CN113706053B - 一种物流配送实时在线监测分析方法、系统、终端及介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种物流配送实时在线监测分析方法、系统、终端及介质，涉及物流配送技术领域，其技术方案要点是：获取物流配送中的配送对象和转运轨迹信息，并提取各个空间位置点；从数据库中匹配基础监测项信息、动态监测项信息和标准监测指标；控制相应空间位置点中对应的监测设备启动，分别得到基础监测信息和动态监测信息；根据基础监测信息、动态监测信息和标准监测指标的对比分析得到综合评价结果，并根据单点监测阈值确定继续转换还是撤单处理；根据各个空间位置点的综合评价结果进行权重分析得到最终评价结果，并根据预设评价范围值输出监测处置结果。本发明对整个配送过程进行综合评价与监测管理，能够精准体现配送服务质量。

Description

一种物流配送实时在线监测分析方法、系统、终端及介质
技术领域
本发明涉及物流配送技术领域，更具体地说，它涉及一种物流配送实时在线监测分析方法、系统、终端及介质。
背景技术
现代物流(Modern Logistics)指的是将信息、运输、仓储、库存、装卸搬运以及包装等物流活动综合起来的一种新型的集成式管理，其任务是尽可能降低物流的总成本，为顾客提供最好的服务。我国许多专家学者则认为：”现代”物流是根据客户的需求，以最经济的费用，将物品从供给地向需求地转移的过程。它主要包括运输、储存、加工、包装、装卸、配送和信息处理等活动。现代物流是经济全球化的产物，也是推动经济全球化的重要服务业。世界现代物流业呈稳步增长态势，欧洲、美国、日本成为当前全球范围内的重要物流基地。
配送跟踪技术作为现代物流的一个组成部分也得到了飞速发展，现有配送跟踪技术主要是实现配送的实时跟踪定位和轨迹查询，能准确、及时、全程地监控配送的流动情况，提升全网整体的服务和运营效率。同时方便客户实时查询配送运输情况、到达时间、签收状况等，也为配送差错提供判责依据。现有配送跟踪技术主要是对快递的空间位置进行实时采集并记录，主要有以下三个缺点：第一，缺乏对配送物品运输途中质量的保障，特别是生鲜食品和易碎物品，在运输过程中容易因气候变换、粗暴分拣等因素造成损坏、变质，同时也容易造成交易纠纷。第二，现有配送跟踪技术是建立在简单的信息系统基础之上，仅记录位置信息，相关数据容易伪造，缺乏过硬的信任基础。第三，现有配送跟踪技术大部分只体现在商家—买家之间，不能呈现从配送对象生产到消费的全过程，同时存在“中间商赚差价”的情况，间接抬高了物价。
因此，如何研究设计一种物流配送实时在线监测分析方法、系统、终端及介质是我们目前急需解决的问题。
发明内容
为解决现有技术中的不足，本发明的目的是提供一种物流配送实时在线监测分析方法、系统、终端及介质。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
第一方面，提供了一种物流配送实时在线监测分析方法，包括以下步骤：
获取物流配送中的配送对象和转运轨迹信息，并提取转运轨迹信息中的各个空间位置点；
根据配送对象从数据库中匹配基础监测项信息，并结合空间位置点和转运时间从数据库中匹配相应的动态监测项信息和标准监测指标；
根据基础监测项信息和动态监测项信息控制相应空间位置点中对应的监测设备启动，分别得到配送对象在相应空间位置点转运过程的基础监测信息和动态监测信息；
根据基础监测信息、动态监测信息和标准监测指标的对比分析得到综合评价结果，并根据单点监测阈值确定继续转换还是撤单处理；
根据各个空间位置点的综合评价结果进行权重分析得到最终评价结果，并根据预设评价范围值输出监测处置结果。
进一步的，所述综合评价结果的分析公式具体为：
Figure GDA0003499557830000021
其中，Y表示相应空间位置点的综合评价结果；aj(m)表示第m项基础监测信息的值；bj(m)表示第m项基础监测所对应的标准监测指标；K表示基础监测的项数；εj表示基础监测项的权重系数；j表示基础监测；ai(n)表示第n项动态监测项信息的值；bi(n)表示第n项动态监测所对应的标准监测指标；Q表示动态监测的项数；εi表示动态监测项的权重系数；i表示动态监测；w1表示基础监测权重总值的比例系数；w2表示动态监测权重总值的比例系数；w1、w2均与配送对象相关的预设值。
进一步的，确定继续转换还是撤单处理的具体过程为：
判断综合评价结果是否小于单点监测阈值；
若是，则输出被动撤单审核信息；
若不是，或用户端撤单审核不通过，则继续转运。
进一步的，所述最终评价结果的分析过程具体为：
根据空间位置点中基础监测项数、动态监测项数之和占所有空间位置点项数之和的比值，确定空间位置点的权重系数；
