设备耗材的处理方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

1.本技术涉及大数据分析技术领域，特别是涉及一种设备耗材的处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。


背景技术：

2.目前商户需要自行评估耗材使用量，根据评估结果，通过电话或平台等方式进行申请，申请后仍需等待维保人员将耗材派送至商户。在派送期间，可能存在耗材耗尽的情况，对商户营业造成一定的影响。例如，当设备为银行的收银机具，在确定收银机具耗材以及耗材配送时，只能通过银行根据商户申请单的方式，进行耗材分配，存在商户耗材与实际商户交易量不符的情况，设备的耗材量确定以及派发十分重要。
3.目前，设备使用的耗材品只能通过人为方式来确定设备的消耗量，根据消耗量确定每一台设备的耗材品剩余量，对耗材品进行及时补充分配；其中，人工确认耗材品的数据不准确，以及不能及时获取个设备的耗材品消耗的实时数据，导致对耗材品的派发效率低。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高银行机具耗材品派发效率的设备耗材的处理方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
5.第一方面，本技术提供了一种设备耗材的处理方法。所述方法包括：
6.接收目标商户同步的业务流水数据；
7.根据所述目标商户的设备数量和所述业务流水数据，预测所述目标商户的设备耗材的实际消耗量；
8.当根据所述实际消耗量确定耗材品余量小于预设值时，基于历史业务流水数据预测所述目标商户所需的设备耗材的补充量；
9.根据所述设备耗材的补充量，生成耗材品派发工单并指示对所述耗材品派发工单进行处理。
10.在其中一个实施例中，所述根据所述目标商户的设备数量和所述业务流水数据，预测所述目标商户的设备耗材的实际消耗量，包括：
11.根据所述业务流水数据确定所述目标商户的业务交易的交易数量，以及确定设备处理每笔业务交易的耗材单位量；
12.根据所述设备数量、所述交易数量和所述耗材单位量，预测所述目标商户的设备耗材的实际消耗量。
13.在其中一个实施例中，所述根据所述业务流水数据确定所述目标商户的业务交易的交易数量，以及确定设备处理每笔业务交易的耗材单位量，包括：
14.根据所述业务流水数据确定所述目标商户的业务交易的交易类型；
15.根据所述交易类型确定每种交易类型对应的交易数量，以及确定设备处理每种交易类型的耗材单位量。
16.在其中一个实施例中，在所述基于历史业务流水数据预测所述目标商户所需的设备耗材的补充量之前，所述方法还包括：
17.获取距离上次设备耗材派发的时长间隔；
18.当所述时长间隔大于历史时长间隔均值时，对所述业务流水数据进行验证；
19.当验证通过时，执行所述基于历史业务流水数据预测所述目标商户所需的设备耗材的补充量步骤。
20.在其中一个实施例中，所述基于历史业务流水数据预测所述目标商户所需的设备耗材的补充量，包括：
21.基于所述历史业务流水数据，确定所述目标商户的业务交易的周期性参数；
22.确定所述目标商户当前对应的目标周期性参数；
23.从所述历史业务流水数据中确定所述目标周期性参数对应的目标历史业务流水数据；
24.根据所述目标历史业务流水数据预测所述目标商户所需的设备耗材的补充量。
25.在其中一个实施例中，所述方法还包括：
26.生成所述耗材品派发工单的派发进度；
27.当达到预设时长未接收到所述派发进度的完成反馈时，生成工单进度跟进指令；
28.根据所述工单进度跟进指令获取所述耗材品派发工单的当前处理进度，并提示派发终端对所述耗材品派发工单进行处理。
29.第二方面，本技术还提供了一种设备耗材的处理装置。所述装置包括：
30.接收模块，用于接收目标商户同步的业务流水数据；
31.第一预测模块，用于根据所述目标商户的设备数量和所述业务流水数据，预测所述目标商户的设备耗材的实际消耗量；
32.第二预测模块，用于当根据所述实际消耗量确定耗材品余量小于预设值时，基于历史业务流水数据预测所述目标商户所需的设备耗材的补充量；
33.工单处理模块，用于根据所述设备耗材的补充量，生成耗材品派发工单并指示对所述耗材品派发工单进行处理。
34.在其中一个实施例中，所述装置还包括：
35.第一确定模块，用于根据所述业务流水数据确定所述目标商户的业务交易的交易数量，以及确定设备处理每笔业务交易的耗材单位量；
36.第一预测模块还用于根据所述设备数量、所述交易数量和所述耗材单位量，预测所述目标商户的设备耗材的实际消耗量。
37.在其中一个实施例中，所述装置还包括：
