CN117273600A - 一种智慧电子供应链物流大数据ai管理平台 - Google Patents
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Abstract
本发明型公开了一种智慧电子供应链物流大数据AI管理平台，包括数据采集模块、数据存储与处理模块、智能分析与预测模块、优化调度模块和实时监控与反馈模块。本发明的一种智慧电子供应链物流大数据AI管理平台，利用大数据和人工智能技术，实现对供应链物流的智能化分析和优化，提高物流运输效率和准确性，通过优化调度和资源利用，减少运输路程、降低人力成本、最大化运输资源利用，以降低物流成本，通过实时监控和反馈模块，实现对供应链物流的实时监控和异常预警，提高问题应对和处理的速度和准确性，改进传统物流管理方法，提高供应链物流的效率和可持续性，带来经济和环境的双重效益。
Description
技术领域
本发明涉及物流管理技术领域，特别涉及一种智慧电子供应链物流大数据AI管理平台。
背景技术
受内需扩大的带动，快速消费品、食品、医药、家电、电子等于与居民消费相关的物流市场保持较高增长。在物流需求规模增速减缓、市场倒逼机制效应下，物流企业业务调整的动力增强。随着互联网技术的发展和互联网应用用户的普及，随着物流品种类的扩大和物流地域的扩大，应用互联网技术改造传统物流企业和物流管理模式、物流服务模式，满足日益扩大的物流服务量，提升物流服务品质，已经成为目前物流行业发展的方向，在供应商与客户之间通过由管理平台进行协助管理，基本可以起到货物的选购、完成订单、输送、结款等功能，但传统的供应链物流管理通常依赖于人工操作和决策，存在效率低下、信息不透明和成本高昂的问题。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供了一种智慧电子供应链物流大数据AI管理平台，其目的是解决传统的供应链物流管理通常依赖于人工操作和决策，存在效率低下、信息不透明和成本高昂等问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
一种智慧电子供应链物流大数据AI管理平台，包括数据采集模块、数据存储与处理模块、智能分析与预测模块、优化调度模块和实时监控与反馈模块；
所述数据采集模块从供应链物流各环节获取数据，包括物流运输信息、仓储信息、运输工具信息、工作人员操作记录；
所述数据存储与处理模块用于存储和处理采集到的供应链物流数据；
所述智能分析与预测模块利用人工智能和机器学习算法，对供应链物流数据进行智能分析和预测；
所述优化调度模块通过算法和模型，针对供应链物流中的运输路线、装载规划问题进行优化调度；
所述实时监控与反馈模块：对供应链物流的各个环节进行实时监控和反馈。
进一步的，所述数据采集模块包括：
传感器设备：包括温度传感器、湿度传感器、位置传感器、加速度传感器；
物联网连接：数据采集模块与物联网连接，通过物联网技术收集传感器数据，将数据传输到数据采集模块；
车载终端设备：收集并传输与运输相关的数据，包括车速、行驶距离和燃油消耗，提采集运输工具的实时状态和性能信息；
仓储管理系统集成：包括货物入库和出库记录信息、库存量信息和货物标识信息；
运输相关文件：数据采集模块收集和整合与运输相关的文件数据，包括运输订单、交接单、发票和运输合同；
第三方数据源：除了内部数据，数据采集模块与第三方数据源集成，包括天气数据、道路交通数据和市场数据。
进一步的，所述数据存储与处理模块包括：
数据存储系统：数据存储与处理模块使用分布式数据库或数据仓库技术存储大规模的供应链物流数据；
数据清洗和预处理：包括去除重复数据、修复错误数据和填充缺失值；
数据集成和整合：包括将来自传感器、仓储管理系统和第三方数据源的数据进行结构化整合；
数据索引和查询：数据存储与处理模块建立索引结构和查询优化策略；
数据压缩和归档：数据存储于处理模块采用数据压缩和归档技术对数据进行压缩；
高性能计算和分布式处理：数据存储与处理模块采用高性能计算和分布式处理技术，进行复杂的数据分析算法和模型训练，以及大规模数据的并行处理和计算。
数据安全和隐私保护：包括数据加密、访问控制和数据备份。
进一步的，所述智能分析与预测模块包括：
数据探索和描述统计：智能分析与预测模块对供应链物流数据进行探索性分析和描述统计；
预测建模和优化：使用机器学习和统计建模技术，基于历史数据和相关因素，构建供应链物流的预测模型；
异常检测和预警：智能分析与预测模块通过监控实时数据流，识别供应链物流中的异常情况；
