CN116090932B - 智慧叉车管理系统 - Google Patents

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CN116090932B CN202310373864.7A CN202310373864A CN116090932B CN 116090932 B CN116090932 B CN 116090932B CN 202310373864 A CN202310373864 A CN 202310373864A CN 116090932 B CN116090932 B CN 116090932B
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    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Abstract

本发明公开了智慧叉车管理系统，属于智慧机械管理技术领域；通过对叉车运输前是否符合运输要求来实施分析和管控，可以从源头降低货物方面造成的安全隐患；通过对运输货物方面和驾驶员方面实施监测以及数据处理和整合获取货物系数和驾驶系数，根据货物系数和驾驶系数以及实时车速获取叉车运输的状态估值，基于状态估值对叉车在不同驾驶区域的驾驶情况实施差异化的处理和分析；将所有驾驶区域的分析结果进行整合获取整估值，根据整估值来对叉车运输的整体状态进行告警提示；本发明用于解决现有方案中没有从不同的维度来对叉车的运输实施数据监测、整合以及差异化的分析，导致叉车运输方面管理的整体效果不佳的技术问题。

Description

智慧叉车管理系统
技术领域
本发明涉及智慧机械管理技术领域，具体涉及智慧叉车管理系统。
背景技术
叉车管理是为了合理使用机动叉车，减少叉车故障发生，降低维修成本，提高物资的运送效率。
现有的叉车管理方案在实施时，大多数还是通过人工来进行监管，没有从不同的维度来对叉车的运输实施数据监测、整合以及差异化的分析，不能对叉车运输的起点和过程实施针对性的监测和评估，并根据评估结果对叉车的运输进行动态提示来降低安全隐患，导致叉车运输方面管理的整体效果不佳。
发明内容
本发明的目的在于提供智慧叉车管理系统，用于解决现有方案中没有从不同的维度来对叉车的运输实施数据监测、整合以及差异化的分析，导致叉车运输方面管理的整体效果不佳的技术问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
智慧叉车管理系统，包括叉车监测整合模块，用于对叉车运输的货物进行监测以及对统计的数据进行整合，得到包含货物系数以及货物参数的货物整合集；
驾驶监测整合模块，用于对叉车驾驶员的历史驾驶情况进行监测以及对统计的数据进行整合，得到包含驾驶系数以及驾驶参数的驾驶整合集；
运输监测分析模块，用于对驾驶员驾驶叉车的实时状态进行监测以及数据分析和告警提示；包括：
获取叉车运输的实时位置以及实时车速，根据实时位置获取对应的驾驶区域和区域权重并标记；获取实时驾驶区域对应的最高车速并标记，以及将叉车运输的实时车速标记；提取标记的各项数据的数值并与货物整合集中的货物系数和驾驶整合集中的驾驶系数联立整合获取叉车运输的状态估值；
根据状态估值对叉车运输的实时状态进行评估时；将状态估值与预设的状态阈值进行匹配分析，得到包含第一状态标签、第二状态标签和第三状态标签的状态分析数据并上传至数据库和云平台；
异常追溯核验模块，用于对状态分析数据进行遍历，并根据遍历结果中不同的状态标签对对应的异常状态进行追溯核验，分析判断第二状态标签和第三状态标签对应的实时运输状态轻度异常和实时运输状态中度异常是否有效；
