CN112200509A - 一种物流资源整合平台及整合方法 - Google Patents

一种物流资源整合平台及整合方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112200509A
CN112200509A CN202010956162.8A CN202010956162A CN112200509A CN 112200509 A CN112200509 A CN 112200509A CN 202010956162 A CN202010956162 A CN 202010956162A CN 112200509 A CN112200509 A CN 112200509A
Authority
CN
China
Prior art keywords
logistics
service
resource
platform
sub
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010956162.8A
Other languages
English (en)
Inventor
何美玲
安勇峰
武晓晖
蒲俊
魏志秀
林天鹤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Jiangsu University
Original Assignee
Jiangsu University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Jiangsu University filed Critical Jiangsu University
Priority to CN202010956162.8A priority Critical patent/CN112200509A/zh
Publication of CN112200509A publication Critical patent/CN112200509A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/083—Shipping
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供了一种物流资源整合平台及整合方法，属于资源整合技术领域。物流资源整合平台包括用户子平台、需求分析子平台和资源匹配子平台，用户子平台负责物流服务需求方和物流服务提供方的注册认证，以及物流服务需求方的需求提交和物流服务提供方的资源信息提交；需求分析子平台负责接收订单、订单分析以及订单拆分；资源匹配子平台负责资源搜索、资源匹配以及资源调度。本发明可以将社会上分散的物流资源进行整合，提高物流企业的资源利用率，减少物流资源使用成本，平衡物流服务与客户需求之间的供需矛盾。

Description

一种物流资源整合平台及整合方法
技术领域
本发明属于资源整合技术领域，特别涉及一种物流资源整合平台及整合方法。
背景技术
进入21世纪以来，我国物流业得到飞速发展，但仍存在不少问题，诸如物流资源比较分散、物流企业信息化程度低、物流资源浪费严重等。此外，随着淘宝、天猫、京东等网购物流平台的兴起，客户不再满足于物流企业提供的功能性服务，还要求物流企业能够提供个性化服务。因此，现有的物流服务与客户需求之间存在着供需矛盾，需要对有限的物流资源进行整合，利用现代化信息技术，实现不同物流企业间物流资源的共享，在提升物流资源利用率的同时，也增加客户的满意度。
发明内容
针对现有技术中存在不足，本发明提供了一种物流资源整合平台及整合方法，提高物流企业的资源利用率，减少物流资源使用成本。
本发明是通过以下技术手段实现上述技术目的的。
一种物流资源整合平台，包括用户子平台、需求分析子平台和资源匹配子平台；
所述用户子平台用于物流服务需求方和物流服务提供方的注册认证，以及物流服务需求方的订单提交和物流服务提供方的资源信息提交；用户子平台根据提交的资源信息，定义物流资源的基本信息、状态信息、功能信息和服务能力信息，虚拟化并封装入共享资源池中；
所述需求分析子平台接收物流服务需求方的电子订单，对电子订单进行分析，根据物流服务需求方需要使用的物流资源种类的不同，对订单进行拆分，把订单分成n个不同种类的子订单，其中1≤n≤4；
所述资源匹配子平台接收子订单，根据每一个子订单所需使用的物流资源种类，在共享资源池中搜索对应种类的所有物流资源，进行资源匹配。
进一步的技术方案，所述物流服务需求方和物流服务提供方的注册认证，具体为：物流服务需求方和物流服务提供方在用户子平台上填写基本信息、功能信息和服务能力信息，用户子平台审核物流服务需求方和物流服务提供方填写信息的真实性，审核通过后，即完成注册认证。
