CN117350827A - 一种基于动态需求匹配的流动叉车租赁管理方法及系统 - Google Patents

一种基于动态需求匹配的流动叉车租赁管理方法及系统 Download PDF

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Abstract

本申请涉及叉车智能调度技术领域，尤其是涉及一种基于动态需求匹配的流动叉车租赁管理方法及系统，该方法包括：基于历史叉车租赁数据预测叉车租赁需求；根据预测的叉车租赁需求生成每一叉车站点的叉车安排计划；获取携带有用户需求信息的叉车租赁订单；基于用户需求信息依次扫描叉车站点，判断是否存在满足用户需求的站点叉车；若存在，则触发常规调度机制以生成调度方案；若不存在，则触发备选调度机制以分析在设定的地理位置范围内是否存在满足用户需求的在外叉车；若存在满足用户需求的在外叉车，则以此生成调度方案。本申请能自动化地进行叉车的分配和调度，以提高资源利用率、减少人工调度错误，灵活适应市场的动态变化，并利于监管。

Description

一种基于动态需求匹配的流动叉车租赁管理方法及系统
技术领域
本申请涉及叉车智能调度的技术领域，尤其是涉及一种基于动态需求匹配的流动叉车租赁管理方法及系统。
背景技术
叉车租赁是目前比较受欢迎的一种叉车使用方式，对于企业来说，叉车租赁不仅能降低购买叉车的成本，还能省去一些维修费用，用户只在需要的时候为设备付费，降低了设备拥有的持续成本，包括维护成本、运输成本、储存成本等。
目前的叉车租赁大多还是采用人工结合租赁管理平台的方式进行管理，具体的，平台员工将当前可被租赁叉车的编号、类型、载重、续航、可租赁时间等信息发布在平台上，企业通过平台的租赁管理平台界面，在线选购叉车租赁服务，从而对租赁业务进行直观的操作。但是，现有的这种叉车租赁管理方式比较依赖人工，通常要靠人工进行租赁需求的评估、可租赁叉车的发布、叉车被租赁后的调度至使用地点的方案规划等，整体的效率比较低下且容易出错。
在当代物流和仓储行业中，叉车租赁因其经济性和便利性而成为企业的首选。通过租赁，企业能够在没有大额初始投资的情况下使用到叉车，同时，租赁还减轻了长期的维护和存储责任。尽管如此，现有的租赁流程依旧依赖繁杂的人工操作，租赁需求的评估、叉车信息的发布、以及租后调度通常都需要人工介入。这种方法不仅效率低，而且容易出错，影响了企业对资源的最优利用。
在现有的模式下，租赁平台工作人员需手动处理大量的数据，包括叉车的编号、型号、载重能力、续航时间以及可用性等信息，并将这些信息发布至平台。而企业用户则需要通过这个平台界面在线选择和管理叉车租赁服务。这种模式使得整个租赁过程缺乏灵活性，并且对于突发的需求变动响应不足，从而影响整体的服务质量和用户满意度。
因此，有必要提供一种新的叉车租赁管理方法及系统。
发明内容
为了解决上述问题，本申请提供一种基于动态需求匹配的流动叉车租赁管理方法及系统，自动化地进行叉车的分配和调度，以提高资源利用率、减少人工调度错误，灵活适应市场的动态变化，并利于监管。
第一方面，本申请提供一种基于动态需求匹配的流动叉车租赁管理方法，采用如下的技术方案：
一种基于动态需求匹配的流动叉车租赁管理方法，所述方法包括：
基于历史叉车租赁数据预测叉车租赁需求，所述历史叉车租赁数据包括工作日信息、节假日信息和特定事件信息；
根据预测的叉车租赁需求生成每一叉车站点的叉车安排计划，所述叉车安排计划包括叉车类型信息以及每个叉车类型所对应的数量信息和载重能力信息；
获取携带有用户需求信息的叉车租赁订单，所述用户需求信息包括使用地点、使用起始时间、使用结束时间和单次最大载货重量；
基于所述用户需求信息，按照站点优先级顺序依次扫描所述叉车站点，判断是否存在满足用户需求的站点叉车；
若判断为存在，则触发常规调度机制以基于所述满足用户需求的站点叉车和所述用户需求信息生成调度方案；
若判断为不存在，则触发备选调度机制以分析在设定的地理位置范围内是否存在满足用户需求的在外叉车；
若存在满足用户需求的在外叉车，则根据该满足用户需求的在外叉车和所述用户需求信息生成调度方案。
进一步地，还包括：
若不存在满足用户需求的在外叉车，则触发延时调度机制以基于可调度延时时差生成调度方案，其中，所述可调度延时时差是指在所述使用起始时间之后可调度的站点叉车/在外叉车到达所述使用地点时的预计到达时间与所述使用起始时间之间的延时时差；
将依据所述延时调度机制生成的调度方案推送给用户确认；
若用户确认接受，则执行该延时调度机制所生成的调度方案。
进一步地，所述基于所述用户需求信息，按照站点优先级顺序依次扫描所述叉车站点，判断是否存在满足用户需求的站点叉车，具体包括：
