CN111539676A - 一种适用于跨境电子商务的网络实体物流系统 - Google Patents

一种适用于跨境电子商务的网络实体物流系统 Download PDF

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Hong Kong Polytechnic University HKPU
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Abstract

本发明提供提供一种适用于跨境电子商务的网络实体物流系统，包括主资料管理模块、车队管理模块和数据分析模块；主资料管理模块用于统筹管理订单的相关信息；车队管理模块用于物质资产和人力资源的管理；数据分析模块用于数据的分析；构建完整的物流操作流程管理体系，为管理人员和司机提供了及时的实时信息。

Description

一种适用于跨境电子商务的网络实体物流系统
技术领域
本发明涉及物流领域，具体涉及一种适用于跨境电子商务的网络实体物流系统。
背景技术
随着跨境电子商务的急速发展，物流服务需求持续增加。
本发明的发明人发现，现阶段多批次少批量的网购模式使物流运作变得复杂化。在现阶段的电子商务时代，消费者在享受信息共享便捷的同时，对网购配送的效率和质量等都抱以更高期望。而物流配送速度受限于道路交通状况，但交通堵塞问题时有发生。事实上，车辆调度过程中需要考虑多项影响实际行驶时间的不可控因素，例如高峰期与非高峰期、道路维护和车辆事故等。然而，现有解决车辆调度的方法并未充分利用实时交通状况信息，甚至忽视了这样的信息。这导致实际的配送到达时间与预期时间有偏差，从而降低物流效率与质量。因此，开发一种适用于跨境电子商务的网络实体物流系统是很有必要的。
发明内容
本发明的目的在于解决上述问题，提供一种适用于跨境电子商务的网络实体物流系统，包括主资料管理模块、车队管理模块和数据分析模块；主资料管理模块用于统筹管理订单的相关信息；车队管理模块用于物质资产和人力资源的管理；数据分析模块用于数据的分析；构建完整的物流操作流程管理体系，为管理人员和司机提供了及时的实时信息。
为实现上述目的，本发明采取了以下技术方案。
一种适用于跨境电子商务的网络实体物流系统，包括主资料管理模块、车队管理模块和数据分析模块；主资料管理模块用于统筹管理订单的相关信息；车队管理模块用于物质资产和人力资源的管理；数据分析模块用于数据的分析。
进一步，所述主资料管理模块包括车辆信息、订单管理、任务追踪、任务分配和账单管理。
进一步，所述车辆信息主要记录了车辆的载重量和执行任务状态；所述订单管理主要负责订单信息修改、订单确认和订单取消；所述任务追踪包括运输车辆行驶轨迹查看和任务完成进度上传；所述任务分配负责将车辆调度结果存储到一个数据库；所述账单管理协助物流公司对账和掌握资金流动状态。
进一步，所述车队管理模块包括车辆监控、司机管理、制定行车路线和货物状态管理。
进一步，所述车辆监控将车辆的GPS定位、行驶轨迹和车厢温湿度数据传输到所述数据库；所述司机管理可增加、删除或修改司机信息，并查看司机所负责的车辆编号；所述制定行车路线主要利用群体智能算法为执行任务的车辆安排行走路线以提高物流效率；所述货物状态管理负责监控运送的货物的状态。
进一步，所述数据分析模块包括顾客行为分析、司机货车效率分析和路线分析。
进一步，所述顾客行为分析统计了客户对服务的需求情况，使公司及时满足客户需求；所述司机及货车效率分析则负责统计司机在取送货过程中的工作效能，以便管理人力资源；所述路线分析模块利用智能算法所提供的预计配送路线作优化，协助反馈信息以提升算法效益。
进一步，所述适用于跨境电子商务的网络实体物流系统支持人工智能排单，所述人工智能排单是指对当前未完成的订单进行分配排序给不同的司机，并为司机提供最优车辆行走路线。
进一步，还包括固定显示端和移动显示端。
进一步，司机可使用所述移动显示端查看任务信息，并且按照实际情况及时更新相关状态信息。
本发明一种适用于跨境电子商务的网络实体物流系统的积极效果是：
