CN117474344A - 一种货物运输过程的风险评估方法及系统 - Google Patents

一种货物运输过程的风险评估方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种货物运输过程的风险评估方法及系统，涉及货物运输风险评估技术领域，所述方法包括：确定货物运输过程中的风险评估范围；对评估范围内的货物运输过程进行风险识别；对识别出的风险因素进行评估，并根据评估结果确定风险等级；发送风险等级以及风险详情通知，以实施相应的风险管理措施。本发明实现的有益效果包括：细化评估范围，以实时数据作为基础进行风险评估，提高风险评估的实时性、准确性。

Description

一种货物运输过程的风险评估方法及系统
技术领域
本发明涉及货物运输风险评估技术领域，尤其涉及一种货物运输过程的风险评估方法及系统。
背景技术
随着物流行业的迅速发展，越来越多的商品都通过公路运输发往全国各地，商品种类的繁多也对货物的运输过程有着更严格的要求，有些商品需要保持新鲜，有些商品比较脆弱弱容易损坏，甚至还有一些商品本身也具有一定的危险，这就需要识别和评估货物运输过程中可能面临的各种风险，从而采取相应的措施来减少损失和提高运输效率。
发明内容
本发明提供了一种货物运输过程的风险评估方法，包括：
S10、确定货物运输过程中的风险评估范围；
S20、对评估范围内的货物运输过程进行风险识别；
S30、对识别出的风险因素进行评估，并根据评估结果确定风险等级；
S40、发送风险等级以及风险详情通知，以实施相应的风险管理措施。
如上所述的一种货物运输过程的风险评估方法，其中对评估范围内的货物运输过程进行风险识别，具体分为以下子步骤：
根据运输货物的特性提取货物特征，形成货物特征集；
实时采集货物运输过程中，评估范围内的运输环境数据，形成运输环境数据集；
对运输环境数据集与货物特征集做匹配运算，匹配失败的数据识别为风险因素。
如上所述的一种货物运输过程的风险评估方法，其中对运输环境数据集与货物特征集做匹配运算，具体分为以下子步骤：
设置运输环境数据集与货物特征集的匹配项；
根据匹配项创建匹配运算函数；
带入运输环境数据集与货物特征集中匹配项对应的值到匹配运算函数中进行运算。
如上所述的一种货物运输过程的风险评估方法，其中对识别出的风险因素进行评估，并根据评估结果确定风险等级，具体包括以下子步骤：
提取历史风险事件中各风险因素的特征形成风险因素特征数据集；
为各历史风险事件基于对运输过程的影响程度设置风险分值；
以风险因素特征数据集为输入集，风险分值为输出集进行模型训练，得到风险因素评估模型；
将识别出的风险因素整理为输入集输入到风险因素评估模型中，输出风险分值；
基于输出风险分值的确定风险等级。
如上所述的一种货物运输过程的风险评估方法，其中基于输出风险分值的确定风险等级，具体分为以下子步骤：
设置各风险等级所代表的风险分数范围；
根据输出的风险分值判断所处分数范围，确定风险等级。
本发明实现的有益效果如下：细化评估范围，以实时数据作为基础进行风险评估，提高风险评估的实时性、准确性。
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中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的一种货物运输过程的风险评估方法流程图。
具体实施方式
下面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，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1所示，本发明实施例一提供一种货物运输过程的风险评估方法，包括：
步骤S10：确定货物运输过程中的风险评估范围；
货物运输的过程，包含了从起到到终点的整个路程，若是短路程的运输配送，根据运送前掌握的信息进行风险评估，与实际情况可能大差不差，路程越长的运输配送，运输过程中出现的变故就越多，风险评估的准确性就会大打折扣，因此风险评估的范围要实时变动，根据运输车辆的行驶路径实时更新，以此评估范围为基础再获取评估范围内的实时信息才能形成准确的评估结果。
将运输全程划分成若干段，每个路径段作为一个评估范围，车辆行驶在哪段路径上，则当前评估范围就是该段路径，提供两种划分策略：