获取以所述用户需求信息中的使用地点为中心、设定距离为半径的虚拟位置区域内的所有叉车站点；
按照离所述使用地点的距离由近到远的优先级顺序依次扫描获得的所述叉车站点，直至判断出存在满足所述用户需求信息中的使用起始时间和单次最大载货重量的站点叉车或者将所述虚拟位置区域内的全部叉车站点都扫描完。
进一步地，所述常规调度机制包括：
通过路线规划API得到所述满足用户需求的站点叉车所在的站点到所述用户需求信息中使用地点的推荐路线；
根据所述推荐路线、所述用户需求信息中的使用起始时间以及叉车的默认运送速度信息规划送车起始时间；
基于所述送车起始时间、所述推荐路线和所述使用地点，生成常规调度机制的调度方案。
进一步地，所述备选调度机制包括：
获得实时位置位于所述虚拟位置区域内的所有已被租赁且满足当前的所述用户需求信息中的单次最大载货重量的在外叉车，并将这些在外叉车标记为待选叉车；
获取每一待选叉车所对应的用户需求信息中的使用结束时间以及使用结束时的预计剩余能源量；
若存在所述使用结束时间在当前的所述用户需求信息中的使用起始时间之前且预计剩余能源量能够满足当前的用户需求的待选叉车，则将该待选叉车作为满足用户需求的在外叉车；
否则，获取所有待选叉车对应的租赁使用数据；
基于所述租赁使用数据计算所有待选叉车的实际理论结束时间以及预计理论剩余能源量；
根据所述实际理论结束时间和所述预计理论剩余能源量确定是否存在满足用户需求的待选叉车；
若存在，则确定一辆与用户需求中使用地点最近的待选叉车作为满足用户需求的在外叉车。
进一步地，所述若存在满足用户需求的在外叉车，则根据该满足用户需求的在外叉车和所述用户需求信息生成调度方案，具体包括：
通过路线规划API得到所述满足用户需求的在外叉车当前的实时位置到所述用户需求信息中使用地点的最优路线；
基于所述最优路线、所述满足用户需求的在外叉车的使用结束时间/实际理论结束时间、所述用户需求信息中的使用起始时间以及所述满足用户需求的叉车的默认运送速度信息规划转送起始时间，所述调度方案包括所述满足用户需求的在外叉车的地理位置、所述转送起始时间、所述最优路线和当前的所述用户需求信息中的使用地点。
进一步地，还包括：
若所述待选叉车的预计剩余能源量/预计理论剩余能源量无法满足用户需求，则在所述最优路线中加入最近的能源补充点作为途经点；
获取在所述能源补充点的能源补充时长；
基于加入所述途经点的所述最优路线、所述待选叉车的使用结束时间/实际理论结束时间、所述能源补充时长、所述用户需求信息中的使用起始时间以及默认运送速度信息，确定是否存在满足用户需求的待选叉车；
若存在，则确定一辆所述最优路线最短的待选叉车作为满足用户需求的在外叉车。
进一步地，还包括：
获取所有在外叉车的实时状态数据；
判断所述实时状态数据中是否存在工作时间段之外的使用状态数据，所述工作时间段是指在外叉车对应的用户需求信息中的使用起始时间与使用结束时间之间的时间段；
若判断为存在，则将对应的在外叉车标记为预警状态，被标记为预警状态的在外叉车不可被标记为待选叉车；
对预警状态的在外叉车进行持续监管。
第二方面，本申请提供一种基于动态需求匹配的流动叉车租赁管理系统，采用如下的技术方案：
一种基于动态需求匹配的流动叉车租赁管理系统，包括：
预测模块，用于基于历史叉车租赁数据预测叉车租赁需求，所述历史叉车租赁数据包括工作日信息、节假日信息和特定事件信息；
计划模块，用于根据预测的叉车租赁需求生成每一叉车站点的叉车安排计划，所述叉车安排计划包括叉车类型信息以及每个叉车类型所对应的数量信息和载重能力信息；
数据获取模块，用于获取携带有用户需求信息的叉车租赁订单，所述用户需求信息包括使用地点、使用起始时间、使用结束时间和单次最大载货重量；
判断及调度模块，用于基于所述用户需求信息，按照站点优先级顺序依次扫描所述叉车站点，判断是否存在满足用户需求的站点叉车；若判断为存在，则触发常规调度机制以基于所述满足用户需求的站点叉车和所述用户需求信息生成调度方案；若判断为不存在，则触发备选调度机制以分析在设定的地理位置范围内是否存在满足用户需求的在外叉车；若存在满足用户需求的在外叉车，则根据该满足用户需求的在外叉车和所述用户需求信息生成调度方案。
第三方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，采用如下的技术方案：
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述技术方案所述的方法。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