38.分类模块，用于根据所述业务流水数据确定所述目标商户的业务交易的交易类型；
39.第一确定模块还用于根据所述交易类型确定每种交易类型对应的交易数量，以及确定设备处理每种交易类型的耗材单位量。
40.在其中一个实施例中，所述装置还包括：
41.验证模块，用于获取距离上次设备耗材派发的时长间隔；当所述时长间隔大于历史时长间隔均值时，对所述业务流水数据进行验证。
42.在其中一个实施例中，所述装置还包括：
43.第二确定模块，用于基于所述历史业务流水数据，确定所述目标商户的业务交易的周期性参数；
44.确定所述目标商户当前对应的目标周期性参数；
45.从所述历史业务流水数据中确定所述目标周期性参数对应的目标历史业务流水数据；
46.所述第二预测模块还用于根据所述目标历史业务流水数据预测所述目标商户所需的设备耗材的补充量。
47.在其中一个实施例中，所述装置还包括：
48.进度处理模块，用于生成所述耗材品派发工单的派发进度；
49.当达到预设时长未接收到所述派发进度的完成反馈时，生成工单进度跟进指令；
50.所述工单处理模块还用于根据所述工单进度跟进指令获取所述耗材品派发工单的当前处理进度，并提示派发终端对所述耗材品派发工单进行处理。
51.第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
52.接收目标商户同步的业务流水数据；
53.根据所述目标商户的设备数量和所述业务流水数据，预测所述目标商户的设备耗材的实际消耗量；
54.当根据所述实际消耗量确定耗材品余量小于预设值时，基于历史业务流水数据预测所述目标商户所需的设备耗材的补充量；
55.根据所述设备耗材的补充量，生成耗材品派发工单并指示对所述耗材品派发工单进行处理。
56.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述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以下步骤：
57.接收目标商户同步的业务流水数据；
58.根据所述目标商户的设备数量和所述业务流水数据，预测所述目标商户的设备耗材的实际消耗量；
59.当根据所述实际消耗量确定耗材品余量小于预设值时，基于历史业务流水数据预测所述目标商户所需的设备耗材的补充量；
60.根据所述设备耗材的补充量，生成耗材品派发工单并指示对所述耗材品派发工单进行处理。
61.第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
62.接收目标商户同步的业务流水数据；
63.根据所述目标商户的设备数量和所述业务流水数据，预测所述目标商户的设备耗材的实际消耗量；
64.当根据所述实际消耗量确定耗材品余量小于预设值时，基于历史业务流水数据预测所述目标商户所需的设备耗材的补充量；
65.根据所述设备耗材的补充量，生成耗材品派发工单并指示对所述耗材品派发工单
进行处理。
66.上述设备耗材的处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，实时同步目标商户的业务流水数据，根据目标商户的设备数量和业务流水数据，预测目标商户的设备耗材的实际消耗量，避免人工确认存在数据不准确的缺陷，以及根据实际消耗量确定当前余量，在当前余量小于预设值时，自动触发生成耗材品派送工单，实现了设备耗材的自动派送，及时补充了耗材，极大的提高了设备耗材派发的效率。
附图说明
67.图1为一个实施例中设备耗材的处理方法的应用环境图；
68.图2为一个实施例中设备耗材的处理方法的流程示意图；
69.图3为另一个实施例中设备耗材的处理方法的流程示意图；
70.图4为一个实施例中确定设备耗材补充量方法的流程示意图；
71.图5为一个实施例中设备耗材的处理装置的结构框图；
72.图6为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
73.为了使本技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本技术进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本技术，并不用于限定本技术。
74.本技术实施例提供的设备耗材的处理方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。服务器接收目标商户所在终端102同步的业务流水数据；根据所述目标商户的设备数量和所述业务流水数据，预测所述目标商户的设备耗材的实际消耗量；当根据所述实际消耗量确定耗材品余量小于预设值时，基于历史业务流水数据预测所述目标商户所需的设备耗材的补充量；根据所述设备耗材的补充量，生成耗材品派发工单并指示对所述耗材品派发工单进行处理。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备。终端102与设备进行通信连接，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