进一步的技术方案，所述基本信息包括服务范围和地址位置；所述功能信息包括运输、仓储、装卸搬运和流通加工功能；所述服务能力信息包括运输资源的服务能力信息、仓储资源的服务能力信息、装卸搬运资源的服务能力信息以及流通加工资源的服务能力信息。
更进一步的技术方案，所述运输资源的服务能力信息包括准时性、响应时间、货损率、问题处理时间和问题的处理能力，所述仓储资源的服务能力信息包括出库差错率、订单按时完成率、货损率和问题的处理时间，所述装卸搬运资源的服务能力信息包括作业效率、问题处理时间、货损率、可靠性和响应时间，所述流通加工资源的服务能力信息包括加工效率、货损率、增值率和响应时间。
进一步的技术方案，所述物流服务需求方的订单提交，具体为：物流服务需求方在用户子平台上填写目的地A到B需求的物流资源种类、功能、规模以及对物流提供方服务能力的期望区间和对物流提供方服务能力的评价等级；所述物流资源种类包括运输、仓储、装卸搬运和流通加工；运输资源的规模包括运输车辆的数量和型号，仓储资源的规模包括立体仓库、货场、堆场的数量以及货架、托盘等辅助设施的数量，装卸搬运资源包括叉车、起重机等设备的数量，流通加工资源的规模包括计量称重设备、分拣设备、装配设备和加工设备的数量；运输资源的功能指是否具有冷链运输设备，仓储资源的功能指是否具有冷藏、冷冻及保温设备，装卸搬运资源的功能指是否能够提供特殊货物的装卸搬运服务，流通加工资源的功能指是否能够提供特殊货物的流通加工服务；所述对物流提供方服务能力的期望区间范围均在0-1 之间，所述对物流提供方服务能力的评价等级包括非常低、低、中下、中等、中上、高和非常高。
更进一步的技术方案，所述户子平台根据评价等级和每个评价等级对应的语言变量，利用服务指标权重计算模型自动求出每个服务指标对应的权重，具体为：
Figure RE-GDA0002769409740000021
Figure RE-GDA0002769409740000022
Figure RE-GDA0002769409740000023
其中，
Figure RE-GDA0002769409740000024
表示物流服务需求方对第i种物流资源的第j个服务指标的评分定义模糊数；l 表示物流服务需求方对每一个服务指标的评价个数；
Figure RE-GDA0002769409740000025
表示第i种物流资源下，每一个服务指标的未规范化的模糊权重；ak、bk、ck、dk代表不同语言变量里的元素。
进一步的技术方案，所述物流服务提供方的资源信息提交，具体为：物流服务提供方在用户子平台上填写基本信息、状态信息、功能信息和服务能力信息，所述状态信息为：物流资源处于未使用状态或维修状态或已使用状态。
进一步的技术方案，所述资源匹配具体为：
S1，对共享资源池中搜索子订单对应种类的所有物流资源的状态信息进行过滤，排除已使用状态和维修状态的物流资源，形成候选物流资源集Source1；
S2，根据子订单对该种物流资源功能的要求，在候选物流资源集Source1中进行筛选，形成候选物流资源集Source2；
S3，根据子订单对该种种物流资源服务能力的要求，在Source2的基础上计算各物流服务提供方所提供的物流资源的匹配度，并依据匹配度高低进行降序排列，将匹配结果反馈至物流服务需求方，供物流服务需求方进行挑选。
更进一步的技术方案，所述匹配度的计算方法为：
根据物流服务需求方在子订单中，对该种物流资源服务能力的评价等级，利用基于区间数的动态物流资源匹配度计算模型进行求解：
Figure RE-GDA0002769409740000031
式中，δij,t表示物流服务需求方在当前时间下，对第i种物流资源的第j个服务指标进行评价后，由服务指标权重计算模型计算得出的规范化权重；cij,t表示物流服务需求方在当前时间下，对第i种物流资源的第j个服务指标的期望区间值；smij表示物流服务提供方m的第i 种物流资源的第j个服务指标的实际区间值；|cij,t|表示物流服务需求方在当前时间下，对第i 种物流资源的第j个服务指标的期望区间长度；|smij|表示物流服务提供方m的第i种物流资源的第j个服务指标的实际区间长度；
在当前时间下，物流服务提供方m的第i种物流资源服务能力的总匹配度为：
Figure RE-GDA0002769409740000032
一种物流资源整合方法，用户子平台完成物流服务需求方和物流服务提供方的注册认证，物流服务需求方提交订单；需求分析子平台对所述提交的订单进行分析，并拆分成n个不同种类的子订单；资源匹配子平台接收子订单，根据每一个子订单所需使用的物流资源种类，在共享资源池中搜索对应种类的所有物流资源，进行资源匹配；若物流服务需求方根据匹配结果，选择了相应的物流资源，则匹配结束；若物流服务需求方对匹配结果不满意或者没有相符的匹配结果，物流服务需求方可对订单里所需物流资源的服务指标的期望区间和评价等级进行调整，再次进行匹配，直至需求方满意并做出选择。
