CN114581020B - 一种智能物流管理方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明适用于物流管理技术领域，提供了一种智能物流管理方法和系统，包括以下步骤：接收货物订单信息，货物订单信息包括商品型号和数量信息，得到备货时间和装载时间；将货物订单信息输入至商品型号库中，输出包装尺寸信息和重量值；将包装尺寸信息、重量值和数量信息输入至货车型号库中，输出货车型号和对应的数量；接收货车终端发送的预计到达时间，根据备货时间得到具体备货时刻；根据之前接收到的预计到达时间和装载时间得到装货口号码。本发明能够自动将商品的包装尺寸和重量与货车的载重和车厢体积进行匹配，得到货车型号和每种货车对应的数量，这样既保证了运输时不会出现超载现象，又避免了货车型号选择过大造成空间浪费的现象。

Description

一种智能物流管理方法和系统
技术领域
本发明涉及物流管理技术领域，具体是涉及一种智能物流管理方法和系统。
背景技术
对于大型货物的物流运输而言，选择合适的货车型号至关重要，例如家电的运输，目前家电制造工厂的物流订单基本由各地经销商发起的，家电制造工厂需要根据订单的内容对各种型号的家电进行装货，由货车运输至经销商，选择哪种型号的货车基本依靠人工经验，这就容易导致超载的现象、或者货车型号选择过大造成空间浪费的现象，目前缺少一种智能物流管理方法，不能够直接给出合适的货车型号及数量。因此，需要提供一种智能物流管理方法和系统，旨在解决上述问题。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种智能物流管理方法和系统，以解决上述背景技术中存在的问题。
本发明是这样实现的，一种智能物流管理方法，所述方法包括以下步骤：
接收货物订单信息，所述货物订单信息包括商品型号和数量信息，得到备货时间和装载时间；
将货物订单信息输入至商品型号库中，输出包装尺寸信息和重量值；
将包装尺寸信息、重量值和数量信息输入至货车型号库中，输出货车型号和对应的数量；
接收货车终端发送的预计到达时间，根据备货时间得到具体备货时刻；
根据之前接收到的预计到达时间和装载时间得到装货口号码，向货车终端发送装货口号码。
作为本发明进一步的方案：所述得到备货时间和装载时间的步骤，具体包括：
将商品型号输入至备货装载时间库中得到每个商品型号对应的商品的备货时长和装载时长；
根据备货时长、装载时长和数量信息得到备货时间和装载时间。
作为本发明进一步的方案：所述将包装尺寸信息、重量值和数量信息输入至货车型号库中，输出货车型号和对应的数量的步骤，具体包括：
将包装尺寸信息、重量值和数量信息输入至货车型号库中，所述货车型号库中包含货车型号、载重、车厢体积和运输费用；
根据包装尺寸信息、重量值和数量信息得到总重量值和总体积值；
根据总重量值得到极限重量值，根据总重量值和极限重量值得到若干个可行货车型号组，可行货车型号组的总载重在总重量值和极限重量值之间，所述可行货车型号组包括货车型号和对应的数量；
计算每个可行货车型号组的总车厢体积，将总体积值乘以预留空间系数得到可行体积，将可行体积与每个可行货车型号组的总车厢体积进行比较得到可行体积货车型号组，计算每个可行体积货车型号组的运输总费用，输出货车型号和对应的数量。
作为本发明进一步的方案：所述根据总重量值得到极限重量值，根据总重量值和极限重量值得到若干个可行货车型号组的步骤，具体包括：
将总重量值乘以极限系数得到极限重量值；
根据极限重量值确定最小载重的货车型号的最大数量值；
根据总重量值确定最大载重的货车型号的最小数量值；
根据最大数量值和最小数量值得到若干个货车型号组，当货车型号组的总载重在总重量值和极限重量值之间时，所述货车型号组为可行货车型号组。
作为本发明进一步的方案：所述根据之前接收到的预计到达时间和装载时间得到装货口号码，向货车终端发送装货口号码的步骤，具体包括：
根据之前接收到的预计到达时间、装载时间和已经发送的装货口号码得到装货口占用信息；