根据各个空间位置点的综合评价结果以及对应的权重系数进行权重计算，得到最终评价结果。
进一步的，所述监测处置结果包括：
若最终评价结果低于第一基准阈值，则监测处置结果为向用户端发送的拒收审核信息；
若最终评价结果大于或等于第一基准阈值，则以最终评价结果相对于第二基准阈值的偏差值进行评分处理；正向偏差为加分，负向偏差为减分；第二基准阈值大于第一基准阈值，且小于物流配送监测所能达到的最大值。
进一步的，每一个所述空间位置点均实时采集配送对象的配送视频信息，且每个空间位置点的终止点均延时采集；相邻空间位置点的配送视频信息衔接时以延时采集的视频信息进行无缝连接。
进一步的，所述空间位置点将采集的配送视频信息上传至相应的区块链节点，并结合配送对象和监测项信息于区块链节点生成相应的哈希码，以及在云服务平台中心依据多个哈希码组成的序列生成供用户端实时跟踪查询的查询码。
第二方面，提供了一种物流配送实时在线监测分析系统，包括：
信息获取模块，用于获取物流配送中的配送对象和转运轨迹信息，并提取转运轨迹信息中的各个空间位置点；
信息匹配模块，用于根据配送对象从数据库中匹配基础监测项信息，并结合空间位置点和转运时间从数据库中匹配相应的动态监测项信息和标准监测指标；
信息监测模块，用于根据基础监测项信息和动态监测项信息控制相应空间位置点中对应的监测设备启动，分别得到配送对象在相应空间位置点转运过程的基础监测信息和动态监测信息；
单点分析模块，用于根据基础监测信息、动态监测信息和标准监测指标的对比分析得到综合评价结果，并根据单点监测阈值确定继续转换还是撤单处理；
整体分析模块，用于根据各个空间位置点的综合评价结果进行权重分析得到最终评价结果，并根据预设评价范围值输出监测处置结果。
第三方面，提供了一种计算机终端，包含存储器、处理器及存储在存储器并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面中任意一项所述的一种物流配送实时在线监测分析方法。
第四方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行可实现如第一方面中任意一项所述的一种物流配送实时在线监测分析方法。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1、本发明提供的一种物流配送实时在线监测分析方法，在物流过程中空间位置发生变化时，综合运用摄像头、定位、温湿度测量、空气质量监测等多功能信息采集设备对全过程进行实时在线监管，并对配送对象运输中的存储空间建立一套标准体系，通过温湿度、气压、空气质量监测(细菌、病毒、有毒物质监测检测等)等手段实时呈现配送对象质量变化情况，根据测量参数、运输时间、气候环境等综合分析并对照标准进行实时评估，未达到标准自动取消交易并征询消费者是否补单，提升交易成功率的同时保障消费者合法权益，真正让消费者放心；且对整个配送过程进行综合评价，能够精准体现配送服务质量；
2、本发明依据各个空间位置点中基础监测项数、动态监测项数以及偏差情况从整体调整动态监测项和基础监测项的权重系数分配比例，使得各个空间位置点的标准评价更加符合实际情况，能够实现精准评价；
3、本发明保留了两个空间位置点监控设备同时监控重叠的一定时间段的信息，以确保全过程的连续不间断，建立起“眼见为实”的信任基础；
4、本发明依据第一基准阈值判断整个物流配送过程是否合格，在不合格的情况下向用户端发送拒收审核信息，可供用户依据实际情况进行灵活选择，并结合最终评价结果相对于第二基准阈值的偏差值进行智能化评分，能够直观体现整个物流配送的服务质量。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：
图1是本发明实施例中的流程图；
图2是本发明实施例中的系统框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。
实施例1：一种物流配送实时在线监测分析方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1：获取物流配送中的配送对象和转运轨迹信息，并提取转运轨迹信息中的各个空间位置点；转运轨迹信息包括从生产至销售配送整个过程；
S2：根据配送对象从数据库中匹配基础监测项信息，并结合空间位置点和转运时间从数据库中匹配相应的动态监测项信息和标准监测指标；
S3：根据基础监测项信息和动态监测项信息控制相应空间位置点中对应的监测设备启动，分别得到配送对象在相应空间位置点转运过程的基础监测信息和动态监测信息；