本发明的有益效果为：本发明的一种物流资源整合平台，包括用户子平台、需求分析子平台和资源匹配子平台，用户子平台完成物流服务需求方和物流服务提供方的注册认证，物流服务需求方提交订单；需求分析子平台对提交的订单进行分析，并拆分成n个不同种类的子订单；资源匹配子平台接收子订单，根据每一个子订单所需使用的物流资源种类，在共享资源池中搜索对应种类的所有物流资源，利用基于区间数的动态物流资源匹配度计算模型进行资源匹配；若物流服务需求方根据匹配结果，选择了相应的物流资源，则匹配结束；若物流服务需求方对匹配结果不满意或者没有相符的匹配结果，物流服务需求方可对订单里所需物流资源的服务指标的期望区间和评价等级进行调整，再次进行匹配，直至需求方满意并做出选择。本发明能够将社会上分散的物流资源进行整合，提高物流企业的资源利用率，减少物流资源使用成本，提高客户的满意度。
附图说明
图1为本发明所述物流资源整合平台框架图；
图2为本发明所述物流提供方服务能力的评价等级重要程度对应的语言变量取值图；
图3为本发明所述物流资源匹配流程图。
具体实施方式
下面结合附图以及具体实施例对本发明作进一步的说明，但本发明的保护范围并不限于此。
如图1所示，一种物流资源整合平台，包括用户子平台、需求分析子平台和资源匹配子平台。
用户子平台负责物流服务需求方和物流服务提供方的注册认证，以及物流服务需求方的订单提交和物流服务提供方的资源信息提交。
物流服务需求方和物流服务提供方的注册认证具体为：物流服务需求方和物流服务提供方在用户子平台上填写基本信息(包括服务范围和地址位置)、功能信息(包括运输、仓储、装卸搬运和流通加工功能)和服务能力信息(运输资源的服务能力信息包括准时性、响应时间、货损率、问题处理时间和问题的处理能力，仓储资源的服务能力信息包括出库差错率、订单按时完成率、货损率和问题的处理时间，装卸搬运资源的服务能力信息包括作业效率、问题处理时间、货损率、可靠性和响应时间，流通加工资源的服务能力信息包括加工效率、货损率、增值率和响应时间)，用户子平台审核物流服务需求方和物流服务提供方填写信息的真实性，审核通过后，即完成注册认证。
物流服务需求方的订单提交，具体为：物流服务需求方在用户子平台上填写目的地A到 B需求的物流资源种类、功能、规模以及对物流提供方服务能力的期望区间和对物流提供方服务能力的评价等级；物流资源种类包括运输、仓储、装卸搬运和流通；运输资源的规模包括运输车辆的数量和型号(重型货车和轻型货车)，仓储资源的规模包括立体仓库、货场、堆场的数量以及货架、托盘等辅助设施的数量，装卸搬运资源的规模包括叉车、起重机等设备的数量，流通加工资源的规模包括计量称重设备、分拣设备、装配设备和加工设备的数量；运输资源的功能指是否具有冷链运输设备，仓储资源的功能指是否具有冷藏、冷冻及保温设备，装卸搬运资源的功能指是否能够提供特殊货物(例如长大笨重货物)的装卸搬运服务，流通加工资源的功能指是否能够提供特殊货物的流通加工服务；由于不同种类物流资源的服务指标的单位存在不同，因此首先需对服务指标进行无量纲化处理，然后将物流提供方服务能力的期望区间范围均设置在0-1之间；对物流提供方服务能力的评价等级包括非常低、低、中下、中等、中上、高和非常高，各评价等级重要程度对应的语言变量的取值由图2获取，具体结果如表1所示。
表1不同评价等级重要程度对应的语言变量
Figure RE-GDA0002769409740000051
物流服务需求方在对第i种物流资源的第j个服务指标评价完毕后(每个物流提供方服务能力的评价等级可以为模糊的，例如对于同一个物流提供方服务能力的评价等级可以为非常高或者高或者中等或者中下)，用户子平台根据评价等级和每个评价等级对应的语言变量，利用服务指标权重计算模型自动求出每个服务指标对应的权重，模型具体如下：
Figure RE-GDA0002769409740000052
Figure RE-GDA0002769409740000061
Figure RE-GDA0002769409740000062
其中，
Figure RE-GDA0002769409740000063
表示物流服务需求方对第i种物流资源的第j个服务指标的评分定义模糊数；l 表示物流服务需求方对每一个服务指标的评价个数(例如：当评价等级为高或者非常高时， l＝2)；
Figure RE-GDA0002769409740000064
表示第i种物流资源下，每一个服务指标的未规范化的模糊权重；ak、bk、ck、dk代表不同语言变量里的元素。权重可随着物流服务需求方对物流资源服务指标的评价等级调整，而进行动态变化。
物流服务提供方的资源信息提交，具体为：物流服务提供方在用户子平台上填写基本信息、状态信息(物流资源处于未使用状态、维修状态、已使用状态)和功能信息、服务能力信息(即物流服务提供方服务能力的实际区间)。