监测管理模块，用于对叉车运输的全过程分析结果进行统计和评估并生成运输分析表，并根据运行分析表对叉车运输的全过程进行动态展示和提示。
优选地，叉车监测整合模块的工作步骤包括：
对叉车运输时货物的基础信息进行监测和数据统计；获取货物类型以及对应的货物权重并标记；获取货物对应的体积和重量并分别标记；根据货物标记的体积和重量对叉车运输是否符合运输要求进行评估，将货物的体积和重量分别与对应的体积阈值和重量阈值进行匹配；
若体积≤体积阈值且重量≤重量阈值，则判定货物的运输符合要求并生成通行信号；若体积＞体积阈值或者重量＞重量阈值，则判定货物的运输不符合要求并生成拦截信号，根据拦截信号提示驾驶员和管理人员对运输的货物进行调整，直至满足货物的运输要求；
货物对应的货物类型和货物权重以及体积和重量构成货物参数。
优选地，对货物参数进行数据整合时，提取货物参数中标记的货物权重、货物体积和重量的数值并联立整合获取货物对应的货物系数；
货物系数以及货物参数构成货物整合集并上传至数据库和云平台。
优选地，驾驶监测整合模块的工作步骤包括：
根据驾驶员的姓名获取对应的驾龄和驾驶时长并分别标记；以及获取驾驶员历史的异常驾驶类型和对应的异常驾驶次数；
将获取的异常驾驶类型与数据库中预构建的异常驾驶类型-权重表进行匹配获取对应的异常驾驶权重并标记，以及将对应的异常驾驶次数标记；驾驶员对应的异常驾驶类型以及对应的异常驾驶权重和异常驾驶次数构成驾驶参数。
优选地，对驾驶参数进行数据整合时，提取驾驶参数中标记的若干异常驾驶权重以及对应的异常驾驶次数的数值并联立整合获取驾驶员对应的驾驶系数；
驾驶系数以及驾驶参数构成驾驶整合集并上传至数据库和云平台。
优选地，异常追溯核验模块的工作步骤包括：
对状态分析数据进行遍历，并根据遍历结果中的第二状态标签和第三状态标签实施对应异常状态的追溯核验；
根据第二状态标签和第三状态标签统计对应的出现的总次数并分别标记为第一总次数和第二总次数，以及每次第二状态标签和第三状态标签出现时对应的持续时长并分别标记为第一持续时长和第二持续时长。
优选地，若第二状态标签对应的第一持续时长大于第一持续时长阈值，或者第一总次数大于第一次数阈值，则判定第二状态标签对应的实时运输状态轻度异常有效，同时对驾驶员以及后台的管理人员进行轻度告警提示，并将轻度异常总次数加一；反之，则判定第二状态标签对应的实时运输状态轻度异常无效。
优选地，若第三状态标签对应的第二持续时长大于第二持续时长阈值，或者第二总次数大于第二次数阈值，则判定第三状态标签对应的实时运输状态中度异常有效，同时对驾驶员以及后台的管理人员进行中度告警提示，并将中度异常总次数加一；反之，则判定第三状态标签对应的实时运输状态中度异常无效。
优选地，监测管理模块的工作步骤包括：
统计所有驾驶区域中出现的轻度异常总时长和中度异常总时长并分别标记；提取轻度异常总时长和中度异常总时长的数值并与货物整合集中的货物系数联立整合获取叉车运输的整估值；根据整估值对叉车运输的整体状态进行评估时，将整估值与预设的整估范围进行匹配分析，得到包含第一整估信号、第二整估信号和第三整估信号的整体分析数据。
优选地，获取叉车运输过程中在不同驾驶区域的实时车速，通过不同的颜色标识对正常车速、轻度异常车速和中度异常车速进行差异化显示，以及将整体分析数据中的整估信号显示对应叉车运输的整体状态。
相比于现有方案，本发明实现的有益效果：
本发明通过从货物的体积和重量方面来对运输是否符合运输要求来实施分析和管控，可以从源头降低货物方面造成的安全隐患；通过对货物方面实施监测以及数据处理和整合获取货物系数，基于货物系数可以对货物的整体情况进行评估，同时还可以为后续叉车运输的状态分析提供货物方面的数据支持；以及通过从驾驶员方面实施监测以及数据处理和整合获取驾驶系数，基于驾驶系数可以对驾驶员的整体情况进行评估，同时还可以为后续叉车运输的状态分析提供驾驶方面的数据支持。