75.在一个实施例中，如图2所示，提供了一种设备耗材的处理方法，在本实施例中，设备以银行的收银机具为例，该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
76.步骤202，接收目标商户同步的业务流水数据。
77.其中，业务流水数据是目标商户与交易对象进行业务交易时生成的数据，业务流水数据包括目标商户与交易对象的业务交易的交易数量，每笔业务交易的交易数据；进一步地，交易数据包括业务交易的交易类型、交易时间和业务交易类型等数据。目标商户同步业务流水数据可以是实时的，也可以是定时同步的，例如，达到间隔时长时，将商户的业务流水数据同步到服务器中；其中，间隔时长可以n个小时，也可以是n天。
78.进一步地，服务器在接收到目标商户同步的原始业务流水数据，对原始业务流水数据进行数据清洗，过滤掉数据中重复数据、缺失数据以及特殊字符串等，得到业务流水数
据，确保业务流水数据的准确性。其中，服务器上集成机具运维平台
79.步骤204，根据目标商户的设备数量和业务流水数据，预测目标商户的设备耗材的实际消耗量。
80.其中，设备耗材是指设备使用的耗材，不同领域中，不同的设备的耗材是不同的；设备为收银机具，收银机具使用的耗材可以但不仅限于是收银打印纸(例如，热敏纸)。根据收银机具数量和业务流数据预测目标商户的收银机具的实际消耗量，是指根据收银机具的数量和收银机具在指定时间段内的业务流水数据确定收银机具的实际消耗量，指定时间段可以是一周、一个月、一个季度等，也可以是根据业务交易的周期性确定的，例如，节假日和购物节对应的时间段前后，目标商户和交易对象的业务交易频次以及交易数量大于非节假日和购物节时间段内的业务交易频次和交易数量。
81.具体地，通过确定目标商户所用于的收银机具的类型，并确定每种类型的收银机具的数量，得到目标商户的收银机具的数量，获取目标商户在指定时间段内的业务流水数据，根据业务流水数据确定目标商户在指定时间段内的交易数量，收银机具在处理每笔业务交易，消耗一定数量的收银机具耗材，可以理解为耗材单位量；根据目标商户的收银机具的数量、在指定时间段内的交易数量以及收银机具在处理单笔交易消耗的单位耗材量这些预测因子，预测出目标商户在指定时间段内的实际消耗量。
82.进一步地，预测的方式可以是通过对目标商户的设备的数量、在指定时间段内的交易数量以及设备在处理单笔交易消耗的单位耗材量进行权值计算；可以理解为，计算单位耗材量、交易数量、目标商户的设备的数量的乘积后，乘上对应的预测系数，预测系数用于提高目标商户在指定时间段内的实际消耗量的准确性。
83.进一步地，当预测出目标商户在指定时间段内的实际消耗量时，获取目标商户的历史消耗量，对实际消耗量进行校验，当历史消耗量和实际消耗量的差值预设范围内，则确定实际消耗量正常，否则，确定为异常。
84.步骤206，根据实际消耗量确定耗材品余量，判断耗材品余量是否小于预设值，若是，执行步骤210，否则，执行步骤208。
85.步骤208，确定耗材品余量满足实际的需求。
86.其中，耗材品余量大于或等于预设值，则表明在设定时间段内，耗材品余量满足实际的需求，不需要进行补给。
87.步骤210，当根据实际消耗量确定耗材品余量小于预设值时，基于历史业务流水数据预测目标商户所需的设备耗材的补充量。
88.其中，耗材品余量是根据通过对上次余量和上次补充量进行加权计算后减去实际消耗量确定的；预设值是根据实际需求进行确定的，可以通过确定是过去n天时间内的平均消耗量，根据平均消耗量确定m天的使用总量，得到预设值。进一步地，预设值是指在预设时间段内可确保收银机机具正常使用。
89.补充量是根据历史业务流水数据中对应时间段的历史消耗量来确定的，可以根据对应时间段的历史消耗量进行均值处理确定的。
90.具体地，通过对上次余量和上次补充量进行加权计算后减去实际消耗量得到耗材品余量，当根据实际消耗量确定耗材品余量小于预设值时，基于历史业务流水数据预测目标商户所需的设备耗材的补充量。
91.步骤212，根据设备耗材的补充量，生成耗材品派发工单并指示对耗材品派发工单进行处理。
92.具体地，当检测到实际消耗量确定耗材品余量小于预设值时，基于历史业务流水数据预测目标商户所需的收银机具耗材的补充量，触发生成耗材品派发工单，将耗材品派发工单发送值派送终端，指示派发人员对耗材品派发工单进行处理。