1．智能预测与动态调度：结合历史数据及实时信息进行叉车需求预测，并根据预测动态制定资源调度计划，提高资源利用效率；
2．多重调度机制：创新性地提出常规、备选和延时的多重调度机制，增强调度系统的适应性与灵活性，尤其是在资源短缺时的应急响应能力；
3．地理位置智能分析：首次将地理位置分析融入叉车资源调度，减少无效运输，缩短用户等待时间，提升服务满意度；
4．物联网技术应用：通过物联网实现实时监测与调度，对在外叉车资源的有效利用及监管，提高了平台调度的准确性和稳定性，为租赁行业带来了变革，并利于监管机构的监管；
5．成本效益分析：与传统的车辆调度例如共享单车的调度相比，租赁叉车的成本控制更为重要，因为除了租赁费用以外，租赁叉车还会产生高额的燃料费用、维护费用等，而本申请能有效降低运营成本，包括燃料费用、维护费用等，提高了租赁叉车的利用率，也在一定程度上避免了叉车往返站点所造成的额外成本，同时提升了环境效益。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，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是本申请实施例提供的基于动态需求匹配的流动叉车租赁管理方法的整体流程示意图；
图2是本申请实施例提供的基于动态需求匹配的流动叉车租赁管理系统的框架示意图；
附图标记说明：1、预测模块；2、计划模块；3、数据获取模块；4、判断及调度模块。
具体实施方式
为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。
本申请提供了一种利用历史数据和动态需求匹配来优化叉车资源分配和调度的租赁管理方法及系统，旨在优化叉车的分配和调度，使之更加高效和自动化，提高叉车租赁服务的响应速度和资源利用率，减少人工调度错误，提升服务质量，灵活应对租赁市场的动态变化，提高客户满意度。
以下结合附图1和2对本申请作进一步详细说明。
如图1所示，本申请实施例公开一种基于动态需求匹配的流动叉车租赁管理方法，可以实施以下步骤：
S10，基于历史叉车租赁数据预测叉车租赁需求。
其中，历史叉车租赁数据包括在一个设定的地理位置范围内的工作日信息、节假日信息和特定事件信息，工作日信息是过去几天、过去几周或过去几月的每一个时间段的叉车需求，节假日信息是过去一月、过去几月或过去几年的在相应节假日时的叉车需求，特定事件信息是大型活动、道路封路等特殊情况下的叉车需求；这里的叉车需求是指被租赁的叉车涉及多少个叉车类型以及每种叉车类型所对应的数量。需要说明的是，本申请实施例的叉车租赁需求预测采用梯度提升机模型，在模型训练时，将上述历史叉车租赁数据作为数据输入；梯度提升的基本思想是，每一次迭代都训练一个新的模型，在训练完成后，最后的模型是所有单个模型的加权和；由于梯度提升机模型的训练和应用为现有技术，故在此不再赘述。
S20，根据预测的叉车租赁需求生成每一叉车站点的叉车安排计划。
具体的，叉车安排计划包括叉车站点在接下来一天或者接下来几天的叉车类型信息以及每个叉车类型所对应的数量信息、载重能力信息等。
S30，获取叉车租赁订单并基于叉车租赁订单携带的用户需求信息按照站点优先级顺序依次扫描叉车站点，判断是否存在满足用户需求的站点叉车；若判断为存在，则跳转至S40；若判断为不存在，则跳转至S50。
其中，用户需求信息包括叉车的使用地点、使用起始时间、使用结束时间、单次最大载货重量以及需求的载货总重量等信息。本申请实施例中，将位于叉车站点中处于可运营状态的叉车命名为站点叉车。
具体的，S30包括以下步骤S31-S32：
S31，获取以用户需求信息中的使用地点为中心、设定距离为半径的虚拟位置区域内的所有叉车站点；
S32，按照离使用地点的距离由近到远的优先级顺序依次扫描S31中获得的所有叉车站点；当判断出存在满足用户需求信息中的使用起始时间和单次最大载货重量的站点叉车时，跳转至S40；当将虚拟位置区域内的全部叉车站点都扫描完后判断不存在满足用户需求的叉车时，跳转至S50。
S40，触发常规调度机制以基于满足用户需求的站点叉车和用户需求信息生成调度方案。
具体的，常规调度机制包括以下步骤S41-S42：
S41，通过路线规划API得到满足用户需求的站点叉车所在的站点到用户需求信息中使用地点的推荐路线。
其中，路线规划API可以采用谷歌地图API、高德地图API等，而使用路线规划API得到推荐路线为现有技术，故在此不再赘述。
S42，根据推荐路线、用户需求信息中的使用起始时间以及叉车的默认运送速度信息规划送车起始时间。
