CN109447338A - 基于大数据的智能物流云端管理系统 - Google Patents
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Abstract
基于大数据的智能物流云端管理系统，包括射频识别标签、读取模块、控制器、路径数据库、第一扫描模块、第二扫描模块、车辆信息库、实时地图模块、车辆分配模块、称重模块、信息传输模块、寄件方终端、收件方终端、无线模块、车辆监控模块、指引模块、数据存储模块、显示模块暂存模块与计件模块。本发明通过将运输点之间的路段进行分割，并通过数据的累积与分析得到耗时最短的路径组合与油耗最低的路径组合，适应物流运输的多种需要，同时本发明能够根据物流数量来选择最少的车辆来进行物流运输，并最大程度的利用运输车辆的容积，降低运输成本。
Description
技术领域
本发明属于智能物流管理技术领域，具体的，涉及一种基于大数据的智能物流云端管理系统。
背景技术
物流是指根据实际需要，将运输、储存、装卸搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等功能有机结合起来实现用户要求的过程，而物流管理则是对物流活动进行计划、组织、指挥、协调、控制和监督，使各项物流活动实现最佳的协调与配合，以降低物流成本，提高物流效率和经济效益。
随着电商的兴起，物流行业得到了进一步发展，物流行业中的竞争也更加剧烈，大量零散快件的聚集与分放大大提高了物流管理工作的难度与物流管理工作的成本，而且在物流运输过程中，多变的道路状况同样会延长运输时间，降低物流的运输效率，如何根据需要缩短运输时间或降低运输油耗来满足物流运输企业的需要是一个很重要的问题，在物流运输时，如何根据快件的量来分配运输车辆主要是依靠人工进行估计，在实际操作时容易出现差一点装满或运输车辆空白空间过大，浪费运输资源的情况，为了解决上述问题，本发明提供了以下技术方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的智能物流云端管理系统。
本发明需要解决的技术问题为：
1、现有技术中，物流车辆在进行运输时容易受到多变的道路状况影响，从而大大延长了物资的运输时间，而且对应不同车辆的具体情况，如何选择最优路径才能降低车辆油耗或缩短运输耗时也是目前的物流行业没有考虑到的问题；
2、如何自动选择合适数量与合适容积的车辆来进行快件的运输以降低运输成本的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
基于大数据的智能物流云端管理系统，包括射频识别标签、读取模块、控制器、路径数据库、第一扫描模块、第二扫描模块、车辆信息库、实时地图模块、车辆分配模块、称重模块、信息传输模块、寄件方终端、收件方终端、无线模块、车辆监控模块、指引模块、数据存储模块、显示模块暂存模块与计件模块；
所述射频识别标签安装在物流车辆上，射频识别标签内存储有对应车辆的车牌号信息、车辆容积信息、车辆型号信息，所述读取模块对射频识别模块内信息进行读取，确认为允许在物流集散地进行货物装载的车辆时，开启门禁允许车辆进入；
所述物流集散地分为散货区、分装区、等待区，其中散货区用于放置收集的散装货物，散货区的散装货物根据中转地或目的地进行分类后放置在分装区，物流车辆停放在等待区，在进行货物装载时，对应车辆进入装载区进行货物的装载；
所述称重模块设置在分装区进出口处，用于采集物流车辆进入分装区时的重量以及物流车辆在装载结束后离开分装区时的重量；
