CN115298517A - 改进的物流管理系统 - Google Patents
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Abstract
本文公开了用于选择特定合格运输工具来运输第一作业的第一货物的系统、方法和计算机程序产品实施例。实施例通过接收将货物从取货地点运输到交付地点的请求来操作。此后,用于将货物从取货地点运输到第一中间地点或交付地点(选项一),或从第一中间地点运输到第二中间地点或交付地点(选项二)的合格运输工具被识别。随后,对于每个合格运输工具,推导运输第一货物的估计完成时间(ECT)。基于每个合格运输工具的ECT,将运输货物的请求发送到合格运输工具之一。
Description
背景技术
当前的物流公司将货物运输订单手动插入到他们的系统中。在这样做时,当前的物流公司必须手动确定货物从其当前地点到达目的地地点的适当路线,这有时包括在到达目的地地点之前的停靠点。由此,当前的物流公司必须为运输的每一段手动确定合适的运输工具(例如,驾驶员、火车和航班)。因此,当前的物流公司无法在接收到订单后自动确定货物的合适路线和运输工具。沿着这些思路,当前的物流公司无法系统地考虑用户的偏好。由此,当前的物流公司无法自动确定一个用户的优选路线可能不是另一个用户的优选路线。
附图说明
附图并入本文并构成本说明书的一部分。
图1是根据一些实施例的示例物流管理系统的框图。
图2-4是根据一些实施例的用户请求应用的示例用户界面。
图5是根据一些实施例的由路线生成器模块生成的示例运输图。
图6是根据一些实施例的示例运输模块的框图。
图7是根据一些实施例的由与运输模块通信的路线生成器模块构建的示例仅驾驶路线。
图8是根据一些实施例的具有由与运输模块通信的路线生成器模块构建的连接的示例路线。
图9是根据一些实施例的由运输工具应用识别出的示例运输工具。
图10是根据一些实施例的在等待订单分配时运输工具应用的示例用户界面。
图11和12是根据一些实施例的在接收到订单分配时运输工具应用的示例用户界面。
图13是根据一些实施例的用于运输工具行驶到取货或中间地点的运输工具应用的示例用户界面。
图14-17是根据一些实施例的用于在取货或中间地点处的运输工具的运输工具应用的示例用户界面。
图18是根据一些实施例的用于运输工具行驶到目的地地点的运输工具应用的示例用户界面。
图19和20是根据一些实施例的用于在目的地地点处的运输工具的运输工具应用的示例用户界面。
图21是根据一些实施例的在完成订单货物运输时用于运输工具的运输工具应用的示例用户界面。
图22是根据一些实施例的运输管理器应用的示例用户界面,图示了来自不同用户的多个订单。
图23是根据一些实施例的运输管理器应用的示例用户界面,图示了特定顺序。
图24是根据一些实施例的运输管理器应用的示例用户界面,图示了为特定订单的运输分派运输工具。
图25是根据一些实施例的运输管理器应用的示例用户界面,图示了特定顺序的摘要。
图26是图示根据一些实施例的用于管理货物运输的示例处理的流程图。
图27是图示根据一些实施例的用于将货物从一个地点运输到另一个地点的示例处理的流程图。
图28是图示根据一些实施例的用于识别货物的适当运输工具的示例处理的流程图。
图29是图示根据一些实施例的用于最小化货物在请求时间之后交付的风险的示例处理的流程图。
图30是用于实现各种实施例的示例计算机系统。
在附图中,相同的附图标记通常指示相同或相似的元件。此外,一般而言,参考编号的最左边的(一个或多个)数字识别第一次出现该参考编号的附图。
具体实施方式
本文提供了系统、装置、设备、方法和/或计算机程序产品实施例,和/或其组合和子组合,用于提供用于管理从接收到订单到将货物运输到目的地地点的货物运输的端到端套件。
当前的物流系统在接收到货物运输请求后,在没有用户帮助的情况下自动确定从取货地点到目的地地点的适当路线方面存在许多缺点。首先,当前的物流系统通常需要用户干预来确定适当的路线并协调适当路线的停靠点(例如,取货地点、中间地点和目的地地点)之间的货物运输。具体而言,在接收到请求时,授权用户通常手动确定从取货地点到目的地地点的适当路线。在这样做时,授权用户将与运输工具和/或运输方法通信以安排货物运输。由此,例如,授权用户将与运输工具(例如,驾驶员)通信以从取货地点提取货物并将货物交付到第一中间地点(例如,飞机场)。授权用户然后将与运输公司通信,以便将货物从第一中间地点运输到第二中间地点(例如,飞机场)。授权用户然后将与运输工具(例如,驾驶员)通信,以从第二中间地点提取货物并将货物交付到目的地地点。
其次,当前的物流系统没有考虑请求货物运输的用户的偏好。例如,当前的物流系统没有考虑一些用户不喜欢特定的运输方法(例如,飞机或火车)或特定的载体(例如,联合航空公司或BNSF铁路),仅举几个示例。因此,当确定合适的路线时,当前的物流系统不能基于用户偏好准确地确定不同可能路线(和路段)的修改成本。
第三,当前的物流系统没有考虑从取货地点到目的地地点的各种可能路线所固有的许多变量。例如,当前的物流系统没有考虑特定运输工具(例如,驾驶员)到达取货地点并将货物交付到中间地点和目的地地点的运输时间。此外,当前的物流系统没有考虑特定运输工具在取货地点接收货物并将货物交付到中间地点和目的地地点的投递(tender)时间。因此,在确定合适的路线时,当前的物流系统没有考虑不同的取货地点、中间地点和目的地地点具有不同的运输和投递时间。此外,当前的物流系统没有考虑运输和投递时间可能取决于运输工具。例如,一些运输工具比其它运输工具更慢或更快。
第四,在确定运输工具从取货地点或中间地点提取货物并将货物交付到中间地点或目的地地点时,当前的物流系统没有考虑所有可能的能够运输货物的运输工具。例如,一些物流系统仅基于实际成本确定运输工具。其它物流系统没有正确地比较运输工具—诸如先前被分配运输货物的运输工具和未被分配的运输工具—作为运输货物的可能运输工具。
为了克服上述缺点,本公开提供了一种中央服务器,包括用户请求应用、路线生成器模块、运输工具应用和/或运输管理器应用。用户请求应用接收来自货物接收者(例如,消费者或医院)或运输公司(例如,联合包裹服务公司或联邦快递公司)的货物运输请求。请求包括取货地点、目的地地点、服务类型(例如,推荐、最快路线、经济路线和仅驾驶)和商品类型(例如,飞机零件、计算机装备、文件、电子装备、医疗设备/零件、其它等)。
在一些实施例中,在提交订单时,为了确定从取货地点到目的地地点的优选路线,路线生成器模块从地理数据模块接收预先生成的图。预先生成的图具有地理数据,包括所有可能的取货地点、可能的中间地点和/或可能的交付地点。路线生成器模块然后可以转换该图并识别请求中指定的取货和交付地点以及所有可能的中间地点。路线生成器模块然后可以识别从取货地点到交付地点的所有可能路线,其可以包括一个或多个中间路线。
由此,运输图可以包括许多可能的运输路段,这些运输路段构成了从取货地点到目的地地点的可能路线,并且可能包括可能的中间地点。例如,可能的运输路段可以是从取货地点、各种可能的中间地点、从众多可能的中间地点到其它可能的中间地点、以及从这些可能的中间地点到目的地地点。可能的运输路段可能涉及相同或不同的运输类型(例如,汽车、火车、航班)。例如,一种可能的路线可以是从取货地点(例如,制造中心)到中间地点(例如,货运站)的车程,然后从中间地点到目的地地点(例如,商店)。另一种可能的路线可以包括从取货地点(例如,医院)到第一中间地点(例如,飞机场)的车程、从第一中间地点到第二中间地点(例如,飞机场)的飞行,以及从第二中间地点到目的地地点(例如,医院)的车程。
然后,路线生成器模块可以为取货地点、中间运输地点和交付地点中的每一个识别一个或更多运输边。运输边可以指与取货地点、中间运输地点、交付地点和/或地点之间的路段相关的时间或成本。运输边可以与地点之间的行程时间、特定地点的货运时间和特定地点的投递时间相关,如下面将更详细描述的。
随后,路线生成器模块例如使用诸如A-star(A*)之类的搜索算法,基于具有最低实际成本(由运输工具提供)的可能运输路段来确定优选路线。由此,可以不管实际成本或修改成本来确定优选路线,如下所述(例如,可能的最快路线)。相反,优选路线可以取决于运输成本、用户偏好和路线批准的可能性。在一些实施例中,用户偏好可以是航空公司、航班、和一天中的时间。在一些实施例中,用户偏好包括用户的时间值,其可以基于路线批准的可能性。由此,优选路线可以取决于独立于用户偏好的路线批准的可能性。
此外,在一些实施例中,在提交订单后,运输工具应用然后确定将货物从取货地点运输到中间地点、从中间地点到另一个中间地点和/或从中间地点到目的地地点的优选运输工具。在确定优选运输工具时,运输工具应用识别距取货地点预定距离内的运输工具。在一些实施例中,可以调度运输工具为另一个实施例运输货物。运输工具应用然后基于货物商品类型确定识别出的运输工具是否有资格。例如,一些货物可能要求运输工具拥有经认证的许可证或适当的运输载体(例如,冷藏、重量)。运输工具应用还确定识别出的运输工具是否是可征求的(solicitable)。例如,运输工具应用确认运输工具能够在路线生成器模块或用户的指定时间之前将货物运输到中间或交付目的地。
运输工具应用随后确定运输工具将货物运输到目的地地点的估计完成时间。在这样做时,运输工具应用可以利用运输工具模型来确定每个有资格的运输工具完成所有作业的估计完成时间(ECT)。基于估计的完成时间,运输工具应用选择优选运输工具。在一些实施例中,优选运输工具被调度在交付征求的订单之前为另一个订单提取和交付货物。
然后,运输工具应用向优选运输工具发送货物运输请求,并等待指派的时间接受。如果运输工具应用在指派的时间内没有收到接受,那么运输工具应用重新启动识别优选运输工具的处理。在一些实施例中,运输工具应用可以考虑在指派的时间内没有接受同一作业的运输工具,例如通过拒绝或不响应请求。
此外,在一些实施例中,在提交请求后,运输管理器应用可以创建订单记录并将订单放置在订单队列中。在这样做时,运输管理器应用可以识别货物的类型并将它们指定给经过训练以处置它们的运输的特定操作团队。运输管理器应用可以允许特定操作团队的成员指定调度的动作、创建或编辑优选路线(下面讨论)、为不同的路段选择运输工具、为运输工具指定任务以及为完成任务指定奖励。
运输管理器应用还可以与路线生成器模块通信以接收优选路线和与取货地点、中间地点(如果适用)和目的地地点相关联的所需取货时间。因此,运输管理器应用可以基于各种动作的调度时间和/或路线的优选出发时间对订单进行分类。由此,可以首先提供具有即将到来的调度动作时间或即将到来的优选路线时间的订单,而具有较晚调度动作时间或较晚调度优选路线时间的订单可以最后提供。在这样做时,运输管理器应用可以基于调度动作和/或优选路线时间以指定的颜色(例如,红色、黄色和绿色)呈现订单。
因此,为了克服当前物流系统的缺点,本公开的物流系统至少出于以下原因改进了计算设备的处理。首先,在接收到订单后,计算设备将取货和目的地节点的地点(例如,取货和目的地地点)存储在存储器中。然后计算设备尝试识别货物的附加路线。为此,计算设备可以与外部提供者(例如,运输提供者)通信,以识别中间节点(例如,中间地点),以便在运输到目的地地点期间改变运输载体,并且然后将这些中间节点存储在存储器中。计算设备还能够识别相同节点(例如,取货到中间点、中间点到中间点以及中间点到目的地)之间的不同运输方法。由此,计算设备能够存储从一个特定节点行进到另一个特定节点的每种可能方式。这些可以被认为是路段并且被存储在存储器中。
在存储器中存储不同路段之后,计算设备确定每个路段的实际成本、每个路段的运送时间和/或每个可能的路段组合的路线批准的可能性。为此,计算设备可以从外部运输资源中提取数据(例如,行程时间、行程成本)。然后,计算设备可以基于相关联路段的运送时间和实际成本以及用户的成本或时间值来确定每个路段的用户值。例如,用户可能将1分钟视为$3。替代地,用户可能将10分钟视为$1。然后计算设备可以将与该路段相关联的用户值存储在存储器中。
此后,计算设备利用寻路算法(例如,A*)遍历存储在存储器中的路段的每种可能组合。在这样做时,计算设备能够基于路段相关联的成本识别用户的最佳路径。这可以在没有用户输入的情况下并且基于用户的过去订单自动执行。
图1是根据一些实施例的示例物流管理系统(LMS)100的框图。LMS 100可以包括中央服务器102、运输工具提供者104、地理提供者106和/或用户设备108A-C。如下面将更详细讨论的,中央服务器102可以接收和处理来自用户设备108A-C的用户的运输货物的请求。由此,在一些实施例中,发送请求的用户可以来自拥有货物的那些用户(例如,货物的所有者)。在一些实施例中,用户可以是承运方交付服务公司(例如,联合包裹服务公司或联邦快递公司)。用户设备108A-C可以是个人数字助理(PDA)、台式工作站、膝上型电脑或笔记本计算机、上网本、平板电脑、智能电话或任何其它类型的电子设备,仅举几个非限制性示例。
中央服务器102可以与运输提供者104和/或地理提供者106通信。运输提供者104可以提供各种运输方式(例如,航空公司、火车、货运卡车)的运输数据。在一些实施例中,中央服务器102与为特定类型的运输和/或公司提供运输信息的多个运输提供者104通信。例如,运输提供者可以是American Airlines、Amtrak和J.B.Hunt Transport Services。由此,中央服务器102可以与相同或不同类型的多个不同运输提供者104(例如,火车承运方、航空公司承运方和车辆承运方)通信。
此外,地理提供者106可以提供处理请求所需的地理数据。如下面将更详细讨论的,请求包括取货地点和目的地地点,并且在处理请求时,中央服务器102可以识别与取货地点和目的地地点之间的停靠点相关的中间地点。因此,地理提供者106可以提供与取货地点、中间地点和目的地地点相关的地理数据。由此,在运输工具是车辆的情况下,地理数据可以包括在不同时间和日期到取货地点、中间地点和目的地地点的交通和导航数据。沿着这些思路,地理数据还可以是关于取货地点、中间地点和目的地地点(例如,泊车、精确取货地点(例如,部门)、步行方向和地图)的信息。地理提供者106可以持续地实时提供地理数据。
在接收和处理请求时,中央服务器102包括用户简档模块110、地理数据模块112、用户请求应用114、路线生成器模块116、运输工具模块118、运输工具应用120和/或运输管理器应用122。
