CN113139690A - 基于人工智能和区块链的电商大数据物流供应链控制系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及物流供应链管理领域，具体涉及一种基于人工智能和区块链的电商大数据物流供应链控制系统，包括：数据采集模块，用于爬取各个区域买家的海量消费记录数据；数据分析模块，用于实现各个区域买家的海量消费记录数据的分析，获取各个区域买家的购物偏好、购物习惯，并基于买家的购物偏好和购物习惯实现各区域买家未来一定时间内对某种商品的购买需求概率；配货模块，用于根据各区域买家未来一定时间内对某种商品的购买需求概率实现当前区域对目标商品的需求量的估算，并根据需求量的估算结果实现未来一定时间内相应地区物流仓库内产品的配置。本发明可以实现每个物流仓库内产品配置的优化，从而避免了仓库资源和产品资源的浪费。

Description

基于人工智能和区块链的电商大数据物流供应链控制系统
技术领域
本发明涉及物流供应链管理领域，具体涉及一种基于人工智能和区块链的电商大数据物流供应链控制系统。
背景技术
随着电子商务与物流供应链之间的相互促进和快速发展，规模较大的商家为了提高物流效率，会在全国各个地区都分别设置物流仓库，买家线上下单后，商家便可就近从最近的物流仓库出货，这样，一方面可以降低货物到达买家的时间，另一方面还可以大大地降低物流成本。但在实际的网络销售过程中存在以下问题：
由于各地的买家需求都有差异，每个地区的买家群体偏好都有差异，所以如果在每个物流仓库都存储有相同种类和数量的产品，则可能会造成资源利用不充分，这样我们便需要对各个地区买家的消费习惯的大数据进行分类处理，以优化各个地区的物流仓库内的产品种类和数量配置；另外产品的分类也较繁琐，效率低下。
同时，由于买家的数量随着电子商务和物流的快速发展，各个地区买家的消费习惯的大数据呈几何式增长，所以现有的单机数据分类方法会受到单机内存容量和计算能力的限制，难以满足大数据量条件下的运算性能与稳定性。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供了一种基于人工智能和区块链的电商大数据物流供应链控制系统，可以实现每个物流仓库内产品配置的优化，从而避免了仓库资源和产品资源的浪费。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
基于人工智能和区块链的电商大数据物流供应链控制系统，包括：
数据采集模块，用于爬取各个区域买家的海量消费记录数据；
数据分析模块，用于实现各个区域买家的海量消费记录数据的分析，获取各个区域买家的购物偏好、购物习惯，并基于买家的购物偏好和购物习惯实现各区域买家未来一定时间内对某种商品的购买需求概率；
配货模块，用于根据各区域买家未来一定时间内对某种商品的购买需求概率实现当前区域对目标商品的需求量的估算，并根据需求量的估算结果实现未来一定时间内相应地区物流仓库内产品的配置。
进一步地，所述数据采集模块基于电商店铺的历史成交客户信息实现各个区域每个店铺历史成交客户的海量消费记录数据。
进一步地，所述数据采集模块还用于爬取各个区域买家的海量商品游览记录，所述数据分析模块根据商品游览记录实现每个店铺潜在用户的分析。
进一步地，所述购物习惯是用户在某个时间段会买什么东西，以及间隔多少时间客户会回购什么东西，回购的数量范围。
进一步地，当某种商品与购物偏好的相似度低于70%，则判定购买需求概率为“0”；当某种商品与购物偏好的相似度高于70%，则基于模糊神经网络算法根据买家的购物习惯实现各区域买家未来一定时间内对某种商品的购买需求概率的计算，所述需求概率为“1”或“0”。
进一步地，所述配货模块根据各区域买家未来一定时间内对某种商品的购买需求概率总和，以及每个店铺潜在用户数量实现当前区域对目标商品的需求量的估算，并根据需求量的估算结果实现未来一定时间内相应地区物流仓库内产品的配置。
进一步地，当前区域对目标商品的需求量=（买家未来一定时间内对某种商品的购买需求概率总和+每个店铺潜在用户数量）×110%。
进一步地，还包括：
物流仓储监控模块，用于实现各个地区物流仓库库存情况的监测；
订单调配模块，用于根据各个物流仓库的库存情况以及当前成交订单内载的目的地信息，在保证物流效率的前提下，以成本最低为准则实现物流订单的派发。
本发明具有以下有益效果：
1）可以实现每个物流仓库内产品配置的优化，从而避免了仓库资源和产品资源的浪费。
2）基于各个地区物流仓库库存情况的监测，在保证物流效率的前提下，以成本最低为准则实现物流订单的派发，从而尽可能的降低电商的物流成本。
3）在考虑历史成交客户的同时，充分考虑可能存在的客户群，从而提高了每个物流仓库产品配置的合理性。
附图说明
图1为本发明实施例一种基于人工智能和区块链的电商大数据物流供应链控制系统的系统框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
如图1所示，本发明实施例提供了一种基于人工智能和区块链的电商大数据物流供应链控制系统，包括：
数据采集模块，用于爬取各个区域买家的海量消费记录数据和海量商品游览记录；
数据分析模块，用于基于区块链的分布式计算模块实现各个区域买家的海量消费记录数据、商品游览记录的分析，获取各个区域买家的购物偏好、购物习惯和每个店铺的潜在用户，并基于买家的购物偏好和购物习惯实现各区域买家未来一定时间内对某种商品的购买需求概率；
配货模块，用于根据各区域买家未来一定时间内对某种商品的购买需求概率实现当前区域对目标商品的需求量的估算，并根据需求量的估算结果实现未来一定时间内相应地区物流仓库内产品的配置；
物流仓储监控模块，用于实现各个地区物流仓库库存情况的监测；
订单调配模块，用于根据各个物流仓库的库存情况以及当前成交订单内载的目的地信息，在保证物流效率的前提下，以成本最低为准则实现物流订单的派发；
本实施例中，所述数据采集模块基于电商店铺的历史成交客户信息实现各个区域每个店铺历史成交客户的海量消费记录数据。
本实施例中，所述购物习惯是用户在某个时间段会买什么东西，以及间隔多少时间客户会回购什么东西，回购的数量范围。
本实施例中，当某种商品与购物偏好的相似度低于70%，则判定购买需求概率为“0”；当某种商品与购物偏好的相似度高于70%，则基于模糊神经网络算法根据买家的购物习惯实现各区域买家未来一定时间内对某种商品的购买需求概率的计算，所述需求概率为“1”或“0”。
本实施例中，所述配货模块根据各区域买家未来一定时间内对某种商品的购买需求概率总和，以及每个店铺潜在用户数量实现当前区域对目标商品的需求量的估算，并根据需求量的估算结果实现未来一定时间内相应地区物流仓库内产品的配置。
本实施例中，当前区域对目标商品的需求量=（买家未来一定时间内对某种商品的购买需求概率总和+每个店铺潜在用户数量）×110%。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (8)