S43，基于送车起始时间、推荐路线和使用地点，生成常规调度机制的调度方案。
其中，送车起始时间等于用户需求信息中的使用起始时间减去叉车在推荐路线上按默认运送速度进行运送所消耗的时间，最终生成的调度方案包括用户需求信息中的使用地点、S42中得到的送车起始时间以及S41中得到的推荐路线。本申请实施例中，叉车通过默认的运送车辆进行运送，所述运送车辆采用默认运送速度进行运送。
S50，触发备选调度机制以分析在设定的地理位置范围内是否存在满足用户需求的在外叉车；若判断为是，则跳转至S60；若判断为否，则跳转至S70。
其中，备选调度机制包括以下步骤S51-S55：
S51，获得实时位置位于虚拟位置区域内的所有已被租赁且满足当前的用户需求信息中的单次最大载货重量的在外叉车，并将这些在外叉车标记为待选叉车。
需要说明的是，本申请实施例中所指的虚拟位置区域与S31中所指的虚拟位置区域相同；此外，本申请实施例中可以使用RFID或QR码系统，对每一辆流动叉车进行唯一标识，进行GPS或内部定位系统的跟踪，以确保叉车仅在规定的区域内活动；并且通过物联网传感器和软件，即可实时监控叉车的使用状态，例如叉车的实时位置、叉车是否在运作、叉车每次的载重量、叉车的电池状态等。
S52，获取每一待选叉车所对应的用户需求信息中的使用结束时间以及使用结束时的预计剩余能源量。
需要说明的是，这里的预计剩余能源量根据叉车已使用时间和叉车已消耗能源量进行计算，具体的，当叉车初始总能源量为a、叉车当前实时能源量为a1、用户需求信息中的使用结束时间与使用起始时间的差值为b、叉车已使用时间为b1时，预计剩余能源量=a-[(a-a1)/b1]*b。
S53，若存在使用结束时间在当前的用户需求信息中的使用起始时间之前且预计剩余能源量能够满足当前的用户需求的待选叉车，则将该待选叉车作为满足用户需求的在外叉车并跳转至S60；否则，获取所有待选叉车对应的租赁使用数据并跳转至S54。
其中，判断待选叉车的预计剩余能源量是否能够满足当前的用户需求，是根据该待选叉车与当前的用户需求信息中使用地点的距离、当前的用户需求信息中使用地点与最近的叉车站点之间的距离以及当前的用户需求信息中需求的载货总重量进行估算；具体的，当前的用户需求信息中需求的载货总重量为S吨、该待选叉车的单次最大载货重量为S1吨、该待选叉车在单次最大载货重量情况下行驶每公里消耗能源量为C、当前的用户需求信息中需求的每次运货距离为L公里，当 (C/S1)*S*L小于预计剩余能源量时，即判断该待选叉车的预计剩余能源量能够满足当前的用户需求，反之，则不满足；
S54，基于租赁使用数据计算所有待选叉车的实际理论结束时间以及预计理论剩余能源量。
需要说明的是，这里的租赁使用数据是指S51中所述的通过物联网传感器获取到的叉车是否在运作、叉车每次的载重量、叉车的电池状态等信息；其中，实际理论结束时间的计算方式为：假设待选叉车的已使用时间为t1、待选叉车的已经运载的货物重量之和为w1、当前的用户需求信息中的需求的载货总重量为w，则实际理论结束时间=当前的用户需求信息中的使用起始时间+(t1/w1)*w；预计理论剩余能源量的计算方式为：假设待选叉车的初始总能源量为p、待选叉车的当前实时能源量为p1，则预计理论剩余能源量=p-[(p-p1)/t1]*(实际理论结束时间-当前的用户需求信息中的使用起始时间)；
S55，根据S54中得到的实际理论结束时间和预计理论剩余能源量，确定一辆与用户需求中使用地点最近的待选叉车作为满足用户需求的在外叉车。
具体的，S55包括如下S551-S552：
S551，筛选出实际理论结束时间在当前的用户需求信息中的使用起始时间之前且预计理论剩余能源量能够满足当前用户需求的所有待选叉车，将这些待选叉车中距离当前的所述用户需求信息中的使用地点最近的待选叉车作为满足用户需求的在外叉车，并跳转至S60；
其中，判断待选叉车的预计理论剩余能源量是否能够满足当前用户需求的方式与S53中判断待选叉车的预计剩余能源量是否能够满足当前的用户需求方式一致，在此不再赘述。
S552，若在S551中没有筛选出能够满足当前用户需求的待选叉车，则跳转至S70。
本申请的一种实施例中，还可以实施以下步骤：
获取所有在外叉车的实时状态数据；
判断所述实时状态数据中是否存在工作时间段之外的使用状态数据，所述工作时间段是指在外叉车对应的用户需求信息中的使用起始时间与使用结束时间之间的时间段；
若判断为存在，则将对应的在外叉车标记为预警状态，被标记为预警状态的在外叉车不可被标记为待选叉车；
对预警状态的在外叉车进行持续监管。