①、手动划分：运输路径用地图组件进行可视化展示，将路径所途径的坐标放入一个路径集合中，按起点到终点的顺序排列，前端展示一个滑块组件，用于选择路径分割点，路径集合中的数据作为滑块组件的选择数据，最左端为起点，最右端为终点，滑块指针所指向的坐标点在地图中标记显示，滑动选择到合适的分割点后点击“分割”按钮，路径则根据分割点坐标被划分，划分完成的路径段分别作为各评估范围存储于评估范围集合中；
②、自动划分：自动划分只需要输入，起点、终点、要划分的路径段数量，系统自动将运输路径平均划分为对应数量的路径段存储于评估范围集合中。
步骤S20：对评估范围内的货物运输过程进行风险识别；
风险识别是对货物运输过程中评估范围内的运输环境数据，结合货物特性进行数据分析找出潜在风险因素的过程，具体分为以下子步骤：
①根据运输货物的特性提取货物特征，形成货物特征集；
不同类型的货物可能面临不同的风险，所以首先要了解运输货物的特性，这就包括：货物的种类、数量、材质、存储方法等，再将运输货物的特性以数值的方法表示，例如运送一批电子产品，种类编码设置为102，数量为10，最低储存温度20℃，最高储存温度25℃，最低储存湿度40%（相对湿度），最高储存湿度60%等等相关参数皆经提取后转化为数值，最后整理为货物特征集，表示为：，其中c1~cn分别表示不同的货物特征编码，a1~an分别表示c1~cn对应的货物特征值。
②实时采集货物运输过程中，评估范围内的运输环境数据，形成运输环境数据集；
通过温度传感器、湿度传感器、振动传感器等传感器设备，实时采集货车车厢内的环境参数，利用GIS技术，获取评估范围内包括交通状况、路况、天气信息等相关数据，整理为运输环境数据集，表示为：，其中e1~em分别表示不同的环境参数编码，b1~bm分别表示e1~em对应的环境参数值。
③对运输环境数据集与货物特征集做匹配运算，匹配失败的数据识别为风险因素；
对运输环境数据集与货物特征集做匹配运算，具体分为以下子步骤：
1、设置运输环境数据集与货物特征集的匹配项；
匹配项是指货物特征集中的一项或多项数据与运输环境中的某项数据描述的是一种测量标准，比如运输环境数据集中温度传感器所获取到的实时温度，与货物特征集中的最低存储温度、最高存储温度这两项数据描述的都是温度的测量标准，类似这种一对一或一对多的数据项就被设置为匹配项。
2、根据匹配项创建匹配运算函数；
匹配运算函数表示为：，其中x为运输环境数据集中的一个数据项，Y为数据项x在货物特征集中匹配项的集合，Y.ymin为Y集合中的最小值，Y.ymax为Y集合中的最大值。
3、带入运输环境数据集与货物特征集中匹配项对应的值到匹配运算函数中进行运算；
首先校验运输环境数据集中的各项数据与货物特征集是否存在匹配项，若无匹配项则忽略，有则将数据项的值以及该数据项对应匹配项各值的集合作为参数带入到匹配运算函数，若输出值为0则说明该运输环境数据项不符合货物运输过程的要求，识别为风险因素存储于风险因素数据集中。
步骤S30：对识别出的风险因素进行评估，并根据评估结果确定风险等级；
①提取历史风险事件中各风险因素的特征形成风险因素特征数据集；
将历史风险事件中各风险因素的记录值进行归一化处理，形成风险因素特征，整理为风险因素特征数据集，表示为：，其中g1~gz分别表示不同的货物种类编码，T1~Tz分别表示历史风险事件中运输货物为g1~gz时风险因素特征的集合，Tk表示为：/>，其中s1~sw分别表示不同的风险因素特征。
②为各历史风险事件基于对运输过程的影响程度设置风险分值；
基于货物运输的专业知识和经验，为各个历史风险事件根据对运输过程的影响程度设置风险分值，造成的影响越糟糕，则风险分值越高，反之则越低。
③以风险因素特征数据集为输入集，风险分值为输出集进行模型训练，得到风险因素评估模型；
风险因素评估模型表示为：，其中si为输入的第i个风险因素特征，μi为第i个风险因素特征的权重，ζi为第i个风险因素的定量，λi为第i个风险因素的标准量，vg为货物g对风险因素标准量的影响系数，γi为第i个风险因素的趋势变量，δ为模型的常数项，用于对模型垂直调整，i取值1~w，w为风险因素特征的总数量。
④将识别出的风险因素整理为输入集输入到风险因素评估模型中，输出风险分值；
将识别出的风险因素的实时监测值归一化处理形成风险因素特征，连同货物种类编码作为输入集，输入到风险因素评估模型中，输出当前评估范围内的风险分值。
⑤基于输出风险分值的确定风险等级；
1、设置各风险等级所代表的风险分数范围；
风险等级包括低、中、高三个等级，设置低风险分数为1~40，中风险分数为41~70，高风险分数为71~100。
2、根据输出的风险分值判断所处分数范围，确定风险等级。
步骤S40：发送风险等级以及风险详情通知，以实施相应的风险管理措施；