本发明通过将各个维度的各项数据进行整合获取状态估值，基于状态估值对叉车在不同驾驶区域的驾驶情况实施差异化的处理和分析，可以有效提高叉车运输过程中的分析效果；通过对分析过程中存在的不同异常运输状态进行追溯核验，降低数据分析过程中存在的误差，以此来提高叉车运输状态分析的准确性。
本发明通过对不同驾驶区域的实时驾驶情况进行分析，既可以获取到不同驾驶区域的实时驾驶情况，又可以为后续叉车在所有驾驶区域的整体驾驶状态评估提供数据支持，通过将所有驾驶区域的分析结果进行整合获取整估值，根据整估值来对叉车运输的整体状态进行告警提示，可以有效提高叉车运输方面管理的整体效果。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明智慧叉车管理系统的模块框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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作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，本发明为智慧叉车管理系统，包括叉车监测整合模块、 驾驶监测整合模块、运输监测分析模块、异常追溯核验模块、监测管理模块数据库和云平台；
叉车监测整合模块，用于对叉车运输的货物进行监测以及对统计的数据进行整合，得到叉车对应的货物整合集；包括：
对叉车运输时货物的基础信息进行监测和数据统计；
获取货物对应的类型，设定不同的货物类型对应一个不同的类型权重，将获取的货物类型与数据库中预存储的所有货物类型进行匹配获取对应的货物权重并标记为HQ；
其中，货物权重用于对文本类的货物类型进行数字化，可以为后续不同类型的货物进行差异化的计算和分析；
获取货物对应的体积和重量并分别标记为HT和HZ；体积的单位为立方米，重量的单位为千克；根据货物标记的体积HT和重量HZ对叉车运输是否符合运输要求进行评估，将货物的体积HT和重量HZ分别与对应的体积阈值HT0和重量阈值HZ0进行匹配；
若HT≤HT0且HZ≤HZ0，则判定货物的运输符合要求并生成通行信号；
若HT＞HT0或者HZ＞HZ0，则判定货物的运输不符合要求并生成拦截信号，根据拦截信号提示驾驶员和管理人员对运输的货物进行调整，直至满足货物的运输要求；
货物对应的货物类型和货物权重以及体积和重量构成货物参数；
本发明实施例中的数据采集需要配合智能硬件来实施，智能硬件包含多项针对叉车行驶、工作和数据联网的模块功能，可根据自身需求进行多个模块或单一模块进行选配、改造；实现叉车数据联网和实时报警；车载终端可以采用协力IZD005-4G（内燃车）、IZD006-4G（电车），内置驾驶员身份识别系统、4G 通讯、实时定位、数据采集等功能，可以实现驾驶员刷卡登录或微信刷脸启动叉车，符合TSG81-2022中要求：应当设置司机权限信息采集器这一要求；
本发明实施例中，通过在前期从货物的体积和重量方面实施预处理和管理，可以及时发现并处理异常的货物运输情况，从货物方面提高运输的安全性；另外，运输要求可以根据叉车的具体类型来获取；
对货物参数进行数据整合时，提取货物参数中标记的货物权重、货物体积和重量的数值并联立整合，通过计算获取货物对应的货物系数
Figure SMS_1
；货物系数/>
Figure SMS_2
的计算公式为：
Figure SMS_3
式中，h1、h2为预设的不同比例系数且0＜h1＜h2＜1，h1可以取值为0.327，h2可以取值为0.685；