根据当前的预计到达时间和装货口占用信息确定可用装货口号码序列，将可用装货口号码序列中排列第一的装货口号码发送至货车终端。
作为本发明进一步的方案：所述方法还包括生成超时惩罚信息，具体的，接收货车超时时间，根据货车超时时间生成超时惩罚信息，将所述超时惩罚信息发送至对应的货车终端。
本发明的另一目的在于提供一种智能物流管理系统，所述系统包括：
订单信息接收模块，用于接收货物订单信息，所述货物订单信息包括商品型号和数量信息，得到备货时间和装载时间；
尺寸重量确定模块，用于将货物订单信息输入至商品型号库中，输出包装尺寸信息和重量值；
货车型号确定模块，用于将包装尺寸信息、重量值和数量信息输入至货车型号库中，输出货车型号和对应的数量；
备货时刻确定模块，用于接收货车终端发送的预计到达时间，根据备货时间得到具体备货时刻；
以及装货口号码确定模块，用于根据之前接收到的预计到达时间和装载时间得到装货口号码，向货车终端发送装货口号码。
作为本发明进一步的方案：所述订单信息接收模块包括：
单个备货装载时长单元，用于将商品型号输入至备货装载时间库中得到每个商品型号对应的商品的备货时长和装载时长；
总备货装载时长单元，用于根据备货时长、装载时长和数量信息得到备货时间和装载时间。
作为本发明进一步的方案：所述货车型号确定模块包括：
信息输入单元，用于将包装尺寸信息、重量值和数量信息输入至货车型号库中，所述货车型号库中包含货车型号、载重、车厢体积和运输费用；
总重量体积计算单元，用于根据包装尺寸信息、重量值和数量信息得到总重量值和总体积值；
可行货车型号组确定单元，用于根据总重量值得到极限重量值，根据总重量值和极限重量值得到若干个可行货车型号组，可行货车型号组的总载重在总重量值和极限重量值之间，所述可行货车型号组包括货车型号和对应的数量；
以及货车型号数量确定单元，用于计算每个可行货车型号组的总车厢体积，将总体积值乘以预留空间系数得到可行体积，将可行体积与每个可行货车型号组的总车厢体积进行比较得到可行体积货车型号组，计算每个可行体积货车型号组的运输总费用，输出货车型号和对应的数量。
作为本发明进一步的方案：所述可行货车型号组确定单元包括：
极限重量值计算子单元，用于将总重量值乘以极限系数得到极限重量值；
最大数量值确定子单元，用于根据极限重量值确定最小载重的货车型号的最大数量值；
最小数量值确定子单元，用于根据总重量值确定最大载重的货车型号的最小数量值；
可行货车型号组子单元，用于根据最大数量值和最小数量值得到若干个货车型号组，当货车型号组的总载重在总重量值和极限重量值之间时，所述货车型号组为可行货车型号组。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明能够自动将商品的包装尺寸和重量与货车的载重和车厢体积进行匹配，得到货车型号和每种货车对应的数量，这样既保证了运输时不会出现超载现象，又避免了货车型号选择过大造成空间浪费的现象；另外，本发明自动根据备货时间得到具体备货时刻，以提醒相关工作人员及时备货，并根据之前接收到的预计到达时间和装载时间得到装货口号码，向货车终端发送装货口号码，如此，保证了整个物流过程更加顺畅。
附图说明
图1为一种智能物流管理方法的流程图。
图2为一种智能物流管理方法中得到备货时间和装载时间的流程图。
图3为一种智能物流管理方法中将包装尺寸信息、重量值和数量信息输入至货车型号库中，输出货车型号和对应的数量的流程图。
图4为一种智能物流管理方法中根据总重量值得到极限重量值，根据总重量值和极限重量值得到若干个可行货车型号组的流程图。
图5为一种智能物流管理方法中向货车终端发送装货口号码的流程图。
图6为一种智能物流管理系统的结构示意图。
图7为一种智能物流管理系统中订单信息接收模块的结构示意图。
图8为一种智能物流管理系统中货车型号确定模块的结构示意图。
图9为一种智能物流管理系统中可行货车型号组确定单元的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清晰，以下结合附图及具体实施例，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。