所述第一扫描模块用于读取快递识别标签上的快递识别信息，快递识别标签贴在对应快件上，快递识别信息包括快递的寄件方与收件方的联系方式、联系地址，第一扫描模块读取快递识别信息后根据快件的中转地或目的地放置在对应的分装区，同时第一扫描模块通过控制器与信息传输模块将快件已被接收的信息发送至寄件方终端与收件方终端，第一扫描模块读取的快递识别信息传输入暂存模块存储；
所述第二扫描模块用于对分装区内的快件再一次进行扫描，扫描后的快件转入物流车辆内；
所述计件模块用于记录被第一扫描模块扫描读取的放置在不同分装区的快件数量以及被第二扫描模块扫描读取的快件数量；
所述车辆分配模块用于分配合适的物流车辆对对应分装区内的快件进行运输；
所述车辆分配模块分配物流车辆的方法如下：
S1、计件模块通过第一扫描模块的扫描记录对不同分装区的快件数量进行记录，当到转运时间时，车辆进入分装区，快件经第二扫描模块扫描后装入对应车辆，计件模块通过第二扫描模块的扫描记录对装入车辆的快件数量进行记录，对车辆容积完全被利用的物流车辆进行下一步分析，车辆容积没有完全被利用的物流车辆不纳入数据统计与分析；
S2、对同一物流车辆连续多次的快件运输数量进行统计得到R1、R2......Rn，计算该物流车辆的平均快件运输数量将每一个物流车辆的平均快件运输数量传输至车辆信息库，每一个物流车辆的平均快件运输数量按照从小到大的顺序排列为Ri1、Ri2......Rit；
S3、定义分装区内运往同一位置的快件数量为M：
若M＜Rit，则选取Rik作为运输的物流车辆，k为能时M＜Rik-Rp成立的最小值，其中1≤k≤t且k为自然数，Rp为设定的误差值；
若M＞Rit，则选取Rik1......RikL作为运输车辆，其中L为能使M＜Rik1+......+RikL-Rp成立的最小值，2≤n≤t且L为自然数；
所述车辆监控模块安装在物流车辆上，车辆监控模块用于监测物流车辆的油耗信息、里程信息与行驶路径信息，并将信息通过无线模块与控制器传输至路径数据库与显示模块，同时控制器对物流车辆的油耗信息进行分析；
所述实时地图模块根据实时路况来规划物流车辆的最优行驶路径，并将规划的路径信息经控制器与无线模块传输至指引模块；
所述指引模块安装在物流车辆上，指引模块用于向驾驶员显示规划的最优路线以指示驾驶员进行驾驶；
所述路径数据库用于存储物流车辆在不同路段与路径上行驶时的花费时间T与耗油量Va；
所述实时地图模块规划物流车辆的最优路径的方法为：
步骤一：对物流车辆路径的起点A1至终点An之间的必经点按照途经顺序标记为A2、A3......An-1,从而将路径分割为A1A2、A2A3......An-1An等n-1条路段；
步骤二：设定A1A2路段的行驶路径有n种，记录对应物流车辆在每一条路径上行驶时的花费时间T与耗油量Va，以及经过数据积累后的平均花费时间Tk与平均耗油量Vak，并得到最低耗油量的路径B1与消耗时间最短的路径D1；
步骤三：根据步骤二中方法同样得到其它路段的最低耗油量的路径B2、B3......Bn-1以及消耗时间最短的路径D2、D3......Dn-1；
步骤四：若对应车辆所运载的快件要求尽快运往目的地时，采用D1、D2、D3......Dn-1的路径进行运输，在时间宽裕的情况下，采用B1、B2、B3......Bn-1的路径进行运输；
步骤五：若对应路段由于施工、事故等外在因素无法进行运输，则采用Bk路径替换对应路段的最低耗油量的路径，Bk为对应路段第二省油的路径；或采用Dk路径替换对应路段的耗时最短的路径，Dk为对应路段第二耗时短的路径。
作为本发明的进一步方案，所述第二扫描模块扫描的快件信息通过控制器与暂存模块中的快递识别信息进行匹配，若暂存模块中的快件信息在设定时间内没有得到匹配，将该快递信息传输至数据存储模块，同时控制器控制警示模块开启提醒工作人员；若经第二扫描模块扫描的快件信息在暂存模块中没有匹配到对应快件信息，第二扫描模块通过控制器与信息传输模块将快件已被接收的信息发送至寄件方终端与收件方终端。