物流服务提供方将自己拥有的物流资源信息提交后，用户子平台根据提交的信息，定义物流资源的基本信息、状态信息、功能信息和服务能力信息，虚拟化并封装入共享资源池中，以供资源匹配。
需求分析子平台接收用户子平台物发送的物流服务需求方的电子订单，对电子订单进行分析，判断物流服务需求方需要使用的物流资源种类，根据物流资源种类的不同，对订单进行拆分，把订单分成n个不同种类的子订单，其中1≤n≤4。
资源匹配子平台接收拆分后的子订单，根据每一个子订单所需使用的物流资源种类，在共享资源池中搜索对应种类的所有物流资源，随后进行资源匹配，匹配过程分为三个阶段, 如图2所示：
①在搜索到的该种类所有物流资源的基础上，对其状态信息进行过滤，排除已使用和维修状态的物流资源，形成候选物流资源集Source1；
②根据子订单对该种类物流资源功能的要求，在候选物流资源集Source1的基础上再次进行筛选，形成候选物流资源集Source2；
③根据子订单中对该种物流资源服务能力的要求，在Source2的基础上计算各物流服务提供方所提供的物流资源的匹配度，并依据匹配度高低进行降序排列，将匹配结果反馈至物流服务需求方，供物流服务需求方进行挑选。
匹配度的计算方法为：
在候选物流资源集Source2的基础上，根据物流服务需求方在子订单中，对该种物流资源服务能力的评价等级，利用基于区间数(用区间表示的数)的动态物流资源匹配度计算模型进行求解，即当前时间下物流服务提供方m的第i种物流资源的第j个服务指标匹配度的计算，公式如下：
Figure RE-GDA0002769409740000071
式中，δij,t表示物流服务需求方在当前时间下，对第i种物流资源的第j个服务指标进行评价后，由服务指标权重计算模型计算得出的规范化权重，
Figure RE-GDA0002769409740000072
cij,t表示物流服务需求方在当前时间下，对第i种物流资源的第j个服务指标的期望区间值；smij表示物流服务提供方m的第i种物流资源的第j个服务指标的实际区间值；|cij,t|表示物流服务需求方在当前时间下，对第i种物流资源的第j个服务指标的期望区间长度；|smij|表示物流服务提供方m的第i 种物流资源的第j个服务指标的实际区间长度。
在当前时间下，物流服务提供方m的第i种物流资源服务能力的总匹配度计算公式如下：
Figure RE-GDA0002769409740000073
匹配度随着物流服务需求方对所需物流资源服务指标的期望区间和评价等级进行调整，对物流资源服务指标的期望区间和评价等级进行实时更新，并反馈给物流服务需求方。
若物流服务需求方根据匹配结果，选择了相应的物流资源，则匹配结束。若物流服务需求方对匹配结果不满意或者没有与之相符的匹配结果时，物流服务需求方可对订单里所需物流资源的服务指标的期望区间和评价等级进行调整，再次进行匹配，直至需求方满意并做出选择。资源匹配子平台调度物流资源执行物流服务需求方订单中的物流任务。
所述实施例为本发明的优选的实施方式，但本发明并不限于上述实施方式，在不背离本发明的实质内容的情况下，本领域技术人员能够做出的任何显而易见的改进、替换或变型均属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种物流资源整合平台，其特征在于，包括用户子平台、需求分析子平台和资源匹配子平台；
所述用户子平台用于物流服务需求方和物流服务提供方的注册认证，以及物流服务需求方的订单提交和物流服务提供方的资源信息提交；用户子平台根据提交的资源信息，定义物流资源的基本信息、状态信息、功能信息和服务能力信息，虚拟化并封装入共享资源池中；
所述需求分析子平台接收物流服务需求方的电子订单，对电子订单进行分析，根据物流服务需求方需要使用的物流资源种类的不同，对订单进行拆分，把订单分成n个不同种类的子订单，其中1≤n≤4；
所述资源匹配子平台接收子订单，根据每一个子订单所需使用的物流资源种类，在共享资源池中搜索对应种类的所有物流资源，进行资源匹配。
2.根据权利要求1所述的物流资源整合平台，其特征在于，所述物流服务需求方和物流服务提供方的注册认证，具体为：物流服务需求方和物流服务提供方在用户子平台上填写基本信息、功能信息和服务能力信息，用户子平台审核物流服务需求方和物流服务提供方填写信息的真实性，审核通过后，即完成注册认证。
3.根据权利要求1所述的物流资源整合平台，其特征在于，所述基本信息包括服务范围和地址位置；所述功能信息包括运输、仓储、装卸搬运和流通加工功能；所述服务能力信息包括运输资源的服务能力信息、仓储资源的服务能力信息、装卸搬运资源的服务能力信息以及流通加工资源的服务能力信息。
4.根据权利要求3所述的物流资源整合平台，其特征在于，所述运输资源的服务能力信息包括准时性、响应时间、货损率、问题处理时间和问题的处理能力，所述仓储资源的服务能力信息包括出库差错率、订单按时完成率、货损率和问题的处理时间，所述装卸搬运资源的服务能力信息包括作业效率、问题处理时间、货损率、可靠性和响应时间，所述流通加工资源的服务能力信息包括加工效率、货损率、增值率和响应时间。
