CN111626576A - 一种云集运模式 - Google Patents

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钱学明
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Abstract

本发明公开了一种云集运模式，包括：云计算技术：作为云集运模式的核心作用于对货柜需求的处理，库存的灵活调用，相关信息的存储查询服务，货柜权属的移交以及通过大数据进行货柜需求预测，并将系统数据与网络货运平台进行对接，实现数据报备；人工智能验箱系统：在运输车辆进入堆场时完成信息采集，验箱的步骤；分布式堆场管理模式：实现堆场间信息互通，异常处理，统一调度功能；云集运管理技术：管控堆场里集装箱以及集卡的配置，以及集装箱运输车辆的调配。本发明，利用云计算技术，人工智能技术，分布式管理技术对传统集运模式实现颠覆，极大地解放了集装箱集运的效率。

Description

一种云集运模式
技术领域
本发明涉及线上与线下结合的新型商业模式技术领域，具体为一种云集运模式。
背景技术
集装箱是指具有一定强度、刚度和规格专供周转使用的大型装货容器。使用集装箱转运货物，可直接在发货人的仓库装货，运到收货人的仓库卸货，中途更换车、船时，无须将货物从箱内取出换装。因此集装箱是一种伟大的发明。集装箱最大的成功在于其产品的标准化以及由此建立的一整套运输体系。能够让一个载重几十吨的庞然大物实现标准化，并且以此为基础逐步实现全球范围内的船舶、港口、航线、公路、中转站、桥梁、隧道、多式联运相配套的物流系统，这的确堪称人类有史以来创造的伟大奇迹之一。
集装箱的发展意义重大，但是大规模的集装箱运营却成为了一个难题。现在的集装箱运营模式一般为集装箱自进口码头输入，运输至工厂拆箱验收，验收通过后运输入堆场以备下次调用，当出现调用需求时，再由堆场出发运输空集装箱进入装箱仓库进行装箱，装箱完成后再运输至出口码头实现集装箱出口，中间过程复杂，节点繁多，运输时间长，运输车辆空载率高，造成了极大地资源浪费。
发明内容
本发明的目的在于提供一种云集运模式，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种云集运模式，包括：
云计算技术：作为云集运模式的核心作用于对货柜需求的处理，库存的灵活调用，相关信息的存储查询服务，货柜权属的移交以及通过大数据进行货柜需求预测，并将系统数据与网络货运平台进行对接，实现数据报备；
人工智能验箱系统：在运输车辆进入堆场时完成信息采集，验箱的步骤；
分布式堆场管理模式：实现堆场间信息互通，异常处理，统一调度功能；
云集运管理技术：管控堆场里集装箱以及集卡的配置，以及集装箱运输车辆的调配。
优选的，所述人工智能验箱系统包括移动端验箱系统以及道口验箱系统，移动端验箱系统通过拍摄的集装箱照片智能判断集装箱异常情况并进行质量评估，道口验箱系统通过预设的摄像头采集图像，在运输车辆进入堆场时完成信息采集，验箱的步骤。。
优选的，所述集装箱运输车辆的调配方式为调配车辆到最近的，最节约里程/最顺路的堆场提送集装箱，或者直接调配符合条件的还箱集装箱卡车去配载匹配的用箱业务，通过分布式堆场管理模式完成标的集装箱的权属移交，去除堆场操作环节，极大降低集装箱流转成本。
优选的，所述云计算技术包括货柜需求响应、货柜信息存储、货柜统一调度、货柜需求预测、货柜权属移交、系统内信息传递，所述货柜需求响应包括对客户以及各堆场的货柜需求，通过云计算系统进行前端处理，所述货柜信息存储包括集装箱所属公司、集装箱编号、净重毛重属性、各堆场库存需求量、集装箱的新旧等级、集装箱租期、意向目的、国别信息，所述货柜统一调度包括根据客户需求调度相应数量集装箱、以及根据各堆场状况灵活调度，所述货柜需求预测指的是在历史数据的基础上，云计算技术利用LSTM网络根据对历史数据的分析，对未来趋势进行预测并提前进行部署，所述货柜权属移交表示货柜流通过程中对货柜权属的管理，当货柜需求方与提供方条件匹配距离相近时可以直接通过权属移交避免繁琐的运输流程，所述系统内信息传递表示整个系统内包括运输车辆、堆场、客户组成部分的信息进行统一日志记录以备查询，同时将系统所有信息与网络货运平台进行对接。