作为本发明的进一步方案，所述控制器对物流车辆的油耗信息进行分析的方法为：
SS1、车辆监控模块读取物流车辆的里程信息，物流车辆每行驶H为一个检测单元，读取物流车辆在这一检测单元中的单元耗油量V与实际行驶距离G，所述实际行驶距离G为根据实时地图模块检测物流车辆的运动轨迹所得；
SS2、将H与实际行驶距离G进行比较，以G-g≤H≤G+g为正常状况，其中g为设定的允许偏差值，当H＜G-g或H＞G+g时，检测为物流车辆的里程表损坏或车辆监控模块出现故障，控制模块控制警示模块发出警报提示工作人员，工作人员再通过无线模块与指引模块提示驾驶员，驾驶员在运输后进行检修或就近及时检修；
SS3、当G-g≤H≤G+g时，记录一个检测单元中的单元耗油量V，若Vmin≤V≤Vmax，为正常油耗状况，若V＜Vmin-Vx或V＞Vmax+Vx，为异常情况，提示工作人员与驾驶员及时对车辆进行检修，其中Vmin＝(Vmin1+Vmin2+......Vminn)/n，Vmink为每一次运输任务中该车辆的最低的一个单元耗油量，Vmax＝(Vmax1+Vmax2+......Vmaxn)/n，Vmaxk为每一次运输任务中该车辆的最大的一个单元耗油量，其中1≤k≤n且k为自然数。
本发明的有益效果：
1、通过将运输点之间的路段进行分割，并通过数据的累积与分析得到耗时最短的路径组合与油耗最低的路径组合，适应物流运输的多种需要；
2、根据物流数量来选择最少的车辆来进行物流运输，并最大程度的利用运输车辆的容积，降低运输成本。
附图说明
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细描述。
图1本发明的系统结构示意图。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
一种基于大数据的智能物流云端管理系统，如图1所示，包括射频识别标签、读取模块、控制器、路径数据库、第一扫描模块、第二扫描模块、车辆信息库、实时地图模块、车辆分配模块、称重模块、信息传输模块、寄件方终端、收件方终端、无线模块、车辆监控模块、指引模块、数据存储模块、显示模块暂存模块与计件模块；
所述射频识别标签安装在物流车辆上，射频识别标签内存储有对应车辆的车牌号信息、车辆容积信息、车辆型号信息，所述读取模块对射频识别模块内信息进行读取，确认为允许在物流集散地进行货物装载的车辆时，开启门禁允许车辆进入；
所述物流集散地分为散货区、分装区、等待区，其中散货区用于放置收集的散装货物，散货区的散装货物根据中转地或目的地进行分类后放置在分装区，物流车辆停放在等待区，在进行货物装载时，对应车辆进入装载区进行货物的装载；
所述称重模块设置在分装区进出口处，用于采集物流车辆进入分装区时的重量以及物流车辆在装载结束后离开分装区时的重量，一方面能够及时发现物流车辆超出承载能力的情况的发生，另一方面能够对物流的载货量进行检测；
所述第一扫描模块用于读取快递识别标签上的快递识别信息，快递识别标签贴在对应快件上，快递识别信息包括快递的寄件方与收件方的联系方式、联系地址，第一扫描模块读取快递识别信息后根据快件的中转地或目的地放置在对应的分装区，同时第一扫描模块通过控制器与信息传输模块将快件已被接收的信息发送至寄件方终端与收件方终端，第一扫描模块读取的快递识别信息传输入暂存模块存储；
所述第二扫描模块用于对分装区内的快件再一次进行扫描，扫描后的快件转入物流车辆内，第二扫描模块扫描的快件信息通过控制器与暂存模块中的快递识别信息进行匹配，若暂存模块中的快件信息在设定时间内没有得到匹配，将该快递信息传输至数据存储模块，同时控制器控制警示模块开启提醒工作人员，方便后续的跟踪处理；若经第二扫描模块扫描的快件信息在暂存模块中没有匹配到对应快件信息，第二扫描模块通过控制器与信息传输模块将快件已被接收的信息发送至寄件方终端与收件方终端，能够及时发现工作失误并做出反应，减少快件运输过程中的丢件、漏件现象的发生；