5.根据权利要求1所述的物流资源整合平台，其特征在于，所述物流服务需求方的订单提交，具体为：物流服务需求方在用户子平台上填写目的地A到B需求的物流资源种类、功能、规模以及对物流提供方服务能力的期望区间和对物流提供方服务能力的评价等级；所述物流资源种类包括运输、仓储、装卸搬运和流通加工；运输资源的规模包括运输车辆的数量和型号，仓储资源的规模包括立体仓库、货场、堆场的数量以及货架、托盘等辅助设施的数量，装卸搬运资源包括叉车、起重机等设备的数量，流通加工资源的规模包括计量称重设备、分拣设备、装配设备和加工设备的数量；运输资源的功能指是否具有冷链运输设备，仓储资源的功能指是否具有冷藏、冷冻及保温设备，装卸搬运资源的功能指是否能够提供特殊货物的装卸搬运服务，流通加工资源的功能指是否能够提供特殊货物的流通加工服务；所述对物流提供方服务能力的期望区间范围均在0-1之间；所述对物流提供方服务能力的评价等级包括非常低、低、中下、中等、中上、高和非常高。
6.根据权利要求5所述的物流资源整合平台，其特征在于，所述户子平台根据评价等级和每个评价等级对应的语言变量，利用服务指标权重计算模型自动求出每个服务指标对应的权重，具体为：
Figure FDA0002678657960000021
Figure FDA0002678657960000022
Figure FDA0002678657960000023
其中，
Figure FDA0002678657960000024
表示物流服务需求方对第i种物流资源的第j个服务指标的评分定义模糊数；l表示物流服务需求方对每一个服务指标的评价个数；
Figure FDA0002678657960000025
表示第i种物流资源下，每一个服务指标的未规范化的模糊权重；ak、bk、ck、dk代表不同语言变量里的元素。
7.根据权利要求1所述的物流资源整合平台，其特征在于，所述物流服务提供方的资源信息提交，具体为：物流服务提供方在用户子平台上填写基本信息、状态信息、功能信息和服务能力信息，所述状态信息为：物流资源处于未使用状态或维修状态或已使用状态。
8.根据权利要求1所述的物流资源整合平台，其特征在于，所述资源匹配具体为：
S1，对共享资源池中搜索子订单对应种类的所有物流资源的状态信息进行过滤，排除已使用状态和维修状态的物流资源，形成候选物流资源集Source1；
S2，根据子订单对该种物流资源功能的要求，在候选物流资源集Source1中进行筛选，形成候选物流资源集Source2；
S3，根据子订单对该种种物流资源服务能力的要求，在Source2的基础上计算各物流服务提供方所提供的物流资源的匹配度，并依据匹配度高低进行降序排列，将匹配结果反馈至物流服务需求方，供物流服务需求方进行挑选。
9.根据权利要求8所述的物流资源整合平台，其特征在于，所述匹配度的计算方法为：
根据物流服务需求方在子订单中，对该种物流资源服务能力的评价等级，利用基于区间数的动态物流资源匹配度计算模型进行求解：
Figure FDA0002678657960000031
式中，δij,t表示物流服务需求方在当前时间下，对第i种物流资源的第j个服务指标进行评价后，由服务指标权重计算模型计算得出的规范化权重；cij,t表示物流服务需求方在当前时间下，对第i种物流资源的第j个服务指标的期望区间值；smij表示物流服务提供方m的第i种物流资源的第j个服务指标的实际区间值；|cij,t|表示物流服务需求方在当前时间下，对第i种物流资源的第j个服务指标的期望区间长度；|smij|表示物流服务提供方m的第i种物流资源的第j个服务指标的实际区间长度；
在当前时间下，物流服务提供方m的第i种物流资源服务能力的总匹配度为：
Figure FDA0002678657960000032
10.一种根据权利要求1-9任一项所述的物流资源整合平台的整合方法，其特征在于，用户子平台完成物流服务需求方和物流服务提供方的注册认证，物流服务需求方提交订单；需求分析子平台对提交的订单进行分析，并拆分成n个不同种类的子订单；资源匹配子平台接收子订单，根据每一个子订单所需使用的物流资源种类，在共享资源池中搜索对应种类的所有物流资源，进行资源匹配；若物流服务需求方根据匹配结果，选择了相应的物流资源，则匹配结束；若物流服务需求方对匹配结果不满意或者没有相符的匹配结果，物流服务需求方可对订单里所需物流资源的服务指标的期望区间和评价等级进行调整，再次进行匹配，直至需求方满意并做出选择。