以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述。
如图1所示，本发明实施例提供了一种智能物流管理方法，所述方法包括以下步骤：
S100，接收货物订单信息，所述货物订单信息包括商品型号和数量信息，得到备货时间和装载时间；
S200，将货物订单信息输入至商品型号库中，输出包装尺寸信息和重量值；
S300，将包装尺寸信息、重量值和数量信息输入至货车型号库中，输出货车型号和对应的数量；
S400，接收货车终端发送的预计到达时间，根据备货时间得到具体备货时刻；
S500，根据之前接收到的预计到达时间和装载时间得到装货口号码，向货车终端发送装货口号码。
需要说明的是，对于大型货物的物流运输而言，选择合适的货车型号至关重要，例如家电的运输，目前家电制造工厂的物流订单基本由各地经销商发起的，家电制造工厂需要根据订单的内容对各种型号的家电进行装货，由货车运输至经销商，选择哪种型号的货车基本依靠人工经验，这就容易导致超载的现象、或者货车型号选择过大造成空间浪费的现象，本发明实施例旨在解决上述问题。
本发明实施例中，当接收货物订单信息，自动得到备货时间和装载时间，容易理解，每种商品的备货时长和装载时长都是相对固定的，接着自动将货物订单信息输入至商品型号库中，输出包装尺寸信息和重量值，所述商品型号库是事先建立的，商品型号库中记录有每种商品的包装尺寸和重量，接着将包装尺寸信息、重量值和数量信息输入至货车型号库中，输出货车型号和对应的数量，所述货车型号库中包含货车型号、载重和车厢体积，本发明实施例能够自动将商品的包装尺寸和重量与货车的载重和车厢体积进行匹配，得到货车型号和每种货车对应的数量，这样既保证了运输时不会出现超载现象，又避免了货车型号选择过大造成空间浪费的现象，货车型号确定之后，相关工作人员联系确定货车司机，货车司机通过货车终端（例如手机）发送预计到达时间，本发明实施例自动根据备货时间得到具体备货时刻，具体备货时刻就是预计到达时间减去备货时间的时刻，以提醒相关工作人员及时备货，最后根据之前接收到的预计到达时间和装载时间得到装货口号码，向货车终端发送装货口号码，如此，保证了整个物流过程更加顺畅。
如图2所示，作为本发明一个优选的实施例，所述得到备货时间和装载时间的步骤，具体包括：
S101，将商品型号输入至备货装载时间库中得到每个商品型号对应的商品的备货时长和装载时长；
S102，根据备货时长、装载时长和数量信息得到备货时间和装载时间。
本发明实施例中，事先建立有备货装载时间库，备货装载时间库中记录有每个商品型号对应的商品的备货时长和装载时长，那么根据货物订单信息中的商品型号和数量信息就能够自动得到备货时间和装载时间。
如图3所示，作为本发明一个优选的实施例，所述将包装尺寸信息、重量值和数量信息输入至货车型号库中，输出货车型号和对应的数量的步骤，具体包括：
S301，将包装尺寸信息、重量值和数量信息输入至货车型号库中，所述货车型号库中包含货车型号、载重、车厢体积和运输费用；
S302，根据包装尺寸信息、重量值和数量信息得到总重量值和总体积值；
S303，根据总重量值得到极限重量值，根据总重量值和极限重量值得到若干个可行货车型号组，可行货车型号组的总载重在总重量值和极限重量值之间，所述可行货车型号组包括货车型号和对应的数量；
S304，计算每个可行货车型号组的总车厢体积，将总体积值乘以预留空间系数得到可行体积，将可行体积与每个可行货车型号组的总车厢体积进行比较得到可行体积货车型号组，计算每个可行体积货车型号组的运输总费用，输出货车型号和对应的数量。