(1)本发明包括主资料管理模块、车队管理模块和数据分析模块；主资料管理模块用于统筹管理订单的相关信息；车队管理模块用于物质资产和人力资源的管理；数据分析模块用于数据的分析；构建完整的物流操作流程管理体系，为管理人员和货车司机提供了简易界面和及时的实时信息。
(2)本发明接收取送货订单服务后，系统根据实时交通状况和车辆信息等资料通过车辆调度优化模块启用群体智能算法提供最佳行车路线和订单分配安排。车辆调度优化被分成优化订单分配问题和车辆路径规划问题两部分。根据客户订单和可用车辆信息及限制条件，两个子问题的优化计算互相协作，能规划出使车辆处理最多订单的最佳路径。该做法能缩短行走时间和避开实时路障，减少预计时间表与实际时间表的偏差，为市民提供更好的提货和交付体验，提高取货和交货效率，并提高公司收入及降低运营成本。
(3)本发明订单状态能够及时更新，且所有信息资料一一存储于云端数据库以实现大数据分析。管理人员可通过大数据可视板查看大数据分析分析客户消费模式，以制定更好的业务发展策略。
(4)本发明将先进和新兴的工业技术(如信息物理系统、数字孪生、群体智能、大数据分析和工业物联网)整合到物流运作过程，为物流业升级转型提供了良好的参考。
附图说明
图1是本发明实施例提供的示意图。
图2是本发明实施例提供的算法流程图。
图3是本发明实施例提供的邻域置换法示意图。
图4是本发明实施例提供的插入式置换法示意图。
图5是本发明实施例提供的反向置换法示意图。
图6是本发明实施例提供的交配置换法示意图。
图7是本发明实施例提供的局部收索法示意图。
具体实施方式
以下结合附图给出对本发明一种适用于跨境电子商务的网络实体物流系统的具体实施方式，但是需要指出：所述具体实施方式并不用于限定本发明的具体实施。凡是采用本发明的相似结构及其相似变化均应列入本发明的保护范围。以下实施例的说明是参考附加的图式，用以例示本发明可用以实施的特定实施例，而非用以限制本发明。
参见图1至图7。一种适用于跨境电子商务的网络实体物流系统，包括主资料管理模块、车队管理模块和数据分析模块；主资料管理模块用于统筹管理订单的相关信息；车队管理模块用于物质资产和人力资源的管理；数据分析模块用于数据的分析。适用于跨境电子商务的网络实体物流系统还包括固定显示端和移动显示端。司机可使用所述移动显示端查看任务信息，并且按照实际情况及时更新相关状态信息。
参见图1，本系统包括主资料管理模块、车队管理模块和数据分析模块。主资料管理模块主要统筹管理订单操作的相关信息，包含车辆信息、订单管理、任务追踪、任务分配和账单管理五大功能模块，其中车辆信息主要记录了车辆的各种状况，例如当前定位、载重量和执行任务状态等；订单管理主要负责订单信息修改、订单确认和订单取消确定等服务的修改；任务追踪包括运输车辆行驶轨迹查看、任务完成进度上传功能；任务分配负责将车辆调度结果存储到数据库；账单管理协助物流公司对账和掌握资金流动状态。
车队管理模块主要关注物质资产和人力资源的管理，具备车辆监控、司机管理、制定行车路线和货物状态管理四大功能，其中车辆监控将车辆GPS(Global PositioningSystem,即全球卫星定位系统)定位、行驶轨迹和车厢温湿度数据传输到数据库；司机管理可增加、删除或修改司机信息，并查看司机所负责的车辆编号；制定行车路线主要利用群体智能算法为执行任务的车辆安排行走路线以提高物流效率；货物状态管理负责监控运送的货物的状态，以保证货物完整无缺。
数据分析模块功能可细分为顾客行为分析、司机货车效率分析和路线分析三个模块，其中顾客行为分析统计了客户对服务的需求情况，使公司及时满足客户需求；司机及货车效率分析则负责统计司机在取送货过程中的工作效能，以便管理人力资源；路线分析模块利用智能算法所提供的预计配送路线作优化，协助反馈信息以提升算法效益。
本系统的核心特征和功能包括展示相关资料的网络实体物流管理系统(CyberPhysical Logistic Management System，即CPLS)、基于群体智能的车辆调度优化模块(Swarm Intelligence based Vehicle Scheduling Optimization Module)、实现数据获取的实时数据采集和设备监控(Real-time Data Acquisition&Device Monitoring)以及挖掘资料价值的大数据可视化板(Big Data Visualization Board)。各个组成部分各司其职、相互协作，形成一条数据循环利用的流线，可因时制宜地灵活调整商业运作节奏，从而确保物流公司的良好运营和提升客户对服务的满意度。