用户简档模块110存储用户简档。如上所述,用户可以是为其用户(例如,客户)请求运输货物的运输公司或请求运输其货物的那些运输公司。由此,用户简档可以用于为其用户请求运输的运输公司或希望运输他们自己的货物的那些运输公司。用户简档可以包括个人信息(例如,姓名、家庭住址、电话号码和电子邮件地址)、先前装运信息(例如,先前运输货物的类型、先前运输货物的尺寸、先前出发地点和先前目的地地点)、用户偏好(例如,特定运输类型或载体)。此外,在一些实施例中,如将在下面更详细讨论的,用户简档可以包括用户时间值(其用于为用户导出推荐路线)。
地理数据模块112可以存储从地理提供者106和/或从授权用户接收的地理数据。地理数据可以与货物运输相关。如上所述,运输工具可以从取货地点或中间地点取货,并在中间地点、另一个中间地点或目的地地点放货。在一些实施例中,地理数据可以与可能的取货地点、可能的中间地点和可能的目的地地点相关。可能的取货和目的地地点可以是与寻求货物运输的用户相关的任何物理地点,诸如个人住所(例如,房子)或营业场所(例如,包裹交付公司、医院、汽车制造商)。可能的中间地点可以与一种或多种运输模式相关。在一些实施例中,运输模式可以是铁路(例如,火车)、航空(例如,航空公司)、公路(例如,汽车、卡车)。在一些实施例中,可能的中间地点可以是与运输模式相关的物理地点。例如,在运输模式是航空的情况下,可能的中间地点可以是私人飞机场或公共飞机场。同样,在运输模式是公路的情况下,可能的中间地点是卡车停靠点。
此外,在一些实施例中,地理数据模块还可以包括与可能的取货地点、可能的中间地点和可能的目的地地点相关的运送信息。在一些实施例中,运送信息还可以包括例如航空公司和/或货运的预调度出发日期和时间、预调度到达日期和时间、和/或预调度运输时间。在一些实施例中,地理数据还可以包括出发例如到飞机场或火车站接收货物前的截止时间。
沿着这些思路,运输数据还可以与从可能的取货地点到可能的中间地点或可能的目的地地点以及从可能的中间地点到其它可能的中间地点和可能的目的地地点的每条可能路线相关。在一些实施例中,运送信息可以包括驾驶数据(例如,导航数据、交通数据、道路封闭数据等)。沿着这些思路,地理数据模块112可以从地理提供者106接收与运送信息相关的更新(例如,新的出发日期和更新、新的到达日期和时间、新的运输时间、新的路线等)。
地理数据模块112还可以为路线生成模块116生成图以用于生成从取货地点到目的地地点的优选路线。地理数据模块112可以基于从地理提供者106接收的和/或由授权用户提供的地理数据来生成图(预先生成的图)。在一些实施例中,预先生成的图包括所有可能的取货地点、可能的中间地点和/或可能的目的地地点的节点。在一些实施例中,图还包括用于从可能的取货地点到可能的中间地点、从可能的取货地点到可能的目的地地点、从可能的中间地点到其它可能的中间地点和/或从可能的中间地点到可能的目的地地点行驶的所有可能路线。
用户请求应用114从用户设备108A-C接收运输货物的请求。用户请求应用114然后可以处理将货物从开始取货地点运输到目的地地点的请求。如上所述,中间公司可以代表他们的消费者利用用户请求应用114。此外,消费者可以直接利用用户请求应用114来运输货物。
图2-4图示了(图1的)用户请求应用114的示例界面200、300和400。现在参考图2,用户界面200包括取货时间202、取货地址204、取货联系点(POC)206、取货特殊指令208、目的地地址210、目的地POC 212、目的地特殊指令214、货物信息216、服务类型218、商品类型220和/或提交订单按钮222。
在一些实施例中,如图所示,取货时间202可以包括多个选项,诸如“立即派驾驶员”、“将来取货”和“将呼叫”。“立即派驾驶员”选项可以在提交请求后立即发送运输工具(例如,驾驶员)。“将来取货”选项可以允许用户提供指定的时间和/或日期。“将呼叫”选项可以允许用户提供在目的地地点由用户提取货物的请求。
取货地址和目的地地址204和210分别提供用于取货和交付货物的地点。取货和目的地POC 206和212分别在去往和/或来自取货地点和目的地地点的运送之前、期间或之后为个人提供联系。取货和目的地特殊指示208和214关于特定货物的状态(例如,易碎或易腐烂)、独特情况(例如,截止日期、重要性)或特殊情况(例如,货物处置(例如,直立))为运输特定货物提供指示。货物信息216与货物运输所需的任何信息相关。例如,如图所示,货物信息216可以与具有特定维度、重量和/或用户参考编号的多件特定货物相关。服务类型218提供货物运输的预定选项。例如,如图所示,选项可以是最快路线、仅驾驶路线、经济路线和推荐路线,如下面将更详细描述的。
现在参考图3,在经由(图2的)用户界面200的提交按钮222提交货物运输请求时,可以呈现用户界面300。用户界面300包括地图302、用户请求概要304、更改服务类型306、路线概要308和/或确认按钮310。地图302呈现路线。用户请求概要304包括在用户界面200上提供的一些或全部用户信息。更改服务类型306允许更改(图2的)服务类型218。路线概要308包括取货日期/时间和/或交付日期/时间。取货和/或交付日期和/或时间可以是日期和/或时间范围。路线概要308还包括更改交付日期或时间选项312。
现在参考图4,在经由(图3的)用户界面300的确认按钮310确认用户请求之后,可以呈现用户界面400。用户界面400包括实况地图402、取货和目的地窗口404、状态更新器406、跟踪标识号408、可共享链接410和/或详细摘要412。实况地图402提供货物相对于地理地图的当前(实况)运输地点。取货和目的地窗口404提供用于取货和交付货物的相关日期、时间和地址。状态更新器406提供货物运输状态的更新。由此,状态更新器406可以提供当前和/或过去事件的列表,其可以是到达指定地理地点、指定时间、预定义事件(例如,在中间地点扫描包裹)的结果。跟踪标识号408是在提交订单后自动生成的数字和字母的随机组合。跟踪标识号408对于用户请求可以是唯一的。可共享链接410允许用户复制或共享对用户界面400的访问。例如,在用户是运输公司的情况下,可共享链接410可以被提供给其货物被运输的用户。细节概要412包括经由(图3的)用户界面300提供的一些或全部信息。
参考图1,中央服务器102还包括路线生成器模块116,以生成从取货地点到目的地地点的优选路线。在一些实施例中,在用户请求应用114接收到用户请求后,用户请求应用114将该请求发送到路线生成器模块116,如上所述,路线生成器模块116从地理数据模块112请求预先生成的图。路线生成器模块116然后转换预先生成的图以识别用户请求的取货和目的地地点。在一些实施例中,路线生成器模块116还基于地理数据识别与取货地点和目的地地点对应的可能中间地点。
如上所述,可能的中间地点与产品更换载体和/或运输模式以到达目的地地点的地点相关。在一些实施例中,与在请求中提供的取货地点和目的地地点对应的可能中间地点少于预先生成的图中提供的所有可能中间地点。在一些实施例中,路线生成器模块116还可以识别取货地点、每个可能的中间地点和目的地地点的运送信息,如上所述。
此外,路线生成器模块116还识别从取货地点到每个可能的中间地点、从取货地点到目的地地点、从每个可能的中间地点到另一个可能的中间地点和/或从每个可能的中间地点到目的地地点的可能路线。在一些实施例中,路线生成器模块116可以识别从一个地点到另一个地点的多个可能路线。例如,路线生成器模块116可以识别从取货地点到可能的中间地点的多个路线。
路线生成器模块116可以基于取货地点、目的地地点、可能的中间地点和/或可能的路线从预先生成的图生成子图。在一些实施例中,路线生成器模块116可以在生成子图之后生成可能的路线。在一些实施例中,路线生成器模块116可以生成具有可能路线的子图。
图5是用于货物从取货地点502到目的地地点504的运输的示例运输图500。在一些实施例中,运输图500是从(图1的)地理数据模块112接收到的预先生成的图。在一些实施例中,运输图500是预先生成的图的子图。
此外,如上所述,在一些实施例中,运输图500可以包括可能的中间地点506A-C的任何组合。例如,在一些实施例中,运输图500可以包括单个可能的中间地点506A。此外,在一些实施例中,运输图500可以包括多个可能的中间地点506B和506C。
因此,在一些实施例中,运输图500可以包括与从起始地点502到目的地地点504、从起始地点到每个可能的中间地点506A-C、从每个中间地点506A-C到另一个可能的中间地点506A-C和从每个中间地点506A-C到目的地地点504的可能路线相关的可能的运输路段508A-G。在一些实施例中,运输图500可以包括从取货地点502到可能的中间地点506B或目的地地点504的单个可能的运输路段508A和508B。此外,在一些实施例中,运输图500还可以包括从一个可能的中间地点506B到另一个可能的中间地点506D的单个可能的运输路段508C。沿着这些思路,在一些实施例中,运输图500还可以包括从取货地点502到可能的中间地点506A的多个可能的运输路段508D和508E。此外,虽然未示出,但在一些实施例中,运输图500还可以包括从取货地点502到目的地地点504、从一个可能的中间地点506B到另一个可能的中间地点506C、以及从可能的中间地点506C到目的地地点504的多个可能的运输路段。
如上所述,取货地点502、可能的中间地点506A-C和目的地地点504可以与相同或不同的运输模式的地点(例如,飞机场、火车站、卡车站等)相关。因此,可能的运输路段508A-G可以与相同或不同的运输模式(例如,车辆、飞机、火车、水路等)相关。例如,可能的运输路段508D和508E—从取货地点502到可能的中间地点506A—可以与相同的运输模式(例如,飞机)相关。替代地,特定可能的运输路段508D—从取货地点502到可能的中间地点506A—可以与一种运输模式(例如,车辆)相关,并且从取货地点502到可能的中间地点506B的另一个可能的运输路段508E可以与另一个运输模式(例如,飞机)相关。这同样适用于从取货地点502到目的地地点504以及从一个可能的中间地点506B到另一个可能的中间地点506C。由此,从取货地点502到目的地地点504的完整路线,有或没有中间地点506A-C,可以利用相同或不同的运输模式。
如上所述,在从预先生成的图生成子图之后,(图1的)路线生成器模块116还接收与来自(图1的)运输工具模块118的可能运输路段508A-G、取货地点502、目的地地点504以及每个可能的中间地点506A-C相关的运输数据。在一些实施例中,路线生成器模块116可以与运输工具模块118通信以确定取货地点502、目的地地点504和每个可能的中间地点506A-C中的每一个的一个或多个变换边。路线生成模块116可以将变换边与取货地点502、目的地地点504和/或每个可能的中间地点506A-C相关联。
图6图示了示例运输工具模块600,其包括位置子模块602、运输子模块604和货运子模块606。如下面将更详细描述的,地点子模块602可以提供与在(图5的)取货地点502、目的地地点504和每个可能的中间地点506A-C中的每一个处的实际投递时间对应的投递边。运输子模块604可以为从取货地点502、目的地地点504和每个可能的中间地点506A-C中的每一个的每个可能路线提供与实际运输时间或实际运输成本对应的运输边。货运子模块606可以提供货运边,提供货物在取货地点502、目的地地点504和每个可能的中间地点506A-C中的每一个处的装载或卸载时间。地点子模块602确定特定或平均运输工具在取货地点、每个可能的中间地点和目的地地点处执行投递货物动作的时间量(“实际投递时间”)。在取货地点投递货物动作与运输工具到达取货地点、接收货物并返回其运输模式相关。同样,在中间地点和目的地地点的投递货物动作与到达中间地点或目的地地点并投递货物相关。
例如,在一些实施例中,为了确定在取货地点的实际投递时间,地点子模块602可以确定特定运输工具将其车辆停放在取货地点(例如,医院)、步行到取货地点的特定场所(例如,实验室)、接收货物(例如,扫描和签收货物包裹)并且返回其车辆的总时间量。同样,为了确定中间地点的实际投递时间,地点子模块602可以确定特定运输工具将其车辆停放在中间地点(例如,飞机场)、步行到中间地点的投递地点(例如,货运窗口)和投递货物(例如,排队等候并填写适当的文书工作)的总时间量。类似地,为了确定在目的地地点的实际投递时间,地点子模块602可以确定特定运输工具将其车辆停放在中间地点(例如,飞机场)、步行到投递地点(例如,不同的医院)、步行到取货地点的特定场所(例如,手术中心),并提供货物(例如,接收签名)的总时间量。
沿着这些思路,在一些实施例中,地点子模块602包括地点时间模型608,以预测在取货地点、每个可能的中间地点和目的地地点处的实际投递时间。在一些实施例中,地点时间模型608可以是机器学习模型,其针对已知的取货、中间和目的地地点以及已知的运输工具的历史投递时间进行训练。在一些实施例中,地点时间模型608可以基于例如大小、等待时间和处理要求考虑不同的取货、中间和目的地地点具有不同的处理时间。沿着这些思路,地点时间模型608可以考虑不同的运输工具在取货、中间和目的地地点花费不同的投递时间。例如,一些运输工具可能快速步行往返某个地点,而其它运输工具这样做可能很慢。
此外,在一些实施例中,为了确定实际投递时间,地点时间模型608考虑分别用于接收、投递和/或交付货物的取货地点、中间地点和/或目的地地点的当前等待时间。因此,地点时间模型608可以将任何先前确定的运输时间增加用于投递货物的等待时间。此外,在一些实施例中,地点时间模型608可以预测新的取货/中间/目的地地点(例如,运输工具先前没有取货或交付货物的地点)的时间量。在这样做时,地点时间模型608可以考虑新的取货/中间/目的地地点的公开已知数据和已知取货/目的地地点的运输工具的历史时间。关于新的取货/目的地地点的公开已知数据可以包括个体的平均数量(例如,在一天中的不同时间)和地点的大小。
运输子模块604确定特定或平均运输工具将货物从一个地点运输到另一个地点的实际运输时间或实际成本(“实际运输时间”或“实际运输成本”)。实际运输时间和/或实际运输成本可以取决于运输模式(例如,火车、汽车和飞机)、当前运输数据(例如,可用路线和当前交通)和运输工具的历史运输数据(例如,平均每小时英里数和平均行驶时间量)。在一些实施例中,实际运输时间和/或实际运输成本可以从(图1的)运输工具提供者104接收。在一些实施例中,运输子模块604可以包括用于预测实际运输时间或实际运输成本的运输时间或成本模型608。运输时间或成本模型608可以是机器学习模型,其针对利用特定运输模式的特定或普通运输工具,在先前利用的运输数据(例如,使用的路线、特定路线的交通、平均速度和平均行驶时间量)上进行训练。
