CN109377084A - 调度服务器及基于该调度服务器的智能物流调度服务系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种调度服务器，包括：抓单模块，用于获取当前订单信息；人车资源管理模块，用于确定出当前可用的人员信息和车辆信息；订单筛选模块，用于生成当前标准订单信息；调度管理模块，用于调度计算模块反馈回的计算结果生成调度任务，并发送调度任务给目标车辆和目标人员；调度计算模块，用于计算出最优完成调度任务的目标车辆和目标人员。本发明还公开了一种智能物流调度服务系统。本发明通过自动对订单信息进行抓取、筛选，自动完成调度任务的生成与分配，不需要人工操作，降低了人力成本，并且其结合人车资源情况和订单信息生成调度任务，使得人车资源利用更合理，提升取货效率并降低了取货成本。

Description

调度服务器及基于该调度服务器的智能物流调度服务系统

技术领域

本发明涉及物流调度技术领域，尤其涉及一种调度服务器及基于该调度服务器的智能物流调度服务系统。

背景技术

随着物流行业的快速发展，物流行业的订单量持续走高，目前，多数物流公司都是采用的人工调度的方式来调度人员和车辆进行取货工作，其需要耗费大量人力，并且人工调度的方式效率低下，在订单高峰期容易出现堆单现象，或者是因遗漏关键信息而错误安排取货人员，导致取货人员空跑，影响运力成本和客户体验。

发明内容

本发明提供了一种调度服务器及基于该调度服务器的智能物流调度服务系统，以解决现有的物流行业中人工安排调度任务需要耗费大量人力，且造成运力资源浪费的问题。

为了解决上述问题，本发明提供了一种调度服务器，包括：抓单模块，用于获取当前订单信息；当前订单信息包括临时取货地址、正式取货地址、货物大概件数、货物大概重量、货好时间和服务方式；人车资源管理模块，用于通过筛选各个营运点部的人员状态信息和车辆状态信息，确定出当前可用的人员信息和车辆信息；订单筛选模块，用于结合当前订单信息、当前可用的人员信息和车辆信息，生成当前标准订单信息；调度管理模块，用于将当前标准订单信息推送给调度计算模块；根据调度计算模块反馈回的计算结果生成调度任务，并发送调度任务给目标车辆和目标人员；调度计算模块，用于根据当前标准订单信息，并结合当前可用车辆的载重信息、行驶路线信息、路况信息和当前任务信息，计算出最优完成调度任务的目标车辆和目标人员。

作为本发明的进一步改进，还包括：数据库，用于对过往订单信息和标准订单信息进行存储，形成客户历史订单数据；AI预测模块，用于基于对客户历史订单数据的分析，针对当前订单信息，给出取货建议；取货建议包括货物实际重量预测、取货耗时预测、取货车辆类型预测；订单筛选模块，还用于根据取货建议更新当前标准订单信息。

作为本发明的进一步改进，还包括：调度监控模块，用于获取目标车辆的实时运行状态信息，并当根据实时运行状态信息计算出该目标车辆无法准时完成调度任务时，将该目标车辆执行的调度任务反馈给调度计算模块；调度计算模块，还用于根据调度监控模块的反馈，针对中途需更换目标车辆执行的调度任务，结合当前可用车辆的载重信息、行驶路线信息、路况信息和当前任务信息，计算出可完成该调度任务的其它目标车辆和目标人员。

作为本发明的进一步改进，AI预测模块，还用于根据客户历史订单数据，基于闲忙预测，每间隔预设时间对各个营运点部的人员和车辆给出异动调整建议；人车资源管理模块，还用于根据异动调整建议，对各营运点部的人员和车辆进行异动调整。

作为本发明的进一步改进，还包括：订单实际信息反馈模块，用于反馈每次订单的实际取货信息，实际取货信息包括订单货物实际重量、取货实际耗时、取货车辆实际车型是否与货物适配；AI学习模块，用于通过对客户历史订单数据和相应订单的实际取货信息进行分析自学习，优化AI预测模块的取货建议计算和异动调整建议计算；数据库，还用于对每次订单在取货后反馈回的实际取货信息进行存储。

作为本发明的进一步改进，还包括：语音推送模块，用于接收调度管理模块的调度任务信息，并以语音形式通知目标人员操作目标车辆执行调度任务。

为了解决上述问题，本发明还提供了一种智能物流调度服务系统，其包括：上述之一的调度服务器，用于生成和分配调度任务；至少一台手持终端，用于接收调度服务器发送的调度任务；至少一台车载终端，用于获取车辆的实时运行状态信息，并上传实时运行状态信息至调度服务器。