本系统接收客户订单、车辆信息和司机资料等信息，利用群体智能算法来规划车辆行走路径，协助司机避开交通挤塞的道路以提高货物交付速度。系统构建于MVC体系结构之上，由模型负责读存数据和实现业务逻辑、视图负责获取用户输入和显示模型反馈结果、控制器负责按用户要求调用模型相关模块并向用户反馈执行结果。为了方便物流公司处理相关业务要求和协助司机及时更新任务状态，本系统同时提供CPLS网络界面和APP界面以供使用。
CPLS界面同时支持人工智能(Artificial Intelligence，即AI)排单、订单追踪、车辆管理和账单管理等功能。AI排单是指在接收订单输入、读取司机和车辆信息之后，系统的核心智能——车辆调度优化模块利用群体智能算法对当前未完成的订单进行分配排序给不同的司机，并为司机提供最优车辆行走路线。AI排单结果可于任务排程栏目查看，管理人员可检视每个司机所需完成的订单工作。在每条司机所负责的路线中，相关人员可随时查看追踪订单完成状态)。每个订单的起始点和终止点、交付状态和创建日期等都可以在相关界面查看。点击界面所提供的地图即清楚显示不同车辆的所在位置及车辆的温湿度等信息，方便管理人员及时检查和处理突发情况。此外，车辆信息也一一列在车辆管理栏目中。车辆的车牌号码、驾驶司机、容纳空间、载重以及温湿度等信息都能及时反馈更新到界面。系统亦提供账单管理功能方便公司财务人员对账。
适用于跨境电子商务的网络实体物流系统还包括移动显示端，所述移动显示端为安装在移动设备上的APP。货车司机可使用专门研发的APP及时查看任务信息，并且按照实际情况及时更新相关状态信息。APP的主界面按照日期一一显示当日所安排的任务信息，方便司机预计执行任务流程。任务状态分为待执行、正执行、已完成、取消和失败这五个常见的物流配送状态。如果后台取消了任务可及时将信息告知给司机，以防司机空跑。同时，司机完成配送任务后也可马上更新状态，让后台管理人员实时掌握任务完成进度。如果司机需要了解某个任务的具体信息，可点击该任务来查看任务的起始点和终点、发送人和路线信息。每日算法定出的最优路线会汇总到地图界面，方便司机把握一日任务流程以安排休息时间。交付任务完成后还需要客户签名，以确保货物顺利交接并作为备份档案以备不时之需。同时，司机可以上传运输过程中所产生的额外费用(例如加油费、修车费、隧道费等)供财务人员处理。
本系统的数据分析模块采用最大–最小蚁群算法(MAX-MIN Ant System,即MMAS)。该算法是在基本的蚁群算法上加入对每条轨迹上信息素量的限制，即将信息素量限制在[τmin，τmax]之间，从而较有效避免搜索面停滞在局部较优解上。优化模块的优化目标，是旨在透过将客户订单有效分配到不同的车辆及规划最佳车辆行走路径，以达至最高客户订单完成率。基于这个优化目标，优化计算可进一步分成优化订单分配问题(Order AssignmentProblem,即OAP)和车辆路径规划问题(Vehicle Routing Problem,即VRP)两部分。该两部分的计算会分别从网络实体物流管理系统搜集所需的信息。其中包括：
客户订单的信息：包裹的物理量(例如：体积、重量)、目的地、送达时间、服务时间、优先次序和车辆约束等。
可用车辆的信息：车辆的物理量(例如：体积、重量、可载体积、可载重量)、所在地、工作时间、区域约束和功能等。
访问地点的地理信息：经纬度、点对点距离和点对点行车时间等。
访问地点的其他约束信息：车辆尺寸限制、车辆重量限制、车辆功能要求和可用时间等。