货运子模块606确定在取货地点、每个可能的中间地点和目的地地点装载或卸载货物的时间量(“实际货运时间”)。在一些实施例中,货运子模块606包括货运装载子模块612和货运卸载子模块614。货运装载子模块612确定在从中间地点接收货物后关于运输方法的放置和装载货物的时间量(“实际货运装载时间”)。例如,在将特定包裹投递给飞机场后,货运装载子模块612确定飞机场将包裹放置在航班上的时间量。在一些实施例中,货运装载时间可以是运输方法接收包裹的截止时间(例如,起飞前1小时)。在一些实施例中,货运装载时间可以基于截止时间、出发时间和货运装载时间。此外,货运装载时间还可以基于运输方法提供的货运开放和关闭时间(例如,6:00AM-12:00AM)。
为了确定实际货运装载时间,货运装载子模块612从运输工具提供者104(例如,美国航空公司、联合航空公司等)或运输代理(例如,飞机场、火车站等)接收截止时间、出发时间和/或货运开放和关闭时间。因此,货运装载子模块612可以基于运输工具提供者104和运输代理的反馈来更新货运装载时间。例如,如果航班延误一小时,那么货运装载子模块612会将截止时间和起飞时间向后移动一小时。
货运卸载子模块614确定从运输方法卸载货物的时间量(“实际货运卸载时间”)。与货运装载子模块612一样,货运卸载子模块614从运输工具提供者104(例如,美国航空公司、联合航空公司等)接收货运到达时间、货运卸载开放时间、货运卸载关闭时间和/或运输代理(例如,飞机场、火车站等)。因此,货运卸载子模块614可以基于运输工具提供者104和运输代理的反馈来更新实际货运卸载时间。
参考图1,在一些实施例中,在将运输工具模块118的运输数据与(图5的)运输图500的取货地点502、目的地地点504、可能的中间地点506A-C和可能的运输路段508A-G的一个或多个边(例如,投递边、运输边和/或货运边)相关联之后,路线生成器模块118可以从用户简档模块请求用户偏好和/或用户时间值,这对于寻求货物运输的用户可以能是唯一的。路线生成器模块118然后可以基于(图2的)用户选择的服务类型218来确定最佳路线。如上所述,用户选择的服务类型218可以是最快路线、仅驾驶路线、经济路线和/或推荐路线中的一种。
在一些实施例中,在用户选择的服务类型218是最快路线的情况下,路线生成器模块116可以基于最少的时间量和/或基于用户偏好生成从(图5的)取货地点502到目的地地点504的优选路线。路线生成器模块116可以选择优选路线而不管运输货物的实际成本。例如,路线生成器模块116可以选择将货物从取货地点502路线运输到目的地地点504的路段508A,但是其它路段可能具有较低成本。沿着这些思路,如果用户偏爱某种运输模式或载体,那么路线生成器模块116可以选择与优选运输模式或载体对应的路段,但是其它路段允许货物更快地到达目的地地点504。
在用户选择的服务类型218是仅驾驶和经济路线的一些实施例中,从取货地点502到目的地地点504的优选路线基于实际成本和用户偏好。在一些实施例中,对于推荐路线,路线生成器模块118基于实际成本、用户偏好和路线批准的可能性生成从(图5的)取货地点502到目的地地点504的优选路线。沿着这些思路,如上面关于图6所示,运输和地点数据可以是时间(例如,分钟)和实际成本(例如,美元)的形式。因此,如上所述,在一些实施例中,对于仅驾驶、经济和推荐路线,路线生成器模块116可以确定与取货地点、可能的中间地点、目的地地点和/或可能的运输路段相关的真实用户成本。在一些实施例中,对于仅驾驶路线和经济路线,路线生成器模块116可以确定每时间间隔的成本(例如,每分钟2美元)或每货币单位的时间(例如,每美元2分钟)。在一些实施例中,路线生成器模块116基于先前的用户订单确定每时间间隔的成本或每货币单位的时间。在一些实施例中,每时间间隔的成本可以是(Avg$PerMin(OnOperationsOrCustomerApprovedOrders)*ApprovalWeight)+(Avg$PerMin(OnOperationsOrCustomerDisapprovedOrders)*DisapprovalWeight)。在一些实施例中,当用户是新用户时,路线生成器模块116可以为用户分配每时间间隔的预定成本(例如,每分钟2美元)或每货币单位的预定时间(例如,每美元2分钟)。
由此,对于经济和仅驾车路线,其中存在与(图5的)可能的中间地点506A-C和可能的运输路段508A-G相关联的实际成本(例如,美元),客户成本=实际成本x(“每时间间隔的成本”或“每货币单位的时间”)。例如,路线生成器模块116可以考虑第一和第二可能路线。第一可能路线包括从取货地点502到目的地地点504的航班(“可能的运输路段508A”)。第二可能路线包括从取货地点502到中间地点506B的驾驶(“可能的运输路段508B”)、从中间地点506B到中间地点506C的航班(“可能的运输路段508C”)以及从中间地点506C到目的地地点504的驾驶(“可能的运输目的地508G”)。可能的路段508A-C和G可以分别具有150美元、10美元、100美元和100美元的实际成本。此外,中间地点506B和506C处的等待时间可以各自为40分钟。因此,假设每美元分钟数是2,路线生成器模块116可以确定第一可能路线的总客户成本是300分钟($150x2‘每美元分钟数’)并且第二可能路线的总客户成本是320分钟(($10x2‘每美元分钟数’)+(40分钟)+($100x2‘每美元分钟数’)+(40分钟)+($10x2‘每美元分钟数’))。因此,虽然第一可能路线的用户成本高于第二可能路线(即,$150与$140),但路线生成器模块116将选择第一可能路线。例如,在一些实施例中,对于具有相关联的时间但没有实际成本的(图5的)可能的中间地点506A-C和可能的运输路段508A-G,用户成本可以等于重量时间x(1/‘处置者批准’%)。对于具有相关联时间和实际成本的(图5的)可能中间地点506A-C和可能运输路段508A-G,用户成本可以等于((重量时间+(用户成本x('每时间间隔成本'或'每货币单位时间')))+x(1/‘处置者批准’%))。
此外,对于推荐路线,路线生成器模块116还可以考虑(图5的)可能的运输路段508A-D被处置者批准的可能性(“处置者批准”)。如将更详细描述的,每个路线都需要处置者批准。因此,在确定路线后,处置者然后可以审查路线并批准或拒绝它的全部或它的路段。因此,如果路线被批准或拒绝,那么路线中的所有路段都被标记为“好”或“坏”。但是,如果更改,那么未更改的路段被标记为“好”并且更改的路段被标记为“坏”。例如,如果用户先前已经提交了用户请求,并且历史上已经为用户批准了特定路段,那么路径搜索算法(例如,A*)将可能偏好该特定路段。但是,如果特定用户先前没有提交用户请求,那么特定用户批准特定路段的可能性可以基于其它用户。例如,如果特定用户正在请求运输与特定路段被批准的其它运输工具类似的货物,那么该特定路段获得批准的可能性可能高。但是,如果特定用户正在请求运输与特定路段未被批准的其它运输工具不同的货物,那么特定路段获得批准的可能性可能低。通过以这种方式操作,路线生成器模块116可以准确地考虑具有不同时间和成本的不同可能的段和路线作为用户的偏好。
在推导路径的每个路段的运送成本之后,无论(图2的)用户选择的服务类型218如何,路线生成器模块116都可以利用寻路算法在多个可能路线当中找到具有最低成本(例如,运送成本)的优选路线—具有一个或多个路段。在一些实施例中,寻路算法可以是A*,但是可以利用其它寻路算法。
此外,路线生成器模块116可以从运输提供者104接收关于调度的运输(例如,航班、火车、公共汽车)的延迟的更新。同样,路线生成器模块116可以从地理提供者106接收与仅驾驶运输(例如,交通、道路封闭、事故)相关的更新。在一些实施例中,路线生成器模块116可以实时接收更新。因此,路线生成器模块116可以基于(图2的)服务类型218(例如,最快路线)和/或用户选择的交付日期和时间(例如,2020年3月16日,在美国东部时间下午2:00)更新优选路线。路线生成器模块116然后可以利用寻路算法来查看是否存在新的优选路径。
图7和图8是从(图1的)地理数据模块112和运输模块118生成的从取货地点702和802到目的地地点704和804的示例路线700和800。如上所述,在一些实施例中,如图6中所示,运输工具模块600包括运输子模块604、地点子模块602和货运子模块606。同样,如上所述,在一些实施例中,运输子模块604和地点子模块602分别包括运输时间模型610和地点时间模型608。因此,现在参考图7和图8,路线700和800基于地点时间模型706A-B和808A-G以及运输时间模型708和810A-D。
图7是从取货地点702到目的地地点704的示例仅驾驶路线700。地点时间模型706A和706B确定取货地点702和目的地地点704的投递时间。运输时间模型708确定从取货地点702到目的地地点704的行驶时间。由此,运输工具到达取货地点702,并且在接收货物之后,在第一时间点710离开。此后,运输工具到达目的地地点704,并且在第二时间量712之后,投递货物。
图8是从取货地点802到目的地地点802,包括中间、飞机场地点806A-C的路线700的示例。地点时间模型808A-G确定取货地点802、中间、飞机场地点806A-C和目的地地点804处的投递时间。具体而言,地点时间模型808A-G确定在取货地点802进行取货的时间、将货物投递到第一中间地点806A的时间、传送货物到货运的时间、在第二中间地点806B处的空闲时间、在第三中间地点806C处卸货的时间、从货运取出货物并为它们准备好从第三中间地点806C取货的时间,以及在目的地地点804进行放货的时间。运输时间模型810A-D确定从取货地点802到第一中间地点806A、从第一中间地点806A到第二中间地点806B、从第二中间地点806B到第三中间地点806C,以及从第三中间地点806C到目的地地点804的行驶时间。
因此,运输工具到达取货地点802、接收货物,并在第一时间点812出发。然后运输工具到达第一中间地点806A(例如,第一飞机场)。货物在第二时间点814之前被投递。然后货物经由货运被传送直到第三时间点816,使得它们准备好运输到第二中间地点806B(例如,第二飞机场)。此后,货物从第一中间地点806A(例如,第二飞机场)出发到第二中间地点806B(例如,第三飞机场)。
在到达第二中间地点806B(例如,第二飞机场)之后,路线800有中途停留。由此,货物在第四时间点818从第二中间地点806B(例如,第二飞机场)出发到第三中间地点806C(例如,第三飞机场)。在到达第三中间地点806C(例如,第三飞机场)后,货物直到第五时间点820经由货运传送,使得它们准备好由运输工具取货以交付到目的地地点804。运输工具因此到达第三中间地点806C、接收货物,并在第六时间点822出发到目的地地点804。在到达目的地地点804之后,运输工具在第七时间点828取下货物交给授权个体。
返回参考图1,在从取货地点到目的地地点的适当路线期间和/或之后,运输工具应用120经由用户设备108A-C接收来自运输工具的用于将货物从取货地点运输到中间地点(例如,飞机场)或目的地地点的请求。由此,运输工具应用120可以在运输工具的路线期间经由用户设备108A-C向运输工具提供指令,如将在下面更详细讨论的。因此,在如上文关于图1-4所描述的提交货物订单之后,运输工具应用120与运输工具模块118通信以识别用于将货物从取货地点运输到中间或目的地地点的适当运输工具。
现在参考图6,为了识别适当的运输工具,运输工具模块600还包括运输工具子模块616。在用户提交订单之后,运输工具子模块616例如通过经由(图1的)用户设备106A-C跟踪他们的地点来识别距取货或中间地点预定距离内的可用运输工具。可用运输工具可能被分配到另一个作业。换句话说,可用运输工具可能已经从不同或相同的取货地点取货或被调度为另一个作业提取货物。同样,可用运输工具可能已经被调度为另一个运输货物到不同或相同的中间或目的地地点。图9图示了在距取货地点或中间地点904的预定距离902内的示例可用运输工具906A-C。
参考图6,运输工具子模块616然后可以确定识别出的可用运输工具的数量是否满足或超过可用运输工具的预定数量。运输工具可以与个体或载体相关。在一些实施例中,如果识别出的可用运输工具的数量不满足或超过预定数量的驾驶员,那么运输工具子模块616可以将可搜索范围扩大预定距离。替代地,如果识别出的可用运输工具的数量不满足或超过可用运输工具的预定数量,那么运输工具子模块616可以扩大可搜索范围直到满足可用运输工具的预定数量。预定距离可以是5英里、10英里、19英里或50英里,以提供一些示例。可用运输工具的预定数量可以是5、10、15或20,以提供一些示例。
运输工具子模块616然后可以从可用运输工具中识别用于运输货物的合格运输工具。如上所述,货物可能需要由运输工具进行特殊处置。例如,货物可能是易碎的(例如,玻璃)或器官(例如,心脏)。此外,货物可能重(例如,家具)或需要冷藏(例如,农产品和人体组织)并且因此需要特殊运输。同样,货物可能具有一定尺寸(例如,汽车)并且因此需要合适尺寸的载体。由此,运输工具子模块616可以确保可用运输工具具有适当的证书和/或属于适当种类的载体(例如,车辆或卡车)。因此,运输工具子模块616可以针对合格运输工具,例如,具有适当认证和/或属于适当类型载体的合格运输工具,过滤可用运输工具。运输工具子模块616然后可以确定合格运输工具的数量是否满足或超过合格运输工具的预定数量。如果不是,如上所述,可搜索范围扩大预定距离或直到满足预定数量的合格运输工具。
运输工具子模块616然后可以确定合格运输工具是否是可征求的。如果合格运输工具能够在由(图1的)模型生成模块116指定的或在请求中由用户指定的时间将货物运输到取货地点、中间地点或目的地地点,那么它们是可征求的。此外,如上所述,合格运输工具可以包括运输或被调度运输其它订单的运输工具。因此,如果这些合格运输工具正在或将要前往相同的取货地点、中间地点或目的地地点,那么它们是可征求的。此外,分配其它作业的合格运输工具如果它们能够在所有作业指定时间完成运输所有作业,那么是可征求的。