作为本发明的进一步改进，手持终端，还用于接收调度任务执行状态、车辆性能状态、目标人员状态信息，并将上述状态信息上传至调度服务器。

作为本发明的进一步改进，还包括：车辆管理平台，用于根据从调度服务器和车载终端获取的信息，对调度任务、车辆和人员进行监测。

相比于现有技术，本发明通过抓单模块获取到订单信息后，订单筛选模块从人车资源管理模块处获取到各个营运点部的当前可用的人员信息和车辆信息，并结合当前订单信息、当前可用的人员信息和车辆信息进行整合，从而得到当前标准订单信息，调度管理模块再将该当前标准订单信息发送给调度计算模块，并根据调度计算模块反馈的计算结果生成调度任务，再将调度任务分配给调度计算模块计算确认的最适合完成该调度任务的目标车辆和目标人员，整个订单信息处理、调度任务的生成和分配过程均不需要人工操作，从而降低了人力成本，并且其结合当前可用的人员信息和车辆信息合理分配调度任务，使得人车资源利用更合理，提升取货效率并降低了取货成本。

附图说明

图1为本发明调度服务器一个实施例的功能模块示意图；

图2为本发明智能物流调度服务系统一个实施例的功能模块示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用来限定本发明。

图1展示了本发明调度服务器的一个实施例。在本实施例中，如图1所示，该调度服务器包括抓单模块10、人车资源管理模块11、订单筛选模块12、调度管理模块13和调度计算模块14。

其中，抓单模块10，用于获取当前订单信息，其可自动接收客户在微信、网站、电话、APP、客户端、ERP等端口提交的当前订单信息，其中，该当前订单信息包括临时取货地址、正式取货地址、货物大概件数、货物大概重量、货好时间和服务方式等信息。人车资源管理模块11，用于获取各个营运点部的人员信息和车辆信息，包括各个营运点部所有车辆的状态(如废弃、维修中、干线中等数据)，以及人员的状态信息(如出差中、工作中、请假中等数据)。订单筛选模块12，用于结合当前订单信息、当前可用的人员信息和车辆信息，生成当前标准订单信息，并将该当前标准订单信息发送给调度管理模块13。调度管理模块13，用于将当前标准订单信息推送给调度计算模块14，并且根据调度计算模块14反馈回的计算结果生成调度任务，并发送调度任务给目标车辆和目标人员，其中该目标车辆和目标人员通过调度计算模块14计算确认的。调度计算模块14，用于根据当前标准订单信息，并结合当前可用车辆的载重信息、行驶路线信息、路况信息和当前任务信息，计算出最优完成调度任务的目标车辆和目标人员，其中，可用车辆的载重信息记录了可用车辆剩余的载重空间，可供判断可用车辆是否由足够的空间来装载当前订单信息的货物；该行驶路线信息包括可用车辆的行驶路线，如行驶路线是否顺路等信息；路况信息包括行驶路线是否拥堵等信息；该当前任务信息为可用车辆当前正在执行的所有任务的信息。

具体地，抓单模块10在抓取到订单信息后，发送给订单筛选模块12，订单筛选模块12接收到订单信息后，从人车资源管理模块11处获取各个营运点部的当前可用的人员信息和车辆信息，并结合当前订单信息生成当前标准订单信息，调度管理模块13将该当前标准订单信息推送给调度计算模块14，并根据调度计算模块14反馈的结果生成调度任务，再将调度任务分配给调度计算模块14确认的最适合完成该调度任务的目标车辆和目标人员，从而完成对当前订单信息的处理以及调度任务的生成与分配。

本实施例本发明通过抓单模块10获取到订单信息后，订单筛选模块12从人车资源管理模块11处获取到各个营运点部的当前可用的人员信息和车辆信息，并结合当前订单信息、当前可用的人员信息和车辆信息进行整合，从而得到当前标准订单信息，调度管理模块13再将该当前标准订单信息发送给调度计算模块14，并根据调度计算模块14反馈的计算结果生成调度任务，再将调度任务分配给调度计算模块14计算确认的最适合完成该调度任务的目标车辆和目标人员，整个订单信息处理、调度任务的生成和分配过程均不需要人工操作，从而降低了人力成本，并且其结合当前可用的人员信息和车辆信息合理分配调度任务，使得人车资源利用更合理，提升取货效率并降低了取货成本。