本发明实施例中，为了确定货车型号，本发明实施例自动将包装尺寸信息、重量值和数量信息输入至货车型号库中，然后根据包装尺寸信息、重量值和数量信息自动得到总重量值和总体积值；接着根据总重量值得到极限重量值，极限重量值是指货车在不严重浪费情况下的最大载重量，例如为总重量值的1.5倍，根据总重量值和极限重量值得到若干个可行货车型号组，每个可行货车型号组都可以包含若干个型号的货车，可行货车型号组的总载重在总重量值和极限重量值之间；接着计算每个可行货车型号组的总车厢体积，将总体积值乘以预留空间系数得到可行体积，所述预留空间系数为事先设置的定值，例如为1.5，容易理解，装载后，不同型号货物之间存在空隙，车厢不可能被完全填满，需要有预留空间，可行体积能够满足总体积值和预留空间的要求，最后将可行体积与每个可行货车型号组的总车厢体积进行比较筛选确定可行体积货车型号组，可行体积货车型号组的总车厢体积能够满足可行体积的要求，并计算每个可行体积货车型号组的运输总费用，运输总费用最少的可行体积货车型号组所对应的货车型号和数量被输出。
如图4所示，作为本发明一个优选的实施例，所述根据总重量值得到极限重量值，根据总重量值和极限重量值得到若干个可行货车型号组的步骤，具体包括：
S3031，将总重量值乘以极限系数得到极限重量值；
S3032，根据极限重量值确定最小载重的货车型号的最大数量值；
S3033，根据总重量值确定最大载重的货车型号的最小数量值；
S3034，根据最大数量值和最小数量值得到若干个货车型号组，当货车型号组的总载重在总重量值和极限重量值之间时，所述货车型号组为可行货车型号组。
本发明实施例中，为了自动得到若干个可行货车型号组，需要将总重量值乘以极限系数得到极限重量值，极限系数为自动设定的定值例如为1.5，货车型号库包含A型货车（载重1.8吨）、B型货车（载重2.5吨）和C型货车（载重3.2吨），总重量值和极限重量值分别为4吨和6吨，则根据极限重量值确定最小载重的货车型号的最大数量值为4，根据总重量值确定最大载重的货车型号的最小数量值为2，根据最大数量值和最小数量值得到若干个货车型号组，每个货车型号组中货车的数量介于最小数量值和最大数量值之间，这里货车数量可以为2个、3个或者4个，自动对每种货车数量对应的货车型号进行排列组合，自动得到若干个货车型号组，当货车数量为2个，货车型号组有3*3=9种情况（A型和A型、A型和B型、A型和C型、B型和A型、B型和B型、B型和C型、C型和A型、C型和B型、C型和C型）；当货车数量为3个，货车型号组有3*3*3=27种情况；当货车数量为4个，货车型号组有3*3*3*3=81种情况，即得到117个货车型号组，然后对相同的货车型号组进行筛选（例如A型和B型与B型和A型只保留一个），接着对每个货车型号组进行判断，当货车型号组的总载重在总重量值和极限重量值之间时，所述货车型号组为可行货车型号组。
如图5所示，作为本发明一个优选的实施例，所述根据之前接收到的预计到达时间和装载时间得到装货口号码，向货车终端发送装货口号码的步骤，具体包括：
S501，根据之前接收到的预计到达时间、装载时间和已经发送的装货口号码得到装货口占用信息；
S502，根据当前的预计到达时间和装货口占用信息确定可用装货口号码序列，将可用装货口号码序列中排列第一的装货口号码发送至货车终端。
本发明实施例中，例如装货口号码共有号码1、号码2、号码3和号码4，之前接收到的预计到达时间有：10:00，对应的装载时间为30分钟、装货口号码为号码1；10:00，对应的装载时间为40分钟、装货口号码为号码2，则号码1在10:00-10:30被占用，号码2在10:00-10:40被占用，当前接收到的预计到达时间为10:20，则能够确定可用装货口号码序列为：号码3和号码4，自动将号码3发送至货车终端。
作为本发明一个优选的实施例，所述方法还包括生成超时惩罚信息，具体的，接收货车超时时间，根据货车超时时间生成超时惩罚信息，将所述超时惩罚信息发送至对应的货车终端。当货车司机没有准时达到装货口，相关工作人员输入货车超时时间，自动生成超时惩罚信息，以促使货车司机准时抵达。
如图6所示，本发明实施例还提供了一种智能物流管理系统，所述系统包括：
订单信息接收模块100，用于接收货物订单信息，所述货物订单信息包括商品型号和数量信息，得到备货时间和装载时间；