因此,为了识别可征求的运输工具,运输工具子模块616确定每个合格运输工具完成所有作业的运输的估计完成时间(ECT)。由此,对于不运输任何其它订单的合格运输工具,运输工具子模块616确定运输工具提取和交付所征求订单的ECT。对于运输其它订单的合格运输工具,运输工具子模块616确定运输工具从取货地点提取订单并以任何顺序将订单交付到中间地点和目的地地点的ECT。为了确定ECT,运输工具模块610可以利用经训练的运输工具模型。
为了确定ECT,运输工具子模块616可以利用经训练的运输工具模型。在一些实施例中,经训练的运输工具模型可以包括运输子模块604的运输时间模型610和/或地点子模块602的地点时间模型608。如上所述,运输时间模型610确定运输工具将货物运输到取货和/或中间地点的估计时间量(“估计运输时间”)。因此,如图9中所示,(图6的)运输时间模型610可以确定运输工具902A-C前往取货地点或中间地点906的特定路线908A-C。地点时间模型608确定运输工具在取货和/或中间地点投递货物的估计时间量(“估计投递时间”)。
在一些实施例中,运输工具子模块616的经训练的运输工具模型还可以包括运输工具接受时间模型618和运输工具接受机会模型620。运输工具接受时间模型618预测运输工具接受对作业的征求所花费的估计时间量(“估计的运输工具接受时间”)。在一些实施例中,运输工具接受时间模型618可以基于提供给征求的运输工具的预定时间(例如,90秒)。在一些实施例中,运输工具接受时间模型618基于运输工具接受机会模型620提供的输出,其可以表示特定可征求运输工具接受作业的可能性。在一些实施例中,征求接受时间模型620可以等于预定征求时间x(1/可征求运输工具接受的可能性)。在一些实施例中,运输工具接受机会模型620可以在特定可征求运输工具例如在一天中的某些时间接受先前作业的历史数据上进行训练。
因此,ECT可以是估计投递时间、估计运输时间和/或估计征求接受时间的总和。沿着这些思路,在可征求运输工具被调度运输多个作业的情况下,运输工具子模块616可以推导完成以每个可能的顺序提取订单并将订单交付到目的地或中间地点的运输的ECT。在这样做之后,运输工具应用120选择具有最少时间量的事件序列来表示可征求运输工具可以执行作业的时间。
例如,如果可征求运输工具先前被分配“作业A”并且当前正在针对“作业B”被征求,那么运输工具子模块616可以为以下序列中的每一个确定ECT—(i)提取“作业A”、提取“作业B”、交付“作业A”和交付“作业B”,(ii)提取“作业A”、提取“作业B”、交付“作业B”和交付“作业A”,(iii)提取“作业A”、交付“作业A”、提取“作业B”和交付“作业B”,(iv)提取“作业B”、提取“作业A”、交付“作业A”和交付“作业B”,(v)提取“作业B”、提取“作业A”、交付“作业B”和交付“作业A”,以及(vi)提取“作业B”、交付“作业B”,提取“作业A”和交付“作业A”。因此,如果序列(i)、(ii)、(iii)、(iv)、(v)和(vi)的ECT分别为120分钟、170分钟、130分钟、90分钟和160分钟,那么运输工具应用120可以选择序列(iii)来表示运输工具可以完成“作业A”和“作业B”的时间量。
沿着这些思路,为了比较多个先前分配的其它作业的可征求运输工具,运输工具子模块616可以选择具有最短ECT的可征求运输工具来完成征求的供给(offer)。例如,可征求的运输工具“X”和“Y”可能先前分别被分配“作业A”和“作业B”,并且当前正在被请求“作业C”。由此,运输工具子模块616可以确定运输工具“X”完成“作业A”和“作业C”的ECT是120分钟,并且运输工具“Y”完成“作业B”和“作业C”的ECT是180分钟。在一些实施例中,运输工具子模块616可以确定运输工具“X”和“Y”完成“作业C”的ECT分别为70分钟和90分钟。因此,虽然运输工具“X”完成这两项作业的ECT短于运输工具“Y”的ECT,但运输工具子模块616可以选择运输工具“Y”,因为运输工具“Y”完成所征求作业—即“作业C”—的运输的ECT更短。在一些实施例中,运输工具子模块616可以确定运输工具“X”和“Y”完成“作业A”的ECT分别为120分钟和90分钟。运输工具子模块616还可以确定运输工具“X”将完成“作业A”然后“作业B”并且运输工具“Y”将完成“作业B”然后“作业A”。因此,虽然运输工具“Y”将在先前分配的订单之后完成“作业B”,但运输工具“Y”仍可能被选择而不是运输工具“X”。
沿着这些,运输工具子模块616可以考虑先前分配了其它订单的可征求运输工具和先前未分配其它订单的可征求运输工具。运输工具子模块616然后可以选择具有完成所征求作业的运输的最少ECT的可征求运输工具作为优选的取货运输工具。例如,运输工具子模块616可以考虑运输工具“A”和“B”。运输工具“A”可能先前被分配“作业A”并且正在针对“作业B”被征求。运输工具B仅针对“作业B”被征求。因此,运输工具子模块616可以确定运输工具“A”和“B”完成征求的供给“作业”的ECT分别是80分钟和100分钟。由此,运输工具子模块616可以选择运输工具“A”,尽管它已经被分配另一个作业(即,“作业A”)并且可以在征求的作业(即,“作业B”)之前交付另一个作业。
运输工具子模块616然后可以向优选运输工具发送运输订单的请求。在一些实施例中,运输工具子模块616可以针对接受等待预定时间量(例如,90秒)。如果征求的运输工具不接受该供给,那么运输工具子模块616然后可以重新开始该处理以确定适当的运输工具(即,识别可用运输工具、从可用运输工具中识别合格运输工具等)。在这样做时,可以再次考虑对运输工具进行征求,尽管接受机会模型可能会基于其先前没有接受而推导出接受作业的可能性较低,因此再次不太可能被征求。
图10-21图示了根据一些实施例的(图1的)运输工具应用120的示例用户界面1000、1100、1200、1300、1400、1500、1600、1700、1800、1900、2000和2100。现在参考图10,用户界面1000可以包括状态指示器1002和/或车辆类型1004。状态指示器1002可以允许运输工具指示货物运输的可用性。在一些实施例中,状态指示器1002可以允许运输工具将可用的日期和/或时间。车辆类型1004可以允许运输工具提供运输工具将交付货物的车辆信息。车辆信息可以包括年份、品牌、型号和任何其它类型的特殊处置(例如,冷藏)。
现在参考图11,在分配特定作业运输货物时,可以提供用户界面1100。用户界面1100可以接收作业征求的通知1102。通知1102包括取货时间和/或日期以及“查看”或“取消”作业的选项。如果选择“查看”选项,那么用户批准该作业。但是,如果选择了“取消”选项,那么用户拒绝该作业。
现在参考图12和13,在查看(或批准)特定作业后,可以呈现用户界面1200和/或1300。图12图示了包括作业的特殊指示通知1202的用户界面1200。如图所示,可以在查看作业细节之前提供特殊指示通知1202,如图13中详细示出的。如上所述,特殊指示可以由用户在提交请求时提供,或者如下面将更详细讨论的,由授权用户在处理请求时提供。这确认了运输工具查看了特殊指示。
图13图示了提供运输工具的作业的细节的用户界面1300。用户界面1300包括取货地点1302、取货时间1304、到达按钮1306、订单号1308、参考号1310、货物信息1312、特殊指示1314、拍照选项1316和/或投递信息1318。取货地点1302可以是货物的当前地点。取货时间1304可以是运输工具到达到达地点1302所需的时间量。在一些实施例中,取货时间1304可以基于从(图1的)地理提供者106接收到的交通和可用路线。此外,取货时间1304可以不大于预定时间量(例如,一小时)。这对于时间紧迫的货物(例如,心脏)装运可能是重要的。到达按钮1306允许运输工具指示到达取货地点。订单号1608可以是供授权用户参考和/或供(图1的)中央服务器102处理的内部号码。参考号1310可以是供客户使用的外部号码。货物信息1312允许运输工具查看与货物相关的数据。货物信息可以包括包裹的数量、包裹的尺寸、包裹的重量、跟踪号和标识信息,以提供一些示例。拍照选项1316允许运输工具为货物拍照。在接收到照片后,中央服务器102可以确定货物是否是适合运输的货物。投递信息1318允许运输工具查看与投递货物的地点相关的任何信息。如图所示,在一些实施例中,投递信息1318可以包括投递时间和/或地点。如上所述,运输工具在接受作业之前可能不知道作业的细节,例如投递地点。
现在参考图14,在到达指定地点(例如,取货地点或中间地点)后,可以提供提示1402。由此,提示1402可以在(图1的)用户设备108A(例如,移动设备)经由通过(图1的)运输工具应用120进行运输工具设备108A的地点跟踪检测到指定地点处运输工具的存在时自动提供。提示1402可以确认运输工具在指定地点。
现在参考图15,在选择(图13的)到达按钮1306、1310或经由(图14的)提示1402确认到达后,可以提供用户界面1500。与用户界面1300类似,用户界面1500提供到达地点1502、取货时间1504、订单号1506、参考号1508、货物信息1510、特殊指示1512、拍照1514和/或投递信息1516。用户界面1500还可以呈现下一步选项1518和/或等待选项1520。当货物准备好运输和/或被运输工具接收时,可以选择下一步选项1518。在一些实施例中,在(图1的)运输工具应用120确认运输工具在取货地点之前,可以不选择下一步选项1518。可以通过跟踪(图1的)运输工具的用户设备106A的地点和/或从指定地点接收指示来完成确认。当货物没有准备好运输时,可以选择等待选项1520。
现在参考图16,在选择(图15的)等待选项1520后,提供用户界面1600。用户界面1600跟踪在指定地点运输工具接收货物的等待时间1602。在一些实施例中,当运输工具等待预定时间量(例如,十五分钟)时,运输工具将接收预定的附加金额。与用户界面1500类似,用户界面1600还可以包括到达地点1604、订单号1606、参考号1608、货物信息1610、特殊指示1612、拍照1614、投递信息1616和/或下一步选项1618。
在选择用户界面1500的下一步选项1518或用户界面1600的等待选项1618之后,可以提示运输工具输入唯一的包裹号(例如,订单号)、拍摄代码的照片,和/或经由(图1的)用户设备106A扫描代码。此后,如图17中所示,用户界面1700可以提供货物信息。在这样做时,(图1的)中央服务器102可以核实运输工具正在提取正确的包裹。随后,(图1的)运输工具应用120可能需要经由用户设备106A在取货地点接收授权接收者的姓名和/或签名。
现在参考图18,在货物被核实之后,可以提供用户界面1800。用户界面1800可以提供用于将提取的货物运输到投递地点(例如,中间地点或目的地地点)的信息。用户界面1800还可以包括投递地点1802、运输信息1804、截止时间1806和/或到达按钮1808。投递地点1802是中间地点或目的地地点。当投递地点1802是中间地点时,运输信息1804可以提供货物从中间地点到下一个中间地点或目的地地点的运输的运输信息。例如,如图所示,运输信息1804可以包括运输货物的航班。沿着这些思路,截止时间1806可以是在投递地点1802接收货物的最晚时间。由此,截止时间1806可以基于传输信息。例如,如果航班延迟,那么可以相应地调整截止时间1806。到达按钮1808可以提供运输工具已经到达投递地点的指示。
与用户界面1600一样,用户界面1800还可以包括订单号1810、参考号1812、货物信息1814和/或拍照1816。用户界面1800还可以包括运输单(transport bill)示例1818。如上所述,运输工具可以将货物交付到中间地点,以供运输公司利用运输模式进一步运输。中间地点、运输公司或运输模式可能需要唯一的运输单。例如,Delta Airlines、United ParcelService、Delta Airlines和United Airlines可能都有不同的运输单。由此,运输单示例1818可以帮助运输工具在投递地点准确地完成这些唯一的运输单,使得在投递货物时没有问题。
现在参考图19,在选择用户到达按钮1808(图18)后,可以提供用户界面1900。与用户界面1800类似,用户界面1900可以提供将提取的货物运输到投递地点(例如,中间地点或目的地地点)的信息。由此,用户界面1900可以包括投递地点1902、运输信息1904、截止时间1906、订单号1908、参考号1910、货物信息1912、运输单示例1914和/或拍照1916。此外,与用户界面1800类似,用户界面1900可以提供下一步选项1918和/或等待选项1920。当投递地点接收到货物时,将选择下一步选项1918。在一些实施例中,在(图1的)运输工具应用120确认投递地点接收到货物之前,可以不能选择下一步选项1918。当运输工具在投递地点等待投递货物时,将选择等待选项1920。
再次参考图16,在选择(图19的)等待选项1918后,提供用户界面1600。用户界面1600提供在投递地点针对运输工具投递货物的等待时间1602。在一些实施例中,当运输工具等待预定时间量(例如,十五分钟)时,运输工具将接收预定的附加金额。
在选择用户界面1900的下一步选项1918或用户界面1600的下一步选项1618之后,可以提示运输工具输入唯一的包裹号(例如,订单号)、拍摄代码的照片,和/或经由(图1的)用户设备106A扫描代码。此后,如图17中所示,用户界面1700可以提供货物信息。在这样做时,(图1的)中央服务器102可以核实运输工具正在提取正确的包裹。随后,(图1的)运输工具应用120可能需要经由用户设备106A在取货地点接收授权接收者的姓名和/或签名。
现在参考图20,在由(图1的)中央服务器102核实之后,可以提供用户界面2000。用户界面2000可以包括包裹接受按钮2002、无法交付按钮2004和/或航空运单示例按钮2006。在指示包裹经由包裹接受按钮2002被接受后,可以要求运输工具输入航空运单号和/或提供航空运单的图片。
现在参考图21,在投递地点投递包裹之后,可以提供用户界面2100。用户界面可以2100向运输工具提供奖励。如图所示,奖励可以是金额。但是,奖励也可以是积分或任何其它类型的服务代币。由此,运输工具可能直到在投递地点投递货物或试图这样做之后才知道他们的奖励。此外,如上所述,奖励可以基于他们在取货地点和/或投递地点的等待加权时间。此外,奖励可以基于行程的长度、行程的持续时间、行程的长度和/或货物的重要性。沿着这些思路,如果运输工具在指定时间没有到达取货和/或派送地点,那么奖励可能会减少。