优选的，所述分布式堆场管理模式包括：堆场间信息传递、堆场间统一调度、堆场间统一管理，所述堆场间信息传递的堆场具有自己的微型服务器，对来自客户以及云计算技术的需求进行广播并与在云计算技术调度下与其他堆场进行统一协调，所述堆场间统一调度为云计算系统可以根据实际需求动态规划堆场集装箱库存，并在堆场间灵活调度，所述堆场间统一管理为经过全局规划，传统集成式堆场将变得前置化，轻量化，去中心化，分布于各客户/工厂附近。
优选的，所述云集运管理技术包括货柜运输路径规划、货柜信息动态规划、集卡管理系统，所述货柜运输路径规划为在货柜运输过程中，以D*Lite算法为基础，将堆场位置与交通信息作为奖惩项，根据实际需求方与堆场位置，实际交通情况信息对运输路径进行优化，所述货柜信息动态规划，为后台建立货柜的动态图系统，当货柜在流转过程中，动态图随之进行变化，实时更新系统状态，所述集卡管理系统通过人工智能验箱系统采集集卡信息与系统内部集卡信息进行匹配，同时结合集卡定位信息对集卡实现即时定位和即时管控，随时响应客户需求。
优选的，所述运输路径包括水路运输和陆路运输。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明，人工智能验箱系统以及云集运管理技术，极大得减少了集装箱运输管理的成本，提高货柜流转速率。云集运模式主要包括云计算技术，人工智能验箱系统，云集运管理技术。云计算技术包括对货柜需求的处理以及库存的灵活调用以及相关信息的存储查询服务；人工智能验箱系统包括移动端验箱系统以及道口验箱系统，移动端验箱系统通过拍摄的集装箱照片智能判断集装箱异常情况并进行质量评估，道口验箱系统通过预设的摄像头采集图像，在运输车辆进入堆场时完成开箱，验箱，信息采集等步骤；云集运管理系统包括堆场间的货柜调用，信息互通，异常处理等功能，使得堆场呈现分布式，去中心化，同时又统一于云集运模式里统筹兼顾，宏观调控。本发明利用云计算技术，人工智能技术，分布式管理技术对传统集运模式实现颠覆，极大地解放了集装箱集运的效率。
附图说明
图1是本发明第一实施例方法流程图；
图2是本发明第二实施例方法流程图；
图3是本发明第三实施例方法流程图；
图4是本发明路径规划算法示意图，其中a)为初始化规划示意图,b)为重规划示意图,c)为抵达目标点示意图；
图5是本发明线下云集运结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图5，本发明提供一种技术方案：一种云集运模式，包括：
云计算技术：作为云集运模式的核心作用于对货柜需求的处理，库存的灵活调用，相关信息的存储查询服务，货柜权属的移交以及通过大数据进行货柜需求预测，并将系统数据与网络货运平台进行对接，实现数据报备；
人工智能验箱系统：包括移动端验箱系统以及道口验箱系统，移动端验箱系统通过拍摄的集装箱照片智能判断集装箱异常情况并进行质量评估，道口验箱系统通过预设的摄像头采集图像，在运输车辆进入堆场时完成信息采集，验箱的步骤；
分布式堆场管理模式：实现堆场间信息互通，异常处理，统一调度等功能，使得堆场呈现前置化，轻量化，去中心化，同时又统一于云集运模式里统筹兼顾，宏观调控；
云集运管理技术：管控堆场里集装箱以及集卡的配置，以及集装箱运输车辆的调配，通过调配车辆到最近的，最节约里程/最顺路的堆场提送集装箱，以达到减少车辆行驶里程的目的；甚至直接调配符合条件的还箱集装箱卡车去配载匹配的用箱业务，通过分布式堆场完成标的集装箱的权属移交，去除堆场操作环节，极大降低集装箱流转成本。
具体的，智能云计算技术包括：(1)货柜需求响应、(2)货柜信息存储、(3)货柜统一调度、(4)货柜需求预测、(5)货柜权属移交、(6)系统内信息传递
