CN110490521A - 一种物流资源调度方法 - Google Patents

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章志容
李实�
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Abstract

本发明涉及一种物流资源调度方法，包括：从物流平台抓取货物类型信息、货物容量信息和货物预约入库信息；根据所述物流平台监控的各个仓库的仓储容量、所述货物预约入库信息和所述货物容量信息获取各个仓库的可周转库容，并根据所述可周转库容和所述货物容量将货物依据配送规则配送至第一仓库；对所述第一仓库接收到的配送货物进行质检，并根据所述配送货物的流通性特征、物性特征和交易特征信息，筛选不合格货物并将所述不合格货物运送至第二仓库；推送所述物流平台监控的货物信息至用户智能终端；本发明可实现线上整合物流资源，合理分配货物并规划配送方案，实时监控仓储资源运输动态并给用户提供货物行情预测，提高用户体验。

Description

一种物流资源调度方法
技术领域
本发明涉及仓储管理技术领域，特别是涉及一种物流资源调度方法。
背景技术
随着经济的快速发展，企业为了从传统的仓储企业向现代物流企业转型，开展了多种多样的业务。大多企业在仓库管理、物流管理方面的信息化水平普遍不高，一般采用“人工+条形码”的方式，该方式工作效率低、人力成本高，已越来越不适应现代仓储、物流管理行业提升核心竞争力的需求。另外，由于信息化标准不统一，信息共享性差，容易形成信息孤岛；另外，由于传统信息采集和存储手段落后，信息的时效性差，历史数据匮乏，信息化应用效果和产生效益不理想，导致这些问题的根源主要是目前人工仓储配送系统严重的依赖人力资源，商品分拣全人工完成，容易出错，商品中转搬运全人工完成，人力需求大，成本高；商品物流和信息流脱节，无法动态的规划配送区域，无法做到进出货路径最优同时中转过程中增大了信息出错风险。
发明内容
基于此，本发明目的在于，提供一种物流资源调度方法，可实现线上实时监控仓库可周转容量，合理分配货物并规划配送方案，实时监控货物运输动态并给用户提供货物状态推送，提高用户体验。
一种物流资源调度方法，包括：
从物流平台抓取货物类型信息、货物容量信息和货物预约入库信息；
根据所述物流平台监控的各个仓库的仓储容量、所述货物预约入库信息和所述货物容量信息获取各个仓库的可周转库容，并根据所述可周转库容和所述货物容量将货物依据配送规则配送至第一仓库；
对所述第一仓库接收到的配送货物进行质检，并根据所述配送货物的流通性特征、物性特征和交易特征信息，筛选不合格货物并将所述不合格货物运送至第二仓库；
推送所述物流平台监控的货物信息至用户智能终端。
本发明所述的物流资源调度方法，线上自动统计仓库容量，规划配送方案，并对货物配送方案进行分析，筛选合格货物，监控配送详情并推送给用户，帮助用户掌握货物第一手资讯。
进一步地，所述预约入库信息包括：预约下单日期T1、开始占用日期R2、停止占用日期R3。
进一步地，所述运算各个仓库的可周转库容的步骤包括：
记录预约下单日期T1时的实时仓储容量U、及预约下单日期T1至开始占用日期R2之间停止占用的货物容量U1、和在预约下单日期T1前预约并在预约下单日期T1后开始占用的货物容量U2；
所述仓库可周转库容U0为：U0＝U+U1-U2；
选择仓库可周转库容大于所述货物容量、且距离发货地址最近的仓库，将货物配送至该仓库，并标记该仓库为第一仓库。
进一步地，所述配送规则包括：
获取发货地址与选定的第一仓库之间行程路线的运输时长、从所述开始占用日期R2向前倒推所述运输时长获得最晚发货时间T2；