93.上述设备耗材的处理方法，实时同步目标商户的业务流水数据，根据目标商户的收银机具数量和业务流水数据，预测目标商户的收银机具耗材的实际消耗量，避免人工确认存在数据不准确的缺陷，以及根据实际消耗量确定当前余量，在当前余量小于预设值时，自动触发生成耗材品派送工单，实现了收银机具耗材的自动派送，及时补充了耗材，极大的提高了收银机具耗材派发的效率。
94.在另一个实施例中，如图3所示，提供了一种设备耗材的处理方法，在本实施例中，设备以银行的收银机具为例，该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
95.步骤302，接收目标商户同步的业务流水数据。
96.步骤304，根据业务流水数据确定目标商户的业务交易的交易数量，以及确定设备处理每笔业务交易的耗材单位量。
97.其中，不同交易类型的耗材单位量不同，例如，设备为收银机具，交易类型包括消费和退款，收银机具处理消费交易和处理退款交易时，收银机具打印消费凭证的长度和退款凭证的长度是不同的，也就是说，处理不同类型的业务交易的耗材单位量是不同的。
98.具体地，根据业务流水数据确定目标商户的业务交易的交易类型(其中，业务流水数据中包括每笔业务交易的交易类型)；根据交易类型确定每种交易类型对应的交易数量，以及确定设备处理每种交易类型的耗材单位量。
99.步骤306，根据设备数量、交易数量和耗材单位量，预测目标商户的设备耗材的实际消耗量。
100.具体地，根据业务流水数据确定目标商户的业务交易的交易类型；根据交易类型确定每种交易类型对应的交易数量，以及确定设备处理每种交易类型的耗材单位量；也就是说根据每种交易类型对应的设备数量、交易数量和耗材单位量进行权值计算，预测目标商户的设备耗材的实际消耗量。
101.步骤308，根据实际消耗量确定耗材品余量，判断耗材品余量是否小于预设值，若是，执行步骤312，否则，执行步骤310。
102.步骤310，确定耗材品余量满足实际的需求。
103.步骤312，当根据实际消耗量确定耗材品余量小于预设值时，基于历史业务流水数据预测目标商户所需的设备耗材的补充量。
104.如图4所示，为一个实施例中确定设备耗材补充量的方法，具体包括以下步骤：
105.步骤402，基于历史业务流水数据，确定目标商户的业务交易的周期性参数。
106.其中，周期性参数可以是周周期、月周期、季度周期，以及电商周期(例如，节假日、电商节日)。
107.具体地，根据历史业务流水数据中各业务交易的时间点，确定目标商户的业务交易的周期性参数。
108.步骤404，确定目标商户当前对应的目标周期性参数。
109.具体地，根据目标商户的业务交易的周期性参数确定需要补充耗材对应的目标周期性参数。
110.步骤406，从历史业务流水数据中确定目标周期性参数对应的目标历史业务流水数据。
111.步骤408，根据目标历史业务流水数据预测目标商户所需的设备耗材的补充量。
112.例如，目标周期性参数为电商周期，从历史业务流水数据中确定目电商周期对应的目标历史业务流水数据，根据目标历史业务流水数据预测目标商户所需的设备耗材的补充量。
113.上述设备耗材补充量的方法中，通过基于历史业务流水数据，确定目标商户的业务交易的周期性参数；确定目标商户当前对应的目标周期性参数；从历史业务流水数据中确定目标周期性参数对应的目标历史业务流水数据；根据目标历史业务流水数据预测目标商户所需的设备耗材的补充量，可以根据目标商户的业务交易的周期性参数准确确定补充量，避免银行机具耗材品的浪费。
114.可选地，在一个实施例中，在基于历史业务流水数据预测目标商户所需的设备耗材的补充量之前，获取距离上次设备耗材派发的时长间隔；当时长间隔大于历史时长间隔均值时，对业务流水数据进行验证；当验证通过时，基于历史业务流水数据预测目标商户所需的设备耗材的补充量。其中，时长间隔大于历史时长间隔均值时，对业务流水数据进行验证，对业务流水数据的进行验证，用于确保数据的可靠性，避免商户耗材与实际商户交易量不符的情况，容易导致耗材使用浪费。
115.步骤314，根据设备耗材的补充量，生成耗材品派发工单并指示对耗材品派发工单进行处理。
116.具体地，根据设备耗材的补充量，生成耗材品派发工单，对耗材品派发工单进行审核，当审核通过后，根据目标商户所在的地域位置，获取地域位置对应的派发人员，将耗材品派发工单派发至对应的派发人员，通过派发人员对耗材品进行派发。
117.步骤316，生成耗材品派发工单的派发进度。
118.其中，耗材品派发工单的派发进度包括工单的创建、派发、审核、关闭等节点。