2.1)货柜需求响应包括对客户以及各堆场的货柜需求，通过云计算技术进行前端处理；
2.2)货柜信息存储包括集装箱所属公司，集装箱编号以及净重毛重等属性，各堆场库存需求量，集装箱的新旧等级，集装箱租期，意向目的国别等管理信息。
2.3)货柜统一调度包括根据客户需求调度相应数量集装箱，以及根据各堆场状况灵活调度。
2.4)货柜需求预测指的是在历史数据的基础上，云计算技术可以利用LSTM网络根据对历史数据的分析，对未来趋势进行预测并提前进行部署。
2.5)货柜权属移交表示货柜流通过程中对货柜权属的管理，当货柜需求方与提供方条件匹配距离相近时可以直接通过权属移交避免繁琐的运输流程。
2.6)系统内信息传递表示整个系统内包括运输车辆，堆场，客户等组成部分的信息进行统一日志记录以备查询，出于云计算系统负载量的考虑，不必全部经过系统转发，同时将系统所有信息与网络货运平台进行对接，实现自动数据报备。
具体的，人工智能验箱技术包括两部分：(1)移动端验箱系统、(2)智能道口验箱系统；
3.1)移动端验箱系统，通过对集装箱从预设的几个角度进行拍照，然后通过计算机视觉技术进行处理，得到集装箱的异常类型及数量，并综合评估集装箱质量。
3.2)智能道口验箱系统，在集装箱运输车辆经过智能道口时，利用预设的摄像头采集相关信息，并利用计算机视觉技术进行处理，得到集装箱的异常类型及数量，并综合评估集装箱质量。
具体的，分布式堆场管理模式包括：(1)堆场间信息传递、(2)堆场间统一调度、(3)堆场间统一管理；
4.1)堆场间信息传递，堆场具有自己的微型服务器，对来自客户以及云计算技术的需求进行广播并与在云计算技术调度下与其他堆场进行统一协调，使得云计算技术具有更高的鲁棒性，不会因为某个节点的瘫痪而导致系统崩溃。
4.2)堆场间统一调度，云计算技术可以根据实际需求动态规划堆场集装箱库存，并在堆场间灵活调度，使得云集运模式正常运行。
4.3)堆场间统一管理，经过全局规划，传统集成式堆场将变得前置化，轻量化，去中心化，分布于各客户/工厂附近。
具体的，云集运管理技术包括：(1)货柜运输路径规划、(2)货柜信息动态规划、(3)集卡管理系统
5.1)货柜运输路径规划，在货柜运输过程中，以D*Lite算法为基础，将堆场位置与交通信息作为奖惩项，根据实际需求方与堆场位置，实际交通情况等信息对运输路径(水运，陆运等)进行优化，从而最大化节省运输消耗。
5.2)货柜信息动态规划，后台建立货柜的动态图系统，当货柜在流转过程中，动态图随之进行变化，实时更新系统状态。
5.3)集卡管理系统：通过人工智能验箱系统采集集卡信息与系统内部集卡信息进行匹配，同时结合集卡定位信息对集卡实现即时定位和即时管控，随时响应客户需求。
第一实施例：
图1是本发明第一实施例提供的云集运模式的流程示意图，为了清楚的描述本发明第一实施例提供的云集运模式，请参见图1。
本发明第一实施例提供的云集运模式，包括：
S11:从码头(进口)获取待运输集装箱，假设数量为1，安排运输车辆将进口集装箱运输至工厂/仓库，消耗成本为b1。
S12:工厂/仓库对运输来的集装箱进行拆箱验箱，拆箱验箱结束后将空集装箱运输至集装箱堆场统一管理,消耗成本为b2。
S13:集装箱堆场对运输来的破损集装箱进行维修，并将所有可流通集装箱进行调用。
S14:装箱仓库提出装箱请求，堆场调集相应数量集装箱前往装箱堆场进行装箱,消耗成本为b3。
S15:码头(出口)将满载集装箱进行运输，消耗成本为b4,至此集装箱完成一轮流通过程。
本发明第一实施例提供的云集运模式，一个集装箱完整的流通过程需要进行以下四轮运输消耗：1)进口码头到工厂/仓库，2)工厂/仓库到堆场，3)堆场到装箱仓库，4)装箱仓库到出口码头。还未包括空载等其他消耗,以每个集装箱为单位，消耗成本为b1+b2+b3+b4。
本发明第一实施例提供的云集运模式，线下堆场为传统集成式堆场，所有集装箱的流转都需要经过堆场，极大地增加了很多不必要的运输消耗以及运营消耗。
第二实施例：
图2是本发明第二实施例提供的云集运模式的流程示意图。为了清楚的描述本发明第二实施例提供的云集运模式，请参见图2。