根据物联网传感器获取在外叉车的实时状态数据，如在外叉车在预定的工作时间段之外仍有使用状态（主要指工作状态）的数据被获取到，那就有可能是因为特定的现场情况使得工作进行了延时，也可能产生了违规行为，例如私下交易，若司机在预设预警时间内未对该行为进行符合流程的上报或解释，就触发系统的监管预警，此时处于预警状态的叉车不可进入叉车的待选列表中。作为叉车的整体租赁管理，进行实时状态的监管才能实现更稳定的调度，例如系统对某在外叉车按时限规划了下一工作任务，但因该在外叉车未申报而延长了工作时长，或进行了私下交易，导致无法按时到达系统所规划的下一任务使用地点，会使得整个系统平台出现调度问题。一旦出现此类情况，需对该叉车进行预设时间的持续监管。
本申请的另一种实施例中，还可以实施以下步骤：
获取所有在外叉车的实时状态数据及历史状态数据；
基于所述实时状态数据及历史状态数据，确定预设时间段内的在外叉车的使用频率和/或使用时长；
若所述预设时间段内的使用频率和/或使用时长超过第一预设阈值，则将对应的在外叉车标记为第一特殊状态，被标记为第一特殊状态的在外叉车不可被标记为待选叉车。
叉车的使用频率、使用时长是影响叉车寿命的重要因素，频繁的使用、使用时间过长均会增加叉车的机械磨损和零部件的损耗，从而缩短其寿命。该方案主要针对在外叉车，若经过计算，其使用频率和/或使用时长超过第一预设阈值，则对该在外叉车进行标记，使其暂时不进入待选列表中（使其轮空），该叉车可以回到叉车站点进行休息，可根据情况对其进行必要的保养和维护。
本申请的另一种实施例中，还可以实施以下步骤：
获取所有在外叉车的实时状态数据及历史状态数据；
基于所述实时状态数据及历史状态数据，确定预设时间段内的在外叉车在恶劣工作环境中的使用频率和/或使用时长；
若所述预设时间段内的恶劣工作环境中的使用频率和/或使用时长超过第二预设阈值，则将对应的在外叉车标记为第二特殊状态，被标记为第二特殊状态的在外叉车不可被标记为待选叉车。
叉车在恶劣的工作环境中使用，如高温、潮湿、尘土飞扬或腐蚀性环境，也会加速损耗。若经过计算，其在恶劣的工作环境中的使用频率和/或使用时长超过第二预设阈值，则对该在外叉车进行标记，使其暂时不进入待选列表中，该叉车可以回到叉车站点，由工作人员对其进行对应的保养和维护。
S60，根据满足用户需求的在外叉车和用户需求信息生成调度方案。
具体的，S60包括如下S61-S62：
S61，通过路线规划API得到满足用户需求的在外叉车当前的实时位置到用户需求信息中使用地点的最优路线；
S62，根据S61中得到的最优路线、满足当前的用户需求的在外叉车的使用结束时间/实际理论结束时间、当前的用户需求信息中的使用起始时间以及满足用户需求的叉车的默认运送速度信息规划转送起始时间；
具体的，转送起始时间等于当前的用户需求信息中的使用起始时间减去在外叉车按照最优路线运送所需时间（也可在此基础上按预设预留时间提前进行转送），其中，若当前的用户需求信息中的使用起始时间减去满足当前的用户需求的在外叉车的实际理论结束时间的实际差值小于在外叉车按照最优路线运送所需时间，则直接将满足当前的用户需求的在外叉车的实际理论结束时间作为转送起始时间，并向用户推送实时情况信息；此外，生成的调度方案包括满足用户需求的在外叉车的地理位置、转送起始时间、最优路线和当前的用户需求信息中的使用地点。
本申请的另一种实施例中，若待选叉车不满足用户需求的原因为：待选叉车的预计剩余能源量/预计理论剩余能源量无法满足用户需求，还可以实施以下步骤：
在所述最优路线中加入最近的能源补充点作为途经点；
获取在所述能源补充点的能源补充时长；若为内燃叉车，则补充油料的时长会较快，但若为电动叉车，需要充电时间就较长，一般为4-8小时，所以需要考虑能源补充时长。
基于加入所述途经点的所述最优路线、所述待选叉车的使用结束时间/实际理论结束时间、所述能源补充时长、所述用户需求信息中的使用起始时间以及默认运送速度信息，确定是否存在满足用户需求的待选叉车；
若存在，则确定一辆所述最优路线最短的待选叉车作为满足用户需求的在外叉车。
以上方案中，通过综合考虑使用结束时间（或实际理论结束时间）、预计剩余能源量（或预计理论剩余能源量）以及地理位置因素，确保了被选择的叉车不仅能够按时完成当前任务，而且在能量配给和路线安排上也最为经济高效。此外，优先考虑距离用户使用地点最近的叉车，不仅能够减少运输成本和时间，还可以降低碳排放，实现绿色环保的运营目标。通过这种方法的实施，可以在保证服务质量的同时，进一步提升叉车租赁管理系统的资源调度能力和服务效率。
S70， 触发延时调度机制以基于可调度延时时差生成调度方案。
其中，所述可调度延时时差是指在所述使用起始时间之后可调度的站点叉车/在外叉车到达所述使用地点时的预计到达时间与所述使用起始时间之间的延时时差。