119.具体地，根据设备耗材的补充量，生成耗材品派发工单并指示对耗材品派发工单进行处理，并生成耗材品派发工单的派发进度，将将派发进度实时同步至目标商户对应的终端，以使目标商户获取耗材品派发工单的派发进度。
120.可选地，在一个实施例中，当达到预设时长未接收到派发进度的完成反馈时，生成工单进度跟进指令；根据工单进度跟进指令获取耗材品派发工单的当前处理进度，并提示派发终端对耗材品派发工单进行处理，及时补充商户耗材。
121.可选地，在一个实施例中，在预设时长接收到耗材品派发工单的完成反馈时，根据耗材品派发工单的耗材品配送量对目标商户的耗材品当前余量进行更新，便于目标商户可以及时获取派发进度。
122.以下为设备耗材的处理方法的应用场景，设备为收银机具，服务器上的机具运维平台接收商户就交易平台同步的目标商户的业务流水数据；根据业务流水数据确定目标商户的业务交易的交易数量，以及确定收银机具处理每笔业务交易的耗材单位量；根据收银机具数量、交易数量和耗材单位量，预测目标商户的收银机具耗材的实际消耗量；当根据实
际消耗量确定耗材品余量小于预设值时，基于历史业务流水数据预测目标商户所需的收银机具耗材的补充量；根据收银机具耗材的补充量，生成耗材品派发工单并指示对耗材品派发工单进行处理；生成耗材品派发工单的派发进度，当达到预设时长未接收到派发进度的完成反馈时，生成工单进度跟进指令；根据工单进度跟进指令获取耗材品派发工单的当前处理进度，并提示派发终端对耗材品派发工单进行处理，及时补充商户耗材。
123.上述设备耗材的处理方法中，通过实时同步目标商户的业务流水数据，根据目标商户的设备数量和业务流水数据，预测目标商户的设备耗材的实际消耗量，以及根据实际消耗量确定当前余量，在当前余量小于预设值时，自动触发生成耗材品派送工单，实现了设备耗材的自动派送，及时补充了耗材，极大的提高了设备耗材派发的效率。
124.应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流水数据图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流水数据图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
125.基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的设备耗材的处理方法的设备耗材的处理装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个设备耗材的处理装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于设备耗材的处理方法的限定，在此不再赘述。
126.在一个实施例中，如图5所示，提供了一种设备耗材的处理装置，包括：接收模块502、第一预测模块504、第二预测模块506和工单处理模块508，其中：
127.接收模块502，用于接收目标商户同步的业务流水数据。
128.第一预测模块504，用于根据所述目标商户的设备数量和所述业务流水数据，预测所述目标商户的设备耗材的实际消耗量。
129.第二预测模块506，用于当根据所述实际消耗量确定耗材品余量小于预设值时，基于历史业务流水数据预测所述目标商户所需的设备耗材的补充量。
130.工单处理模块508，用于根据所述设备耗材的补充量，生成耗材品派发工单并指示对所述耗材品派发工单进行处理。
131.上述设备耗材的处理装置，实时同步目标商户的业务流水数据，根据目标商户的设备数量和业务流水数据，预测目标商户的设备耗材的实际消耗量，避免人工确认存在数据不准确的缺陷，以及根据实际消耗量确定当前余量，在当前余量小于预设值时，自动触发生成耗材品派送工单，实现了设备耗材的自动派送，及时补充了耗材，极大的提高了设备耗材派发的效率。
132.在另一个实施例中，提供了一种设备耗材的处理装置，除包括接收模块502、第一预测模块504、第二预测模块506和工单处理模块508之外，还包括：第一确定模块、分类模块、验证模块、第二确定模块和进度处理模块，其中：
133.第一确定模块，用于根据业务流水数据确定目标商户的业务交易的交易数量，以及确定设备处理每笔业务交易的耗材单位量。
134.第一预测模块还用于根据设备数量、交易数量和耗材单位量，预测目标商户的设备耗材的实际消耗量。
135.分类模块，用于根据业务流水数据确定目标商户的业务交易的交易类型。
136.第一确定模块还用于根据交易类型确定每种交易类型对应的交易数量，以及确定设备处理每种交易类型的耗材单位量。
137.验证模块，用于获取距离上次设备耗材派发的时长间隔；当时长间隔大于历史时长间隔均值时，对业务流水数据进行验证。