S4：根据基础监测信息、动态监测信息和标准监测指标的对比分析得到综合评价结果，并根据单点监测阈值确定继续转换还是撤单处理；
S5：根据各个空间位置点的综合评价结果进行权重分析得到最终评价结果，并根据预设评价范围值输出监测处置结果。
需要说明的是，基础监测项包括温度监测、湿度监测、碰撞监测和时间监测；动态监测项为气压监测、光照监测、空气质量监测、PH监测中的任意组合。
综合评价结果的分析公式具体为：
Figure GDA0003499557830000051
其中，Y表示相应空间位置点的综合评价结果；aj(m)表示第m项基础监测信息的值；bj(m)表示第m项基础监测所对应的标准监测指标；K表示基础监测的项数；εj表示基础监测项的权重系数；j表示基础监测；ai(n)表示第n项动态监测项信息的值；bi(n)表示第n项动态监测所对应的标准监测指标；Q表示动态监测的项数；εi表示动态监测项的权重系数；i表示动态监测；w1表示基础监测权重总值的比例系数；w2表示动态监测权重总值的比例系数；w1、w2均与配送对象相关的预设值。
本发明依据各个空间位置点中基础监测项数、动态监测项数以及偏差情况从整体调整动态监测项和基础监测项的权重系数分配比例，使得各个空间位置点的标准评价更加符合实际情况，能够实现精准评价。
确定继续转换还是撤单处理的具体过程为：判断综合评价结果是否小于单点监测阈值；若是，则输出被动撤单审核信息；若不是，或用户端撤单审核不通过，则继续转运。本发明保留了两个空间位置点监控设备同时监控重叠的一定时间段的信息，以确保全过程的连续不间断，建立起“眼见为实”的信任基础。
最终评价结果的分析过程具体为：根据空间位置点中基础监测项数、动态监测项数之和占所有空间位置点项数之和的比值，确定空间位置点的权重系数；根据各个空间位置点的综合评价结果以及对应的权重系数进行权重计算，得到最终评价结果。
监测处置结果包括：若最终评价结果低于第一基准阈值，则监测处置结果为向用户端发送的拒收审核信息；若最终评价结果大于或等于第一基准阈值，则以最终评价结果相对于第二基准阈值的偏差值进行评分处理；正向偏差为加分，负向偏差为减分；第二基准阈值大于第一基准阈值，且小于物流配送监测所能达到的最大值。
本发明依据第一基准阈值判断整个物流配送过程是否合格，在不合格的情况下向用户端发送拒收审核信息，可供用户依据实际情况进行灵活选择，并结合最终评价结果相对于第二基准阈值的偏差值进行智能化评分，能够直观体现整个物流配送的服务质量。
每一个空间位置点均实时采集配送对象的配送视频信息，且每个空间位置点的终止点均延时采集；相邻空间位置点的配送视频信息衔接时以延时采集的视频信息进行无缝连接。
空间位置点将采集的配送视频信息上传至相应的区块链节点，并结合配送对象和监测项信息于区块链节点生成相应的哈希码，以及在云服务平台中心依据多个哈希码组成的序列生成供用户端实时跟踪查询的查询码。
实施例2：一种物流配送实时在线监测分析系统，如图2所示，包括信息获取模块、信息匹配模块、信息监测模块、单点分析模块和整体分析模块。信息获取模块，用于获取物流配送中的配送对象和转运轨迹信息，并提取转运轨迹信息中的各个空间位置点。信息匹配模块，用于根据配送对象从数据库中匹配基础监测项信息，并结合空间位置点和转运时间从数据库中匹配相应的动态监测项信息和标准监测指标。信息监测模块，用于根据基础监测项信息和动态监测项信息控制相应空间位置点中对应的监测设备启动，分别得到配送对象在相应空间位置点转运过程的基础监测信息和动态监测信息。单点分析模块，用于根据基础监测信息、动态监测信息和标准监测指标的对比分析得到综合评价结果，并根据单点监测阈值确定继续转换还是撤单处理。整体分析模块，用于根据各个空间位置点的综合评价结果进行权重分析得到最终评价结果，并根据预设评价范围值输出监测处置结果。
工作原理：在物流过程中空间位置发生变化时，综合运用摄像头、定位、温湿度测量、空气质量监测等多功能信息采集设备对全过程进行实时在线监管，并对配送对象运输中的存储空间建立一套标准体系，通过温湿度、气压、空气质量监测(细菌、病毒、有毒物质监测检测等)等手段实时呈现配送对象质量变化情况，根据测量参数、运输时间、气候环境等综合分析并对照标准进行实时评估，未达到标准自动取消交易并征询消费者是否补单，提升交易成功率的同时保障消费者合法权益，真正让消费者放心；且对整个配送过程进行综合评价，能够精准体现配送服务质量。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种物流配送实时在线监测分析方法，其特征是，包括以下步骤：
获取物流配送中的配送对象和转运轨迹信息，并提取转运轨迹信息中的各个空间位置点；