本发明第二实施例提供的云集运模式，包括：
S21:从码头(进口)获取待运输集装箱，假设只有一个集装箱，安排运输车辆将进口集装箱运输至工厂/仓库，同时云堆场系统对进口集装箱进行数字化管理。消耗成本为b1。
S22:工厂/仓库对运输来的集装箱进行拆箱验箱，拆箱验箱结束后将空集装箱运输至空间距离最近的零散堆场，由于堆场变为去中心化，运输消耗经过测算约为实施例一的3/5。
S23:云上堆场流转全程追踪集装箱轨迹，并根据客户需求灵活调用各地线下堆场对用箱需求进行响应。
S24:装箱仓库提出装箱请求，云堆场系统从最近线下堆场调集相应数量集装箱前往装箱堆场进行装箱，最大化节约运输资源消耗，最终消耗成本为实施例一的3/5。
S25:码头(出口)将满载集装箱进行运输，成本消耗为b4至此集装箱完成一轮流通过程。
本发明第二实施例提供的云集运模式，二个集装箱完整的流通过程需要进行以下四轮运输消耗：1)进口码头到工厂/仓库，2)工厂/仓库到邻近堆场，3)各邻近堆场到装箱仓库，4)装箱仓库到出口码头。还未包括空载等其他消耗。相比第一实施例，工厂/仓库到邻近堆场，各邻近堆场到装箱仓库中路程运输消耗会大幅缩小，同时使得堆场空间限制性大幅减少，不再会出现大规模集群堆场，堆场规模会大幅缩小，变得轻量而灵活,最终成本消耗为b1+3(b2+b3)/5+b4。
本发明第二实施例提供的云集运模式，所述线下云集运如图4不同于传统集成式堆场，堆场规模小，灵活性高，因地制宜分散于各地，目的在于最大化节省运输消耗，堆场间互相通信，共为一体，共同组成区块链中的每一个服务端。
第三实施例：
图3是本发明第三实施例提供的云集运模式的流程示意图。为了清楚的描述本发明第三实施例提供的云集运模式，请参见图3。
本发明第三实施例提供的云集运模式，包括：
S31:从码头(进口)获取待运输空集装箱，云堆场系统对进口集装箱进行数字化管理，并安排临近运输车辆前往运输，最大化节约运输消耗,成本消耗约为b2/2。
S32:运输车辆将进口集装箱运输至最近堆场，人工智能验箱系统取代人工的拆箱验箱过程，对集装箱质量进行综合评估，此时时间成本几乎可以忽略。
S33:云上堆场流转全程追踪集装箱轨迹，并根据客户需求灵活调用各地线下堆场对用箱需求进行响应。
S34:装箱仓库提出装箱请求，云堆场系统从最近线下堆场调集相应数量集装箱前往装箱堆场进行装箱，最大化节约运输资源消耗，此时消耗成本为b3/2。
S35:码头(出口)将满载集装箱进行运输,成本消耗为b4，至此集装箱完成一轮流通过程。
本发明第三实施例提供的云集运模式，三个集装箱完整的流通过程需要进行以下四轮运输消耗：1)进口码头临近堆场2)各邻近堆场到装箱仓库，3)装箱仓库到出口码头。还未包括空载等其他消耗。相比第一实施例，各邻近堆场到装箱仓库中路程运输消耗会大幅缩小，同时利用人工智能验箱系统取代人工验箱过程，使得验箱效率大幅提高，堆场空间限制性大幅减少，不再会出现大规模集群堆场，堆场规模会大幅缩小，变得轻量而灵活，此时单元成本消耗为b2/2+b3/2+b4，相比第一实施例理论节省成本b1+b2/2+b3/2。
第四实施例：
图4是本发明第四实施例提供的云计算系统路径规划示意图。为了清楚的描述本发明第四实施例提供的云集运模式，请参见图3。
本发明第四实施例提供的云集运模式路径规划方法，包括：
S41:确定路径起点与终点，抽象成二维平面图，并将路途运输消耗以及运输方式等信息作为奖惩项用来选择当前最优路径。
S42:运输车辆选择当前最优路径进行前进，到达中间目标节点。
S43:如果遇到路途堵塞，或者客户取消需求等意外情况，以当前节点作为起始点重新进行规划。
S44:避开障碍物或者根据异常请求到达新设定的终点。
本发明第四实施例提供的云集运模式路径规划方法，将经典路径规划算法与实际场景相结合，不仅考虑了路程的消耗并将其作为奖惩项，同时考虑到了运输过程中的意外情况，最大化保障系统平稳运行。