138.第二确定模块，用于基于历史业务流水数据，确定目标商户的业务交易的周期性参数；
139.确定目标商户当前对应的目标周期性参数；
140.从历史业务流水数据中确定目标周期性参数对应的目标历史业务流水数据；
141.第二预测模块还用于根据目标历史业务流水数据预测目标商户所需的设备耗材的补充量。
142.进度处理模块，用于生成耗材品派发工单的派发进度；
143.当达到预设时长未接收到派发进度的完成反馈时，生成工单进度跟进指令；
144.工单处理模块还用于根据工单进度跟进指令获取耗材品派发工单的当前处理进度，并提示派发终端对耗材品派发工单进行处理。
145.上述设备耗材的处理装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
146.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图6所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储业务流水数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种设备耗材的处理方法。
147.本领域技术人员可以理解，图6中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
148.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
149.接收目标商户同步的业务流水数据；
150.根据目标商户的设备数量和业务流水数据，预测目标商户的设备耗材的实际消耗量；
151.当根据实际消耗量确定耗材品余量小于预设值时，基于历史业务流水数据预测目标商户所需的设备耗材的补充量；
152.根据设备耗材的补充量，生成耗材品派发工单并指示对耗材品派发工单进行处理。
153.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
154.根据业务流水数据确定目标商户的业务交易的交易数量，以及确定设备处理每笔业务交易的耗材单位量；
155.根据设备数量、交易数量和耗材单位量，预测目标商户的设备耗材的实际消耗量。
156.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
157.根据业务流水数据确定目标商户的业务交易的交易类型；
158.根据交易类型确定每种交易类型对应的交易数量，以及确定设备处理每种交易类型的耗材单位量。
159.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
160.获取距离上次设备耗材派发的时长间隔；
161.当时长间隔大于历史时长间隔均值时，对业务流水数据进行验证；
162.当验证通过时，执行基于历史业务流水数据预测目标商户所需的设备耗材的补充量步骤。
163.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
164.基于历史业务流水数据，确定目标商户的业务交易的周期性参数；
165.确定目标商户当前对应的目标周期性参数；
166.从历史业务流水数据中确定目标周期性参数对应的目标历史业务流水数据；
167.根据目标历史业务流水数据预测目标商户所需的设备耗材的补充量。
168.在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
169.生成耗材品派发工单的派发进度；
170.当达到预设时长未接收到派发进度的完成反馈时，生成工单进度跟进指令；
171.根据工单进度跟进指令获取耗材品派发工单的当前处理进度，并提示派发终端对耗材品派发工单进行处理。
172.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
173.接收目标商户同步的业务流水数据；
174.根据目标商户的设备数量和业务流水数据，预测目标商户的设备耗材的实际消耗量；
175.当根据实际消耗量确定耗材品余量小于预设值时，基于历史业务流水数据预测目标商户所需的设备耗材的补充量；
176.根据设备耗材的补充量，生成耗材品派发工单并指示对耗材品派发工单进行处理。
177.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
178.根据业务流水数据确定目标商户的业务交易的交易数量，以及确定设备处理每笔业务交易的耗材单位量；
179.根据设备数量、交易数量和耗材单位量，预测目标商户的设备耗材的实际消耗量。