路径优化和调度：使用优化算法和智能调度策略优化供应链物流中的路线规划和任务调度；
风险分析和故障预测：智能分析与预测模块识别和分析供应链物流中的潜在风险，并提供故障预测和预警；
实时监控和可视化：通过可视化仪表板和报表，实时了解供应链物流的状态、性能和关键指标。
进一步的，所述优化调度模块包括：
路线规划和优化：根据物流节点的位置、货量需求和交通拥堵情况，对供应链物流的路线进行规划和优化；
资源分配和使用优化：根据车辆、仓库和人力之间的供需关系、容量限制和效率指标，分配最佳的资源利用率；
任务调度和排程：根据不同任务的紧急程度、工作量、时序关系，采用优化算法和智能规划，合理安排任务的执行顺序和时间；
运输成本和效率优化：根据优化调度算法和模型，降低供应链物流的运输成本并提高物流效率；
实时调度和动态优化：根据实时数据和需求变化进行动态优化，及时调整路线、任务分配和资源调度；
决策支持和可视化：通过可视化图表和仪表板，系统展示关键指标、监控任务执行情况和调度效果。
进一步的，所述实时监控与反馈模块包括：
实时数据采集和监测：包括货物运输状态、车辆定位、仓库库存和装卸信息。
数据处理和分析：对实时采集的数据进行处理和分析，从中提取包括识别异常事件、分析运输效率和预测需求信息的数据。
预警和异常处理：当系统监测到供应链物流中出现异常事件或问题时，实时监控和反馈模块发出预警通知；
实时报表和指标监控：生成实时报表和指标监控，提供对供应链物流运营状况的全面了解；
反馈和协调机制：实时监控和反馈模块允许管理者和相关人员对供应链物流的运营情况进行即时反馈和协调；
用户界面和通知系统：管理者和用户通过用户界面和通知系统查看实时监控数据和接收通知。
本发明的有益效果为：
本发明的一种智慧电子供应链物流大数据AI管理平台，利用大数据和人工智能技术，实现对供应链物流的智能化分析和优化，提高物流运输效率和准确性，通过优化调度和资源利用，减少运输路程、降低人力成本、最大化运输资源利用，以降低物流成本，通过实时监控和反馈模块，实现对供应链物流的实时监控和异常预警，提高问题应对和处理的速度和准确性，基于智能分析和预测模块，为供应链物流决策提供科学依据和决策支持，优化决策结果，改进传统物流管理方法，提高供应链物流的效率和可持续性，带来经济和环境的双重效益。
附图说明
图1为本发明的智慧电子供应链物流大数据AI管理平台结构示意图；
图2为本发明的数据采集模块结构示意图；
图3为本发明的数据存储与处理模块结构示意图；
图4为本发明的智能分析与预测模块结构示意图；
图5为本发明的优化调度模块结构示意图；
图6为本发明的实时监控与反馈模块结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图来进一步说明本发明的具体实施方式。其中相同的零部件用相同的附图标记表示。
为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，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。
如图1所示，一种智慧电子供应链物流大数据AI管理平台，包括数据采集模块、数据存储与处理模块、智能分析与预测模块、优化调度模块和实时监控与反馈模块；
如图2所示，所述数据采集模块从供应链物流各环节获取数据，包括物流运输信息、仓储信息、运输工具信息、工作人员操作记录。
所述数据采集模块包括：
传感器设备：包括温度传感器、湿度传感器、位置传感器、加速度传感器；
物联网连接：数据采集模块与物联网连接，通过物联网技术收集传感器数据，将数据传输到数据采集模块；
车载终端设备：收集并传输与运输相关的数据，包括车速、行驶距离和燃油消耗，提采集运输工具的实时状态和性能信息；
仓储管理系统集成：包括货物入库和出库记录信息、库存量信息和货物标识信息；
运输相关文件：数据采集模块收集和整合与运输相关的文件数据，包括运输订单、交接单、发票和运输合同；
第三方数据源：除了内部数据，数据采集模块与第三方数据源集成，包括天气数据、道路交通数据和市场数据。
数据采集模块收集和整合各种与供应链物流相关的数据，确保数据的准确性和及时性。采集到的数据将为后续的智能分析、优化调度和预测决策提供支持。
如图3所示，所述数据存储与处理模块用于存储和处理采集到的供应链物流数据。
所述数据存储与处理模块包括：
数据存储系统：数据存储与处理模块使用分布式数据库或数据仓库技术存储大规模的供应链物流数据；
数据清洗和预处理：包括去除重复数据、修复错误数据和填充缺失值；