所述计件模块用于记录被第一扫描模块扫描读取的放置在不同分装区的快件数量以及被第二扫描模块扫描读取的快件数量；
所述车辆分配模块用于分配合适的物流车辆对对应分装区内的快件进行运输；
为了降低成本，提高运输效率，在进行运输时需要根据快件数量来选择合适容积的物流车辆来进行运输，根据快件数量来选择合适容积的物流车辆的方法如下：
S1、计件模块通过第一扫描模块的扫描记录对不同分装区的快件数量进行记录，当到转运时间时，车辆进入分装区，快件经第二扫描模块扫描后装入对应车辆，计件模块通过第二扫描模块的扫描记录对装入车辆的快件数量进行记录，对车辆容积完全被利用的物流车辆进行下一步分析，车辆容积没有完全被利用的物流车辆不纳入数据统计与分析；
S2、对同一物流车辆连续多次的快件运输数量进行统计得到R1、R2......Rn，计算该物流车辆的平均快件运输数量将每一个物流车辆的平均快件运输数量传输至车辆信息库，每一个物流车辆的平均快件运输数量按照从小到大的顺序排列为Ri1、Ri2......Rit；
S3、定义分装区内运往同一位置的快件数量为M：
若M＜Rit，则选取Rik作为运输的物流车辆，k为能时M＜Rik-Rp成立的最小值，其中1≤k≤t且k为自然数，Rp为设定的误差值；
若M＞Rit，则选取Rik1......RikL作为运输车辆，其中L为能使M＜Rik1+......+RikL-Rp成立的最小值，2≤n≤t且L为自然数。
所述车辆监控模块安装在物流车辆上，车辆监控模块用于监测物流车辆的油耗信息、里程信息与行驶路径信息，并将信息通过无线模块与控制器传输至路径数据库与显示模块，同时控制器对物流车辆的油耗信息进行分析；
所述控制器对物流车辆的油耗信息进行分析的方法为：
SS1、车辆监控模块读取物流车辆的里程信息，物流车辆每行驶H为一个检测单元，读取物流车辆在这一检测单元中的单元耗油量V与实际行驶距离G，所述实际行驶距离G为根据实时地图模块检测物流车辆的运动轨迹所得；
SS2、将H与实际行驶距离G进行比较，以G-g≤H≤G+g为正常状况，其中g为设定的允许偏差值，当H＜G-g或H＞G+g时，检测为物流车辆的里程表损坏或车辆监控模块出现故障，控制模块控制警示模块发出警报提示工作人员，工作人员再通过无线模块与指引模块提示驾驶员，驾驶员可在运输后进行检修或就近及时检修；
SS3、当G-g≤H≤G+g时，记录一个检测单元中的单元耗油量V，若Vmin≤V≤Vmax，为正常油耗状况，若V＜Vmin-Vx或V＞Vmax+Vx，为异常情况，提示工作人员与驾驶员及时对车辆进行检修，其中Vmin＝(Vmin1+Vmin2+......Vminn)/n，Vmink为每一次运输任务中该车辆的最低的一个单元耗油量，Vmax＝(Vmax1+Vmax2+......Vmaxn)/n，Vmaxk为每一次运输任务中该车辆的最大的一个单元耗油量，其中1≤k≤n且k为自然数；
所述实时地图模块根据实时路况来规划物流车辆的最优行驶路径，并将规划的路径信息经控制器与无线模块传输至指引模块；
所述指引模块安装在物流车辆上，指引模块用于向驾驶员显示规划的最优路线以指示驾驶员进行驾驶；
所述路径数据库用于存储物流车辆在不同路段与路径上行驶时的花费时间T与耗油量Va；
所述实时地图模块规划物流车辆的最优路径的方法为：
步骤一：对物流车辆路径的起点A1至终点An之间的必经点按照途经顺序标记为A2、A3......An-1,从而将路径分割为A1A2、A2A3......An-1An等n-1条路段；