将依据所述延时调度机制生成的调度方案推送给用户，确认用户是否接受；若用户确认接受，则跳转至S80；若用户不接受，则跳转至S90。
本申请实施例中，若当前无满足条件的站点叉车或在外叉车，此时触发延时调度机制，确定一辆预计到达时间与用户使用起始时间最接近的站点叉车或在外叉车。
S80，执行依据延时调度机制所生成的调度方案。
本申请实施例中，将该叉车信息以及所需延时的时间推送给用户确认，若用户确认接受，则执行对应的调度方案。
S90，生成一个用于提示用户重新操作并更改需求的提示信息，反馈至当前用户。
若当前无满足用户需求的叉车并且用户也无法接受将使用起始时间延后的调度方案，则系统生成重新操作、更改需求的提示信息向用户发送。
如图2所示，本申请实施例公开了一种基于动态需求匹配的流动叉车租赁管理系统，包括：
预测模块1，用于基于历史叉车租赁数据预测叉车租赁需求，所述历史叉车租赁数据包括工作日信息、节假日信息和特定事件信息；
计划模块2，用于根据预测的叉车租赁需求生成每一叉车站点的叉车安排计划，所述叉车安排计划包括叉车类型信息以及每个叉车类型所对应的数量信息和载重能力信息；
数据获取模块3，用于获取携带有用户需求信息的叉车租赁订单，所述用户需求信息包括使用地点、使用起始时间、使用结束时间和单次最大载货重量；
判断及调度模块4，用于基于所述用户需求信息，按照站点优先级顺序依次扫描所述叉车站点，判断是否存在满足用户需求的站点叉车；若判断为存在，则触发常规调度机制以基于所述满足用户需求的站点叉车和所述用户需求信息生成调度方案；若判断为不存在，则触发备选调度机制以分析在设定的地理位置范围内是否存在满足用户需求的在外叉车；若存在满足用户需求的在外叉车，则根据该满足用户需求的在外叉车和所述用户需求信息生成调度方案。
所述判断及调度模块4还用于判断若不存在满足用户需求的在外叉车，则触发延时调度机制以基于可调度延时时差生成调度方案，其中，所述可调度延时时差是指在所述使用起始时间之后可调度的站点叉车/在外叉车到达所述使用地点时的预计到达时间与所述使用起始时间之间的延时时差；将依据所述延时调度机制生成的调度方案推送给用户确认；若用户确认接受，则执行该延时调度机制所生成的调度方案。
本申请的一种实施例中，提供了一种针对流动叉车的租赁管理平台，不仅能更高效地管理流动叉车，还能为需要短期使用叉车的用户提供更便捷的服务，同时简化监管机构的监管工作，提高流动叉车服务的透明度和可信度。该平台是一个综合性的平台，包括用户侧、管理侧、叉车侧和监管侧的功能和流程。
在用户侧，用户可以实现：1、实时预约与调度：通过手机应用或网站即时预约叉车，并看到哪些叉车在附近可用；2、动态定价：根据需求和供应来调整价格，以优化叉车的使用率；3、用户评价：可以对叉车和操作员进行评价；4、订单追踪：用户可以实时追踪叉车的位置和状态；5：方便的支付：提供多种支付方式，包括在线支付和智能合约。
在管理侧，管理员可以实现：1、操作员管理：通过人工智能算法匹配合适的操作员和叉车；2、用车需求预测：使用机器学习和大数据分析预测在特定时间和地点的叉车需求；3、安全监控：利用传感器和实时视频流来监控叉车的状态及使用情况，可以远程控制叉车或进行故障诊断；4、自动结算与账目：用智能合约自动处理所有与金钱有关的交易和合同；5、数据分析：收集和分析用户使用数据，以不断优化服务。
在叉车侧，可以实现：1、自动报告：叉车自动报告其状态和使用情况；2、操作员可以根据现场情况主动上报相关信息。
监管机构的监管，是确保流动叉车安全和合规运营的关键环节，通过本系统中的监管模块，在监管侧可以实现：1、实时数据上报：通过监管机构数据库接口，将叉车的使用情况、安全记录等实时或定期上报；2、身份验证与许可证管理：使监管机构在集成的平台上能够容易地查看和验证叉车和操作员的所有必要许可证和资格；3、审计与合规性检查：生成完整的审计跟踪记录，以供监管机构进行随时的合规性检查；4、紧急响应与报告机制：在出现安全事故或违规操作时，系统能自动通知相应的监管机构；5、数据安全与隐私：确保所有与监管机构共享的数据都符合当地和国际的数据保护和隐私法规；6、自动纳税与费用结算：通过智能合约或其他自动结算机制，使得相关的费用（如使用费、许可证费等）能自动和透明地处理。
在一些可能的实施方式中，根据本申请实施方式的电子设备可以至少包括至少一个处理器、以及至少一个存储装置。其中，所述存储装置存储有至少一个计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行本说明书上述技术方案中描述的根据本申请各种具体实施方式的方法中的步骤。