为了进一步提高调度服务器的合理分配调度任务的能力，上述实施例的基础上，其他实施例中，该调度服务器还包括数据库15和AI预测模块16。其中，数据库15，用于对客户的所有过往订单信息和标准订单信息进行存储，形成每一个客户的客户历史订单数据，方便记录客户的下单情况。AI预测模块16，用于从数据库15中获取当前下单客户的客户历史订单数据，并基于对客户历史订单数据的分析，针对当前订单信息，给出取货建议；其中，AI预测模块16设置有多个预设数据处理模型，该预设数据处理模型针对当前下单客户的客户历史订单数据进行分析，并根据分析结果对当前订单信息进行预测，从而给出取货建议，需要说明的是，该取货建议包括货物实际重量预测、取货耗时预测、取货车辆类型预测(根据客户的货物预测需要使用的车型，例如：面包、小货车、中货车、大货车、拖头车等)，此外，还可以包括尾板车需求预测、货量预测等。

具体地，AI预测模块16在针对当前订单信息给出取货建议后，将该取货建议发送各订单筛选模块12，订单筛选模块12还用于根据取货建议更新当前标准订单信息，从而进一步完善当前标准订单信息。

本实施例通过设置AI预测模块16对当前下单客户的客户历史订单数据进行分析，并根据分析结果对当前订单信息给出取货建议，从而进一步提高了该调度服务器对订单信息的智能处理能力，使得调度计算模块14根据更新后的当前标准订单信息计算确认的目标车辆和目标人员更适合完成该调度任务。

进一步的，为了避免目标车辆和目标人员无法准时赶到取货地址取货而导致调度任务不能按时完成，上述实施例的基础上，其他实施例中，该调度服务器还包括调度监控模块17，用于获取目标车辆的实时运行状态信息，并当根据实时运行状态信息计算出该目标车辆无法准时完成调度任务时，将该目标车辆执行的调度任务反馈给调度计算模块14；调度计算模块14，还用于根据调度监控模块17的反馈，针对中途需更换目标车辆执行的调度任务，结合当前可用车辆的载重信息、行驶路线信息、路况信息和当前任务信息，计算出可完成该调度任务的其它目标车辆和目标人员。其中，该实时运行状态信息包括目标车辆的行驶速度、当前位置、车辆的熄火状态等信息。

具体地，在调度任务执行过程中，调度监控模块17获取目标车辆的实时运行状态信息，并根据该实时运行状态信息判断目标车辆能否准时赶到当前订单的取货地址进行取货，若能，则说明目标车辆可以按时完成调度任务，不需要进行任务重分配操作，若不能，则说明目标车辆不能按时完成调度任务，此时，为了保证调度任务及时完成，则调度监控模块17将目标车辆不能按时完成调度任务的信息反馈给调度计算模块14，调度计算模块14根据调度监控模块17的反馈，针对中途需更换目标车辆执行的调度任务，结合当前可用车辆的载重信息、行驶路线信息、路况信息和当前任务信息，计算出可完成该调度任务的其它目标车辆和目标人员，调度管理模块13再将该调度任务重新分配至该重新确认的目标车辆和目标人员，实现调度任务的重新分配，保证调度任务能够及时完成，避免影响客户体验。

进一步的，为了加强对人车资源的合理利用，上述实施例基础上，其他实施例中，AI预测模块16，还用于分析数据库15中存储的所有客户历史订单数据，从而对每一个营运点部进行闲忙预测，即预测各个时间段每一个营运点部的订单量，并每间隔预设时间段即根据闲忙预测结果给出各个营运点部的人员和车辆的异动调整建议至人车资源管理模块11，人车资源管理模块11根据异动调整建议，对各营运点部的人员和车辆进行异动调整。需要说明的是，该闲忙预测也可通过预设数据处理模型来完成。例如：根据预设数据处理模型进行分析预测得到，每天上午10点时，A点部的订单量较大，B点部的订单量较少，下午3点，A点部的订单量减少，B点部的订单量增加，根据该订单预测结果，人车资源管理模块11在每天上午10点时，将B点部的人车资源调整部分至A点部，从而分摊A点部的营运压力，下午3点则将调整至A点部的人车资源调回，并从A点部调整部分人车资源至B点部以分摊B点部的营运压力，从而达到了合理利用A、B两个点部的人车资源。

本实施例通过AI预测模块16对客户历史订单数据进行处理分析，并根据分析处理结果对各个营运点部在不同时间段的订单量进行预测，从而得到闲忙预测结果，并每间隔预设时间段即根据该闲忙预测结果给出各个营运点部的人员和车辆的异动调整建议至人车资源管理模块11，人车资源管理模块11根据该异动调整建议调整调整各个营运点部的人员和资源分布情况，从而做到充分利用所有的人车资源，避免造成资源浪费。