回到图1,运输管理器应用122允许授权用户—经由用户设备108A-C—跟踪和/或管理货物运输的订单。因此,在提交关于图2-4所描述的订单后,运输管理器应用122可以接收货物运输的订单。运输管理器应用122可以基于货物的类型和/或运输模式将订单分配给预定的订单类型。例如,一些货物需要特殊处置(例如,冷藏、化学品、身体部位),而其它订单可能属于特殊类型(例如,医疗保健订单或医疗订单)。因此,通过将订单分配给适当的订单类型,运输管理器应用122可以确保适当的运营团队成员(例如,处置者)—具有必要的技能和知识—来监视订单的运输。
在一些实施例中,运输管理器应用122可以将适当的运营团队成员分配给订单。替代地,运输管理器应用122可以允许适当的运营团队成员选择要监视的订单。沿着这些思路,在货物从取货地点到目的地地点的运输期间,多个运营团队成员可以处理订单。
此外,在一些实施例中,运输管理器应用122可以从路线生成器模块116接收优选路线。运输管理器应用122还可以允许适当的运营团队成员批准、创建和/或修改确定的优选路线。此外,运输管理器应用122可以允许适当的运营团队成员为订单的运输分配运输工具。类似地,运输工具管理器应用122可以允许授权用户将任务分配给运输工具。在这样做时,运输工具管理器应用122可以向运输工具提供用于完成或试图完成分配的任务的金额。
此外,为了监视订单的运输,运输管理器应用122可以从运输工具接收关于运输状态的更新。在一些实施例中,运输管理器应用122可以从运输提供者104接收关于调度的运输(例如,航班、火车、公共汽车)延迟的更新。同样,在一些实施例中,运输管理器应用122可以从地理提供者106接收与仅驾驶运输相关的更新(例如,交通、道路封闭、事故)。此外,在一些实施例中,运输管理器应用122可以经由用户设备108A-C从运输工具接收更新,该运输工具被调度为从取货地点和/或中间地点提取货物。例如,在指定时间之前,运输工具可能还没有出发到取货地点和/或中间地点和/或从取货地点和/或中间地点出发。因此,在一些实施例中,运输管理器应用122可以从运输提供者104、地理提供者106和/或用户设备108A-C实时接收更新。
通过以这种方式操作,运输管理器应用122可以允许适当的运营团队成员在订单运输期间监视订单。在这样做时,在一些实施例中,运输管理器应用122可以将调度的动作分配给订单。运输管理器应用122还可以从适当的运营团队成员接收针对订单的调度动作。调度的动作可以与从运输工具出发、到达和/或离开取货地点、中间地点和/或目的地地点的所需操作相关。由此,在一些实施例中,调度的动作可以与特定时间相关。因此,运输管理器应用122可以基于订单的即将到来的时间对订单进行分类并且基于其为它们分配颜色(例如,绿色、黄色和红色)。
图22-25图示了由(图1的)运输管理器应用122提供的用户界面2200、2300、2400和2500。图22图示了用于实时跟踪订单2202的用户界面2200。用户界面2260提供订单类型2204A-J并且允许处置者选择和查看不同订单类型2204A-J的订单。每个订单类型2204A-J可能需要不同的处置和/或技能。由此,可以训练运营团队来管理和/或处置不同组的订单类型2204A-J。由此,运营团队成员(例如,处置者)可以选择订单或被分配订单。
如图所示,订单类型2204A-J可以包括有效订单2204A、陆运订单2204B、下一次起飞(next flight out,NFO)订单2204C、货运订单2204D、医疗保健订单2204E、即时(STAT)订单2204F、医疗收集(MCP)订单2204G、路由订单2204H、升级订单2204I和/或将调用(将呼叫)订单2204J。所有订单2204A可以与当前正在处理的所有订单相关。由此,所有订单2204A包括陆运订单2204B、NFO订单2204C、货运订单2204D、医疗保健订单2204E、STAT订单2204F、MCP订单2204G、路由订单2204H和/或升级订单2204I。陆运订单2204B与货物的订单通过陆运运输相关。由此,陆运订单2204B与其路线不具有路段并且具有除陆运以外的运输模式(例如,航段)的货物订单相关。NFO订单2204C与将通过航班运输且不需要特殊处置的货物订单相关。货运订单2204D与需要特殊处置的货物订单相关。例如,货运订单2204D可能高于预定重量(例如,100磅)、大于预定维度(例如,5FT x 5FT x 5FT)、需要控制温度(例如,低于29°F),以及需要安全运输,以提供一些示例。
医疗保健订单2204E可以与可能需要或可能不需要特殊处置的医疗保健货物的订单相关。STAT订单2204F可以与要在预定义时间(例如,8:00AM和4:00PM)和/或场所(例如,医院、医生办公室和药房)运输的货物相关。MCP订单2202G与需要运输工具技能的货物订单相关。在一些实施例中,例如,包裹可以包含血液或身体组织。路由订单2204H与具有运输工具需要遵循的预定路线的订单相关。例如,在运输工具具有多个订单并且必须以特定顺序提取一个订单或放下一个订单的情况下,这些订单可以被认为是路由订单2204H。升级订单2204I与由授权用户手动升级的任何订单相关。由此,升级订单2204I可以包括陆运订单2204B、NFO订单2204C、货运订单2204D、医疗保健订单2204E、STAT订单2204F、MCP订单2204G和/或路由订单2204H。将呼叫订单2204J可以是用户经由将呼叫提交的货物订单,如上面关于图2所述。将呼叫订单2204J不是有效订单2204A。
用户界面2200呈现分类在所有订单组2204A下的所有订单2202。对于每个订单2202,用户界面2200提供处置者2206、订单号2208、状态指示器2210、当前运输工具2212、目标地点2514和/或调度动作2216。处置者2206可以是负责货物订单的个体或适当运营团队的成员。订单号2208可以是由(图1的)中央服务器102为订单生成的唯一字母数字号码。状态指示器2210可以提供货物在由中央服务器102生成的路线中的地点的指示。例如,货物可以在取货地点、运输到中间地点的过程中、在中间地点、运输到目的地地点的过程中,和/或在目的地地点。当前运输工具2212可以指在特定时间运输货物的特定运输工具。目标地点2516可以指当前运输货物的运输工具正在行进到的当前取货地点、中间地点或交付地点。调度动作2216可以是由处置者2206提供的后续动作。后续动作可以指定执行动作的期望时间。
在一些实施例中,虽然未图示,但是可以基于运输状态和/或状态动作将订单2202指定为预定颜色。运输状态可以与出发时间、取货时间和/或投递时间相关。如上所述,可能要求运输工具在特定出发时间离开其当前地点或中间地点。同样,可能要求运输工具在特定取货时间在取货地点提取货物。此外,可能要求运输工具在特定投递时间在中间地点(例如,飞机场)投递包裹。由此,订单2202可以基于运输状态改变颜色。在一些实施例中,预定颜色可以是红色、黄色或绿色。可以基于预定规则来选择指定颜色。例如,货物订单在达到预定义阈值之前可以是绿色,此后改变为黄色。此后,在达到另一个预定义阈值之后,货物订单可以改变为红色。这可以允许指定的处置者或其它授权用户跟踪货物订单。
现在参考图23,在处置者选择(图22的)特定订单2202之后,可以呈现用户界面2300。用户界面2300可以包括分配的处置者2302、订单号2304、订单状态2306、用户信息2308、所需动作2310、商品类型2312、参考号2314、附加文件2316和/或货物信息2318。订单状态2306可以实时更新并且是预定数量的事件之一,诸如(图22的)那些图示的状态指示器2210。用户信息2308可以包括请求货物运输的用户的联系信息。所需动作2310可以包括处置者所需的动作。商品类型2312可以与货物类型相关。参考号2314可以是被运输的订单的特定货物包裹的跟踪号。在一些实施例中,订单可以包括具有不同跟踪号的多个包裹。附加文件2316可以是与货物运输相关的文件,并且可以由运输工具(例如,航空运单)和/或处置者(例如,航空运单示例)上传。由此,用户信息2308、商品类型2312和/或货物信息2318可以在(图2的)用户界面200处经由用户请求来提供。
用户界面2300还可以包括用于从取货地点到目的地地点的路线的路段的路段信息2316A-C。在一些实施例中,如图所示,路段信息2316A与提取货物相关,路段信息2316B与在中间地点(例如,飞机场)投递货物相关,和/或路段信息2316C与将货物交付给放货地点相关。由此,路段信息2316A包括运输工具信息(例如,名称、车牌和/或车辆类型)、取货地址、取货联系人、取货指示、取货窗口和/或评估。路段信息2316B包括中间地点的信息。例如,当中间地点是飞机场时,路段信息2316可以包括航班信息(例如,出发时间、到达时间、出发地点、到达地点和航班号)和航空运单。路段信息2316C包括运输工具交付地址、交付合同、交付指示、原始报价交付时间、更新交付时间、交付证明和评估。
如上所述,路段信息2316A和2316C可以包括运输工具信息。在一些实施例中,如上所述,在用户提交订单后,(图1的)中央服务器102可以自动选择适当的运输工具。路段信息2316A和2316C还可以允许成员手动分派运输工具2320。由此,现在参考图24,可以提供合格和不合格的运输工具2402。对于每个运输工具2402,用户界面2400可以提供评级、可用性和/或估计的到达时间。
回到图23,经由评估,路段信息2316A和2316C允许指定的处置者为货物运输工具提供或选择任务(例如,为药物提取干冰和/或打印文件)。处置者可以奖励运输工具执行任务或尝试这样做,例如,通过向他们提供所选择的或预定数量的金额。如上所述,在运输完成之前,运输工具可能不知道奖励金额。
用户界面2300可以允许处置者提供注释2320、摘要2322和/或特殊操作指示(SOP)2324。注释2320可以由处置者为自己或将来的处置提供。摘要2322可以由(图1的)运输管理器应用122实时自动生成,并且可以包括特定动作和用于执行动作的相关联时间和/或日期。如图25中所示,用户界面2500的摘要2502可以包括由运输工具执行的事件(例如,离开起始地点、到达取货地点、离开取货地点、到达投递地点和完成投递)和/或由处置者执行的事件(例如,上传投递文件、更改跟进时间和更改交付地址)。可以向处置者和/或用户提供SOP 2324。由此,注释2320和/或SOP 2324可以由不同的处置者提供和执行。
图26是根据一些实施例的用于管理货物运输的方法2600的流程图。图27是根据一些实施例的用于将货物从取货地点运输到目的地地点的方法2700的流程图。图28是根据一些实施例的用于识别货物的适当运输工具的方法2800的流程图。图29是根据一些实施例的用于最小化货物在请求时间之后交付的风险的方法2900的流程图。方法2700、2800和2900可以由处理逻辑来执行,处理逻辑可以包括硬件(例如,电路系统、专用逻辑、可编程逻辑、微代码等)、软件(例如,在处理设备上执行的指令)或其组合。应该认识到的是,并非本文提供的公开的所有步骤都可能需要执行。此外,如本领域普通技术人员将理解的,可以同时或以与图26-29中所示不同的顺序执行一些步骤。
现在参考图26,将参考图1、2、5、12和25描述方法2600。但是,方法2600不限于该示例实施例。
在2602处,中央服务器102从用户接收运输货物的请求。该请求包括取货地点(例如,取货地址206)、目的地地点(例如,目的地地址210)、用户偏好和到达时间偏好。
在2604处,中央服务器102基于用户偏好确定用于将货物从取货地点502运输到目的地地点504的优选路线,使得货物按照到达时间偏好到达目的地地点504。在一些实施例中,优选路线可以包括一个或多个中间地点506A-C。
在2606处,中央服务器102分派运输工具906A从地点(例如,取货地点904)提取货物。运输工具906A可以基于到货物地点的最快到达时间从许多运输工具906A-C中选择。在一些实施例中,运输工具906A可以远离取货地点1204。在一些实施例中,运输工具906A可能先前已被分配另一个订单提取和/或交付货物。由此,在一些实施例中,运输工具906A可以被认为是在先前没有被分配其它订单提取和/或交付货物的其它运输工具906B和906C当中。
在2608处,中央服务器102创建订单2502的记录,以便预先选择的处置者2206可以跟踪货物的运输并确认货物按照到达时间偏好到达目的地地点。可以基于产品的类型选择分配的处置者。
现在参考图27,将参考图1、2和5描述方法2700。但是,方法2700不限于该示例实施例。
在2702处,用户请求应用114从用户接收对货物运输的请求。请求包括取货地点(例如,取货地址204)和目的地地点(例如,目的地地址210)。在一些实施例中,请求可以包括用户偏好(例如,特定航空公司或运输模式)和/或到达时间偏好。替代地,中央服务器102可以确定用户偏好和/或到达时间。
在2704处,路线生成器模块116在预先生成的图上识别与取货地点502、第一中间地点506A、第二中间地点506B和交付地点504对应的第一取货节点、第一中间节点、第二中间节点和交付节点。
在2706处,路线生成器模块116识别与与取货地点、第一中间地点、第二中间地点和目的地地点中的对应一个相关联的运送成本相关的一个或多个运输边。由此,多个运输边中的每一个对应于取货节点、第一中间节点、第二中间节点和目的地节点中的一个,使得取货节点、第一中间节点、第二中间节点和目的地节点中的每一个对应于运送成本。
在2708处,路线生成器模块116基于用户偏好和/或运输数据计算将货物从取货地点502运输到中间地点506A的第一实际成本。在一些实施例中,路线生成器模块116计算将货物从取货地点运输到每个可能的中间地点506A-C的第一实际成本。
在2710处,路线生成器模块116生成预先生成图的子图,包括取货节点、第一中间节点、第二中间节点、目的地节点和/或多个运输边。
在2712处,路线生成器模块116基于子图生成从取货地点到目的地地点的具有将货物从取货地点运输到目的地地点的最低运送成本的优选路线。
现在参考图28,将参考图1、2和12描述方法2800。但是,方法2800不限于该示例实施例。
在2802处,运输模块118接收发起提取订单货物的自动分派处理的请求。该请求包括第一货物、取货地点(例如,取货地址204)和交付目的地(例如,中间地点或目的地地址210)。在一些实施例中,请求可以包括用户偏好(例如,特定航空公司或运输模式)和/或到达时间偏好。替代地,中央服务器102可以确定用户偏好和/或到达时间。
