CN115481890A - 智能供应链物流调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了智能供应链物流调度方法,涉及物流配送技术领域,包括:商家通过客户端发布货运信息和运输要求至服务器端,服务器端根据货运信息和运输要求计算运输车辆的数量,并生成对应数量的货运订单至物流调度中心;服务器端根据计算结果选择符合运输要求的车辆及配送员提供接单选择,选取配效值PX最大的初选人员作为选中人员,并且规划运输路线;配送员接单成功后,配送员选择最佳配送路线进行配送,提高配送效率;服务器端通过定位模块对配送轨迹进行追踪;客户端通过访问物流调度中心查看物流配送信息;本发明通过实时准确的流程跟踪、信息交互及可视化展示,实现多方信息共享,为关联方提供业务办理便捷服务。
Description
技术领域
本发明涉及物流配送技术领域,具体是智能供应链物流调度方法。
背景技术
随着经济的快速发展,物流供应链运输在各行业中发挥的作用越来越重要,物流运输配送任务也更加繁重,并且对运输配送的时效性要求也更高,因此,单单依靠以往的配送经验来确定的配送路线已经不适合目前物流供应链的配送。传统的物流供应链配送路线较为固定,不能根据各配送地址的实际地址制定合理有效的配送路线,只能按照预定的路线进行配送,路线重复率高,容易造成配送时间的延误,用户体验差,社会综合效益低。
同时传统物流市场结构单一,侧重点到点或线到线服务,只提供简单的位移,管理混乱,全部操作都是人工控制,成本居高,信息不对称,被动服务,社会化程度低,没有统一服务标准,无法形成规范化操作;基于以上不足,本发明提出智能供应链物流调度方法。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此,本发明提出智能供应链物流调度方法。
为实现上述目的,根据本发明的第一方面的实施例提出智能供应链物流调度方法,包括如下步骤:
步骤一:商家通过客户端发布货运信息和运输要求至服务器端,所述服务器端根据货运信息和运输要求计算运输车辆的数量,并生成对应数量的货运订单至物流调度中心;
步骤二:用户向服务器端提交用户信息进行注册,成为配送员并通过访问物流调度中心接取货运订单;
步骤三:服务器端根据计算结果选择符合运输要求的车辆及配送员提供接单选择,选取配效值PX最大的初选人员作为选中人员,并且规划运输路线;
步骤四:配送员接单成功后,服务器端自动生成电子票据,配送员选择最佳配送路线进行配送,导航模块通过定位模块实时显示定位信息;服务器端接收移动终端的定位信息并在物流调度中心进行显示,客户端通过访问物流调度中心查看物流配送信息。
进一步地,其中,配效值PX的具体计算方法为:
将接取货运订单的配送员标记为初选人员;获取初选人员在预设时间段的配送记录;所述配送记录包括每个配送周期内的配送目标点数量、配送总时长、配送总路程以及各个收货人的服务评分;
统计初选人员的配送总次数为P1;将每个配送周期内的配送目标点数量、配送总时长、配送总路程依次标记为M1、T1、L1;将各个收货人的服务评分进行求和并取均值得到服务均值F1;
利用公式DP=(M1×a1+F1×a2)/(T1×a3+L1×a4)计算得到配送单值DP;其中a1、a2、a3、a4均为系数因子;
将配送单值DP与预设配送阈值相比较;统计DP大于预设配送阈值的次数为Q1;当DP大于预设配送阈值时,获取DP与预设配送阈值的差值并求和得到超配总值Cz,利用公式CK=Q1×a5+Cz×a6计算得到超配吸引值CK,其中a5、a6均为系数因子;利用公式计算得到初选人员的配效值PX,其中g1、g2均为系数因子。
进一步地,其中,服务器端规划运输路线的具体过程为:
配送员的移动终端扫描所运送货物的物流编码,获取所运送货物的物流信息;移动终端通过自带的定位模块获取所在位置并上传至所述服务器端;
移动终端从所述服务器端获取配送目标点位置,将各配送目标点依次连接成线,并通过自带的导航模块规划交通路线;具体为:
首先对各配送目标点环境建模形成拓扑网状图和连通关系矩阵;
接着利用Floyd弗洛伊德算法确定搜索路径矩阵,即最短路径矩阵,并不断迭代优化;然后通过对节点和边的遍历,计算始发点到配送目标点序列的最短连通路径;最后将最短连通路径转换为最佳配送路线。
进一步地,其中,运输途中车载监控设备对车辆运输的全过程进行监控,并将监控数据通过网络传输至服务器端;服务器端实时存储监控数据,并向客户端反馈监控数据。
进一步地,投递完成后,移动终端向服务器端发送投递完成信息,服务器端向收货人发送配送完成短信;收货人验收货物后上传数据至服务器端,并对配送员的配送服务进行评分,满分为100分。
进一步地,其中,导航模块根据规划路线的配送顺序依次定位配送地址,依次完成配送,配送完成后自动进入下一个最近的配送地址。