在一些可能的实施方式中，本申请的各个方面还可以实现为一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被电子设备的处理器执行时用于实现本说明书上述技术方案中描述的根据本申请各种具体实施方式的方法中的步骤。
计算机可读存储介质例如可以是但不限于：电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线、光缆、RF等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括形式异常的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户电子设备上执行、部分在用户电子设备上部分在远程电子设备上执行、或者完全在远程电子设备或服务器上执行。在涉及远程电子设备的情形中，远程电子设备可以通过任意种类的网络——包括局域网（LAN）或广域网（WAN）—连接到用户电子设备，或者，可以连接到外部电子设备（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
所属技术领域的技术人员能够理解，本申请的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本申请的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式（包括固件、微代码等），或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
以上均为本申请的较佳实施例，并非依此限制本申请的保护范围，故：凡依本申请的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本申请的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于动态需求匹配的流动叉车租赁管理方法，其特征在于，所述方法包括：
基于历史叉车租赁数据预测叉车租赁需求，所述历史叉车租赁数据包括工作日信息、节假日信息和特定事件信息；
根据预测的叉车租赁需求生成每一叉车站点的叉车安排计划，所述叉车安排计划包括叉车类型信息以及每个叉车类型所对应的数量信息和载重能力信息；
获取携带有用户需求信息的叉车租赁订单，所述用户需求信息包括使用地点、使用起始时间、使用结束时间和单次最大载货重量；
基于所述用户需求信息，按照站点优先级顺序依次扫描所述叉车站点，判断是否存在满足用户需求的站点叉车；
若判断为存在，则触发常规调度机制以基于所述满足用户需求的站点叉车和所述用户需求信息生成调度方案；
若判断为不存在，则触发备选调度机制以分析在设定的地理位置范围内是否存在满足用户需求的在外叉车；
若存在满足用户需求的在外叉车，则根据该满足用户需求的在外叉车和所述用户需求信息生成调度方案；
所述常规调度机制包括：
通过路线规划API得到所述满足用户需求的站点叉车所在的站点到所述用户需求信息中使用地点的推荐路线；
根据所述推荐路线、所述用户需求信息中的使用起始时间以及叉车的默认运送速度信息规划送车起始时间；
基于所述送车起始时间、所述推荐路线和所述使用地点，生成常规调度机制的调度方案；
所述备选调度机制包括：
获得实时位置位于虚拟位置区域内的所有已被租赁且满足当前的所述用户需求信息中的单次最大载货重量的在外叉车，并将这些在外叉车标记为待选叉车，其中，所述虚拟位置区域是指以所述用户需求信息中的使用地点为中心、设定距离为半径的区域；
获取每一待选叉车所对应的用户需求信息中的使用结束时间以及使用结束时的预计剩余能源量；
若存在所述使用结束时间在当前的所述用户需求信息中的使用起始时间之前且预计剩余能源量能够满足当前的用户需求的待选叉车，则将该待选叉车作为满足用户需求的在外叉车；
否则，获取所有待选叉车对应的租赁使用数据；
基于所述租赁使用数据计算所有待选叉车的实际理论结束时间以及预计理论剩余能源量；
根据所述实际理论结束时间和所述预计理论剩余能源量确定是否存在满足用户需求的待选叉车；
若存在，则确定一辆与用户需求中使用地点最近的待选叉车作为满足用户需求的在外叉车。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
若不存在满足用户需求的在外叉车，则触发延时调度机制以基于可调度延时时差生成调度方案，其中，所述可调度延时时差是指在所述使用起始时间之后可调度的站点叉车/在外叉车到达所述使用地点时的预计到达时间与所述使用起始时间之间的延时时差；