CN202010956162.8A 2020-09-11 2020-09-11 一种物流资源整合平台及整合方法 Pending CN112200509A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010956162.8A CN112200509A (zh) 2020-09-11 2020-09-11 一种物流资源整合平台及整合方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010956162.8A CN112200509A (zh) 2020-09-11 2020-09-11 一种物流资源整合平台及整合方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112200509A true CN112200509A (zh) 2021-01-08

Family

ID=74014798

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010956162.8A Pending CN112200509A (zh) 2020-09-11 2020-09-11 一种物流资源整合平台及整合方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112200509A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115660787A (zh) * 2022-11-11 2023-01-31 山东紫菜云数字科技有限公司 一种实现供需一体化的自动供需精准匹配方法
CN116012039A (zh) * 2022-12-30 2023-04-25 广西电网有限责任公司南宁供电局 一种基于双向匹配的电力生态伙伴资源配比方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104574157A (zh) * 2015-01-26 2015-04-29 上海天呈医流科技股份有限公司 一种医疗器械b2b网站订单智能匹配的实现方法
CN107292550A (zh) * 2016-03-31 2017-10-24 阿里巴巴集团控股有限公司 一种物流资源的调度方法、设备及系统
CN109740979A (zh) * 2018-12-13 2019-05-10 西安微猴电子商务有限责任公司 一种基于云技术的大宗商品运输方法、装置及系统
CN110059942A (zh) * 2019-04-02 2019-07-26 南京邮电大学 一种基于模糊多目标优化的云制造资源服务优化调度方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104574157A (zh) * 2015-01-26 2015-04-29 上海天呈医流科技股份有限公司 一种医疗器械b2b网站订单智能匹配的实现方法
CN107292550A (zh) * 2016-03-31 2017-10-24 阿里巴巴集团控股有限公司 一种物流资源的调度方法、设备及系统
CN109740979A (zh) * 2018-12-13 2019-05-10 西安微猴电子商务有限责任公司 一种基于云技术的大宗商品运输方法、装置及系统
CN110059942A (zh) * 2019-04-02 2019-07-26 南京邮电大学 一种基于模糊多目标优化的云制造资源服务优化调度方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张旭辉;刘宇亮;: "资源整合 业务创新 信息集成 搭建城市共同配送平台", 通信管理与技术, no. 01, 15 February 2016 (2016-02-15) *
滕瑶;李万竹;: "松棚铁路物流中心装卸机械探析", 铁道建筑技术, no. 01, 20 January 2017 (2017-01-20) *
田帅辉;王旭;王振锋;常兰;: "基于客户效用最大的物流资源整合决策分析", 计算机工程与应用, no. 23, 11 August 2012 (2012-08-11), pages 203 - 206 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115660787A (zh) * 2022-11-11 2023-01-31 山东紫菜云数字科技有限公司 一种实现供需一体化的自动供需精准匹配方法
CN116012039A (zh) * 2022-12-30 2023-04-25 广西电网有限责任公司南宁供电局 一种基于双向匹配的电力生态伙伴资源配比方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Archetti et al. Recent challenges in Routing and Inventory Routing: E‐commerce and last‐mile delivery