进一步地,其中,所述定位模块与所述服务器端通过网络连接,所述服务器端通过所述定位模块对配送轨迹进行追踪;所述物流配送信息包括配送时间、配送员姓名、性别、联络电话和所属公司。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明中商家通过客户端发布货运信息和运输要求至服务器端,服务器端根据货运信息和运输要求计算运输车辆的数量,并生成对应数量的货运订单至物流调度中心;服务器端根据计算结果选择符合运输要求的车辆及配送员提供接单选择,选取配效值PX最大的初选人员作为选中人员,并且服务器端将地理坐标信息结合实际地图道路信息,规划合理的配送路线供配送员选择,配送员通过移动终端获取的导航路线依次进行配送,可以更加高效的进行物流配送,提高配送效率;所述服务器端通过所述定位模块对配送轨迹进行追踪,客户端通过访问网络可查看配送信息;通过实时准确的流程跟踪、信息交互及可视化展示,实现多方信息共享,为关联方提供业务办理便捷服务。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,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,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明智能供应链物流调度方法的原理框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,智能供应链物流调度方法,包括如下步骤:
步骤一:商家通过客户端发布货运信息和运输要求至服务器端,服务器端根据货运信息和运输要求计算运输车辆的数量,并生成对应数量的货运订单至物流调度中心;
步骤二:用户向服务器端提交用户信息进行注册,成为配送员;并通过访问物流调度中心接取货运订单;
步骤三:服务器端根据计算结果选择符合运输要求的车辆及配送员提供接单选择,选取配效值PX最大的初选人员作为选中人员,并且规划运输路线;具体为:
将接取货运订单的配送员标记为初选人员;获取初选人员在预设时间段的配送记录;配送记录包括每个配送周期内的配送目标点数量、配送总时长、配送总路程以及各个收货人的服务评分;
统计初选人员的配送总次数为P1;将每个配送周期内的配送目标点数量、配送总时长、配送总路程依次标记为M1、T1、L1;将各个收货人的服务评分进行求和并取均值得到服务均值F1;
利用公式DP=(M1×a1+F1×a2)/(T1×a3+L1×a4)计算得到配送单值DP;其中a1、a2、a3、a4均为系数因子;
将配送单值DP与预设配送阈值相比较;统计DP大于预设配送阈值的次数为Q1;当DP大于预设配送阈值时,获取DP与预设配送阈值的差值并求和得到超配总值Cz,利用公式CK=Q1×a5+Cz×a6计算得到超配吸引值CK,其中a5、a6均为系数因子;
步骤四:配送员接单成功后,服务器端自动生成电子票据,配送员选择最佳配送路线进行配送,导航模块通过定位模块实时显示定位信息;服务器端接收移动终端的定位信息并在物流调度中心进行显示,客户端通过访问网络可查看物流配送信息;
其中,运输途中车载监控设备对车辆运输的全过程进行监控,并将监控数据通过网络传输至服务器端;服务器端实时存储监控数据,并向客户端反馈监控数据;
步骤五:投递完成后,移动终端向服务器端发送投递完成信息,服务器端向收货人发送配送完成短信;收货人验收货物后上传数据至服务器端,并对配送员的配送服务进行评分,满分为100分;
其中,服务器端规划运输路线的具体过程为:
配送员的移动终端扫描所运送货物的物流编码,获取所运送货物的物流信息;移动终端通过自带的定位模块获取所在位置并上传至服务器端;
移动终端从服务器端获取配送目标点位置,将各配送目标点依次连接成线,并通过自带的导航模块规划交通路线;具体为:
首先对各配送目标点环境建模形成拓扑网状图和连通关系矩阵;
接着利用Floyd弗洛伊德算法确定搜索路径矩阵,即最短路径矩阵,并通过迭代优化,提高运算速度;然后通过对节点和边的遍历,计算始发点到配送目标点序列的最短连通路径;最后将最短连通路径转换为最佳配送路线;
其中,导航模块根据规划路线的配送顺序依次定位配送地址,依次完成配送,配送完成后自动进入下一个最近的配送地址;
其中,定位模块与服务器端通过网络连接,服务器端通过定位模块对配送轨迹进行追踪;
其中,收件人通过网络访问服务器端可查看物流配送信息,物流配送信息包括配送时间、配送员姓名、性别、联络电话和所属公司。
上述公式均是去除量纲取其数值计算,公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式,公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
本发明的工作原理:
智能供应链物流调度方法,在工作时,商家通过客户端发布货运信息和运输要求至服务器端,服务器端根据货运信息和运输要求计算运输车辆的数量,并生成对应数量的货运订单至物流调度中心;用户向服务器端提交用户信息进行注册,成为配送员;并通过访问物流调度中心接取货运订单;服务器端根据计算结果选择符合运输要求的车辆及配送员提供接单选择,选取配效值PX最大的初选人员作为选中人员,并且服务器端将地理坐标信息结合实际地图道路信息,规划合理的配送路线供配送员选择,配送员通过移动终端获取的导航路线依次进行配送,可以更加高效的进行物流配送,提高配送效率;服务器端通过定位模块对配送轨迹进行追踪,客户端通过访问网络可查看配送信息;通过实时准确的流程跟踪、信息交互及可视化展示,实现多方信息共享,为关联方提供业务办理便捷服务。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (7)
1.智能供应链物流调度方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一:商家通过客户端发布货运信息和运输要求至服务器端,所述服务器端根据货运信息和运输要求计算运输车辆的数量,并生成对应数量的货运订单至物流调度中心;
步骤二:用户向服务器端提交用户信息进行注册,成为配送员并通过访问物流调度中心接取货运订单;
步骤三:服务器端根据计算结果选择符合运输要求的车辆及配送员提供接单选择,选取配效值PX最大的初选人员作为选中人员,并且规划运输路线;
步骤四:配送员接单成功后,服务器端自动生成电子票据,配送员选择最佳配送路线进行配送,导航模块通过定位模块实时显示定位信息;服务器端接收移动终端的定位信息并在物流调度中心进行显示,客户端通过访问物流调度中心查看物流配送信息。
2.根据权利要求1所述的智能供应链物流调度方法,其特征在于,其中,配效值PX的具体计算方法为:
将接取货运订单的配送员标记为初选人员;获取初选人员在预设时间段的配送记录;所述配送记录包括每个配送周期内的配送目标点数量、配送总时长、配送总路程以及各个收货人的服务评分;
统计初选人员的配送总次数为P1;将每个配送周期内的配送目标点数量、配送总时长、配送总路程依次标记为M1、T1、L1;将各个收货人的服务评分进行求和并取均值得到服务均值F1;
利用公式DP=(M1×a1+F1×a2)/(T1×a3+L1×a4)计算得到配送单值DP;其中a1、a2、a3、a4均为系数因子;
3.根据权利要求2所述的智能供应链物流调度方法,其特征在于,其中,服务器端规划运输路线的具体过程为:
配送员的移动终端扫描所运送货物的物流编码,获取所运送货物的物流信息;移动终端通过自带的定位模块获取所在位置并上传至所述服务器端;
移动终端从所述服务器端获取配送目标点位置,将各配送目标点依次连接成线,并通过自带的导航模块规划交通路线;具体为:
首先对各配送目标点环境建模形成拓扑网状图和连通关系矩阵;
接着利用Floyd弗洛伊德算法确定搜索路径矩阵,即最短路径矩阵,并不断迭代优化;然后通过对节点和边的遍历,计算始发点到配送目标点序列的最短连通路径;最后将最短连通路径转换为最佳配送路线。
4.根据权利要求1所述的智能供应链物流调度方法,其特征在于,其中,运输途中车载监控设备对车辆运输的全过程进行监控,并将监控数据通过网络传输至服务器端;服务器端实时存储监控数据,并向客户端反馈监控数据。
5.根据权利要求1所述的智能供应链物流调度方法,其特征在于,投递完成后,移动终端向服务器端发送投递完成信息,服务器端向收货人发送配送完成短信;收货人验收货物后上传数据至服务器端,并对配送员的配送服务进行评分,满分为100分。
6.根据权利要求3所述的智能供应链物流调度方法,其特征在于,其中,导航模块根据规划路线的配送顺序依次定位配送地址,依次完成配送,配送完成后自动进入下一个最近的配送地址。
7.根据权利要求3所述的智能供应链物流调度方法,其特征在于,其中,所述定位模块与所述服务器端通过网络连接,所述服务器端通过所述定位模块对配送轨迹进行追踪;所述物流配送信息包括配送时间、配送员姓名、性别、联络电话和所属公司。
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CN116362641A (zh) * | 2023-03-20 | 2023-06-30 | 无锡哈米信息科技有限公司 | 一种基于大数据的物流配送系统 |
CN117611045A (zh) * | 2024-01-22 | 2024-02-27 | 湖南创亚信息科技有限公司 | 一种基于云计算的货物流动监测方法及系统 |
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Cited By (3)
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CN117611045A (zh) * | 2024-01-22 | 2024-02-27 | 湖南创亚信息科技有限公司 | 一种基于云计算的货物流动监测方法及系统 |
CN117611045B (zh) * | 2024-01-22 | 2024-04-19 | 湖南创亚信息科技有限公司 | 一种基于云计算的货物流动监测方法及系统 |
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