需要说明的是，货物系数是用于将货物自身方面不同维度的各项数据进行整合来对其进行整体评估的数值；货物系数越大，表示对应货物的重要性越大；
货物系数以及货物参数构成货物整合集并上传至数据库和云平台；
本发明实施例中，通过从货物的体积和重量方面来对运输是否符合运输要求来实施分析和管控，可以从源头降低货物方面造成的安全隐患；通过对货物方面实施监测以及数据处理和整合获取货物系数，基于货物系数可以对货物的整体情况进行评估，同时还可以为后续叉车运输的状态分析提供货物方面的数据支持。
驾驶监测整合模块，用于对叉车驾驶员的历史驾驶情况进行监测以及对统计的数据进行整合，得到叉车对应的驾驶整合集；
根据驾驶员的姓名获取对应的驾龄和驾驶时长并分别标记为JL和JS；驾龄的单位为年，驾驶时长的单位为小时；以及获取驾驶员历史的异常驾驶类型和对应的异常驾驶次数；
将获取的异常驾驶类型与数据库中预构建的异常驾驶类型-权重表进行匹配获取对应的异常驾驶权重并标记为YQ，以及将对应的异常驾驶次数标记为YC；
其中，异常驾驶类型-权重表包含若干不同的异常驾驶类型以及对应的异常驾驶权重，不同的异常驾驶类型预先设置一个对应的异常驾驶权重，异常驾驶权重的具体数值可以根据经验或者叉车运输大数据进行设定；异常驾驶类型包括但不限于超速驾驶、不系安全带驾驶和单手驾驶；异常驾驶权重可以对不同文本类的异常驾驶实施数字化、差异化的表示；
驾驶员对应的异常驾驶类型以及对应的异常驾驶权重和异常驾驶次数构成驾驶参数；
对驾驶参数进行数据整合时，提取驾驶参数中标记的若干异常驾驶权重以及对应的异常驾驶次数的数值并联立整合，通过计算获取驾驶员对应的驾驶系数
Figure SMS_4
；驾驶系数/>
Figure SMS_5
的计算公式为：/>
Figure SMS_6
式中，i为不同异常驾驶权重的总数，i为自然数，JY为预设的驾驶标准值，可以根据叉车运输大数据来获取；
驾驶系数以及驾驶参数构成驾驶整合集并上传至数据库和云平台；
需要说明的是，驾驶系数是用于将驾驶员不同方面的各项数据进行整合来对其整体进行评估的数值；驾驶系数越大，表示对应驾驶员的驾驶素质越不佳；
本发明实施例通过从驾驶员方面实施监测以及数据处理和整合获取驾驶系数，基于驾驶系数可以对驾驶员的整体情况进行评估，同时还可以为后续叉车运输的状态分析提供驾驶方面的数据支持。
运输监测分析模块，用于对驾驶员驾驶叉车的实时状态进行监测以及数据分析和告警提示；包括：
获取叉车运输的实时位置以及实时车速，根据实时位置获取对应的驾驶区域，设定不同的驾驶区域对应一个不同的区域权重，将获取的实时驾驶区域上传至数据库中与预存储的所有驾驶区域进行匹配获取对应的区域权重并标记为QQ；
其中，这里的区域权重用于对不同的驾驶区域进行数字化表示，以便后续可以在不同的驾驶区域实施差异化的分析；
实时位置以及实时车速可以分别通过定位器和车速传感器来获取；
获取实时驾驶区域对应的最高车速并标记为XS，以及将叉车运输的实时车速标记为SS；最高车速和实时车速的单位均为米/秒；提取标记的各项数据的数值并与货物整合集中的货物系数
Figure SMS_7
和驾驶整合集中的驾驶系数/>
Figure SMS_8
联立整合，通过计算获取叉车运输的状态估值/>
Figure SMS_9
；状态估值/>
Figure SMS_10
的计算公式为：/>
Figure SMS_11
式中，g1、g2为预设的不同比例系数且0＜g1＜g2，g1可以取值为0.587，g2可以取值为1.234；
需要说明的是，状态估值是用于对叉车在不同驾驶区域的实时驾驶状态进行整体评估的数值；状态估值越小，表示对应叉车运输的实时状态越不佳，存在的驾驶风险也越大；