将依据所述延时调度机制生成的调度方案推送给用户确认；
若用户确认接受，则执行该延时调度机制所生成的调度方案。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述用户需求信息，按照站点优先级顺序依次扫描所述叉车站点，判断是否存在满足用户需求的站点叉车，具体包括：
获取所述虚拟位置区域内的所有叉车站点；
按照离所述使用地点的距离由近到远的优先级顺序依次扫描获得的所述叉车站点，直至判断出存在满足所述用户需求信息中的使用起始时间和单次最大载货重量的站点叉车或者将所述虚拟位置区域内的全部叉车站点都扫描完。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若存在满足用户需求的在外叉车，则根据该满足用户需求的在外叉车和所述用户需求信息生成调度方案，具体包括：
通过路线规划API得到所述满足用户需求的在外叉车当前的实时位置到所述用户需求信息中使用地点的最优路线；
基于所述最优路线、所述满足用户需求的在外叉车的使用结束时间/实际理论结束时间、所述用户需求信息中的使用起始时间以及所述满足用户需求的叉车的默认运送速度信息规划转送起始时间，所述调度方案包括所述满足用户需求的在外叉车的地理位置、所述转送起始时间、所述最优路线和当前的所述用户需求信息中的使用地点。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
若所述待选叉车的预计剩余能源量/预计理论剩余能源量无法满足用户需求，则在所述最优路线中加入最近的能源补充点作为途经点；
获取在所述能源补充点的能源补充时长；
基于加入所述途经点的所述最优路线、所述待选叉车的使用结束时间/实际理论结束时间、所述能源补充时长、所述用户需求信息中的使用起始时间以及默认运送速度信息，确定是否存在满足用户需求的待选叉车；
若存在，则确定一辆所述最优路线最短的待选叉车作为满足用户需求的在外叉车。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取所有在外叉车的实时状态数据；
判断所述实时状态数据中是否存在工作时间段之外的使用状态数据，所述工作时间段是指在外叉车对应的用户需求信息中的使用起始时间与使用结束时间之间的时间段；
若判断为存在，则将对应的在外叉车标记为预警状态，被标记为预警状态的在外叉车不可被标记为待选叉车；
对预警状态的在外叉车进行持续监管。
7.一种应用权利要求1至6中任一项所述方法的基于动态需求匹配的流动叉车租赁管理系统，其特征在于，包括：
预测模块，用于基于历史叉车租赁数据预测叉车租赁需求，所述历史叉车租赁数据包括工作日信息、节假日信息和特定事件信息；
计划模块，用于根据预测的叉车租赁需求生成每一叉车站点的叉车安排计划，所述叉车安排计划包括叉车类型信息以及每个叉车类型所对应的数量信息和载重能力信息；
数据获取模块，用于获取携带有用户需求信息的叉车租赁订单，所述用户需求信息包括使用地点、使用起始时间、使用结束时间和单次最大载货重量；
判断及调度模块，用于基于所述用户需求信息，按照站点优先级顺序依次扫描所述叉车站点，判断是否存在满足用户需求的站点叉车；若判断为存在，则触发常规调度机制以基于所述满足用户需求的站点叉车和所述用户需求信息生成调度方案；若判断为不存在，则触发备选调度机制以分析在设定的地理位置范围内是否存在满足用户需求的在外叉车；若存在满足用户需求的在外叉车，则根据该满足用户需求的在外叉车和所述用户需求信息生成调度方案。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任一项所述的方法。
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CN116902866A (zh) * 2023-07-11 2023-10-20 广州佛朗斯股份有限公司 一种叉车租赁管理系统

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114897285A (zh) * 2022-03-07 2022-08-12 上海智能网联汽车技术中心有限公司 一种基于剩余电量的共享汽车调度方法
CN116902866A (zh) * 2023-07-11 2023-10-20 广州佛朗斯股份有限公司 一种叉车租赁管理系统

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