CN116796969A - 一种基于大数据平台的智慧货运管理系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于大数据平台的智慧货运管理系统和方法，其中管理系统包括：数据采集模块，利用数据采集设备对货运过程中的货运数据进行实时采集；数据清洗和预处理模块，对采集到的各种货运数据进行去噪和去异常值处理，并将处理后的出具进行数据格式的标准化处理；数据存储模块，将数据采集模块采集到的各种货运数据进行存储，在存储过程中将采集到的不同的货运数据按照统一的数据结构和格式进行组织存储；数据分析和挖掘模块，对清洗和预处理后的数据进行分析和挖掘；运输管理模块，根据数据分析结果，通过优化模型对货运过程进行管理和优化；决策支持模块，基于数据分析和运输管理的结果，向用户端提供决策方案。
Description
技术领域
本发明属于货运管理技术领域，具体涉及一种基于大数据平台的智慧货运管理系统和方法。
背景技术
现有技术中的传统货运管理存在以下技术缺陷：
第一，货运过程监测信息不透明：传统货运管理中存在信息孤岛和数据碎片化的问题，不同环节的数据难以互通和共享。导致货运过程中信息的不透明性，难以实时监控和管理货物的状态和位置。
第二，货运成本高：传统货运管理中由于信息不透明和操作效率低下，造成了运输成本的增加。缺乏数据驱动的决策支持和优化模型，无法有效降低货运过程中的时间和能源消耗，导致成本的提升。
第三，货运风险高：货运过程中存在各种潜在的风险，如交通拥堵、天气变化、盗窃等。传统货运管理方式往往缺乏风险评估和应对机制，导致无法及时应对和减轻风险带来的损失。
此为现有技术的不足之处。
有鉴于此，本发明提供一种基于大数据平台的智慧货运管理系统和方法，以解决现有技术中存在的上述缺陷，是非常有必要的。
发明内容
本发明的目的在于，针对上述现有中技术存在的技术缺陷，提供设计一种基于大数据平台的智慧货运管理系统和方法，以解决上述技术问题。
为实现上述目的，本发明给出以下技术方案：
一种基于大数据平台的智慧货运管理系统，包括：
数据采集模块，该模块利用数据采集设备对货运过程中的货运数据进行实时采集，所述的货运数据包括货物信息数据、运输信息数据以及供应链信息数据；
数据清洗和预处理模块，该模块对采集到的各种货运数据进行去噪和去异常值处理，去除采集设备的数据采集误差以及异常数据，并将处理后的出具进行数据格式的标准化处理；以确保数据的准确性和一致性；
数据存储模块，该模块将数据采集模块采集到的各种货运数据进行存储，在存储过程中将采集到的不同的货运数据按照统一的数据结构和格式进行组织存储；
数据分析和挖掘模块，该模块对清洗和预处理后的数据进行分析和挖掘，并提取价值度高的数据信息，针对提取到的价值度高的数据信息进行模式识别、异常检测和趋势预测分析；
运输管理模块，根据数据分析结果，通过优化模型对货运过程进行管理和优化，包括货运路线规划、货运运输调度以及货运运输方式；
决策支持模块，该模块基于数据分析和运输管理的结果，向用户端提供决策方案。
作为优选，该管理系统还包括：
实时监控和报告模块，该模块用于实时展示货运过程中采集到的货运数据，并将相应的分析、管理以及决策方案形成报告向用户端展示。
作为优选，所述的数据采集模块中，通过安装在货物、运输设备和物流设施上的传感器，采集货物信息数据、运输信息数据以及供应链信息数据；所述的获取信息数据包括货物的位置数据、温度数据、湿度数据；所述的运输信息数据包括运输速度数据、震动幅度数据；所述的供应链信息数据包括货物的产地数据、货物的存储地数据。
作为优选，所述的数据存储模块中，通过云存储或者分布式存储数据库将采集到的不同的货运数据按照统一的数据结构和格式进行组织存储。
本发明还提供一种基于大数据平台的智慧货运管理方法，包括以下步骤：
步骤S1：数据采集的步骤，该步骤利用数据采集设备对货运过程中的货运数据进行实时采集，所述的货运数据包括货物信息数据、运输信息数据以及供应链信息数据；
步骤S2：数据清洗和预处理的步骤，该步骤对采集到的各种货运数据进行去噪和去异常值处理，去除采集设备的数据采集误差以及异常数据，并将处理后的出具进行数据格式的标准化处理；以确保数据的准确性和一致性；
步骤S3：数据存储的步骤，该步骤将采集到的各种货运数据进行存储，在存储过程中将采集到的不同的货运数据按照统一的数据结构和格式进行组织存储；
步骤S4：数据分析和挖掘的步骤，该步骤对清洗和预处理后的数据进行分析和挖掘，并提取价值度高的数据信息，针对提取到的价值度高的数据信息进行模式识别、异常检测和趋势预测分析；
步骤S5：运输管理的步骤，该步骤根据数据分析结果，通过优化模型对货运过程进行管理和优化，包括货运路线规划、货运运输调度以及货运运输方式；
步骤S6：决策支持的步骤，该步骤基于数据分析和运输管理的结果，向用户端提供决策方案。
作为优选，该管理方法还包括：
步骤S7：实时监控和报告的步骤，该步骤用于实时展示货运过程中采集到的货运数据，并将相应的分析、管理以及决策方案形成报告向用户端展示。
作为优选，所述的步骤S1中，通过安装在货物、运输设备和物流设施上的传感器，采集货物信息数据、运输信息数据以及供应链信息数据；所述的获取信息数据包括货物的位置数据、温度数据、湿度数据；所述的运输信息数据包括运输速度数据、震动幅度数据；所述的供应链信息数据包括货物的产地数据、货物的存储地数据。
作为优选，所述的步骤S3中，通过云存储或者分布式存储数据库将采集到的不同的货运数据按照统一的数据结构和格式进行组织存储。
本发明的有益效果在于：