根据状态估值对叉车运输的实时状态进行评估时；将状态估值与预设的状态阈值进行匹配分析；
若状态估值大于状态阈值，则判定对应叉车的实时运输状态正常并生成第一状态标签；
若状态估值大于状态阈值的Y%且不大于状态阈值，Y为大于零小于一百的实数，则判定对应叉车的实时运输状态轻度异常并生成第二状态标签；
若状态估值不大于状态阈值的Y%，则判定对应叉车的实时运输状态中度异常并生成第三状态标签；
状态估值以及对应的第一状态标签、第二状态标签和第三状态标签构成状态分析数据并上传至数据库和云平台；
由于叉车的运输状态受到货物方面、驾驶员方面和驾驶车速方面的影响，因此本发明实施例中将各个维度的各项数据进行整合获取状态估值，基于状态估值对叉车在不同驾驶区域的驾驶情况实施差异化的处理和分析，可以有效提高叉车运输过程中的分析效果。
异常追溯核验模块，用于对状态分析数据进行遍历，并根据遍历结果中不同的状态标签对对应的异常状态进行追溯核验；包括：
对状态分析数据进行遍历，并根据遍历结果中的第二状态标签和第三状态标签实施对应异常状态的追溯核验；
根据第二状态标签和第三状态标签统计对应的出现的总次数并分别标记为第一总次数和第二总次数，以及每次第二状态标签和第三状态标签出现时对应的持续时长并分别标记为第一持续时长和第二持续时长；第一持续时长和第二持续时长的单位均为秒；
若第二状态标签对应的第一持续时长大于第一持续时长阈值，或者第一总次数大于第一次数阈值，则判定第二状态标签对应的实时运输状态轻度异常有效，同时对驾驶员以及后台的管理人员进行轻度告警提示，并将轻度异常总次数加一；反之，则判定第二状态标签对应的实时运输状态轻度异常无效；
若第三状态标签对应的第二持续时长大于第二持续时长阈值，或者第二总次数大于第二次数阈值，则判定第三状态标签对应的实时运输状态中度异常有效，同时对驾驶员以及后台的管理人员进行中度告警提示，并将中度异常总次数加一；反之，则判定第三状态标签对应的实时运输状态中度异常无效；
由于不同类型的驾驶区域会影响到驾驶的实时状态，因此本发明实施例中通过异常追溯核验模块来对分析过程中存在的不同异常运输状态进行追溯核验，降低数据分析过程中存在的误差，以此来提高叉车运输状态分析的准确性。
监测管理模块，用于对叉车运输的全过程分析结果进行统计和评估并生成运输分析表，并根据运行分析表对叉车运输的全过程进行动态展示和提示；包括：
统计所有驾驶区域中出现的轻度异常总时长和中度异常总时长并分别标记为QS和ZS；轻度异常总时长和中度异常总时长的单位为秒；提取轻度异常总时长和中度异常总时长的数值并与货物整合集中的货物系数
Figure SMS_12
联立整合，通过计算获取叉车运输的整估值/>
Figure SMS_13
；整估值/>
Figure SMS_14
的计算公式为：/>
Figure SMS_15
式中，YS为叉车运输的总时长，单位为秒；
需要说明的是，整估值是用于将叉车运输过程中存在的所有异常情况进行整合来对其整体运输状态进行评估的数值；整估值越大，表示对应叉车运输的整体状态越不佳；
根据整估值对叉车运输的整体状态进行评估时，将整估值与预设的整估范围进行匹配分析；若整估值小于整估范围的最小值，则判定对应叉车运输的整体状态正常并生成第一整估信号；
若整估值不小于整估范围的最小值且不大于整估范围的最大值，则判定对应叉车运输的整体状态轻度异常并生成第二整估信号；
若整估值大于整估范围的最大值，则判定对应叉车运输的整体状态中度异常并生成第三整估信号；
整估值以及对应的第一整估信号、第二整估信号和第三整估信号构成整体分析数据；
获取叉车运输过程中在不同驾驶区域的实时车速，通过不同的颜色标识对正常车速、轻度异常车速和中度异常车速进行差异化显示，以及将整体分析数据中的整估信号显示对应叉车运输的整体状态。