获取预约下单日期T1和最晚发货时间T2之间的闲置车辆信息；将闲置车辆与发货地址之间的距离由小到大排序，依次判断闲置车辆的容量是否大于货物容量；若闲置车辆的容量大于货物容量，则选定该闲置车辆配送货物，若否，则依次累加与发货地址之间的距离由小到大的闲置车辆的容量至大于货物容量，并配送货物。
进一步地，所述货物的流通性特征的获取步骤包括：
通过大数据分析当前类型的货物在近三年内每个月的市场成交量；
预判未来的六个月内该类型的货物的流通性。
进一步地，所述货物的物性特征的获取步骤包括：调取当前类型的货物物理属性以及货物自身的生产日期信息，所述物理属性包括冷度、热度、气味、硬度、软度和温度；
通过所述货物物理属性与生产日期信息和实时读取的未来时间当地的气温变化数据；
采用大数据算法得出货物可存放于仓库的最长时间以及可存放的时间区间；
将可存放与仓库最长时间超过用户预约入库信息中的起止时间的货物标记为不合格，转运至第二仓库存放。
进一步地，所述货物的交易特征信息的获取步骤包括：基于人工智能和大数据技术，获取该类型的货物行情涨跌幅度信息，以及该类型的货物未来六个月内的价格信息。
进一步地，所述物流平台监控的货物信息包括：所述配送货物的流通性特征、物性特征和交易特征信息；用户根据推送的货物信息判断是否放弃存货，如放弃存货，则将所述第二仓库中的不合格货物退回至发货地址。
为了更好地理解和实施，下面结合附图详细说明本发明。
附图说明
图1为本发明实施例的物流资源调度方法流程图。
具体实施方式
请参阅图1，其为本发明实施例的物流资源调度方法流程图。
一种物流资源调度方法，包括：
S1从物流平台抓取货物类型信息、货物容量信息和货物预约入库信息；
S2根据所述物流平台监控的各个仓库的仓储容量、所述货物预约入库信息和所述货物容量信息获取各个仓库的可周转库容，并根据所述可周转库容和所述货物容量将货物依据配送规则配送至第一仓库；
S3对所述第一仓库接收到的配送货物进行质检，并根据所述配送货物的流通性特征、物性特征和交易特征信息，筛选不合格货物并将所述不合格货物运送至第二仓库；
S4推送所述物流平台监控的货物信息至用户智能终端。
本发明所述的物流资源调度方法，线上自动统计仓库容量，规划配送方案，并对货物配送方案进行分析，筛选合格货物，监控配送详情并推送给用户，帮助用户掌握货物第一手资讯。
所述物流平台可以提供多个接口，仓储平台通过这些接口向物流平台发送仓储信息，以及不同的物流平台通过这些接口向物流平台发送配送信息，这样，物流平台可以实时确定不同监管仓的仓储信息以及不同物流平台的配送信息。
所述仓储容量以仓库可以容纳物资的吨数来表示，通常所称的多少吨仓库，就是指可以容纳多少吨物资的仓储容量。由于仓储物资有重货和轻货之分，所以“吨”又分为重量吨和体积吨两种。重量吨是指物资毛重达1000kg，而体积(包括外包装)不足或等于2m3，以物资实际重量计算的吨数。
所述智能终端是指手机、笔记本、平板电脑、智能手环，智能手表等所有可以连入互联网的智能设备。在本实施例中，智能终端接入互联网，与服务器实现数据交互，传输用户输入智能终端的仓单和置换选择信息。
进一步地，所述预约入库信息包括：预约下单日期T1、开始占用日期R2、停止占用日期R3。
所述预约下单日期是指客户向物流平台提交货物入库预约的时间点；所述开始占用日期是指货物实际入库的时间点，即遵循客户预约的货物入库的时间点；所述停止占用日期是指货物出库的时间点，即遵循客户预约的提货出库的时间点。
进一步地，所述运算各个仓库的可周转库容的步骤包括：
记录预约下单日期T1时的实时仓储容量U、及预约下单日期T1至开始占用日期R2之间停止占用的货物容量U1、和在预约下单日期T1前预约并在预约下单日期T1后开始占用的货物容量U2；
所述仓库可周转库容U0为：U0＝U+U1-U2；
选择仓库可周转库容大于所述货物容量、且距离发货地址最近的仓库，将货物配送至该仓库，并标记该仓库为第一仓库。