第一：通过实时数据采集和监控，货运企业可以全程跟踪货物的位置、状态和运输进度。这有助于及时发现问题并采取相应措施，提高运输过程的可见性和管理效率；
第二：帮助货运企业优化运输方案、减少运输时间、降低燃料消耗和运输成本；实现更高效的运输操作。
第三：能够实时监测运输过程中的关键参数，并根据预设规则进行风险评估和预警。例如，对货物温度、湿度、震动等进行实时监测，并在异常情况下发出预警通知，帮助货运企业及时应对潜在风险和减少损失。
此外，本发明设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。
由此可见，本发明与现有技术相比，具有突出的实质性特点和显著地进步，其实施的有益效果也是显而易见的。
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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1是本发明提供的一种基于大数据平台的智慧货运管理系统的控制原理图。
图2是本发明提供的一种基于大数据平台的智慧货运管理方法的流程图。
其中，1-数据采集模块，2-数据清洗和预处理模块，3-数据存储模块，4-数据分析和挖掘模块，5-运输管理模块，6-决策支持模块，7-实时监控和报告模块。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施例对本发明进行详细阐述，以下实施例是对本发明的解释，而本发明并不局限于以下实施方式。
实施例1：
如图1所示，本实施例提供的一种基于大数据平台的智慧货运管理系统，包括：
数据采集模块1，该模块利用数据采集设备对货运过程中的货运数据进行实时采集，所述的货运数据包括货物信息数据、运输信息数据以及供应链信息数据；所述的数据采集模块1中，通过安装在货物、运输设备和物流设施上的传感器，采集货物信息数据、运输信息数据以及供应链信息数据；所述的获取信息数据包括货物的位置数据、温度数据、湿度数据；所述的运输信息数据包括运输速度数据、震动幅度数据；所述的供应链信息数据包括货物的产地数据、货物的存储地数据。
数据清洗和预处理模块2，该模块对采集到的各种货运数据进行去噪和去异常值处理，去除采集设备的数据采集误差以及异常数据，并将处理后的出具进行数据格式的标准化处理；以确保数据的准确性和一致性；
数据存储模块3，该模块将数据采集模块采集到的各种货运数据进行存储，在存储过程中将采集到的不同的货运数据按照统一的数据结构和格式进行组织存储；所述的数据存储模块3中，通过云存储或者分布式存储数据库将采集到的不同的货运数据按照统一的数据结构和格式进行组织存储。
数据分析和挖掘模块4，该模块对清洗和预处理后的数据进行分析和挖掘，并提取价值度高的数据信息，针对提取到的价值度高的数据信息进行模式识别、异常检测和趋势预测分析；
运输管理模块5，根据数据分析结果，通过优化模型对货运过程进行管理和优化，包括货运路线规划、货运运输调度以及货运运输方式；
决策支持模块6，该模块基于数据分析和运输管理的结果，向用户端提供决策方案。
实时监控和报告模块7，该模块用于实时展示货运过程中采集到的货运数据，并将相应的分析、管理以及决策方案形成报告向用户端展示。
实施例2：
如图2所示，本实施例提供的一种基于大数据平台的智慧货运管理方法，包括以下步骤：
步骤S1：数据采集的步骤，该步骤利用数据采集设备对货运过程中的货运数据进行实时采集，所述的货运数据包括货物信息数据、运输信息数据以及供应链信息数据；所述的步骤S1中，通过安装在货物、运输设备和物流设施上的传感器，采集货物信息数据、运输信息数据以及供应链信息数据；所述的获取信息数据包括货物的位置数据、温度数据、湿度数据；所述的运输信息数据包括运输速度数据、震动幅度数据；所述的供应链信息数据包括货物的产地数据、货物的存储地数据。
步骤S2：数据清洗和预处理的步骤，该步骤对采集到的各种货运数据进行去噪和去异常值处理，去除采集设备的数据采集误差以及异常数据，并将处理后的出具进行数据格式的标准化处理；以确保数据的准确性和一致性；
步骤S3：数据存储的步骤，该步骤将采集到的各种货运数据进行存储，在存储过程中将采集到的不同的货运数据按照统一的数据结构和格式进行组织存储；所述的步骤S3中，通过云存储或者分布式存储数据库将采集到的不同的货运数据按照统一的数据结构和格式进行组织存储。
步骤S4：数据分析和挖掘的步骤，该步骤对清洗和预处理后的数据进行分析和挖掘，并提取价值度高的数据信息，针对提取到的价值度高的数据信息进行模式识别、异常检测和趋势预测分析；
步骤S5：运输管理的步骤，该步骤根据数据分析结果，通过优化模型对货运过程进行管理和优化，包括货运路线规划、货运运输调度以及货运运输方式；
步骤S6：决策支持的步骤，该步骤基于数据分析和运输管理的结果，向用户端提供决策方案。
步骤S7：实时监控和报告的步骤，该步骤用于实时展示货运过程中采集到的货运数据，并将相应的分析、管理以及决策方案形成报告向用户端展示。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的方法而言，由于其与实施例公开的系统相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
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、系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，系统或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元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单元中，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单元中。