评测结果表明，通过本云集运模式，可以大幅减小堆场运营的资源消耗以及集装箱运输里程；大数据管理系统对每一个集装箱进行数字化管理，整个流通过程全程监控，便于历史数据追踪；堆场规模从现在集群式变化为分布式，提高用户体验，提高集装箱轮转效率，降低工作人员工作强度。经过测算，以苏州地区为例，如有一半的集装箱运输通过本案方式运营，可降低4.7亿运输成本，货柜流转时间减少3天。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种云集运模式，其特征在于包括：
云计算技术：作为云集运模式的核心作用于对货柜需求的处理，库存的灵活调用，相关信息的存储查询服务，货柜权属的移交以及通过大数据进行货柜需求预测，并将系统数据与网络货运平台进行对接，实现数据报备；
人工智能验箱系统：在运输车辆进入堆场时完成信息采集，验箱的步骤；
分布式堆场管理模式：实现堆场间信息互通，异常处理，统一调度功能；
云集运管理技术：管控堆场里集装箱以及集卡的配置，以及集装箱运输车辆的调配。
2.根据权利要求1所述的一种云集运模式，其特征在于：所述人工智能验箱系统包括移动端验箱系统以及道口验箱系统，移动端验箱系统通过拍摄的集装箱照片智能判断集装箱异常情况并进行质量评估，道口验箱系统通过预设的摄像头采集图像，在运输车辆进入堆场时完成信息采集，验箱的步骤。
3.根据权利要求1所述的一种云集运模式，其特征在于：所述集装箱运输车辆的调配方式为调配车辆到最近的，最节约里程/最顺路的堆场提送集装箱，或者直接调配符合条件的还箱集装箱卡车去配载匹配的用箱业务，通过分布式堆场管理模式完成标的集装箱的权属移交，去除堆场操作环节，极大降低集装箱流转成本。
4.根据权利要求1所述的一种云集运模式，其特征在于：所述云计算技术包括货柜需求响应、货柜信息存储、货柜统一调度、货柜需求预测、货柜权属移交、系统内信息传递，所述货柜需求响应包括对客户以及各堆场的货柜需求，通过云计算系统进行前端处理，所述货柜信息存储包括集装箱所属公司、集装箱编号、净重毛重属性、各堆场库存需求量、集装箱的新旧等级、集装箱租期、意向目的、国别信息，所述货柜统一调度包括根据客户需求调度相应数量集装箱、以及根据各堆场状况灵活调度，所述货柜需求预测指的是在历史数据的基础上，云计算技术利用LSTM网络根据对历史数据的分析，对未来趋势进行预测并提前进行部署，所述货柜权属移交表示货柜流通过程中对货柜权属的管理，当货柜需求方与提供方条件匹配距离相近时可以直接通过权属移交避免繁琐的运输流程，所述系统内信息传递表示整个系统内包括运输车辆、堆场、客户组成部分的信息进行统一日志记录以备查询，同时将系统所有信息与网络货运平台进行对接。
5.根据权利要求1所述的一种云集运模式，其特征在于：所述分布式堆场管理模式包括：堆场间信息传递、堆场间统一调度、堆场间统一管理，所述堆场间信息传递的堆场具有自己的微型服务器，对来自客户以及云计算技术的需求进行广播并与在云计算技术调度下与其他堆场进行统一协调，所述堆场间统一调度为云计算系统可以根据实际需求动态规划堆场集装箱库存，并在堆场间灵活调度，所述堆场间统一管理为经过全局规划，传统集成式堆场将变得前置化，轻量化，去中心化，分布于各客户/工厂附近。
6.根据权利要求1所述的一种云集运模式，其特征在于：所述云集运管理技术包括货柜运输路径规划、货柜信息动态规划、集卡管理系统，所述货柜运输路径规划为在货柜运输过程中，以D*Lite算法为基础，将堆场位置与交通信息作为奖惩项，根据实际需求方与堆场位置，实际交通情况信息对运输路径进行优化，所述货柜信息动态规划，为后台建立货柜的动态图系统，当货柜在流转过程中，动态图随之进行变化，实时更新系统状态，所述集卡管理系统通过人工智能验箱系统采集集卡信息与系统内部集卡信息进行匹配，同时结合集卡定位信息对集卡实现即时定位和即时管控，随时响应客户需求。
7.根据权利要求1所述的一种云集运模式，其特征在于：所述运输路径包括水路运输和陆路运输。
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