根据客户订单和可用车辆信息及限制条件，两部分的优化计算互相协作以规划让车辆处理最多订单的最佳路径。此外，优化模块会就收件和派件两个不同性质的工作进行规划调整。例如，模块会检查车辆是否有足够空间收件及同一货件的收派次序是否合理。针对两部分的优化计算，模块的算法设计采用巢状最大–最小蚁群算法(Nested MAX-MIN AntSystem，即Nested MMAS)。由于实时信息流量庞大，算法性能和计算时间难以精准确定，按比例缩小蚁群大小或者限制算法终止的标准可以提供更多样化的解决方案并且缩短计算时间，反之亦然。因此，优化计算利用多线程并行处理令算法中的人工蚂蚁可以并行寻找各自的可行解，从而大大缩短每个迭代的计算时间。Nested MMAS算法流程如图2所示。
MMAS算法包括四个主要发展阶段——初始解构造阶段、人工蚂蚁路径构造阶段、信息素更新阶段和局部优化阶段。将优化模块初始化时会先产生一个可行的初始解，以确定[τmin，τmax]的初始值。初始解是透过针对优化问题的贪婪算法产生。贪婪算法会从限制条件在所在节点的众多邻近节点中选择一个较优的节点作为下一个节点，以构筑初始解。例如，在构筑车辆行走路径时，贪婪算法会依次选择一个相对车辆所在地点具有最短行车时间及有可行开放时间的点作为下一个访问点，如此循环直至完成访问所有地点，初始解也是由此产生。
在人工蚂蚁路径构造阶段，每只人工蚂蚁最初会被分配到一个初始节点，然后根据转移规则跳转到下一个节点。选择下一个节点时会考虑数个因素，包括：
是否能满足节点的约束，例如：目的地对车辆物理量的约束、目的地时间窗的约束和订单的优先次序等。
移动到下一个节点所需的资源多寡，例如：货件的容量和抵达目的地的行车时间等。
到下一个节点路径上的信息素量。
基于这些考虑，人工蚂蚁会不断选择较优的节点作为下一个节点直至完成构筑一个可行解。在每个迭代结束时，优化算法会进入信息素更新阶段。在这个阶段，信息素的更新会采用全局更新的方式，即只更新目前找到的最优解。除了更新每条可行路径的信息素量外，信息素的上下限也会随着最优解的改变而更新。
为了进一步改善人工蚂蚁构造的解并加快算法的收敛速度，MMAS算法引入了局部优化算法。局部优化算法可依照不同的优化策略实现。这些策略包括：邻域置换法、插入式置换法、反向置换法、交配置换法和局部搜索法。邻域置换法:如图3所示,在每个解中随机选择两个位置，并交换i、j这两个位置。插入式置换法:如图4所示,选择i、j两个位置，将位于位置i的客户提取并插入到位置j。反向置换法:如图5所示,随机选择一个小于维度的范围，并对搜索区域进行逆序。交配置换法(如图6所示)是为了从父解中继承性能良好的子路径。该方法从父解1选择优选的子路径，并与另一个父解交叉置换。由邻域搜索策略产生邻域解之后会采用贪婪选择做决定，选出适应性优于前一个解的邻域解。局部搜索法:如图7所示,交换每个子路径中的2到3个元素(也叫2-optimization和3-optimization)，为改进全局优化提供一种有效的方法。
收敛法采用贪婪选择和轮盘法选择来评估每个在局部优化算法产生的候选解，以得到适应度值最高的解，从而在迭代过程中促进较优解的复制。解的选择概率是由轮盘法计算得出，可以利用已知的概率多次选择某个较优的候选解，并可透过贪婪选择和轮盘赌选择策略将较优解保留到下一阶段。在迭代过程中，MMAS算法会尝试放弃较差的解并探索新的解。如果算法找不到更好的解，候选解便会被另一个解所取代，算法将返回路径构造阶段并重复进行计算，直到达到最大的迭代次数。
大数据分析的基础是原始数据。提供有价值的信息协助公司分析或支持决策，在实体世界和网络世界之间建立无缝的网络物理连接非常重要。除了建立物理世界和网络世界的接口外，在物理世界中使用基于IIOT的车载数据采集和通信设备亦十分重要，因为这是显示和获取信息的通信工具。由于货物种类繁多，公司需要考虑货物的运输要求，例如易碎货物或冷冻货物，这样才不会对所运货物造成任何损坏。该通信设备将利用GPS和传感器将货物当前状态或司机位置信息发送给物流公司。(IIOT：Industrial Internet ofThings；工业物联网)
本系统通过在车辆内部安装传感器和GPS等装置来采集所需资料并管理监控交付过程。车内所安装的GPS和温湿度传感器获取的数据会由计算机一体机透过Wi-Fi传输到云端服务器。GPS又称全球定位系统，主要通过卫星来获取预先装在设备上的GPS装置的位置信息，从而对物体进行远距离定位。温度传感器可用来检测车厢内的温度变化，并将其转换成可输出的信号。湿度传感器是测量环境相对湿度的电子式敏感器件，可以及时感应空气湿度的变化。同时，车厢内还会安装红外线视觉传感器来监控车厢内部情况，以便监察货物运输。在各类传感器的协作下，管理人员可实时监控车辆位置，随时追踪货物状态并依据货物特性监测货物状态。一旦发生意外情况，可马上启动警报机制通知相关人员及时处理。