步骤二：设定A1A2路段的行驶路径有n种，记录对应物流车辆在每一条路径上行驶时的花费时间T与耗油量Va，以及经过数据积累后的平均花费时间Tk与平均耗油量Vak，并得到最低耗油量的路径B1与消耗时间最短的路径D1；
步骤三：根据步骤二中方法同样得到其它路段的最低耗油量的路径B2、B3......Bn-1以及消耗时间最短的路径D2、D3......Dn-1；
步骤四：若对应车辆所运载的快件要求尽快运往目的地时，采用D1、D2、D3......Dn-1的路径进行运输，在时间宽裕的情况下，采用B1、B2、B3......Bn-1的路径进行运输；
步骤五：若对应路段由于施工、事故等外在因素无法进行运输，则采用Bk路径替换对应路段的最低耗油量的路径，Bk为对应路段第二省油的路径；或采用Dk路径替换对应路段的耗时最短的路径，Dk为对应路段第二耗时短的路径。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (3)
1.基于大数据的智能物流云端管理系统，其特征在于，包括射频识别标签、读取模块、控制器、路径数据库、第一扫描模块、第二扫描模块、车辆信息库、实时地图模块、车辆分配模块、称重模块、信息传输模块、寄件方终端、收件方终端、无线模块、车辆监控模块、指引模块、数据存储模块、显示模块暂存模块与计件模块；
所述射频识别标签安装在物流车辆上，射频识别标签内存储有对应车辆的车牌号信息、车辆容积信息、车辆型号信息，所述读取模块对射频识别模块内信息进行读取，确认为允许在物流集散地进行货物装载的车辆时，开启门禁允许车辆进入；
所述物流集散地分为散货区、分装区、等待区，其中散货区用于放置收集的散装货物，散货区的散装货物根据中转地或目的地进行分类后放置在分装区，物流车辆停放在等待区，在进行货物装载时，对应车辆进入装载区进行货物的装载；
所述称重模块设置在分装区进出口处，用于采集物流车辆进入分装区时的重量以及物流车辆在装载结束后离开分装区时的重量；
所述第一扫描模块用于读取快递识别标签上的快递识别信息，快递识别标签贴在对应快件上，快递识别信息包括快递的寄件方与收件方的联系方式、联系地址，第一扫描模块读取快递识别信息后根据快件的中转地或目的地放置在对应的分装区，同时第一扫描模块通过控制器与信息传输模块将快件已被接收的信息发送至寄件方终端与收件方终端，第一扫描模块读取的快递识别信息传输入暂存模块存储；
所述第二扫描模块用于对分装区内的快件再一次进行扫描，扫描后的快件转入物流车辆内；
所述计件模块用于记录被第一扫描模块扫描读取的放置在不同分装区的快件数量以及被第二扫描模块扫描读取的快件数量；
所述车辆分配模块用于分配合适的物流车辆对对应分装区内的快件进行运输；
所述车辆分配模块分配物流车辆的方法如下：
S1、计件模块通过第一扫描模块的扫描记录对不同分装区的快件数量进行记录，当到转运时间时，车辆进入分装区，快件经第二扫描模块扫描后装入对应车辆，计件模块通过第二扫描模块的扫描记录对装入车辆的快件数量进行记录，对车辆容积完全被利用的物流车辆进行下一步分析，车辆容积没有完全被利用的物流车辆不纳入数据统计与分析；
S2、对同一物流车辆连续多次的快件运输数量进行统计得到R1、R2......Rn，计算该物流车辆的平均快件运输数量将每一个物流车辆的平均快件运输数量传输至车辆信息库，每一个物流车辆的平均快件运输数量按照从小到大的顺序排列为Ri1、Ri2......Rit；
S3、定义分装区内运往同一位置的快件数量为M：
若M＜Rit，则选取Rik作为运输的物流车辆，k为能时M＜Rik-Rp成立的最小值，其中1≤k≤t且k为自然数，Rp为设定的误差值；