数据集成和整合：包括将来自传感器、仓储管理系统和第三方数据源的数据进行结构化整合；
数据索引和查询：数据存储与处理模块建立索引结构和查询优化策略；
数据压缩和归档：数据存储于处理模块采用数据压缩和归档技术对数据进行压缩；
高性能计算和分布式处理：数据存储与处理模块采用高性能计算和分布式处理技术，进行复杂的数据分析算法和模型训练，以及大规模数据的并行处理和计算。
数据安全和隐私保护：包括数据加密、访问控制和数据备份。
数据存储与处理模块的设计和实现有助于提高数据的管理效率和价值，为后续的人工智能分析和决策提供可靠的数据基础
如图4所示，所述智能分析与预测模块利用人工智能和机器学习算法，对供应链物流数据进行智能分析和预测。
所述智能分析与预测模块包括：
数据探索和描述统计：智能分析与预测模块对供应链物流数据进行探索性分析和描述统计；
预测建模和优化：使用机器学习和统计建模技术，基于历史数据和相关因素，构建供应链物流的预测模型；
异常检测和预警：智能分析与预测模块通过监控实时数据流，识别供应链物流中的异常情况；
路径优化和调度：使用优化算法和智能调度策略优化供应链物流中的路线规划和任务调度；
风险分析和故障预测：智能分析与预测模块识别和分析供应链物流中的潜在风险，并提供故障预测和预警；
实时监控和可视化：通过可视化仪表板和报表，实时了解供应链物流的状态、性能和关键指标。
智能分析与预测模块能够为电子供应链物流提供数据驱动的洞察和决策支持，提高运营效率、降低成本，应对日益复杂的需求和市场变化。
如图5所示，所述优化调度模块通过算法和模型，针对供应链物流中的运输路线、装载规划问题进行优化调度。
所述优化调度模块包括：
路线规划和优化：根据物流节点的位置、货量需求和交通拥堵情况，对供应链物流的路线进行规划和优化；
资源分配和使用优化：根据车辆、仓库和人力之间的供需关系、容量限制和效率指标，分配最佳的资源利用率；
任务调度和排程：根据不同任务的紧急程度、工作量、时序关系，采用优化算法和智能规划，合理安排任务的执行顺序和时间；
运输成本和效率优化：根据优化调度算法和模型，降低供应链物流的运输成本并提高物流效率；
实时调度和动态优化：根据实时数据和需求变化进行动态优化，及时调整路线、任务分配和资源调度；
决策支持和可视化：通过可视化图表和仪表板，系统展示关键指标、监控任务执行情况和调度效果。
优化调度模块优化资源利用、提高物流效率、降低成本和提供决策支持，从而实现更智能化的供应链物流管理。
如图6所示，所述实时监控与反馈模块：对供应链物流的各个环节进行实时监控和反馈。
所述实时监控与反馈模块包括：
实时数据采集和监测：包括货物运输状态、车辆定位、仓库库存和装卸信息。
数据处理和分析：对实时采集的数据进行处理和分析，从中提取包括识别异常事件、分析运输效率和预测需求信息的数据。
预警和异常处理：当系统监测到供应链物流中出现异常事件或问题时，实时监控和反馈模块发出预警通知；
实时报表和指标监控：生成实时报表和指标监控，提供对供应链物流运营状况的全面了解；
反馈和协调机制：实时监控和反馈模块允许管理者和相关人员对供应链物流的运营情况进行即时反馈和协调；
用户界面和通知系统：管理者和用户通过用户界面和通知系统查看实时监控数据和接收通知。
通过实时监控与反馈模块，能够掌握供应链物流的实时情况，及时发现问题并采取措施，从而提升运营效率、优化资源利用，并提供准确的数据支持和决策依据。
本发明的一种智慧电子供应链物流大数据AI管理平台，利用大数据和人工智能技术，实现对供应链物流的智能化分析和优化，提高物流运输效率和准确性，通过优化调度和资源利用，减少运输路程、降低人力成本、最大化运输资源利用，以降低物流成本，通过实时监控和反馈模块，实现对供应链物流的实时监控和异常预警，提高问题应对和处理的速度和准确性，基于智能分析和预测模块，为供应链物流决策提供科学依据和决策支持，优化决策结果，改进传统物流管理方法，提高供应链物流的效率和可持续性，带来经济和环境的双重效益。
以上所述仅为本发明专利的较佳实施例而已，并不用以限制本发明专利，凡在本发明专利的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明专利的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种智慧电子供应链物流大数据AI管理平台，其特征在于，包括数据采集模块、数据存储与处理模块、智能分析与预测模块、优化调度模块和实时监控与反馈模块；