本发明实施例中，通过对不同驾驶区域的实时驾驶情况进行分析，既可以获取到不同驾驶区域的实时驾驶情况，又可以为后续叉车在所有驾驶区域的整体驾驶状态评估提供数据支持，通过将所有驾驶区域的分析结果进行整合获取整估值，根据整估值来对叉车运输的整体状态进行告警提示，可以有效提高叉车运输方面管理的整体效果；
此外，上述中涉及的公式均是去除量纲取其数值计算，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，公式中的比例系数以及分析过程中各个预设的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；比例系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于比例系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的处理系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的发明实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.智慧叉车管理系统，其特征在于，包括叉车监测整合模块，用于对叉车运输的货物进行监测以及对统计的数据进行整合，得到包含货物系数以及货物参数的货物整合集；
驾驶监测整合模块，用于对叉车驾驶员的历史驾驶情况进行监测以及对统计的数据进行整合，得到包含驾驶系数以及驾驶参数的驾驶整合集；
其中，驾驶参数由驾驶员对应的异常驾驶类型以及对应的异常驾驶权重和异常驾驶次数构成；货物参数由货物对应的货物类型和货物权重以及体积和重量构成；货物系数通过对货物参数进行数据整合时，提取货物参数中标记的货物权重、货物体积和重量的数值并联立整合得到；驾驶系数通过对驾驶参数进行数据整合时，提取驾驶参数中标记的若干异常驾驶权重以及对应的异常驾驶次数的数值并联立整合得到；
其中，货物系数
Figure QLYQS_1
的计算公式为：
Figure QLYQS_2
；式中，h1、h2为预设的不同比例系数且0＜h1＜h2＜1，HT和HZ分别为货物对应的体积和重量；HQ为货物对应的货物权重；货物系数以及货物参数构成货物整合集并上传至数据库和云平台；驾驶系数/>
Figure QLYQS_3
的计算公式为：
Figure QLYQS_4
；式中，i为不同异常驾驶权重的总数，i为自然数，JY为预设的驾驶标准值；YQ为异常驾驶类型对应的异常驾驶权重，YC为对应的异常驾驶次数；驾驶系数以及驾驶参数构成驾驶整合集并上传至数据库和云平台；
运输监测分析模块，用于对驾驶员驾驶叉车的实时状态进行监测以及数据分析和告警提示；包括：
获取叉车运输的实时位置以及实时车速，根据实时位置获取对应的驾驶区域和区域权重并标记；获取实时驾驶区域对应的最高车速并标记，以及将叉车运输的实时车速标记；提取标记的各项数据的数值并与货物整合集中的货物系数和驾驶整合集中的驾驶系数联立整合获取叉车运输的状态估值；状态估值
Figure QLYQS_5
的计算公式为：
Figure QLYQS_6
；式中，g1、g2为预设的不同比例系数且0＜g1＜g2；/>
Figure QLYQS_7
为货物系数，/>
Figure QLYQS_8
为驾驶系数；QQ为驾驶区域对应的区域权重；XS为实时驾驶区域对应的最高车速；SS为叉车运输的实时车速；
根据状态估值对叉车运输的实时状态进行评估时；将状态估值与预设的状态阈值进行匹配分析，得到包含第一状态标签、第二状态标签和第三状态标签的状态分析数据并上传至数据库和云平台；