若M＞Rit，则选取Rik1......RikL作为运输车辆，其中L为能使M＜Rik1+......+RikL-Rp成立的最小值，2≤n≤t且L为自然数；
所述车辆监控模块安装在物流车辆上，车辆监控模块用于监测物流车辆的油耗信息、里程信息与行驶路径信息，并将信息通过无线模块与控制器传输至路径数据库与显示模块，同时控制器对物流车辆的油耗信息进行分析；
所述实时地图模块根据实时路况来规划物流车辆的最优行驶路径，并将规划的路径信息经控制器与无线模块传输至指引模块；
所述指引模块安装在物流车辆上，指引模块用于向驾驶员显示规划的最优路线以指示驾驶员进行驾驶；
所述路径数据库用于存储物流车辆在不同路段与路径上行驶时的花费时间T与耗油量Va；
所述实时地图模块规划物流车辆的最优路径的方法为：
步骤一：对物流车辆路径的起点A1至终点An之间的必经点按照途经顺序标记为A2、A3......An-1,从而将路径分割为A1A2、A2A3......An-1An等n-1条路段；
步骤二：设定A1A2路段的行驶路径有n种，记录对应物流车辆在每一条路径上行驶时的花费时间T与耗油量Va，以及经过数据积累后的平均花费时间Tk与平均耗油量Vak，并得到最低耗油量的路径B1与消耗时间最短的路径D1；
步骤三：根据步骤二中方法同样得到其它路段的最低耗油量的路径B2、B3......Bn-1以及消耗时间最短的路径D2、D3......Dn-1；
步骤四：若对应车辆所运载的快件要求尽快运往目的地时，采用D1、D2、D3......Dn-1的路径进行运输，在时间宽裕的情况下，采用B1、B2、B3......Bn-1的路径进行运输；
步骤五：若对应路段由于施工、事故等外在因素无法进行运输，则采用Bk路径替换对应路段的最低耗油量的路径，Bk为对应路段第二省油的路径；或采用Dk路径替换对应路段的耗时最短的路径，Dk为对应路段第二耗时短的路径。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的智能物流云端管理系统，其特征在于，所述第二扫描模块扫描的快件信息通过控制器与暂存模块中的快递识别信息进行匹配，若暂存模块中的快件信息在设定时间内没有得到匹配，将该快递信息传输至数据存储模块，同时控制器控制警示模块开启提醒工作人员；若经第二扫描模块扫描的快件信息在暂存模块中没有匹配到对应快件信息，第二扫描模块通过控制器与信息传输模块将快件已被接收的信息发送至寄件方终端与收件方终端。
3.根据权利要求1所述的基于大数据的智能物流云端管理系统，其特征在于，所述控制器对物流车辆的油耗信息进行分析的方法为：
SS1、车辆监控模块读取物流车辆的里程信息，物流车辆每行驶H为一个检测单元，读取物流车辆在这一检测单元中的单元耗油量V与实际行驶距离G，所述实际行驶距离G为根据实时地图模块检测物流车辆的运动轨迹所得；
SS2、将H与实际行驶距离G进行比较，以G-g≤H≤G+g为正常状况，其中g为设定的允许偏差值，当H＜G-g或H＞G+g时，检测为物流车辆的里程表损坏或车辆监控模块出现故障，控制模块控制警示模块发出警报提示工作人员；
SS3、当G-g≤H≤G+g时，记录一个检测单元中的单元耗油量V，若Vmin≤V≤Vmax，为正常油耗状况，若V＜Vmin-Vx或V＞Vmax+Vx，为异常情况，提示工作人员与驾驶员及时对车辆进行检修，其中Vmin＝(Vmin1+Vmin2+......Vminn)/n，Vmink为每一次运输任务中该车辆的最低的一个单元耗油量，Vmax＝(Vmax1+Vmax2+......Vmaxn)/n，Vmaxk为每一次运输任务中该车辆的最大的一个单元耗油量，其中1≤k≤n且k为自然数。
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