同理，在本发明各个实施例中的各处理单元可以集成在一个功能模块中，也可以是各个处理单元物理存在，也可以两个或两个以上处理单元集成在一个功能模块中。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上公开的仅为本发明的优选实施方式，但本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的没有创造性的变化，以及在不脱离本发明原理前提下所作的若干改进和润饰，都应落在本发明的保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于大数据平台的智慧货运管理系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，该模块利用数据采集设备对货运过程中的货运数据进行实时采集，所述的货运数据包括货物信息数据、运输信息数据以及供应链信息数据；
数据清洗和预处理模块，该模块对采集到的各种货运数据进行去噪和去异常值处理，去除采集设备的数据采集误差以及异常数据，并将处理后的出具进行数据格式的标准化处理；
数据存储模块，该模块将数据采集模块采集到的各种货运数据进行存储，在存储过程中将采集到的不同的货运数据按照统一的数据结构和格式进行组织存储；
数据分析和挖掘模块，该模块对清洗和预处理后的数据进行分析和挖掘，并提取价值度高的数据信息，针对提取到的价值度高的数据信息进行模式识别、异常检测和趋势预测分析；
运输管理模块，根据数据分析结果，通过优化模型对货运过程进行管理和优化，包括货运路线规划、货运运输调度以及货运运输方式；
决策支持模块，该模块基于数据分析和运输管理的结果，向用户端提供决策方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据平台的智慧货运管理系统，其特征在于，该管理系统还包括：
实时监控和报告模块，该模块用于实时展示货运过程中采集到的货运数据，并将相应的分析、管理以及决策方案形成报告向用户端展示。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据平台的智慧货运管理系统，其特征在于，所述的数据采集模块中，通过安装在货物、运输设备和物流设施上的传感器，采集货物信息数据、运输信息数据以及供应链信息数据；所述的获取信息数据包括货物的位置数据、温度数据、湿度数据；所述的运输信息数据包括运输速度数据、震动幅度数据；所述的供应链信息数据包括货物的产地数据、货物的存储地数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据平台的智慧货运管理系统，其特征在于，所述的数据存储模块中，通过云存储或者分布式存储数据库将采集到的不同的货运数据按照统一的数据结构和格式进行组织存储。
5.一种基于大数据平台的智慧货运管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：数据采集的步骤，该步骤利用数据采集设备对货运过程中的货运数据进行实时采集，所述的货运数据包括货物信息数据、运输信息数据以及供应链信息数据；
步骤S2：数据清洗和预处理的步骤，该步骤对采集到的各种货运数据进行去噪和去异常值处理，去除采集设备的数据采集误差以及异常数据，并将处理后的出具进行数据格式的标准化处理；
步骤S3：数据存储的步骤，该步骤将采集到的各种货运数据进行存储，在存储过程中将采集到的不同的货运数据按照统一的数据结构和格式进行组织存储；
步骤S4：数据分析和挖掘的步骤，该步骤对清洗和预处理后的数据进行分析和挖掘，并提取价值度高的数据信息，针对提取到的价值度高的数据信息进行模式识别、异常检测和趋势预测分析；
步骤S5：运输管理的步骤，该步骤根据数据分析结果，通过优化模型对货运过程进行管理和优化，包括货运路线规划、货运运输调度以及货运运输方式；
步骤S6：决策支持的步骤，该步骤基于数据分析和运输管理的结果，向用户端提供决策方案。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据平台的智慧货运管理方法，其特征在于，该管理方法还包括：
步骤S7：实时监控和报告的步骤，该步骤用于实时展示货运过程中采集到的货运数据，并将相应的分析、管理以及决策方案形成报告向用户端展示。
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据平台的智慧货运管理方法，其特征在于，所述的步骤S1中，通过安装在货物、运输设备和物流设施上的传感器，采集货物信息数据、运输信息数据以及供应链信息数据；所述的获取信息数据包括货物的位置数据、温度数据、湿度数据；所述的运输信息数据包括运输速度数据、震动幅度数据；所述的供应链信息数据包括货物的产地数据、货物的存储地数据。
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据平台的智慧货运管理方法，其特征在于，所述的步骤S3中，通过云存储或者分布式存储数据库将采集到的不同的货运数据按照统一的数据结构和格式进行组织存储。
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