1.基于人工智能和区块链的电商大数据物流供应链控制系统，其特征在于：包括：
数据采集模块，用于爬取各个区域买家的海量消费记录数据；
数据分析模块，用于实现各个区域买家的海量消费记录数据的分析，获取各个区域买家的购物偏好、购物习惯，并基于买家的购物偏好和购物习惯实现各区域买家未来一定时间内对某种商品的购买需求概率；
配货模块，用于根据各区域买家未来一定时间内对某种商品的购买需求概率实现当前区域对目标商品的需求量的估算，并根据需求量的估算结果实现未来一定时间内相应地区物流仓库内产品的配置。
2.如权利要求1所述的基于人工智能和区块链的电商大数据物流供应链控制系统，其特征在于：所述数据采集模块基于电商店铺的历史成交客户信息实现各个区域每个店铺历史成交客户的海量消费记录数据。
3.如权利要求1所述的基于人工智能和区块链的电商大数据物流供应链控制系统，其特征在于：所述数据采集模块还用于爬取各个区域买家的海量商品游览记录，所述数据分析模块根据商品游览记录实现每个店铺潜在用户的分析。
4.如权利要求1所述的基于人工智能和区块链的电商大数据物流供应链控制系统，其特征在于：所述购物习惯是用户在某个时间段会买什么东西，以及间隔多少时间客户会回购什么东西，回购的数量范围。
5.如权利要求1所述的基于人工智能和区块链的电商大数据物流供应链控制系统，其特征在于：当某种商品与购物偏好的相似度低于70%，则判定购买需求概率为“0”；当某种商品与购物偏好的相似度高于70%，则基于模糊神经网络算法根据买家的购物习惯实现各区域买家未来一定时间内对某种商品的购买需求概率的计算，所述需求概率为“1”或“0”。
6.如权利要求1所述的基于人工智能和区块链的电商大数据物流供应链控制系统，其特征在于：所述配货模块根据各区域买家未来一定时间内对某种商品的购买需求概率总和，以及每个店铺潜在用户数量实现当前区域对目标商品的需求量的估算，并根据需求量的估算结果实现未来一定时间内相应地区物流仓库内产品的配置。
7.如权利要求1所述的基于人工智能和区块链的电商大数据物流供应链控制系统，其特征在于：当前区域对目标商品的需求量=（买家未来一定时间内对某种商品的购买需求概率总和+每个店铺潜在用户数量）×110%。
8.如权利要求1所述的基于人工智能和区块链的电商大数据物流供应链控制系统，其特征在于：还包括：
物流仓储监控模块，用于实现各个地区物流仓库库存情况的监测；
订单调配模块，用于根据各个物流仓库的库存情况以及当前成交订单内载的目的地信息，在保证物流效率的前提下，以成本最低为准则实现物流订单的派发。
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