通过物流平台接口获取用户提交的预约入库信息，依据预约入库信息掌握货物所占库容的开始占用日期和停止占用日期，物流平台实时监管各个仓库在此时间段内货物流通信息并计算可供预约批次货物存放的仓库容量，考虑预约下单日期和开始占用日期之间的时间差，精准计算仓库的可周转库容，避免了传统物流调度过程中因为预约排期和实际入库时间差造成的货物滞留及仓库库容溢出等情况。
进一步地，所述配送规则包括：
获取发货地址与选定的第一仓库之间行程路线的运输时长、从所述开始占用日期R2向前倒推所述运输时长获得最晚发货时间T2；
获取预约下单日期T1和最晚发货时间T2之间的闲置车辆信息；将闲置车辆与发货地址之间的距离由小到大排序，依次判断闲置车辆的容量是否大于货物容量；若闲置车辆的容量大于货物容量，则选定该闲置车辆配送货物，若否，则依次累加与发货地址之间的距离由小到大的闲置车辆的容量至大于货物容量，并配送货物。
依据三个优先级条件筛选运输车辆，在选定仓库位置已知的情况下，发货地址已知，其行程路线及运输时长已知，可以向前倒推最晚发货时间T2，即在满足用户预约货物入库时间点的条件下，需要开始发货的时间点。第一个优先级为，在用户预约下单日期至最晚发货时间的阶段内，运输车辆处于非工作状态，才可参与该次运输；第二个优先级为，处于非工作状态的运输车辆停靠地址到发货地址的距离由小到大依次排序；第三个优先级为，在第二优先级排序之下按车辆容量从小到大对车辆依次进行判断，如当前车辆容量大于等于货物容量，则选择当前车辆进行货物配送，停止判断，如找不到容量大于等于货物容量的车辆，则先选择容量最大的这辆作为第一车辆，再进行第二次判断，在第二优先级排序之下按车辆容量从小到大对车辆依次进行判断，如当前车辆容量加上第一车辆容量总和大于等于货物容量，则选择当前车辆和第一车辆一起进行货物配送，停止判断，如找不到车辆的容量加上第一车辆的容量大于等于货物容量，则先选择容量最大的这辆作为第二车辆。再进行第三次判断，依此原理进行判断，直到找出车辆加上前几轮判断选出的车辆的容量总和大于货物容量，则当前车辆和前几轮判断选定的车辆作为最终配送货物的车辆。
进一步地，所述货物的流通性特征的获取步骤包括：
通过大数据分析当前类型的货物在近三年内每个月的市场成交量；
预判未来的六个月内该类型的货物的流通性。
分析货物的流通性，可在用户出现违约情况下，协助平台处理货物。
进一步地，所述货物的物性特征的获取步骤包括：调取当前类型的货物物理属性以及货物自身的生产日期信息，所述物理属性包括冷度、热度、气味、硬度、软度和温度，通过所述货物物理属性与生产日期信息和实时读取的未来时间当地的气温变化数据，采用大数据算法得出货物可存放于仓库的最长时间以及可存放的时间区间；将可存放与仓库最长时间超过用户预约入库信息中的起止时间的货物标记为不合格，转运至第二仓库暂存。
所述第二仓库用于中转货物，暂时储存积压或滞留货物，当用户违约或货物在物流调度过程中出现损坏或变质等情况时，将货物转运至第二仓库，物流平台可根据市场实时行情降价处理货物或协商退回客户自行处理。
进一步地，所述货物的交易特征信息的获取步骤包括：基于人工智能和大数据技术，获取该类型的货物行情涨跌幅度信息，以及该类型的货物未来六个月内的价格信息。
进一步地，所述物流平台监控的货物信息包括：所述配送货物的流通性特征、物性特征和交易特征信息；用户根据推送的货物信息判断是否放弃存货，如放弃存货，则将所述第二仓库中的不合格货物退回至供货方仓库。
所述货物行情预测是基于报价大数据分析，采用CNN+LSTM深度学习模型预测平台上运营的货物行情信息，对于当前时间行情好的货物，系统自动推送相关行情信息至用户智能终端，方便用户实时掌握市场数据。