进一步的，为了提高AI预测模块预测的结果的准确度，上述实施例基础上，其他实施例中，该调度服务器还包括订单实际信息反馈模块18。其中，订单实际信息反馈模块18，用于在人员完成取货操作之后，记录该订单的实际取货信息，并反馈该实际取货信息至数据库15，数据库15还用于对每次订单在取货后反馈回的实际取货信息进行存储；需要说明的是，该实际取货信息包括订单货物实际重量、取货实际耗时、取货车辆实际车型是否与货物适配。AI学习模块19，用于通过从数据库15中获取客户历史订单数据和相应订单的实际取货信息，并对客户历史订单数据和相应订单的实际取货信息进行分析自学习，优化AI预测模块16的取货建议计算和异动调整建议计算。

具体地，例如，针对于当前订单，AI学习模块19会将AI预测模块16对预测到的结果与当前订单的实际取货信息进行比较，以确认AI预测模块16预测结果的准确性，若存在较大偏差，则AI学习模块19将针对当前客户的客户历史订单数据和当前订单的实际取货信息进行分析自学习，从而优化AI预测模块16的取货建议计算。此外，AI学习模块19还会根据所有客户的实际取货信息确认各个时间段，每个营运点部所在片区接收到的实际下单量，并将实际下单量与AI预测模块16闲忙预测的结果进行比较分析，确认AI预测模块16闲忙预测的结果的准确性，从而优化异动调整建议计算。

本实施例通过AI学习模块19对从数据库15中提取出客户历史订单数据和相应订单的实际取货信息进行分析和自我学习，从而优化和完善AI预测模块16，具体为对AI预测模块16的预设数据处理模型进行优化和完善，使得根据该预测数据处理模型的预结果生成的取货建议和异动调整建议更为符合当前的实际情况。

进一步的，数据库15还用于存储预设数据处理模型完善前的版本，以及每一个版本的预设数据处理模型预测得到的预测结果，从而，存储有多个历史预测结果。AI学习模块19，还用于将当前版本预设数据处理模型的预测结果与所有历史版本预设数据处理模块的预测结果分别进行比较分析，从而确认出其中的最优预测结果，并控制预设数据处理模型从当前版本回滚至该最优预测结果对应的预设数据处理模型的版本，从而保证预设数据处理模型预测得到的结果更为准确合理。

为了及时提醒取货人员调度任务的状态信息，上述实施例的基础上，其他实施例中，该调度服务器还包括语音推送模块20，用于接收调度管理模块13的调度任务信息，并以语音形式通知目标人员操作目标车辆执行调度任务，例如：司机未到超时、司机操作耗时过长超时、新任务通知、任务取消通知、任务重分配通知等均可通过语音形式通知给目标人员，以提醒目标人员及时完成调度任务，或了解调度任务的状态变化。

本实施例通过设置语音推送模块20，从而及时提醒目标人员调度任务的当前状态，避免目标人员因无法及时关注到调度任务的当前状态而延误调度任务的进度。

图2展示了本发明智能物流调度服务系统的一个实施例。在本实施例中，如图2所示，该智能物流调度服务系统包括上述实施例中所述的调度服务器1、至少一台手持终端2和至少一台车载终端3。其中，调度服务器1分别与手持终端2、车载终端3通信连接，该通信连接的方式优选为GPRS移动通信，手持终端2配备给各个人员，车载终端3配备在车辆上。调度服务器1用于接收到客户的订单信息后，生成调度任务，并结合车辆的剩余运力、车辆所处位置、达到目的地所需时间、运送成本等进行计算，以确认出最优完成调度任务的目标车辆和目标人员，并将调度任务发送至处于该目标人员的手持终端上。手持终端2用于接收调度服务器1发送的调度任务。车载终端3用于获取车辆的实时运行状态信息，并上传并上传实时运行状态信息至调度服务器1，调度服务器1还需要根据车载终端3上传的实时运行状态信息确认车辆的当前位置，并根据车辆的当前速度和与目的地之间的距离计算出预到达时间，并判断该预到达时间是否超出了调度任务的任务时间期限，从而确认调度任务是否能够按需完成。

上述实施例基础上，其他实施例中，手持终端2还用于接收调度任务执行状态、车辆性能状态、目标人员状态信息，并将上述状态信息上传至调度服务器1。其中，调度任务执行状态、车辆性能状态、目标人员状态信息包括有抵达客户处、完成任务、拒绝任务、取消任务、转交任务、任务异常上报、车辆损坏上报、司机下线等状态信息。调度服务器1在接收到手持终端2上传的调度任务执行状态、车辆性能状态、目标人员状态信息之后，对该手持终端2接收的任务状态信息进行修改，从而释放该手持终端2对应的目标人员和目标车辆资源，方便接收其他调度任务。