根据配送对象从数据库中匹配基础监测项信息，并结合空间位置点和转运时间从数据库中匹配相应的动态监测项信息和标准监测指标；
根据基础监测项信息和动态监测项信息控制相应空间位置点中对应的监测设备启动，分别得到配送对象在相应空间位置点转运过程的基础监测信息和动态监测信息；
根据基础监测信息、动态监测信息和标准监测指标的对比分析得到综合评价结果，并根据单点监测阈值确定继续转换还是撤单处理；
根据各个空间位置点的综合评价结果进行权重分析得到最终评价结果，并根据预设评价范围值输出监测处置结果；
所述监测处置结果包括：
若最终评价结果低于第一基准阈值，则监测处置结果为向用户端发送的拒收审核信息；
若最终评价结果大于或等于第一基准阈值，则以最终评价结果相对于第二基准阈值的偏差值进行评分处理；正向偏差为加分，负向偏差为减分；第二基准阈值大于第一基准阈值，且小于物流配送监测所能达到的最大值。
2.根据权利要求1所述的一种物流配送实时在线监测分析方法，其特征是，所述综合评价结果的分析公式具体为：
Figure FDA0003499557820000011
其中，Y表示相应空间位置点的综合评价结果；aj(m)表示第m项基础监测信息的值；bj(m)表示第m项基础监测所对应的标准监测指标；K表示基础监测的项数；εj表示基础监测项的权重系数；j表示基础监测；ai(n)表示第n项动态监测项信息的值；bi(n)表示第n项动态监测所对应的标准监测指标；Q表示动态监测的项数；εi表示动态监测项的权重系数；i表示动态监测；w1表示基础监测权重总值的比例系数；w2表示动态监测权重总值的比例系数；w1、w2均与配送对象相关的预设值。
3.根据权利要求1所述的一种物流配送实时在线监测分析方法，其特征是，确定继续转换还是撤单处理的具体过程为：
判断综合评价结果是否小于单点监测阈值；
若是，则输出被动撤单审核信息；
若不是，或用户端撤单审核不通过，则继续转运。
4.根据权利要求1所述的一种物流配送实时在线监测分析方法，其特征是，所述最终评价结果的分析过程具体为：
根据空间位置点中基础监测项数、动态监测项数之和占所有空间位置点项数之和的比值，确定空间位置点的权重系数；
根据各个空间位置点的综合评价结果以及对应的权重系数进行权重计算，得到最终评价结果。
5.根据权利要求1所述的一种物流配送实时在线监测分析方法，其特征是，每一个所述空间位置点均实时采集配送对象的配送视频信息，且每个空间位置点的终止点均延时采集；相邻空间位置点的配送视频信息衔接时以延时采集的视频信息进行无缝连接。
6.根据权利要求5所述的一种物流配送实时在线监测分析方法，其特征是，所述空间位置点将采集的配送视频信息上传至相应的区块链节点，并结合配送对象和监测项信息于区块链节点生成相应的哈希码，以及在云服务平台中心依据多个哈希码组成的序列生成供用户端实时跟踪查询的查询码。
7.一种物流配送实时在线监测分析系统，其特征是，包括：
信息获取模块，用于获取物流配送中的配送对象和转运轨迹信息，并提取转运轨迹信息中的各个空间位置点；
信息匹配模块，用于根据配送对象从数据库中匹配基础监测项信息，并结合空间位置点和转运时间从数据库中匹配相应的动态监测项信息和标准监测指标；
信息监测模块，用于根据基础监测项信息和动态监测项信息控制相应空间位置点中对应的监测设备启动，分别得到配送对象在相应空间位置点转运过程的基础监测信息和动态监测信息；
单点分析模块，用于根据基础监测信息、动态监测信息和标准监测指标的对比分析得到综合评价结果，并根据单点监测阈值确定继续转换还是撤单处理；
整体分析模块，用于根据各个空间位置点的综合评价结果进行权重分析得到最终评价结果，并根据预设评价范围值输出监测处置结果；
所述监测处置结果包括：
若最终评价结果低于第一基准阈值，则监测处置结果为向用户端发送的拒收审核信息；
若最终评价结果大于或等于第一基准阈值，则以最终评价结果相对于第二基准阈值的偏差值进行评分处理；正向偏差为加分，负向偏差为减分；第二基准阈值大于第一基准阈值，且小于物流配送监测所能达到的最大值。
8.一种计算机终端，包含存储器、处理器及存储在存储器并可在处理器上运行的计算机程序，其特征是，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6中任意一项所述的一种物流配送实时在线监测分析方法。
9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征是，所述计算机程序被处理器执行可实现如权利要求1-6中任意一项所述的一种物流配送实时在线监测分析方法。
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