相对于现有技术，本发明可以实现在线上整合物流资源，合理分配货物并规划配送方案，实时监控仓储资源运输动态并给用户提供货物行情预测；避免通过人手记仓单造成计算错误；避免仓单零散且容易丢失；避免由于人工计算，使库存数据与实际仓库库存数据不符合，产生坏账。本发明采用的大数据分析技术，可协助用户实时掌握仓储货物的市场行情，在货物交易过程中把握市场供需信息，及时交易，也避免了仓库积压货物占用库存等仓储管理中常见的问题。
以上所述实施例仅表达了本发明的一种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种物流资源调度方法，包括：
从物流平台抓取货物类型信息、货物容量信息和货物预约入库信息；
根据所述物流平台监控的各个仓库的仓储容量、所述货物预约入库信息和所述货物容量信息获取各个仓库的可周转库容，并根据所述可周转库容和所述货物容量将货物依据配送规则配送至第一仓库；
对所述第一仓库接收到的配送货物进行质检，并根据所述配送货物的流通性特征、物性特征和交易特征信息，筛选不合格货物并将所述不合格货物运送至第二仓库；
推送所述物流平台监控的货物信息至用户智能终端。
2.根据权利要求1所述的一种物流资源调度方法，其特征在于，所述预约入库信息包括：预约下单日期T1、开始占用日期R2、停止占用日期R3。
3.根据权利要求2所述的一种物流资源调度方法，其特征在于，所述运算各个仓库的可周转库容的步骤包括：
记录预约下单日期T1时的实时仓储容量U、及预约下单日期T1至开始占用日期R2之间停止占用的货物容量U1、和在预约下单日期T1前预约并在预约下单日期T1后开始占用的货物容量U2；
所述仓库可周转库容U0为：U0＝U+U1-U2；
选择仓库可周转库容大于所述货物容量、且距离发货地址最近的仓库，将货物配送至该仓库，并标记该仓库为第一仓库。
4.根据权利要求2所述的一种物流资源调度方法，其特征在于，所述配送规则包括：
获取发货地址与选定的第一仓库之间行程路线的运输时长、从所述开始占用日期R2向前倒推所述运输时长获得最晚发货时间T2；
获取预约下单日期T1和最晚发货时间T2之间的闲置车辆信息；将闲置车辆与发货地址之间的距离由小到大排序，依次判断闲置车辆的容量是否大于货物容量；若闲置车辆的容量大于货物容量，则选定该闲置车辆配送货物，若否，则依次累加与发货地址之间的距离由小到大的闲置车辆的容量至大于货物容量，并配送货物。
5.根据权利要求1所述的一种物流资源调度方法，其特征在于，所述货物的流通性特征的获取步骤包括：
通过大数据分析当前类型的货物在近三年内每个月的市场成交量；
预判未来的六个月内该类型的货物的流通性。
6.根据权利要求1所述的一种物流资源调度方法，其特征在于，所述货物的物性特征的获取步骤包括：
调取当前类型的货物物理属性以及货物自身的生产日期信息，所述物理属性包括冷度、热度、气味、硬度、软度和温度；
通过所述货物物理属性与生产日期信息和实时读取的未来时间当地的气温变化数据；
采用大数据算法得出货物可存放于仓库的最长时间以及可存放的时间区间；
将可存放与仓库最长时间超过用户预约入库信息中的起止时间的货物标记为不合格，转运至第二仓库暂存。
7.根据权利要求1所述的一种物流资源调度方法，其特征在于，所述货物的交易特征信息的获取步骤包括：基于人工智能和大数据技术，获取该类型的货物行情涨跌幅度信息，以及该类型的货物未来六个月内的价格信息。
8.根据权利要求1所述的一种物流资源调度方法，其特征在于，所述物流平台监控的货物信息包括：所述配送货物的流通性特征、物性特征和交易特征信息；用户根据推送的货物信息判断是否放弃存货，如放弃存货，则将所述第二仓库中的不合格货物退回至供货方仓库。
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