物流业高要求的服务使其获得了大量结构化或非结构化数据。多品种小批量的物流环境使公司难以预测顾客购买商品的行为模式。为了作出更准确的预测或决策，必须使用大数据方法来分析资料。源自运单的结构化数据(例如发货地、送货地、收货人、发货人和货物信息)或来自第三方的一些非结构化数据(例如来自行走路线的交通图像)都存储在大数据存储系统。系统根据这些数据产生模式或行为预测分析以供管理层参考。这些模式可能是顾客的购买模式(例如从特定来源国购买特定产品)甚至是驾驶员的交付模式(例如在特定时区的首选路线)。这些信息将存储在数据库以支持决策，从而提高劳动生产率并降低运营成本。
由于提供的系统可收集和访问有价值的数据，所以该方法可提高管理能力。数据可以通过无线手提设备自动收集并发送到服务器。实时与跟踪技术有助企业在动态物流环境下制定配送计划。
所有收集的原始数据经处理分析后会存储到云端数据中心。相关人员可利用指令从数据库导出数据信息做进一步的分析处理。通过大数据方法，公司可按照业务发展需求进行每日配送状态分析、司机及货车效率分析和路线分析等，以便制定营运策略(例如物流高峰期的人手增加、取货点位置个数、路线安排)。通过归纳总结不同时段的配送单，公司高层可从可视图中分析出每日的订单数量、配送当日的温湿度状况和配送是否及时等。此外亦可分析配送方式和外包商的表现，方便公司制定新一年的合作安排计划。策划人员总结不同区域的客户订单数量等，可预测来年不同区域的客户数量以及潜在客户所在区域。同时，通过对不同区域配送效率的分析，管理人员可决定各个区域的人员变动，以优化人力管理。系统还提供查询功能，方便管理人员查询不同员工之间的合作次数与协作效率，并及时安排沟通活动来提高员工默契以提升工作效率。
在测试案例中，六辆车辆可支援配送工作。有些车辆安装有温湿度感应器，可用于运送对温湿度要求较高的货物，有些车辆装有冰箱，可用于运输冷冻食品。系统依据不同订单需求安排车辆与司机，以优化资源管理。
本系统在云端建立，通过工业物联网的传感器来接收环境信息，利用历史配送路线数据和客户订单信息等资料，在虚拟空间采用人工蚁群算法以优化车辆配送路线，从而提高物流服务质量，并有效改善资源管理。整个网络实体物流系统操作过程如下。
(1)为了采集数据和监控设备，设备升级原有货车上安装的GPS和传感器。
(2)在客户提交订单后，对接人员通过订单管理系统创建符合客户需求的个性化服务订单，并根据运送区域选择相应的收费标准，编辑完成后提交订单。
(3)订单管理系统根据所选的收费标准，参考数据库中各类运输费用(例如燃油附件费、存仓费、包提货费等)，以估算所需的总费用。
(4)完成订单创建后，订单会被存储到订单数据库等待排单。
(5)货物出库到分流中心后，运输管理系统根据车辆状态信息和配送区域信息来创建新的配送订单，并由系统算法优化排单。在排单过程中，利用人工蚁群算法来规划车辆路径，并且优化车辆调度配送时间表，以达到最大化订单完成率。
(6)在配送过程中，传感器接收车辆位置和温度等环境信息并传送到中央监控系统。管理人员可通过相关网页界面追踪任务配送画面，以便管理与监控配送流程。
(7)排单完成后，系统将相应的调度时间表发送给每位司机。司机通过手机所安装的APP接收每日配送任务。
(8)司机可点击单个订单查看订单详细信息，并按照系统安排的行走路线前行。
(9)在运输过程中会监控车厢内的货物，以防意外情况发生。
(10)司机按照时间安排开始进行区域配送。配送完成后，司机可在APP界面修改订单状态，以便系统实时更新任务状态信息。
(11)交收货物后需要客户签收，以确保交付任务顺利完成。
(12)订单完成后，司机上传运输过程产生的费用，供财务人员处理。
(13)在配送过程中，系统会依据订单紧急程度决定是否加单。司机可通过APP灵活查看实时加单的任务，并按照系统指示更改路线。
(14)如果发生特殊情况，系统也会及时发送提醒信息到通讯软件通知管理人员及时处理意外情况。