尺寸重量确定模块200，用于将货物订单信息输入至商品型号库中，输出包装尺寸信息和重量值；
货车型号确定模块300，用于将包装尺寸信息、重量值和数量信息输入至货车型号库中，输出货车型号和对应的数量；
备货时刻确定模块400，用于接收货车终端发送的预计到达时间，根据备货时间得到具体备货时刻；
以及装货口号码确定模块500，用于根据之前接收到的预计到达时间和装载时间得到装货口号码，向货车终端发送装货口号码。
如图7所示，作为本发明一个优选的实施例，所述订单信息接收模块100包括：
单个备货装载时长单元101，用于将商品型号输入至备货装载时间库中得到每个商品型号对应的商品的备货时长和装载时长；
总备货装载时长单元102，用于根据备货时长、装载时长和数量信息得到备货时间和装载时间。
如图8所示，作为本发明一个优选的实施例，所述货车型号确定模块300包括：
信息输入单元301，用于将包装尺寸信息、重量值和数量信息输入至货车型号库中，所述货车型号库中包含货车型号、载重、车厢体积和运输费用；
总重量体积计算单元302，用于根据包装尺寸信息、重量值和数量信息得到总重量值和总体积值；
可行货车型号组确定单元303，用于根据总重量值得到极限重量值，根据总重量值和极限重量值得到若干个可行货车型号组，可行货车型号组的总载重在总重量值和极限重量值之间，所述可行货车型号组包括货车型号和对应的数量；
以及货车型号数量确定单元304，用于计算每个可行货车型号组的总车厢体积，将总体积值乘以预留空间系数得到可行体积，将可行体积与每个可行货车型号组的总车厢体积进行比较得到可行体积货车型号组，计算每个可行体积货车型号组的运输总费用，输出货车型号和对应的数量。
如图9所示，作为本发明一个优选的实施例，所述可行货车型号组确定单元303包括：
极限重量值计算子单元3031，用于将总重量值乘以极限系数得到极限重量值；
最大数量值确定子单元3032，用于根据极限重量值确定最小载重的货车型号的最大数量值；
最小数量值确定子单元3033，用于根据总重量值确定最大载重的货车型号的最小数量值；
以及可行货车型号组子单元3034，用于根据最大数量值和最小数量值得到若干个货车型号组，当货车型号组的总载重在总重量值和极限重量值之间时，所述货车型号组为可行货车型号组。
以上仅对本发明的较佳实施例进行了详细叙述，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink）DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
本领域技术人员在考虑说明书及实施例处的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。

Claims (4)

1.一种智能物流管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
接收货物订单信息，所述货物订单信息包括商品型号和数量信息，得到备货时间和装载时间；
将货物订单信息输入至商品型号库中，输出包装尺寸信息和重量值；
将包装尺寸信息、重量值和数量信息输入至货车型号库中，输出货车型号和对应的数量；
接收货车终端发送的预计到达时间，根据备货时间得到具体备货时刻；
根据之前接收到的预计到达时间和装载时间得到装货口号码，向货车终端发送装货口号码；
其中，将包装尺寸信息、重量值和数量信息输入至货车型号库中，输出货车型号和对应的数量的步骤，具体包括：将包装尺寸信息、重量值和数量信息输入至货车型号库中，所述货车型号库中包含货车型号、载重、车厢体积和运输费用；根据包装尺寸信息、重量值和数量信息得到总重量值和总体积值；根据总重量值得到极限重量值，根据总重量值和极限重量值得到若干个可行货车型号组，可行货车型号组的总载重在总重量值和极限重量值之间，所述可行货车型号组包括货车型号和对应的数量；计算每个可行货车型号组的总车厢体积，将总体积值乘以预留空间系数得到可行体积，将可行体积与每个可行货车型号组的总车厢体积进行比较得到可行体积货车型号组，计算每个可行体积货车型号组的运输总费用，输出货车型号和对应的数量；