180.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
181.根据业务流水数据确定目标商户的业务交易的交易类型；
182.根据交易类型确定每种交易类型对应的交易数量，以及确定设备处理每种交易类
型的耗材单位量。
183.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
184.获取距离上次设备耗材派发的时长间隔；
185.当时长间隔大于历史时长间隔均值时，对业务流水数据进行验证；
186.当验证通过时，执行基于历史业务流水数据预测目标商户所需的设备耗材的补充量步骤。
187.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
188.基于历史业务流水数据，确定目标商户的业务交易的周期性参数；
189.确定目标商户当前对应的目标周期性参数；
190.从历史业务流水数据中确定目标周期性参数对应的目标历史业务流水数据；
191.根据目标历史业务流水数据预测目标商户所需的设备耗材的补充量。
192.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
193.生成耗材品派发工单的派发进度；
194.当达到预设时长未接收到派发进度的完成反馈时，生成工单进度跟进指令；
195.根据工单进度跟进指令获取耗材品派发工单的当前处理进度，并提示派发终端对耗材品派发工单进行处理。
196.在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
197.接收目标商户同步的业务流水数据；
198.根据目标商户的设备数量和业务流水数据，预测目标商户的设备耗材的实际消耗量；
199.当根据实际消耗量确定耗材品余量小于预设值时，基于历史业务流水数据预测目标商户所需的设备耗材的补充量；
200.根据设备耗材的补充量，生成耗材品派发工单并指示对耗材品派发工单进行处理。
201.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
202.根据业务流水数据确定目标商户的业务交易的交易数量，以及确定设备处理每笔业务交易的耗材单位量；
203.根据设备数量、交易数量和耗材单位量，预测目标商户的设备耗材的实际消耗量。
204.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
205.根据业务流水数据确定目标商户的业务交易的交易类型；
206.根据交易类型确定每种交易类型对应的交易数量，以及确定设备处理每种交易类型的耗材单位量。
207.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
208.获取距离上次设备耗材派发的时长间隔；
209.当时长间隔大于历史时长间隔均值时，对业务流水数据进行验证；
210.当验证通过时，执行基于历史业务流水数据预测目标商户所需的设备耗材的补充量步骤。
211.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
212.基于历史业务流水数据，确定目标商户的业务交易的周期性参数；
213.确定目标商户当前对应的目标周期性参数；
214.从历史业务流水数据中确定目标周期性参数对应的目标历史业务流水数据；
215.根据目标历史业务流水数据预测目标商户所需的设备耗材的补充量。
216.在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
217.生成耗材品派发工单的派发进度；
218.当达到预设时长未接收到派发进度的完成反馈时，生成工单进度跟进指令；
219.根据工单进度跟进指令获取耗材品派发工单的当前处理进度，并提示派发终端对耗材品派发工单进行处理。
220.需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
221.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流水数据，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流水数据。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
222.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
223.以上实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。