Rajesh Forecasting supply chain resilience performance using grey prediction
Mangiaracina et al. Assessing the environmental impact of logistics in online and offline B2C purchasing processes in the apparel industry
US10510037B1 (en) Measuring device and system for freight rate optimization
KR102578114B1 (ko) 인공지능을 사용하여 데이터베이스 파라미터를 최적화하기 위한 컴퓨터화된 시스템 및 방법
CN113239317A (zh) 确定订单履约仓库的方法和装置
CN112200509A (zh) 一种物流资源整合平台及整合方法
Hu et al. Vehicle Routing Problem for Fashion Supply Chains with Cross‐Docking
Mollanoori et al. Extending the solid step fixed-charge transportation problem to consider two-stage networks and multi-item shipments
JP2023520086A (ja) 自動化されたアウトバウンドプロファイル生成のためのシステムおよび方法
US20220051173A1 (en) Resource sharing assisting system, and resource sharing assisting method
Zahiri et al. An MCDA-DEA approach for mixed-model assembly line balancing problem under uncertainty
KR20240025573A (ko) 지역 민감성 해싱 및 지역 아웃라이어 요소 알고리즘을 이용하여 부정 트랜잭션을 검출하기 위한 컴퓨터-구현 방법
KR20230130595A (ko) 풀필먼트 센터 우선순위 값에 기초한 아웃바운드 예측을 위한 시스템 및 방법
Huang et al. A routing and consolidation decision model for containerized air-land intermodal operations
Boysen et al. Robotized sorting systems: Large-scale scheduling under real-time conditions with limited lookahead
CN116523270B (zh) 一种物流运输任务自动调度方法、设备、服务器及介质
Heßler et al. Bin packing with lexicographic objectives for loading weight-and volume-constrained trucks in a direct-shipping system
Hui et al. An intelligent fuzzy-based storage assignment system for packaged food warehousing
Heininger et al. Predicting packaging sizes using machine learning
CN113762842B (zh) 仓储调度方法、服务器和系统
González-Vidal et al. BIGcoldTRUCKS: a BIG data dashboard for the management of COLD chain logistics in refrigerated TRUCKS
Guimarães et al. Annual distribution budget in the beverage industry: a case study
Pjevcevic et al. DESIGN PROCESS OF DRY BULK CARGO HANDLING AT AN INLAND PORT: CASE STUDY OF PORT DANUBE PANCEVO.
CN113743865B (zh) 一种仓储对象分仓控制方法、装置、电子设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination