CN114049069A - 一种冷链物流监控方法、系统和计算机设备 - Google Patents

一种冷链物流监控方法、系统和计算机设备 Download PDF

Info

Publication number
CN114049069A
CN114049069A CN202111365529.XA CN202111365529A CN114049069A CN 114049069 A CN114049069 A CN 114049069A CN 202111365529 A CN202111365529 A CN 202111365529A CN 114049069 A CN114049069 A CN 114049069A
Authority
CN
China
Prior art keywords
transportation
subject
road
condition
parameters
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
CN202111365529.XA
Other languages
English (en)
Inventor
丁玉珍
王舒平
徐雪华
宁鹏飞
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.)
Guangzhou College of Technology and Business
Original Assignee
Guangzhou College of Technology and Business
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 Guangzhou College of Technology and Business filed Critical Guangzhou College of Technology and Business
Priority to CN202111365529.XA priority Critical patent/CN114049069A/zh
Priority to PCT/CN2021/143602 priority patent/WO2023087508A1/zh
Publication of CN114049069A publication Critical patent/CN114049069A/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
    • G06Q10/0832—Special goods or special handling procedures, e.g. handling of hazardous or fragile goods
    • 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
    • G06Q10/0833—Tracking
    • 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
    • G06Q10/0835—Relationships between shipper or supplier and carriers
    • G06Q10/08355—Routing methods

Landscapes

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

Abstract

本发明涉及货运管理技术领域，具体公开了一种冷链物流监控方法、系统和计算机设备，所述方法包括接收含有目的地的运输请求，根据所述目的地生成运输路线；所述运输路线包括若干个路段；接收产品参数和条件参数，根据所述产品参数和所述条件参数确定运输主体表；获取运输路线中各路段的路况信息，根据所述路况信息在所述运输主体表中选取运输主体，并计算相应的运输时长；根据所述运输时长和条件参数生成冷藏指令，并将所述冷藏指令向相应的运输主体发送。本发明根据运输时长和变质条件计算变质速率，根据所述变质速率确定冷藏指令，使得运输完成后，产品尽量的向变质临界点靠近，极大的提高了能源利用率。

Description

一种冷链物流监控方法、系统和计算机设备
技术领域
本发明涉及货运管理技术领域，具体是一种冷链物流监控方法、系统和计算机设备。
背景技术
冷链物流（Cold Chain Logistics）一般指冷藏冷冻类食品在生产、贮藏运输、销售，到消费前的各个环节中始终处于规定的低温环境下，以保证食品质量，减少食品损耗的一项系统工程。在生产环节，或是一些中转站，由于能源供应充足，一般都可以保证必要的冷冻环境，从而防止产品变质；但是在运输过程中，由于能源大都是移动式的，想要保证较好的冷藏质量，往往需要携带超额的能源供应量，很显然，这变相的降低了能源利用率，当冷链物流数目增多时，这些损失的能量数额会非常大。
发明内容
本发明的目的在于提供一种冷链物流监控方法、系统和计算机设备，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：
一种冷链物流监控方法，所述方法包括：
接收含有目的地的运输请求，根据所述目的地生成运输路线；所述运输路线包括若干个路段；
接收产品参数和条件参数，根据所述产品参数和所述条件参数确定运输主体表；其中，所述产品参数包括产品类型和产品量，所述条件参数包括变质临界温度及在该温度下变质所需的最低时长；所述运输主体表包括主体类型及相应的数量；
获取运输路线中各路段的路况信息，根据所述路况信息在所述运输主体表中选取运输主体，并计算相应的运输时长；
根据所述运输时长和条件参数生成冷藏指令，并将所述冷藏指令向相应的运输主体发送。
作为本发明技术方案进一步的限定：所述接收含有目的地的运输请求，根据所述目的地生成运输路线的步骤包括：
接收含有目的地的运输请求，获取始发地与目的地之间的中转站，并获取相邻站点之间的距离；
将所述始发地作为源点，所述目的地作为终点输入迪杰斯特拉算法模型，得到边界距离；
依次将中转站作为中心点，并将所述中心点作为终点，将所述始发地和所述目的地作为源点输入迪杰斯特拉算法模型，得到待检距离；
根据所述边界距离和所述待检距离确定预设数量的运输路线。
作为本发明技术方案进一步的限定：所述获取运输路线中各路段的路况信息，根据所述路况信息在所述运输主体表中选取运输主体，并计算相应的运输时长的步骤包括：
获取运输路线中各路段的路况信息，根据所述路况信息计算车流量数据；
向各路段发送含有参考车辆信息的车辆统计指令，当路况端接收到车辆统计指令时，根据参考车辆信息统计同类车辆数，生成实际运输表；所述实际运输表与所述运输主体表属于同一模板；
接收路况端生成的实际运输表，根据所述车流量数据和所述实际运输表在所述运输主体表中选取运输主体。
作为本发明技术方案进一步的限定：所述接收路况端生成的实际运输表，根据所述车流量数据和所述实际运输表在所述运输主体表中选取运输主体的步骤包括：
接收路况端生成的实际运输表，将所述实际运输表与预设的参考运输表进行比对，生成差值项；
根据所述差值项确定待选主体表；
根据所述车流量数据在所述待选主体表中选取运输主体。
作为本发明技术方案进一步的限定：所述根据所述运输时长和条件参数生成冷藏指令，并将所述冷藏指令向相应的运输主体发送的步骤包括：
获取天气信息，根据所述天气信息和所述条件参数计算变质速率；
读取所述运输时长，根据所述运输时长和所述变质速率计算变质程度；
根据所述变质程度确定冷藏时长，根据所述冷藏时长确定冷藏参数；其中，所述冷藏参数包括冷藏功率和冷藏频率
根据所述冷藏指令，并将所述冷藏指令向相应的运输主体。
作为本发明技术方案进一步的限定：所述方法还包括：
定时接收运输主体发送的进度评级，根据所述进度评级将该运输主体标记为风险主体；
建立与所述风险主体的连接通道，接收风险主体上报的援助类型，根据所述援助类型对所述风险主体进行分类；
获取分类后的风险主体的位置，根据所述位置信息生成援助方案。
本发明技术方案还提供了一种冷链物流监控系统，所述系统包括：
路线生成模块，用于接收含有目的地的运输请求，根据所述目的地生成运输路线；所述运输路线包括若干个路段；
主体表确定模块，用于接收产品参数和条件参数，根据所述产品参数和所述条件参数确定运输主体表；其中，所述产品参数包括产品类型和产品量，所述条件参数包括变质临界温度及在该温度下变质所需的最低时长；所述运输主体表包括主体类型及相应的数量；
时长计算模块，用于获取运输路线中各路段的路况信息，根据所述路况信息在所述运输主体表中选取运输主体，并计算相应的运输时长；
冷藏指令生成模块，用于根据所述运输时长和条件参数生成冷藏指令，并将所述冷藏指令向相应的运输主体发送。
作为本发明技术方案进一步的限定：所述时长计算模块包括：
流量计算单元，用于获取运输路线中各路段的路况信息，根据所述路况信息计算车流量数据；
实况统计单元，用于向各路段发送含有参考车辆信息的车辆统计指令，当路况端接收到车辆统计指令时，根据参考车辆信息统计同类车辆数，生成实际运输表；所述实际运输表与所述运输主体表属于同一模板；
主体选取单元，用于接收路况端生成的实际运输表，根据所述车流量数据和所述实际运输表在所述运输主体表中选取运输主体。
作为本发明技术方案进一步的限定：所述主体选取单元包括：
差值项生成子单元，用于接收路况端生成的实际运输表，将所述实际运输表与预设的参考运输表进行比对，生成差值项；
待选表确定子单元，用于根据所述差值项确定待选主体表；
执行子单元，用于根据所述车流量数据在所述待选主体表中选取运输主体。
本发明技术方案还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现所述的冷链物流监控方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明根据运输时长和变质条件计算变质速率，根据所述变质速率确定冷藏指令，使得运输完成后，产品尽量的向变质临界点靠近，极大的提高了能源利用率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。
图1示出了冷链物流监控方法的流程框图。
图2示出了冷链物流监控方法的第一子流程框图。
图3示出了冷链物流监控方法的第二子流程框图。
图4示出了冷链物流监控方法的第三子流程框图。
图5示出了冷链物流监控方法的第四子流程框图。
图6示出了冷链物流监控系统的组成结构框图。
图7示出了冷链物流监控系统中时长计算模块的组成结构框图。
图8示出了时长计算模块中主体选取单元的组成结构框图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，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
图1示出了冷链物流监控方法的流程框图，本发明实施例中，一种冷链物流监控方法，所述方法包括步骤S100至步骤S400：
冷链物流（Cold Chain Logistics）一般指冷藏冷冻类食品在生产、贮藏运输、销售，到消费前的各个环节中始终处于规定的低温环境下，以保证食品质量，减少食品损耗的一项系统工程。在生产环节，或是一些中转站，由于能源供应充足，一般都可以保证必要的冷冻环境，从而防止产品变质；但是在运输过程中，由于能源大都是移动式的，想要保证较好的冷藏质量，往往需要携带超额的能源供应量，很显然，这变相的降低了能源利用率，当冷链物流数目增多时，这些损失的能量数额会非常大。
步骤S100：接收含有目的地的运输请求，根据所述目的地生成运输路线；所述运输路线包括若干个路段；
步骤S100的目的是确定运输路线，随着交通越来越发达，到达某个目的地的方式有很多，这些方式有的距离最近，有的限速较高，各有各的优势，甚至在加入堵车等因素时，每条道路都有可能成为最优的方案，因此，在根据所述目的地获取运输路线的过程中，往往会获取到多条运输路线。
步骤S200：接收产品参数和条件参数，根据所述产品参数和所述条件参数确定运输主体表；其中，所述产品参数包括产品类型和产品量，所述条件参数包括变质临界温度及在该温度下变质所需的最低时长；所述运输主体表包括主体类型及相应的数量；
步骤S200目的是选取运输主体，对于一批货物，能够运输的主体有很多，有大车有小车，有些冷藏功率高有些冷藏功率低，将这些可能性综合起来，就是上述运输主体表。
步骤S300：获取运输路线中各路段的路况信息，根据所述路况信息在所述运输主体表中选取运输主体，并计算相应的运输时长；
不同运输主体在不同路段上的运输时长不同，运输时长是产品变质的因素，因此，需要对运输时长进行计算。这也是发明技术方案最重要的部分，根据运输时长来确定冷藏指令。
步骤S400：根据所述运输时长和条件参数生成冷藏指令，并将所述冷藏指令向相应的运输主体发送；
我们知道，冷藏室往往保温性能比较好，具体的冷藏过程是先将温度降低到某一个极限，然后降低冷藏功率，此时，温度会回调，当温度达到某个限度时，再次制冷，不断的重复此过程即可实现冷藏功能，所述冷藏指令指的就是在何时开始制冷。值得一提的是，现有技术中，都是通过传感器监测车内温度来实现这一功能的，这种方式虽然很准确，但是它更适合作为一种触发条件，比如温度到了某一阈值，触发传感器，开始制冷，而正常的周期制冷环节，可以通过一些其它数据确定，实现一种“呼吸式”制冷过程，这么做的好处是几乎不依赖传感器，自然也不会存在因为传感器而产生的冷冻问题。
图2示出了冷链物流监控方法的第一子流程框图，所述接收含有目的地的运输请求，根据所述目的地生成运输路线的步骤包括步骤S101至步骤S104：
步骤S101：接收含有目的地的运输请求，获取始发地与目的地之间的中转站，并获取相邻站点之间的距离；
步骤S102：将所述始发地作为源点，所述目的地作为终点输入迪杰斯特拉算法模型，得到边界距离；
步骤S103：依次将中转站作为中心点，并将所述中心点作为终点，将所述始发地和所述目的地作为源点输入迪杰斯特拉算法模型，得到待检距离；
步骤S104：根据所述边界距离和所述待检距离确定预设数量的运输路线。
步骤S101至步骤S104提供了一种具体的运输路线确定过程，需要借助的是迪杰斯特拉算法模型，迪杰斯特拉算法是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法，解决的是有权图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是从起始点开始，采用贪心算法的策略，每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点，直到扩展到终点为止。上述内容与众不同的地方在于步骤S103，通过中转站将路径分为两段，依次确定路径距离，然后选出一些合适的运输路线，所述合适的标准就是该路线应该小于某个极限值。
图3示出了冷链物流监控方法的第二子流程框图，所述获取运输路线中各路段的路况信息，根据所述路况信息在所述运输主体表中选取运输主体，并计算相应的运输时长的步骤包括步骤S301至步骤S303：
步骤S301：获取运输路线中各路段的路况信息，根据所述路况信息计算车流量数据；
步骤S302：向各路段发送含有参考车辆信息的车辆统计指令，当路况端接收到车辆统计指令时，根据参考车辆信息统计同类车辆数，生成实际运输表；所述实际运输表与所述运输主体表属于同一模板；
步骤S303：接收路况端生成的实际运输表，根据所述车流量数据和所述实际运输表在所述运输主体表中选取运输主体。
步骤S301至步骤S303的目的是计算运输时长，所述运输时长与路况信息是有关的，如果某一路段上的车非常的多，那么运输时长将会延长。
值得一提的是，管理者往往希望将同类型的冷冻运输车归纳至同一路段上，这样的好处是，一旦发生问题，可以互帮互助。
图4示出了冷链物流监控方法的第三子流程框图，所述接收路况端生成的实际运输表，根据所述车流量数据和所述实际运输表在所述运输主体表中选取运输主体的步骤包括步骤S3031至步骤S3033：
步骤S3031：接收路况端生成的实际运输表，将所述实际运输表与预设的参考运输表进行比对，生成差值项；
步骤S3032：根据所述差值项确定待选主体表；
步骤S3033：根据所述车流量数据在所述待选主体表中选取运输主体。
步骤S3031至步骤S3033提供了一种具体的运输主体选取方案，首先，将所述实际运输表与预设的参考运输表进行比对，由于所述实际运输表和所述参考运输表的模板是相同的，这一比对过程非常容易；参考运输表为运输主体名称及其对应的最大数量，所述最大数量与路段是有关的。可以想到，某一运输主体的数量与参考值相差越小，就说明该路段上该类型的运输主体越多，在确定运输主体时，可以尽量的选取该路段数量最多的运输主体。
图5示出了冷链物流监控方法的第四子流程框图，所述根据所述运输时长和条件参数生成冷藏指令，并将所述冷藏指令向相应的运输主体发送的步骤包括步骤S401至步骤S404：
步骤S401：获取天气信息，根据所述天气信息和所述条件参数计算变质速率；
步骤S402：读取所述运输时长，根据所述运输时长和所述变质速率计算变质程度；
步骤S403：根据所述变质程度确定冷藏时长，根据所述冷藏时长确定冷藏参数；其中，所述冷藏参数包括冷藏功率和冷藏频率
步骤S404：根据所述冷藏指令，并将所述冷藏指令向相应的运输主体。
对于变质过程来说，可以计算一个变质速率，所述变质速度与天气信息和条件参数有关，举例来说，如果一个产品在30摄式度和在35摄式度时，变质速率是不同的，这些速率通过实验即可确定。根据变质速率和运输时长可以计算出变质程度，一般情况下，变质程度都会超过100%，根据变质程度进而确定冷藏指令。
值得一提的是，上述变质程度并不是指产品已经变质了，它的实际意义是，当变质程度低于某个数值时，产品不变质，超过某个数值时，产品变质。我们想要的是，使得产品的变质程度尽量的靠近这一临界点，从而达到资源的最大化利用，对于企业来说，在保证食品健康的前提下，成本就是最重要的问题。
除此之外，可以下调上述临界点，使得产品更加安全。
进一步的，所述方法还包括：
定时接收运输主体发送的进度评级，根据所述进度评级将该运输主体标记为风险主体；
建立与所述风险主体的连接通道，接收风险主体上报的援助类型，根据所述援助类型对所述风险主体进行分类；
获取分类后的风险主体的位置，根据所述位置信息生成援助方案。
在运输过程中，很有可能会出现问题，因此，需要实时接收运输者的评级情况，当出现问题时，根据援助类型生成援助方案，当路况发生拥堵时，援助类型可以是补充能源，当运输主体出现问题时，援助类型就是更换运输主体。
实施例2
图6示出了冷链物流监控系统的组成结构框图，本发明实施例中，一种冷链物流监控系统，所述系统10包括：
路线生成模块11，用于接收含有目的地的运输请求，根据所述目的地生成运输路线；所述运输路线包括若干个路段；
主体表确定模块12，用于接收产品参数和条件参数，根据所述产品参数和所述条件参数确定运输主体表；其中，所述产品参数包括产品类型和产品量，所述条件参数包括变质临界温度及在该温度下变质所需的最低时长；所述运输主体表包括主体类型及相应的数量；
时长计算模块13，用于获取运输路线中各路段的路况信息，根据所述路况信息在所述运输主体表中选取运输主体，并计算相应的运输时长；
冷藏指令生成模块14，用于根据所述运输时长和条件参数生成冷藏指令，并将所述冷藏指令向相应的运输主体发送。
图7示出了冷链物流监控系统中时长计算模块的组成结构框图，所述时长计算模块13包括：
流量计算单元131，用于获取运输路线中各路段的路况信息，根据所述路况信息计算车流量数据；
实况统计单元132，用于向各路段发送含有参考车辆信息的车辆统计指令，当路况端接收到车辆统计指令时，根据参考车辆信息统计同类车辆数，生成实际运输表；所述实际运输表与所述运输主体表属于同一模板；
主体选取单元133，用于接收路况端生成的实际运输表，根据所述车流量数据和所述实际运输表在所述运输主体表中选取运输主体。
图8示出了时长计算模块中主体选取单元的组成结构框图，所述主体选取单元133包括：
差值项生成子单元1331，用于接收路况端生成的实际运输表，将所述实际运输表与预设的参考运输表进行比对，生成差值项；
待选表确定子单元1332，用于根据所述差值项确定待选主体表；
执行子单元1333，用于根据所述车流量数据在所述待选主体表中选取运输主体。
所述冷链物流监控方法所能实现的功能均由计算机设备完成，所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现所述冷链物流监控方法的功能。
处理器从存储器中逐条取出指令、分析指令，然后根据指令要求完成相应操作，产生一系列控制命令，使计算机各部分自动、连续并协调动作，成为一个有机的整体，实现程序的输入、数据的输入以及运算并输出结果，这一过程中产生的算术运算或逻辑运算均由运算器完成；所述存储器包括只读存储器（Read-Only Memory，ROM），所述只读存储器用于存储计算机程序，所述存储器外部设有保护装置。
示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器中，并由处理器执行，以完成本发明。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在终端设备中的执行过程。
本领域技术人员可以理解，上述服务设备的描述仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比上述描述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器可以是中央处理单元（Central Processing Unit，CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 （Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现成可编程门阵列 （Field-Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，上述处理器是上述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个用户终端的各个部分。
上述存储器可用于存储计算机程序和/或模块，上述处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现上述终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如信息采集模板展示功能、产品信息发布功能等）等；存储数据区可存储根据泊位状态显示系统的使用所创建的数据（比如不同产品种类对应的产品信息采集模板、不同产品提供方需要发布的产品信息等）等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card， SMC），安全数字（Secure Digital， SD）卡，闪存卡（Flash Card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例系统中的全部或部分模块/单元，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个系统实施例的功能。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random AccessMemory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种冷链物流监控方法，其特征在于，所述方法包括：
接收含有目的地的运输请求，根据所述目的地生成运输路线；所述运输路线包括若干个路段；
接收产品参数和条件参数，根据所述产品参数和所述条件参数确定运输主体表；其中，所述产品参数包括产品类型和产品量，所述条件参数包括变质临界温度及在该温度下变质所需的最低时长；所述运输主体表包括主体类型及相应的数量；
获取运输路线中各路段的路况信息，根据所述路况信息在所述运输主体表中选取运输主体，并计算相应的运输时长；
根据所述运输时长和条件参数生成冷藏指令，并将所述冷藏指令向相应的运输主体发送。
2.根据权利要求1所述的冷链物流监控方法，其特征在于，所述接收含有目的地的运输请求，根据所述目的地生成运输路线的步骤包括：
接收含有目的地的运输请求，获取始发地与目的地之间的中转站，并获取相邻站点之间的距离；
将所述始发地作为源点，所述目的地作为终点输入迪杰斯特拉算法模型，得到边界距离；
依次将中转站作为中心点，并将所述中心点作为终点，将所述始发地和所述目的地作为源点输入迪杰斯特拉算法模型，得到待检距离；
根据所述边界距离和所述待检距离确定预设数量的运输路线。
3.根据权利要求1所述的冷链物流监控方法，其特征在于，所述获取运输路线中各路段的路况信息，根据所述路况信息在所述运输主体表中选取运输主体，并计算相应的运输时长的步骤包括：
获取运输路线中各路段的路况信息，根据所述路况信息计算车流量数据；
向各路段发送含有参考车辆信息的车辆统计指令，当路况端接收到车辆统计指令时，根据参考车辆信息统计同类车辆数，生成实际运输表；所述实际运输表与所述运输主体表属于同一模板；
接收路况端生成的实际运输表，根据所述车流量数据和所述实际运输表在所述运输主体表中选取运输主体。
4.根据权利要求3所述的冷链物流监控方法，其特征在于，所述接收路况端生成的实际运输表，根据所述车流量数据和所述实际运输表在所述运输主体表中选取运输主体的步骤包括：
接收路况端生成的实际运输表，将所述实际运输表与预设的参考运输表进行比对，生成差值项；
根据所述差值项确定待选主体表；
根据所述车流量数据在所述待选主体表中选取运输主体。
5.根据权利要求1所述的冷链物流监控方法，其特征在于，所述根据所述运输时长和条件参数生成冷藏指令，并将所述冷藏指令向相应的运输主体发送的步骤包括：
获取天气信息，根据所述天气信息和所述条件参数计算变质速率；
读取所述运输时长，根据所述运输时长和所述变质速率计算变质程度；
根据所述变质程度确定冷藏时长，根据所述冷藏时长确定冷藏参数；其中，所述冷藏参数包括冷藏功率和冷藏频率
根据所述冷藏指令，并将所述冷藏指令向相应的运输主体。
6.根据权利要求1-5任一项所述的冷链物流监控方法，其特征在于，所述方法还包括：
定时接收运输主体发送的进度评级，根据所述进度评级将该运输主体标记为风险主体；
建立与所述风险主体的连接通道，接收风险主体上报的援助类型，根据所述援助类型对所述风险主体进行分类；
获取分类后的风险主体的位置，根据所述位置信息生成援助方案。
7.一种冷链物流监控系统，其特征在于，所述系统包括：
路线生成模块，用于接收含有目的地的运输请求，根据所述目的地生成运输路线；所述运输路线包括若干个路段；
主体表确定模块，用于接收产品参数和条件参数，根据所述产品参数和所述条件参数确定运输主体表；其中，所述产品参数包括产品类型和产品量，所述条件参数包括变质临界温度及在该温度下变质所需的最低时长；所述运输主体表包括主体类型及相应的数量；
时长计算模块，用于获取运输路线中各路段的路况信息，根据所述路况信息在所述运输主体表中选取运输主体，并计算相应的运输时长；
冷藏指令生成模块，用于根据所述运输时长和条件参数生成冷藏指令，并将所述冷藏指令向相应的运输主体发送。
8.根据权利要求7所述的冷链物流监控系统，其特征在于，所述时长计算模块包括：
流量计算单元，用于获取运输路线中各路段的路况信息，根据所述路况信息计算车流量数据；
实况统计单元，用于向各路段发送含有参考车辆信息的车辆统计指令，当路况端接收到车辆统计指令时，根据参考车辆信息统计同类车辆数，生成实际运输表；所述实际运输表与所述运输主体表属于同一模板；
主体选取单元，用于接收路况端生成的实际运输表，根据所述车流量数据和所述实际运输表在所述运输主体表中选取运输主体。
9.根据权利要求8所述的冷链物流监控系统，其特征在于，所述主体选取单元包括：
差值项生成子单元，用于接收路况端生成的实际运输表，将所述实际运输表与预设的参考运输表进行比对，生成差值项；
待选表确定子单元，用于根据所述差值项确定待选主体表；
执行子单元，用于根据所述车流量数据在所述待选主体表中选取运输主体。
10.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括一个或多个处理器和一个或多个存储器，所述一个或多个存储器中存储有至少一条程序代码，所述程序代码由所述一个或多个处理器加载并执行以实现如权利要求1-6任一项权利要求所述的冷链物流监控方法。
CN202111365529.XA 2021-11-18 2021-11-18 一种冷链物流监控方法、系统和计算机设备 Pending CN114049069A (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111365529.XA CN114049069A (zh) 2021-11-18 2021-11-18 一种冷链物流监控方法、系统和计算机设备
PCT/CN2021/143602 WO2023087508A1 (zh) 2021-11-18 2021-12-31 一种冷链物流监控方法、系统和计算机设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111365529.XA CN114049069A (zh) 2021-11-18 2021-11-18 一种冷链物流监控方法、系统和计算机设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114049069A true CN114049069A (zh) 2022-02-15

Family

ID=80209935

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111365529.XA Pending CN114049069A (zh) 2021-11-18 2021-11-18 一种冷链物流监控方法、系统和计算机设备

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN114049069A (zh)
WO (1) WO2023087508A1 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115034720A (zh) * 2022-06-28 2022-09-09 广东省农业科学院果树研究所 一种水果储运过程中保鲜质量状态判别方法及系统
CN117314290A (zh) * 2023-11-28 2023-12-29 广州蚁窝智能科技有限公司 一种基于物联网的食材供需管理系统及方法

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116663753B (zh) * 2023-08-01 2023-10-20 江西省供销江南物联网有限公司 冷链食品配送预测方法及系统
CN116976675B (zh) * 2023-08-09 2024-04-05 南京龟兔赛跑软件研究院有限公司 一种基于物联网数据监控的冷链运输风险预警方法及系统
CN117314288B (zh) * 2023-10-07 2024-07-19 武汉卓讯互动信息科技有限公司 基于saas云平台的餐饮门店供应链管理系统及方法
CN117196447B (zh) * 2023-11-06 2024-01-26 青岛冠成软件有限公司 一种冷链物流数据管理方法
CN117333094B (zh) * 2023-12-01 2024-02-06 四川省农业机械科学研究院 一种基于仿真模型的青脆李冷链物流保鲜控制方法和系统
CN118154072A (zh) * 2024-04-12 2024-06-07 山东三木众合信息科技股份有限公司 一种基于大模型的企业供应链管理方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014100249A2 (en) * 2012-12-20 2014-06-26 Purfresh, Inc. Methods and systems for controlled distribution of perishable goods
CN106503936A (zh) * 2016-09-25 2017-03-15 淮南市农康物流有限公司 一种基于智能手机终端的冷链物流信息平台
CN110633936A (zh) * 2019-08-16 2019-12-31 平安国际智慧城市科技股份有限公司 一种冷链物流实时跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112183852A (zh) * 2020-09-26 2021-01-05 钱锅（上海）物流科技有限公司 物流配送路线筛选及运费核算方法、系统、终端及介质

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190242716A1 (en) * 2018-02-03 2019-08-08 Carrier Corporation Cold chain transportation route modeling system
CN112330057B (zh) * 2020-11-24 2021-11-09 江苏凯华冷能技术有限公司 基于大数据的冷链物流冷藏产品运输质量优化管理系统
CN113327083A (zh) * 2021-06-23 2021-08-31 上海康展物流有限公司 一种用于冷链物流平台的车辆监控方法、系统及存储介质

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014100249A2 (en) * 2012-12-20 2014-06-26 Purfresh, Inc. Methods and systems for controlled distribution of perishable goods
CN106503936A (zh) * 2016-09-25 2017-03-15 淮南市农康物流有限公司 一种基于智能手机终端的冷链物流信息平台
CN110633936A (zh) * 2019-08-16 2019-12-31 平安国际智慧城市科技股份有限公司 一种冷链物流实时跟踪方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112183852A (zh) * 2020-09-26 2021-01-05 钱锅（上海）物流科技有限公司 物流配送路线筛选及运费核算方法、系统、终端及介质

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115034720A (zh) * 2022-06-28 2022-09-09 广东省农业科学院果树研究所 一种水果储运过程中保鲜质量状态判别方法及系统
CN117314290A (zh) * 2023-11-28 2023-12-29 广州蚁窝智能科技有限公司 一种基于物联网的食材供需管理系统及方法
CN117314290B (zh) * 2023-11-28 2024-03-15 广州蚁窝智能科技有限公司 一种基于物联网的食材供需管理系统及方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2023087508A1 (zh) 2023-05-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114049069A (zh) 一种冷链物流监控方法、系统和计算机设备
Sun et al. Adaptive large neighborhood search for the time-dependent profitable pickup and delivery problem with time windows
CN110392660B (zh) 物流支援装置、物流支援方法及程序
Zhang et al. Dynamic planning for urban drayage operations
WO2017048697A1 (en) Method and apparatus for processing transmission information
Lin et al. System reliability for a multistate intermodal logistics network with time windows
TW201741953A (zh) 車輛路徑規劃方法及裝置
CN112348428A (zh) 集装箱的监控方法、装置、服务器及存储介质
Holguín-Veras et al. Commercial vehicle empty trip models with variable zero order empty trip probabilities
Hu et al. A two-stage decomposition method on fresh product distribution problem
CN112612975B (zh) 车辆常运货物类型的识别方法、装置、设备及存储介质
CN111861009A (zh) 一种智能路由规划方法、装置和设备
CN116307306B (zh) 基于大数据的智能调度方法、装置、设备以及存储介质
Fernando et al. Close-Open Mixed Vehicle Routing Optimization Model with Multiple Collecting Centers to Collect Farmers' Perishable Produce
Venkateshan et al. An efficient column-generation-based algorithm for solving a pickup-and-delivery problem
CN104063831A (zh) 一种提供铁路行程方案的方法及装置
CN114742507A (zh) 车辆货物配载方法、装置、计算机设备及存储介质
KR20160140035A (ko) 연료사용량 저감을 위한 화물차 최적 배송경로 산출 서비스 방법 및 시스템
US20200327633A1 (en) Delivery vehicle management system
CN112785062B (zh) 一种基于大数据的物流运输路径规划系统
CN111695850A (zh) 配送线路的生成方法、装置和设备
CN113762574B (zh) 航班推荐方法和装置以及电子设备和介质
Zhang et al. A study on the paths choice of intermodal transport based on reliability
JP2008230816A (ja) 調達物流スケジュール作成システム
El Raoui et al. Vehicle routing problem on a road-network with fuzzy time windows for perishable food

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