在2804处,运输工具模块118识别订单货物的路线期间距货物的取货地点904或中间地点606A-C的预定距离内的第一和第二运输工具906A和906B。在一些实施例中,第二运输工具1202A可以正在运输另一个订单的货物。第二运输工具902A可以在执行另一个作业的过程中。例如,第二运输工具902可以在相同或不同的取货地点904/中间地点606A-C提取另一个订单的货物。第二运输工具可以将另一个订单的货物运输到相同或不同的交付目的地(例如,中间地点或目的地地址210)。
在2806处,运输工具模块118基于货物确定第一和第二运输工具906A和906B对于运输是合格的。如上所述,货物可能需要运输工具进行特殊处置。例如,货物可能是易碎的(例如,玻璃)或器官(例如,心脏)。此外,货物可能重(例如,家具)或需要冷藏(例如,农产品),并且因此需要特殊运输。同样,货物可能具有一定尺寸(例如,汽车),并且因此需要合适尺寸的载体。
在2808处,运输工具模块118推导第一和第二运输工具906A和906B将第一货物从取货地点运输到交付目的地的估计完成时间(ECT)。在一些实施例中,第一运输工具906B可能先前已被分配另一个作业(即,将货物提取交付到相同和/或不同地点)。
在2810处,运输工具模块118基于第一和第二运输工具906A和906B的ECT确定第一和第二运输工具906A和906B是可征求的。
在2812处,运输模块118基于第一和第二运输工具906A和906B的ECT选择第二运输工具1202B。因此,在一些实施例中,第二运输工具1202—先前被分配另一个作业—可以被选择而不是第一运输工具906A—先前未分配任何作业。
现在参考图29,将参考图1、2和25描述方法2900。但是,方法2900不限于该示例实施例。
在2902处,运输管理器应用122从用户接收对货物运输的请求。该请求包括取货地点(例如,取货地址204)和目的地地点(例如,目的地地址210)。在一些实施例中,请求可以包括用户偏好(例如,特定航空公司或运输模式)和/或到达时间偏好。替代地,中央服务器102可以确定用户偏好和/或到达时间。
在2904处,运输管理器应用122将运输请求的记录2502放置在队列中。在这样做之前,中央服务器102可以推导从取货地址204到目的地地址210的优选路线。在一些实施例中,路线。
在2906处,运输管理器应用122将订单分配给处置者2206。2506。在一些实施例中,运输管理器应用122可以将订单自动分配给适当的处置者2506(例如,可用的处置者)。在一些实施例中,运输管理器应用122可以接受来自处置者2506的请求并将其分配给处置者2506。
在2908处,运输管理器应用122基于从请求生成或由处置者2206分配的事件时间来跟踪货物运输的进度。例如,在一些实施例中,运输管理器应用122将跟踪运输工具从其当前或取货地点离开并到达中间地点或目的地地点的进度。在一些实施例中,运输工具管理器应用122可以经由用户界面2300的调度动作2316来提供进度。
例如,可以使用一个或多个众所周知的计算机系统,诸如图30中所示的计算机系统3000来实现各种实施例。例如,可以使用一个或多个计算机系统3000来实现本文讨论的任何实施例,以及它们的组合和子组合。
计算机系统3000可以包括一个或多个处理器(也称为中央处理单元或CPU),诸如处理器3004。处理器3004可以连接到通信基础设施或总线3006。
计算机系统3000还可以包括(一个或多个)用户输入/输出设备3003,诸如监视器、键盘、定点设备等,其可以通过(一个或多个)用户输入/输出接口3002与通信基础设施3006通信。
一个或多个处理器3004可以是图形处理单元(GPU)。在实施例中,GPU可以是处理器,其是设计用于处理数学密集型应用的专用电子电路。GPU可以具有并行结构,该结构可高效地并行处理大块数据,诸如计算机图形应用、图像、视频等常见的数学密集型数据。
计算机系统3000还可以包括主存储器或主要存储器3008,诸如随机存取存储器(RAM)。主存储器3008可以包括一级或多级高速缓存。主存储器3008可以在其中存储控制逻辑(即,计算机软件)和/或数据。
计算机系统3000还可以包括一个或多个辅助存储设备或存储器3010。辅助存储器3010可以包括例如硬盘驱动器3012和/或可移除存储设备或驱动器3014。可移除存储驱动器3014可以是软盘驱动器、磁带驱动器、光盘驱动器、光存储设备、磁带备份设备和/或任何其它存储设备/驱动器。
可移除存储驱动器3014可以与可移除存储单元3018交互。可移除存储单元3018可以包括其上存储有计算机软件(控制逻辑)和/或数据的计算机可用或可读存储设备。可移除存储单元3018可以是软盘、磁带、光盘、DVD、光存储盘和/任何其它计算机数据存储设备。可移除存储驱动器3014可以读取和/或写入可移除存储单元3018。
辅助存储器3010可以包括用于允许计算机程序和/或其它指令和/或数据被计算机系统3000访问的其它部件、设备、组件、工具或其它方法。这样的部件、设备、组件、工具或其它方法可以包括例如可移除存储单元3022和接口3020。可移除存储单元3022和接口3020的示例可以包括程序盒和盒接口(诸如,在视频游戏设备中发现的那些)、可移除存储器芯片(诸如,EPROM或PROM)和相关联的插槽、记忆棒和USB端口、存储器卡和相关联的存储器卡插槽,和/或任何其它可移除存储单元和相关联的接口。
计算机系统3000还可以包括通信或网络接口3024。通信接口3024可以使计算机系统3000能够与外部设备、外部网络、外部实体等的任何组合(单独地和共同地由附图标记3028引用)进行通信和交互。例如,通信接口3024可以允许计算机系统3000通过通信路径3026与外部或远程设备3028通信,通信路径3026可以是有线和/或无线(或其组合),并且可以包括LAN、WAN、互联网等的任何组合。控制逻辑和/或数据可以经由通信路径3026传输到计算机系统3000和从计算机系统3000传输。
计算机系统3000还可以是个人数字助理(PDA)、台式工作站、膝上型或笔记本计算机、上网本、平板电脑、智能电话、智能手表或其它可穿戴设备、电器、物联网的部分和/或嵌入式系统中的任何一个(仅举几个非限制性示例)或其任何组合。
计算机系统3000可以是客户端或服务器,通过任何交付范例访问或托管任何应用和/或数据,包括但不限于远程或分布式云计算解决方案;本地或内部部署(on-premises)软件(“内部部署”基于云的解决方案);“即服务”模型(例如,内容即服务(CaaS)、数字内容即服务(DCaaS)、软件即服务(SaaS)、受管理软件即服务(MSaaS)、平台即服务(PaaS)、桌面即服务(DaaS)、框架即服务(FaaS)、后端即服务(BaaS)、移动后端即服务(MBaaS)、基础设施即服务(IaaS)等);和/或包括前述示例或其它服务或交付范例的任何组合的混合模型。
计算机系统3000中的任何适用的数据结构、文件格式和模式都可以从标准推导,标准包括但不限于JavaScript对象表示法(JSON)、可扩展标记语言(XML)、又一种标记语言(YAML)、可扩展超文本标记语言(XHTML)、无线标记语言(WML)、MessagePack、XML用户界面语言(XUL)或任何其它功能相似的单独或组合表示。替代地,专有数据结构、格式或模式可以单独使用或与已知或开放标准组合使用。
在一些实施例中,包括其上存储有控制逻辑(软件)的有形、非临时性计算机可用或可读介质的有形非临时性装置或制品在本文中也可以被称为计算机程序产品或程序存储设备。这包括但不限于计算机系统3000、主存储器3008、辅助存储器3010和可移除存储单元3018和3022,以及实施上述任何组合的有形制品。当由一个或多个数据处理设备(诸如,计算机系统3000)执行时,此类控制逻辑可以使此类数据处理设备如本文所述那样操作。
基于本公开中包含的教导,对于(一个或多个)相关领域的技术人员来说,如何使用图30中所示以外的数据处理设备、计算机系统和/或计算机体系架构来制作和使用本公开的实施例将是明显的。特别地,实施例可以使用除本文描述以外的软件、硬件和/或操作系统实现来操作。
应该认识到的是,具体实施方式部分而不是任何其它部分旨在用于解释权利要求。其它部分可以阐述如(一个或多个)发明人所设想的一个或多个但不是所有示例性实施例,因此不旨在以任何方式限制本公开或所附权利要求。
虽然本公开描述了示例性领域和应用的示例性实施例,但应该理解的是,本公开不限于此。其它实施例及其修改是可能的,并且在本公开的范围和精神内。例如,并且在不限制本段的一般性的情况下,实施例不限于图中所示和/或本文所述的软件、硬件、固件和/或实体。此外,实施例(无论是否在本文中明确描述)对本文描述的示例之外的领域和应用具有重要实用性。
本文已经借助功能构建块描述了实施例,这些功能构建块图示了指定功能的实现及其关系。为了描述的方便,本文已经任意定义了这些功能构建块的边界。只要适当地执行指定的功能和关系(或其等价形式),就可以定义替代边界。此外,替代实施例可以使用与本文描述的顺序不同的顺序来执行功能块、步骤、操作、方法等。
本文对“一个实施例”、“实施例”、“示例实施例”或类似短语的引用指示,所描述的实施例可以包括特定的特征、结构或特性,但每个实施例不一定都包括特定的特征、结构或特性。此外,这些短语不一定指相同的实施例。此外,当结合实施例描述特定特征、结构或特性时,将此类特征、结构或特性结合到其它实施例中将在(一个或多个)相关领域技术人员的知识范围内,无论是否本文明确提及或描述。此外,可以使用表述“耦合”和“连接”连同它们的派生词来描述一些实施例。这些术语不一定是彼此的同义词。例如,可以使用术语“连接”和/或“耦合”来描述一些实施例,以指示两个或更多个元件彼此直接物理或电接触。但是,术语“耦合”也可以意味着两个或更多个元件彼此不直接接触,但仍然彼此合作或交互。
本公开的广度和范围不应受到任何上述示例性实施例的限制,而应仅根据所附权利要求及其等同物来定义。
Claims (20)
1.一种用于选择特定合格运输工具来运输第一作业的第一货物的计算机实现的方法,包括:
接收将第一作业的第一货物从取货地点运输到交付地点的请求,其中所述请求与第一中间地点和第二中间地点中的一个或两者对应;
识别用于将第一货物从取货地点运输到第一中间地点或交付地点,或从第一中间地点运输到第二中间地点或交付地点的多个合格运输工具;
基于经训练的运输工具模型,推导将第一货物从取货地点运输到第一中间地点或交付地点,或从第一中间地点运输到第二中间地点或交付地点的估计完成时间(ECT);以及
基于特定合格运输工具具有所述多个合格运输工具中的每个合格运输工具的最低ECT,向所述多个合格运输工具中的所述特定合格运输工具发送用于将第一货物从取货地点运输到第一中间地点或交付地点,或从第一中间地点运输到第二中间地点或交付地点的请求。
2.如权利要求1所述的计算机实现的方法,所述识别合格运输工具包括:
识别距取货地点或第一中间地点可搜索距离内的多个可用运输工具;以及
基于第一货物从所述多个可用运输工具中识别所述多个合格运输工具,
其中所述多个合格运输工具包括运输第一货物的证明和适合运输第一货物的运输载体中的一个或多个。
3.如权利要求1所述的计算机实现的方法,还包括:
确定所述多个合格运输工具满足或超过合格运输工具的预定最少数量,
其中估计完成时间的推导是基于满足或超过合格运输工具的预定最少数量的所述多个合格运输工具。
4.如权利要求1所述的计算机实现的方法,其中:
ECT与估计运输时间、估计投递时间和估计接受时间中的一个或多个相关,
估计运输时间与用于将第一货物从取货地点运输到第一中间地点或交付目的地,或从第一中间地点运输到第二中间地点或交付目的地的估计时间量相关,
估计投递时间与用于在第一中间地点、第二中间地点或目的地地点投递第一货物的估计时间量相关,以及
估计运输工具接受时间与所述多个合格运输工具中的每个合格运输工具接受货物运输的征求的估计时间量相关。
5.如权利要求4所述的计算机实现的方法,所述ECT的推导包括以下中的一项或多项:
由运输时间模型推导所述多个合格运输工具中的每个合格运输工具的估计运输时间;
由地点时间模型推导所述多个合格运输工具中的每个合格运输工具的估计投递时间;以及
由运输工具接受时间模型推导所述多个合格运输工具中的每个合格运输工具的估计运输工具接受时间,
其中经训练的运输工具模型包括运输时间模型、地点时间模型和运输工具接受时间模型中的一个或多个。
6.如权利要求5所述的计算机实现的方法,其中所述多个合格运输工具中的每个合格运输工具的估计运输工具接受时间是基于所述多个合格运输工具中的每个合格运输工具接受运输第一货物的征求的可能性。
7.如权利要求5所述的计算机实现的方法,所述ECT的推导还包括:
由运输工具接受机会模型推导所述多个合格运输工具中的每个合格运输工具接受运输第一货物的征求的可能性。
8.如权利要求7所述的计算机实现的方法,其中所述多个合格运输工具中的每个合格运输工具接受运输第一货物的征求的可能性与所述多个合格运输工具中的每个合格运输工具接受运输第一货物的征求的历史数据相关。
9.如权利要求1所述的计算机实现的方法,其中所述特定合格运输工具在被分配运输第二作业的第二货物之后被识别为所述多个合格运输工具之一。
10.如权利要求1所述的计算机实现的方法,所述推导特定运输工具的ECT包括:
为与运输第一货物和第二货物相关的第一多个可能的事件序列中的每个事件推导ECT;以及
选择所述第一多个可能的事件序列中的特定事件的最低ECT,
其中:
所述第一多个可能的事件序列包括提取第一货物、提取第二货物、交付第一货物和交付第二货物,以及
所述特定运输工具的所述第一多个可能事件中的特定事件的最低ECT小于所述多个运输工具中的第二运输工具的ECT。
11.如权利要求10所述的计算机实现的方法,其中所述特定事件包括在提取第一货物之前提取第二货物。
12.如权利要求10所述的计算机实现的方法,其中当第二运输工具被识别为所述多个合格运输工具之一时,第一作业将会是分配给第二运输工具的第一作业。
13.如权利要求10所述的计算机实现的方法,其中当第二运输工具被识别为所述多个合格运输工具之一时,第二运输工具先前曾被分配运输第三货物的第三作业。
14.如权利要求13所述的计算机实现的方法,所述推导第二运输工具的ECT包括:
推导与运输第一货物和第三货物相关的第二多个可能的事件序列中的每个事件的ECT;以及
