的总线33。

总线33包括数据总线、地址总线和控制总线。

存储器32可以包括易失性存储器，例如随机存取存储器(RAM)321和/或高速缓存存储器322，还可以进一步包括只读存储器(ROM)323。

存储器32还可以包括具有一组(至少一个)程序模块324的程序/实用工具325，这样的程序模块324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。

处理器31通过运行存储在存储器32中的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如本公开上述实施例中的方法。

电子设备30也可以与一个或多个外部设备34(例如键盘、指向设备等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口35进行。并且，模型生成的设备30还可以通过网络适配器36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36通过总线33与模型生成的设备30的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合模型生成的设备30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、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID(磁盘阵列)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了电子设备的若干单元/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。

实施例4

本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现上述实施例中的方法中的步骤。

其中，可读存储介质可以采用的更具体可以包括但不限于：便携式盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦拭可编程只读存储器、光存储器件、磁存储器件或上述的任意合适的组合。

在可能的实施方式中，本公开还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行实现上述实施例中的方法中的步骤。

其中，可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公开的程序代码，程序代码可以完全地在用户设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户设备上部分在远程设备上执行或完全在远程设备上执行。

虽然以上描述了本公开的具体实施方式，但是本领域的技术人员应当理解，这仅是举例说明，本公开的保护范围是由所附权利要求书限定的。本领域的技术人员在不背离本公开的原理和实质的前提下，可以对这些实施方式做出多种变更或修改，但这些变更和修改均落入本公开的保护范围。