其中，根据总重量值得到极限重量值，根据总重量值和极限重量值得到若干个可行货车型号组的步骤，具体包括：将总重量值乘以极限系数得到极限重量值；根据极限重量值确定最小载重的货车型号的最大数量值；根据总重量值确定最大载重的货车型号的最小数量值；根据最大数量值和最小数量值得到若干个货车型号组，当货车型号组的总载重在总重量值和极限重量值之间时，所述货车型号组为可行货车型号组；
所述得到备货时间和装载时间的步骤，具体包括：
将商品型号输入至备货装载时间库中得到每个商品型号对应的商品的备货时长和装载时长；
根据备货时长、装载时长和数量信息得到备货时间和装载时间；
所述根据之前接收到的预计到达时间和装载时间得到装货口号码，向货车终端发送装货口号码的步骤，具体包括：
根据之前接收到的预计到达时间、装载时间和已经发送的装货口号码得到装货口占用信息；
根据当前的预计到达时间和装货口占用信息确定可用装货口号码序列，将可用装货口号码序列中排列第一的装货口号码发送至货车终端。
2.根据权利要求1所述一种智能物流管理方法，其特征在于，所述方法还包括生成超时惩罚信息，具体的，接收货车超时时间，根据货车超时时间生成超时惩罚信息，将所述超时惩罚信息发送至对应的货车终端。
3.一种智能物流管理系统，用于实现如权利要求1-2任一所述的智能物流管理方法，其特征在于，所述系统包括：
订单信息接收模块，用于接收货物订单信息，所述货物订单信息包括商品型号和数量信息，得到备货时间和装载时间；
尺寸重量确定模块，用于将货物订单信息输入至商品型号库中，输出包装尺寸信息和重量值；
货车型号确定模块，用于将包装尺寸信息、重量值和数量信息输入至货车型号库中，输出货车型号和对应的数量；
备货时刻确定模块，用于接收货车终端发送的预计到达时间，根据备货时间得到具体备货时刻；
以及装货口号码确定模块，用于根据之前接收到的预计到达时间和装载时间得到装货口号码，向货车终端发送装货口号码；
其中，所述货车型号确定模块包括：信息输入单元，用于将包装尺寸信息、重量值和数量信息输入至货车型号库中，所述货车型号库中包含货车型号、载重、车厢体积和运输费用；总重量体积计算单元，用于根据包装尺寸信息、重量值和数量信息得到总重量值和总体积值；可行货车型号组确定单元，用于根据总重量值得到极限重量值，根据总重量值和极限重量值得到若干个可行货车型号组，可行货车型号组的总载重在总重量值和极限重量值之间，所述可行货车型号组包括货车型号和对应的数量；以及货车型号数量确定单元，用于计算每个可行货车型号组的总车厢体积，将总体积值乘以预留空间系数得到可行体积，将可行体积与每个可行货车型号组的总车厢体积进行比较得到可行体积货车型号组，计算每个可行体积货车型号组的运输总费用，输出货车型号和对应的数量；
其中，所述可行货车型号组确定单元包括：极限重量值计算子单元，用于将总重量值乘以极限系数得到极限重量值；最大数量值确定子单元，用于根据极限重量值确定最小载重的货车型号的最大数量值；最小数量值确定子单元，用于根据总重量值确定最大载重的货车型号的最小数量值；以及可行货车型号组子单元，用于根据最大数量值和最小数量值得到若干个货车型号组，当货车型号组的总载重在总重量值和极限重量值之间时，所述货车型号组为可行货车型号组。
4.根据权利要求3所述一种智能物流管理系统，其特征在于，所述订单信息接收模块包括：
单个备货装载时长单元，用于将商品型号输入至备货装载时间库中得到每个商品型号对应的商品的备货时长和装载时长；
总备货装载时长单元，用于根据备货时长、装载时长和数量信息得到备货时间和装载时间。
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CN109711780A (zh) * 2018-12-26 2019-05-03 秒针信息技术有限公司 运输消息通知方法和装置
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