选择所述第二多个可能的事件序列中的特定事件的最低ECT,
其中:
所述第二多个可能的事件序列包括提取第一货物、提取第三货物、交付第一货物和交付第三货物,以及
所述特定运输工具的所述第一多个可能事件中的特定事件的最低ECT小于所述第二运输工具的所述多个可能的序列事件中的特定事件的最低ECT。
15.如权利要求14所述的计算机实现的方法,其中:
所述特定运输工具的最低ECT与在完成第二作业之前完成第一作业相关。
16.如权利要求15所述的计算机实现的方法,其中所述特定运输工具完成第一作业和第二作业的ECT大于第二运输工具完成第一作业和第二作业的ECT。
17.如权利要求10所述的计算机实现的方法,还包括:
确定所述特定运输工具未能在预定时间段内响应请求,
其中基于所述特定运输工具未能响应请求再次执行对所述多个合格运输工具的识别。
18.如权利要求17所述的计算机实现的方法,其中在所述特定运输工具未能响应请求之后,所述特定运输工具再次被视为所述多个合格运输工具之一。
19.一种系统,包括:
存储器;以及
与存储器通信的处理器,并且被配置为:
接收将第一作业的第一货物从取货地点运输到交付地点的请求,其中所述请求与第一中间地点和第二中间地点中的一个或两者对应;
识别用于将第一货物从取货地点运输到第一中间地点或交付地点,或从第一中间地点运输到第二中间地点或交付地点的多个合格运输工具;
基于经训练的运输工具模型,推导将第一货物从取货地点运输到第一中间地点或交付地点,或从第一中间地点运输到第二中间地点或交付地点的估计完成时间(ECT);以及
基于特定合格运输工具具有所述多个合格运输工具中的每个合格运输工具的最低ECT,向所述多个合格运输工具中的所述特定合格运输工具发送用于将第一货物从取货地点运输到第一中间地点或交付地点,或从第一中间地点运输到第二中间地点或交付地点的请求。
20.一种其上存储有指令的计算机可读存储设备,处理设备执行所述指令使所述处理设备执行包括以下各项的操作:
接收将第一作业的第一货物从取货地点运输到交付地点的请求,其中所述请求与第一中间地点和第二中间地点中的一个或两者对应;
识别用于将第一货物从取货地点运输到第一中间地点或交付地点,或从第一中间地点运输到第二中间地点或交付地点的多个合格运输工具;
基于经训练的运输工具模型,推导将第一货物从取货地点运输到第一中间地点或交付地点,或从第一中间地点运输到第二中间地点或交付地点的估计完成时间(ECT);以及
基于特定合格运输工具具有所述多个合格运输工具中的每个合格运输工具的最低ECT,向所述多个合格运输工具中的所述特定合格运输工具发送用于将第一货物从取货地点运输到第一中间地点或交付地点,或从第一中间地点运输到第二中间地点或交付地点的请求。
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Families Citing this family (15)
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AU2022246595A1 (en) * | 2021-03-29 | 2023-11-09 | Joseph HUDICKA | Logistics communication flow systems and methods |
US11681381B2 (en) | 2021-04-09 | 2023-06-20 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Active stylus with moveable magnet |
US11392857B1 (en) * | 2021-05-06 | 2022-07-19 | Hammel Companies Inc. | System and method for initiating a completed lading request |
JP2023023235A (ja) * | 2021-08-04 | 2023-02-16 | 富士通株式会社 | 経路探索プログラム、経路探索方法、および情報処理装置 |
US11348064B1 (en) * | 2021-08-12 | 2022-05-31 | Airspace Technologies, Inc. | System and methods for alternate path generation |
US11328245B1 (en) * | 2021-10-15 | 2022-05-10 | Airspace Technologies, Inc. | Systems for improved delivery of time-critical goods |
IL312490A (en) * | 2021-11-08 | 2024-07-01 | Orna Therapeutics Inc | Fat nanoparticle preparations for the administration of circular polynucleotides |
US20240029012A1 (en) * | 2022-07-20 | 2024-01-25 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Nodal graph and reinforcement-learning model based systems and methods for managing moving agents |
WO2024039289A1 (en) * | 2022-08-19 | 2024-02-22 | Grabtaxi Holdings Pte. Ltd. | Server and method for processing on-demand services |
US11861551B1 (en) | 2022-10-28 | 2024-01-02 | Hammel Companies Inc. | Apparatus and methods of transport token tracking |
Family Cites Families (72)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6389010B1 (en) | 1995-10-05 | 2002-05-14 | Intermec Ip Corp. | Hierarchical data collection network supporting packetized voice communications among wireless terminals and telephones |
WO2001013261A1 (en) | 1999-08-17 | 2001-02-22 | Hub Group Distribution Services, Inc. | Logistics management system for internet orders |
US7827118B1 (en) | 1999-10-06 | 2010-11-02 | Stamps.Com Inc. | Online, multi-carrier, multi-service parcel shipping management functional alignment of computer devices |
US6611755B1 (en) | 1999-12-19 | 2003-08-26 | Trimble Navigation Ltd. | Vehicle tracking, communication and fleet management system |
US20050209913A1 (en) | 2000-04-05 | 2005-09-22 | Wied William J | Computer based system and method for facilitating commerce between shippers and carriers |
WO2002021400A2 (en) | 2000-09-07 | 2002-03-14 | Petrovantage, Inc. | Computer system for providing a collaborative workflow environment |
US7647231B2 (en) | 2000-10-13 | 2010-01-12 | United States Postal Service | Flexible mail delivery system and method |
US20020184042A1 (en) | 2001-06-01 | 2002-12-05 | Freemarkets, Inc. | Method, apparatus, and system for grouping transportation services |
US20030093388A1 (en) | 2001-11-15 | 2003-05-15 | Brian Albright | Automated product sourcing from multiple fulfillment centers |
US7620583B2 (en) | 2001-11-30 | 2009-11-17 | Worldpack, Inc. | Method and apparatus for facilitating shipment of packages |
WO2004049189A1 (en) | 2002-11-22 | 2004-06-10 | United States Postal Service | Surface air management systems and methods |
US7739202B2 (en) | 2003-04-22 | 2010-06-15 | United Parcel Service Of America, Inc. | Computer system for routing package deliveries |
US7119716B2 (en) | 2003-05-28 | 2006-10-10 | Legalview Assets, Limited | Response systems and methods for notification systems for modifying future notifications |
US7085677B1 (en) | 2004-04-19 | 2006-08-01 | Amazon Technologies, Inc. | Automatically identifying incongruous item packages |
US7385499B2 (en) | 2004-12-17 | 2008-06-10 | United Parcel Service Of America, Inc. | Item-based monitoring systems and methods |
CA2490540A1 (en) * | 2004-12-21 | 2006-06-21 | Mobil Grain Ltd. | Computer-based dispatching system and method |
US8175930B2 (en) | 2005-02-17 | 2012-05-08 | Shopmedia Inc. | Apparatus for selling shipping services through a mediator's web site |
US7684994B2 (en) * | 2005-04-12 | 2010-03-23 | United Parcel Service Of America, Inc. | Next generation visibility package tracking |
US20060282277A1 (en) | 2005-06-14 | 2006-12-14 | David Ng | In-Transit Shipment Re-Direction Service for Reduced Shipping Latencies |
US7496520B1 (en) | 2005-07-22 | 2009-02-24 | Rearden Commerce, Inc. | System and method for optimization of group shipments to reduce shipping costs |
EP2217880B1 (en) | 2007-11-24 | 2015-02-18 | Routerank Ltd | Optimized route planning |
US8200425B2 (en) * | 2008-12-31 | 2012-06-12 | Sap Ag | Route prediction using network history |
US20150220999A1 (en) * | 2009-01-21 | 2015-08-06 | Truaxis, Inc. | Method and system to dynamically adjust offer spend thresholds and personalize offer criteria specific to individual users |
US20100305984A1 (en) * | 2009-06-01 | 2010-12-02 | Scopia, LLC | Intermodal trip planner |
CA2825472A1 (en) | 2011-01-24 | 2012-08-02 | Arrowstream | System and method for logistics optimization using lane order pattern flexing |
EP2681512B1 (en) | 2011-03-03 | 2021-01-13 | Verizon Patent and Licensing Inc. | Vehicle route calculation |