异常追溯核验模块，用于对状态分析数据进行遍历，并根据遍历结果中不同的状态标签对对应的异常状态进行追溯核验，分析判断第二状态标签和第三状态标签对应的实时运输状态轻度异常和实时运输状态中度异常是否有效；
监测管理模块，用于对叉车运输的全过程的分析结果进行统计和评估并生成运输分析表，并根据运输分析表对叉车运输的全过程进行动态展示和提示；包括：
统计所有驾驶区域中出现的轻度异常总时长和中度异常总时长并分别标记；提取轻度异常总时长和中度异常总时长的数值并与货物整合集中的货物系数联立整合获取叉车运输的整估值；整估值
Figure QLYQS_9
的计算公式为：
Figure QLYQS_10
；式中，YS为叉车运输的总时长；QS和ZS为所有驾驶区域中出现的轻度异常总时长和中度异常总时长；
根据整估值对叉车运输的整体状态进行评估时，将整估值与预设的整估范围进行匹配分析，得到包含第一整估信号、第二整估信号和第三整估信号的整体分析数据。
2.根据权利要求1所述的智慧叉车管理系统，其特征在于，叉车监测整合模块的工作步骤包括：对叉车运输时货物的基础信息进行监测和数据统计；获取货物类型以及对应的货物权重并标记；获取货物对应的体积和重量并分别标记；根据货物标记的体积和重量对叉车运输是否符合运输要求进行评估，将货物的体积和重量分别与对应的体积阈值和重量阈值进行匹配；
若体积≤体积阈值且重量≤重量阈值，则判定货物的运输符合要求并生成通行信号；若体积＞体积阈值或者重量＞重量阈值，则判定货物的运输不符合要求并生成拦截信号，根据拦截信号提示驾驶员和管理人员对运输的货物进行调整，直至满足货物的运输要求；
货物对应的货物类型和货物权重以及体积和重量构成货物参数。
3.根据权利要求1所述的智慧叉车管理系统，其特征在于，驾驶监测整合模块的工作步骤包括：根据驾驶员的姓名获取对应的驾龄和驾驶时长并分别标记；以及获取驾驶员历史的异常驾驶类型和对应的异常驾驶次数；
将获取的异常驾驶类型与数据库中预构建的异常驾驶类型-权重表进行匹配获取对应的异常驾驶权重并标记，以及将对应的异常驾驶次数标记；驾驶员对应的异常驾驶类型以及对应的异常驾驶权重和异常驾驶次数构成驾驶参数。
4.根据权利要求1所述的智慧叉车管理系统，其特征在于，异常追溯核验模块的工作步骤包括：对状态分析数据进行遍历，并根据遍历结果中的第二状态标签和第三状态标签实施对应异常状态的追溯核验；
根据第二状态标签和第三状态标签统计对应的出现的总次数并分别标记为第一总次数和第二总次数，以及每次第二状态标签和第三状态标签出现时对应的持续时长并分别标记为第一持续时长和第二持续时长。
5.根据权利要求4所述的智慧叉车管理系统，其特征在于，若第二状态标签对应的第一持续时长大于第一持续时长阈值，或者第一总次数大于第一次数阈值，则判定第二状态标签对应的实时运输状态轻度异常有效，同时对驾驶员以及后台的管理人员进行轻度告警提示，并将轻度异常总次数加一；反之，则判定第二状态标签对应的实时运输状态轻度异常无效。
6.根据权利要求5所述的智慧叉车管理系统，其特征在于，若第三状态标签对应的第二持续时长大于第二持续时长阈值，或者第二总次数大于第二次数阈值，则判定第三状态标签对应的实时运输状态中度异常有效，同时对驾驶员以及后台的管理人员进行中度告警提示，并将中度异常总次数加一；反之，则判定第三状态标签对应的实时运输状态中度异常无效。
7.根据权利要求1所述的智慧叉车管理系统，其特征在于，获取叉车运输过程中在不同驾驶区域的实时车速，通过不同的颜色标识对正常车速、轻度异常车速和中度异常车速进行差异化显示，以及将整体分析数据中的整估信号显示对应叉车运输的整体状态。
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