本系统所产生的数据可作为大数据分析的原始数据，协助分析预测订单情况与配送效率，从而提高整体配送服务质量。通过本系统的数据导出功能，可按照创建日期导出历史订单资料。本系统可通过分析单个客户的订单资料来引导企业对该客户提供个性化服务。同时，管理人员可以检视所选择时段内的订单状况，包括每日订单数量、温湿度和延误情况。公司可以根据该时段内的订单数量增减人手，在保证效率的同时亦提升效益。除了时间上的总结之外，管理人员也可通过空间上的订单分布来审视不同区域的业务状态。公司可借助地域分布图分析哪些地区需要加强业务宣传、哪些地区需要提供增值服务以挽留熟客。在空间上，系统也支持订单完成度的总结分析，以便管理人员及时增减人手提高客户满意度。此外，员工间的合作情况也可通过分析图查看。了解员工间的合作默契有助企业优化人力规划，以提升员工对公司的归属感。
本系统以云计算为基础，由三个主要部分组成：物理世界、网络物理接口和网络世界。这三个部分紧密关联，相辅相成，协助物流公司、客户、货车司机等利益相关者及时获取相关信息。左侧的物理世界包括所有与物流相关的实体物体，例如货车、包裹、发货人或收货人、运单和配送中心等。这些信息需要通过设备收集再传输到系统。在中间的网络物理接口中，所有相关信息将依据其功能显示在不同的界面中，例如显示交付货物信息的运单屏幕和展示配送路径的车辆调度界面等。为了使利益相关者轻松地获取可读信息或便捷地输入数据，所有原始数据都将传输到网络平台供进一步分析。

Claims (10)

1.一种适用于跨境电子商务的网络实体物流系统，其特征在于，包括主资料管理模块、车队管理模块和数据分析模块；主资料管理模块用于统筹管理订单的相关信息；车队管理模块用于物质资产和人力资源的管理；数据分析模块用于数据的分析。
2.根据权利要求1所述的适用于跨境电子商务的网络实体物流系统，其特征在于，所述主资料管理模块包括车辆信息、订单管理、任务追踪、任务分配和账单管理。
3.根据权利要求2所述的适用于跨境电子商务的网络实体物流系统，其特征在于，所述车辆信息主要记录了车辆的载重量和执行任务状态；所述订单管理主要负责订单信息修改、订单确认和订单取消；所述任务追踪包括运输车辆行驶轨迹查看和任务完成进度上传；所述任务分配负责将车辆调度结果存储到一个数据库；所述账单管理协助物流公司对账和掌握资金流动状态。
4.根据权利要求1所述的适用于跨境电子商务的网络实体物流系统，其特征在于，所述车队管理模块包括车辆监控、司机管理、制定行车路线和货物状态管理。
5.根据权利要求4所述的适用于跨境电子商务的网络实体物流系统，其特征在于，所述车辆监控将车辆的GPS定位、行驶轨迹和车厢温湿度数据传输到所述数据库；所述司机管理可增加、删除或修改司机信息，并查看司机所负责的车辆编号；所述制定行车路线主要利用群体智能算法为执行任务的车辆安排行走路线以提高物流效率；所述货物状态管理负责监控运送的货物的状态。
6.根据权利要求1所述的适用于跨境电子商务的网络实体物流系统，其特征在于，所述数据分析模块包括顾客行为分析、司机货车效率分析和路线分析。
7.根据权利要求6所述的适用于跨境电子商务的网络实体物流系统，其特征在于，所述顾客行为分析统计了客户对服务的需求情况，使公司及时满足客户需求；所述司机及货车效率分析则负责统计司机在取送货过程中的工作效能，以便管理人力资源；所述路线分析模块利用智能算法所提供的预计配送路线作优化，协助反馈信息以提升算法效益。
8.根据权利要求1所述的适用于跨境电子商务的网络实体物流系统，其特征在于，所述适用于跨境电子商务的网络实体物流系统支持人工智能排单，所述人工智能排单是指对当前未完成的订单进行分配排序给不同的司机，并为司机提供最优车辆行走路线。
9.根据权利要求1所述的适用于跨境电子商务的网络实体物流系统，其特征在于，还包括固定显示端和移动显示端。
10.根据权利要求9所述的适用于跨境电子商务的网络实体物流系统，其特征在于，司机可使用所述移动显示端查看任务信息，并且按照实际情况及时更新相关状态信息。
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