US8630958B2 (en) | 2011-06-03 | 2014-01-14 | Cardinal Optimization, Inc. | Systems and methods for multi-vehicle resource allocation and routing solutions |
US20130246207A1 (en) * | 2012-03-19 | 2013-09-19 | Uber Technologies, Inc. | System and method for dynamically adjusting prices for services |
US9127945B2 (en) | 2012-04-04 | 2015-09-08 | Trimble Navigation Limited | Systems and methods for managing a cargo transaction |
US11144868B1 (en) * | 2012-12-05 | 2021-10-12 | Stamps.Com Inc. | Visual graphic tracking of item shipment and delivery |
US20140172736A1 (en) * | 2012-12-19 | 2014-06-19 | Subhasis SAHA | System and method for optimizing use of standardized shipping containers |
US20140279658A1 (en) | 2013-03-12 | 2014-09-18 | United Parcel Service Of America, Inc. | Systems and methods of suggesting attended delivery/pickup locations |
WO2014178055A1 (en) | 2013-05-01 | 2014-11-06 | G-Ils Transportation Ltd | A real time decision making method optimization route and pricing engine for freight transportation (cargo) |
GB201310007D0 (en) * | 2013-06-04 | 2013-07-17 | Lyst Ltd | Merchant system |
US20140358703A1 (en) | 2013-06-04 | 2014-12-04 | SkySocket, LLC | Item Delivery Optimization |
US11494726B2 (en) * | 2013-06-19 | 2022-11-08 | ExFreight Zeta, LLC | Process of combining multiple carriers for international shipping |
US20150006428A1 (en) | 2013-06-28 | 2015-01-01 | 10-4 Systems, Inc. | Freight shipment booking system |
US20160180274A1 (en) | 2013-08-09 | 2016-06-23 | Air Products And Chemicals, Inc. | Method and system for monitoring deliveries |
US9953332B2 (en) | 2013-09-18 | 2018-04-24 | Simpler Postage, Inc. | Method and system for generating delivery estimates |
US9248611B2 (en) | 2013-10-07 | 2016-02-02 | David A. Divine | 3-D printed packaging |
CN104598979B (zh) | 2013-10-31 | 2021-10-08 | Sap欧洲公司 | 基于时间和位置的递送最优化 |
US10373281B2 (en) | 2013-11-15 | 2019-08-06 | Cfph, Llc | Examples of delivery and/or referral services |
US20150186869A1 (en) | 2013-12-05 | 2015-07-02 | Cfph, Llc | Examples of delivery and/or referral service sms ordering |
US10748229B2 (en) | 2013-12-18 | 2020-08-18 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Method and apparatus for controlling a roadway source |
US20150278758A1 (en) | 2014-03-25 | 2015-10-01 | Jong Myoung Kim | Method and system for a shipment coordination service |
US20160012391A1 (en) | 2014-07-08 | 2016-01-14 | Rick Burnett | Shipper and Carrier Interaction Optimization Platform |
US9754496B2 (en) | 2014-09-30 | 2017-09-05 | Elwha Llc | System and method for management of airspace for unmanned aircraft |
JP7152154B2 (ja) | 2014-10-20 | 2022-10-12 | トムトム ナビゲーション ベスローテン フエンノートシャップ | 代替経路 |
US20160117618A1 (en) | 2014-10-22 | 2016-04-28 | Google Inc. | Determining alternative travel itineraries using current location |
US20160140632A1 (en) | 2014-11-14 | 2016-05-19 | Sears Brands, L.L.C. | Methods and systems supporting crowd-sourced proxy shopping via an e-commerce platform |
US9082144B2 (en) | 2015-02-18 | 2015-07-14 | Cargo Chief | Transportation service matching with arrival estimation adjusted for external factors |
US10133995B1 (en) * | 2015-02-19 | 2018-11-20 | Square, Inc. | Courier network management |
US20210090017A1 (en) * | 2015-03-25 | 2021-03-25 | DoorDash, Inc. | Feedback-based management of delivery orders |
US20160321609A1 (en) * | 2015-04-30 | 2016-11-03 | International Business Machines Corporation | Decision support tool for business rules management in a booking system |
WO2016187169A2 (en) | 2015-05-15 | 2016-11-24 | Overhaul Group, Inc. | Carrier and shipper interfacing and shipment tracking framework for efficient scheduling and transportation of cargo, with security monitoring and efficient payment to carriers |
US10114544B2 (en) * | 2015-06-06 | 2018-10-30 | Apple Inc. | Systems and methods for generating and providing intelligent time to leave reminders |
US9603158B1 (en) | 2015-12-08 | 2017-03-21 | Uber Technologies, Inc. | Optimizing communication for automated vehicles |
SG10201600024TA (en) | 2016-01-04 | 2017-08-30 | Grabtaxi Holdings Pte Ltd | System and Method for Multiple-Round Driver Selection |
US10740702B2 (en) * | 2016-01-08 | 2020-08-11 | Oracle International Corporation | Method, system, and non-transitory computer-readable medium for reducing computation time in one-to-many path searching using heuristics and limited boundary adjustment |
EP3472563A1 (en) | 2016-06-21 | 2019-04-24 | Via Transportation, Inc. | Systems and methods for vehicle ridesharing management |
US10136288B2 (en) * | 2016-10-17 | 2018-11-20 | Uber Technologies, Inc. | Determining service provider performance with ranged transmissions |
US11315067B2 (en) | 2016-10-17 | 2022-04-26 | Airspace Technologies, Inc. | Logistical management system |
US10190886B2 (en) * | 2017-01-04 | 2019-01-29 | Uber Technologies, Inc. | Network system to determine a route based on timing data |
US10977604B2 (en) | 2017-01-23 | 2021-04-13 | Uber Technologies, Inc. | Systems for routing and controlling vehicles for freight |
US10677602B2 (en) * | 2017-01-25 | 2020-06-09 | Via Transportation, Inc. | Detecting the number of vehicle passengers |
WO2018170813A1 (en) * | 2017-03-23 | 2018-09-27 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | Methods and systems for carpooling |
US20180293544A1 (en) | 2017-04-11 | 2018-10-11 | Wajdi Zein El Dean | Systems and methods for arranging transportation for people and/or cargo |
WO2018200999A1 (en) * | 2017-04-27 | 2018-11-01 | Walmart Apollo, Llc | Methods and systems for managing shipment of products from a distribution center |
WO2019204783A1 (en) * | 2018-04-20 | 2019-10-24 | Uber Technologies, Inc. | On-demand transport system facilitating third-party autonomous vehicles |
US11138677B2 (en) * | 2018-04-24 | 2021-10-05 | Indigo Ag, Inc. | Machine learning in an online agricultural system |
US11275809B2 (en) | 2018-09-06 | 2022-03-15 | Uber Technologies, Inc. | Pre-computed service metric lookup for a network-based service |
US20210142279A1 (en) | 2019-11-12 | 2021-05-13 | Airspace Technologies, Inc. | Improved Logistical Management System |
-
2020
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