所述数据采集模块从供应链物流各环节获取数据，包括物流运输信息、仓储信息、运输工具信息、工作人员操作记录；
所述数据存储与处理模块用于存储和处理采集到的供应链物流数据；
所述智能分析与预测模块利用人工智能和机器学习算法，对供应链物流数据进行智能分析和预测；
所述优化调度模块通过算法和模型，针对供应链物流中的运输路线、装载规划问题进行优化调度；
所述实时监控与反馈模块：对供应链物流的各个环节进行实时监控和反馈。
2.根据权利要求1所述的一种智慧电子供应链物流大数据AI管理平台，其特征在于：所述数据采集模块包括：
传感器设备：包括温度传感器、湿度传感器、位置传感器、加速度传感器；
物联网连接：数据采集模块与物联网连接，通过物联网技术收集传感器数据，将数据传输到数据采集模块；
车载终端设备：收集并传输与运输相关的数据，包括车速、行驶距离和燃油消耗，提采集运输工具的实时状态和性能信息；
仓储管理系统集成：包括货物入库和出库记录信息、库存量信息和货物标识信息；
运输相关文件：数据采集模块收集和整合与运输相关的文件数据，包括运输订单、交接单、发票和运输合同；
第三方数据源：除了内部数据，数据采集模块与第三方数据源集成，包括天气数据、道路交通数据和市场数据。
3.根据权利要求1所述的一种智慧电子供应链物流大数据AI管理平台，其特征在于：所述数据存储与处理模块包括：
数据存储系统：数据存储与处理模块使用分布式数据库或数据仓库技术存储大规模的供应链物流数据；
数据清洗和预处理：包括去除重复数据、修复错误数据和填充缺失值；
数据集成和整合：包括将来自传感器、仓储管理系统和第三方数据源的数据进行结构化整合；
数据索引和查询：数据存储与处理模块建立索引结构和查询优化策略；
数据压缩和归档：数据存储于处理模块采用数据压缩和归档技术对数据进行压缩；
高性能计算和分布式处理：数据存储与处理模块采用高性能计算和分布式处理技术，进行复杂的数据分析算法和模型训练，以及大规模数据的并行处理和计算。
数据安全和隐私保护：包括数据加密、访问控制和数据备份。
4.根据权利要求1所述的一种智慧电子供应链物流大数据AI管理平台，其特征在于：所述智能分析与预测模块包括：
数据探索和描述统计：智能分析与预测模块对供应链物流数据进行探索性分析和描述统计；
预测建模和优化：使用机器学习和统计建模技术，基于历史数据和相关因素，构建供应链物流的预测模型；
异常检测和预警：智能分析与预测模块通过监控实时数据流，识别供应链物流中的异常情况；
路径优化和调度：使用优化算法和智能调度策略优化供应链物流中的路线规划和任务调度；
风险分析和故障预测：智能分析与预测模块识别和分析供应链物流中的潜在风险，并提供故障预测和预警；
实时监控和可视化：通过可视化仪表板和报表，实时了解供应链物流的状态、性能和关键指标。
5.根据权利要求1所述的一种智慧电子供应链物流大数据AI管理平台，其特征在于：所述优化调度模块包括：
路线规划和优化：根据物流节点的位置、货量需求和交通拥堵情况，对供应链物流的路线进行规划和优化；
资源分配和使用优化：根据车辆、仓库和人力之间的供需关系、容量限制和效率指标，分配最佳的资源利用率；
任务调度和排程：根据不同任务的紧急程度、工作量、时序关系，采用优化算法和智能规划，合理安排任务的执行顺序和时间；
运输成本和效率优化：根据优化调度算法和模型，降低供应链物流的运输成本并提高物流效率；
实时调度和动态优化：根据实时数据和需求变化进行动态优化，及时调整路线、任务分配和资源调度；
决策支持和可视化：通过可视化图表和仪表板，系统展示关键指标、监控任务执行情况和调度效果。
6.根据权利要求1所述的一种智慧电子供应链物流大数据AI管理平台，其特征在于：所述实时监控与反馈模块包括：
实时数据采集和监测：包括货物运输状态、车辆定位、仓库库存和装卸信息。
数据处理和分析：对实时采集的数据进行处理和分析，从中提取包括识别异常事件、分析运输效率和预测需求信息的数据。
预警和异常处理：当系统监测到供应链物流中出现异常事件或问题时，实时监控和反馈模块发出预警通知；
实时报表和指标监控：生成实时报表和指标监控，提供对供应链物流运营状况的全面了解；
反馈和协调机制：实时监控和反馈模块允许管理者和相关人员对供应链物流的运营情况进行即时反馈和协调；
用户界面和通知系统：管理者和用户通过用户界面和通知系统查看实时监控数据和接收通知。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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