上述实施例基础上，其他实施例中，该智能物流调度服务系统还包括车辆管理平台4，该车辆管理平台4分别与调度服务器1、车载终端3通信连接，用于根据从调度服务器1和车载终端3获取的信息，对调度任务、车辆和人员进行监测，从而对所有车辆的状态信息和任务信息进行管理和记录，方便随时查询。

以上对发明的具体实施方式进行了详细说明，但其只作为范例，本发明并不限制于以上描述的具体实施方式。对于本领域的技术人员而言，任何对该发明进行的等同修改或替代也都在本发明的范畴之中，因此，在不脱离本发明的精神和原则范围下所作的均等变换和修改、改进等，都应涵盖在本发明的范围内。

Claims (9)

1.一种调度服务器，其特征在于，包括：

抓单模块，用于获取当前订单信息；所述当前订单信息包括临时取货地址、正式取货地址、货物大概件数、货物大概重量、货好时间和服务方式；

人车资源管理模块，用于通过筛选各个营运点部的人员状态信息和车辆状态信息，确定出当前可用的人员信息和车辆信息；

订单筛选模块，用于结合所述当前订单信息、所述当前可用的人员信息和车辆信息，生成当前标准订单信息；

调度管理模块，用于将所述当前标准订单信息推送给调度计算模块；根据所述调度计算模块反馈回的计算结果生成调度任务，并发送所述调度任务给目标车辆和目标人员；

所述调度计算模块，用于根据所述当前标准订单信息，并结合当前可用车辆的载重信息、行驶路线信息、路况信息和当前任务信息，计算出最优完成所述调度任务的目标车辆和目标人员。

2.根据权利要求1所述的调度服务器，其特征在于，还包括：

数据库，用于对过往订单信息和标准订单信息进行存储，形成客户历史订单数据；

AI预测模块，用于基于对所述客户历史订单数据的分析，针对所述当前订单信息，给出取货建议；所述取货建议包括货物实际重量预测、取货耗时预测、取货车辆类型预测；

所述订单筛选模块，还用于根据所述取货建议更新所述当前标准订单信息。

3.根据权利要求2所述的调度服务器，其特征在于，还包括：

调度监控模块，用于获取所述目标车辆的实时运行状态信息，并当根据所述实时运行状态信息计算出该目标车辆无法准时完成所述调度任务时，将该目标车辆执行的调度任务反馈给调度计算模块；

所述调度计算模块，还用于根据所述调度监控模块的反馈，针对中途需更换目标车辆执行的调度任务，结合当前可用车辆的载重信息、行驶路线信息、路况信息和当前任务信息，计算出可完成该调度任务的其它目标车辆和目标人员。

4.根据权利要求2所述的调度服务器，其特征在于，

所述AI预测模块，还用于根据所述客户历史订单数据，基于闲忙预测，每间隔预设时间对各个营运点部的人员和车辆给出异动调整建议；

所述人车资源管理模块，还用于根据所述异动调整建议，对各营运点部的人员和车辆进行异动调整。

5.根据权利要求2所述的调度服务器，其特征在于，还包括：

订单实际信息反馈模块，用于反馈每次订单的实际取货信息，所述实际取货信息包括订单货物实际重量、取货实际耗时、取货车辆实际车型是否与货物适配；

AI学习模块，用于通过对所述客户历史订单数据和相应订单的实际取货信息进行分析自学习，优化所述AI预测模块的取货建议计算和异动调整建议计算；

所述数据库，还用于对每次订单在取货后反馈回的实际取货信息进行存储。

6.根据权利要求1所述的调度服务器，其特征在于，还包括：

语音推送模块，用于接收所述调度管理模块的调度任务信息，并以语音形式通知所述目标人员操作目标车辆执行所述调度任务。

7.一种智能物流调度服务系统，其特征在于，其包括：

权利要求1-6之一所述的调度服务器，用于生成和分配调度任务；

至少一台手持终端，用于接收所述调度服务器发送的调度任务；

至少一台车载终端，用于获取车辆的实时运行状态信息，并上传所述实时运行状态信息至所述调度服务器。

8.根据权利要求7所述的智能物流调度服务系统，其特征在于，

所述手持终端，还用于接收调度任务执行状态、车辆性能状态、目标人员状态信息，并将上述状态信息上传至所述调度服务器。

9.根据权利要求8所述的智能物流调度服务系统，其特征在于，还包括：

车辆管理平台，用于根据从所述调度服务器和所述车载终端获取的信息，对调度任务、车辆和人员进行监测。