将风险等级以及风险详细情况形成通知报表，发送给相关人员，所述风险详细情况是指风险因素的实时监测数据，相关人员接收到通知报表后参考报表内容实施相应的风险管理措施。
实施例二
本发明实施例二提供一种货物运输过程的风险评估系统，包括：评估范围划分模块，风险识别模块，风险评估模块，以及风险通知模块。
（1）评估范围划分模块，用于确定货物运输过程中的风险评估范围；
将运输全程划分成若干段，每个路径段作为一个评估范围，车辆行驶在哪段路径上，则当前评估范围就是该段路径，提供两种划分策略：
①、手动划分：运输路径用地图组件进行可视化展示，将路径所途径的坐标放入一个路径集合中，按起点到终点的顺序排列，前端展示一个滑块组件，用于选择路径分割点，路径集合中的数据作为滑块组件的选择数据，最左端为起点，最右端为终点，滑块指针所指向的坐标点在地图中标记显示，滑动选择到合适的分割点后点击“分割”按钮，路径则根据分割点坐标被划分，划分完成的路径段分别作为各评估范围存储于评估范围集合中；
②、自动划分：自动划分只需要输入，起点、终点、要划分的路径段数量，系统自动将运输路径平均划分为对应数量的路径段存储于评估范围集合中。
（2）风险识别模块，用于对评估范围内的货物运输过程进行风险识别；风险识别是对货物运输过程中评估范围内的运输环境数据，结合货物特性进行数据分析找出潜在风险因素的过程，具体分为以下子步骤：
①根据运输货物的特性提取货物特征，形成货物特征集；
不同类型的货物可能面临不同的风险，所以首先要了解运输货物的特性，这就包括：货物的种类、数量、材质、存储方法等，再将运输货物的特性以数值的方法表示，例如运送一批电子产品，种类编码设置为102，数量为10，最低储存温度20℃，最高储存温度25℃，最低储存湿度40%（相对湿度），最高储存湿度60%等等相关参数皆经提取后转化为数值，最后整理为货物特征集，表示为：，其中c1~cn分别表示不同的货物特征编码，a1~an分别表示c1~cn对应的货物特征值。
②实时采集货物运输过程中，评估范围内的运输环境数据，形成运输环境数据集；
通过温度传感器、湿度传感器、振动传感器等传感器设备，实时采集货车车厢内的环境参数，利用GIS技术，获取评估范围内包括交通状况、路况、天气信息等相关数据，整理为运输环境数据集，表示为：，其中e1~em分别表示不同的环境参数编码，b1~bm分别表示e1~em对应的环境参数值。
③对运输环境数据集与货物特征集做匹配运算，匹配失败的数据识别为风险因素；
对运输环境数据集与货物特征集做匹配运算，具体分为以下子步骤：
1、设置运输环境数据集与货物特征集的匹配项；
匹配项是指货物特征集中的一项或多项数据与运输环境中的某项数据描述的是一种测量标准，比如运输环境数据集中温度传感器所获取到的实时温度，与货物特征集中的最低存储温度、最高存储温度这两项数据描述的都是温度的测量标准，类似这种一对一或一对多的数据项就被设置为匹配项。
2、根据匹配项创建匹配运算函数；
匹配运算函数表示为：，其中x为运输环境数据集中的一个数据项，Y为数据项x在货物特征集中匹配项的集合，Y.ymin为Y集合中的最小值，Y.ymax为Y集合中的最大值。
3、带入运输环境数据集与货物特征集中匹配项对应的值到匹配运算函数中进行运算；
首先校验运输环境数据集中的各项数据与货物特征集是否存在匹配项，若无匹配项则忽略，有则将数据项的值以及该数据项对应匹配项各值的集合作为参数带入到匹配运算函数，若输出值为0则说明该运输环境数据项不符合货物运输过程的要求，识别为风险因素存储于风险因素数据集中。
（3）风险评估模块，用于对识别出的风险因素进行评估，并根据评估结果确定风险等级；
①提取历史风险事件中各风险因素的特征形成风险因素特征数据集；
将历史风险事件中各风险因素的记录值进行归一化处理，形成风险因素特征，整理为风险因素特征数据集，表示为：，其中g1~gz分别表示不同的货物种类编码，T1~Tz分别表示历史风险事件中运输货物为g1~gz时风险因素特征的集合，Tk表示为：/>，其中s1~sw分别表示不同的风险因素特征。
②为各历史风险事件基于对运输过程的影响程度设置风险分值；
基于货物运输的专业知识和经验，为各个历史风险事件根据对运输过程的影响程度设置风险分值，造成的影响越糟糕，则风险分值越高，反之则越低。
③以风险因素特征数据集为输入集，风险分值为输出集进行模型训练，得到风险因素评估模型；
风险因素评估模型表示为：，其中si为输入的第i个风险因素特征，μi为第i个风险因素特征的权重，ζi为第i个风险因素的定量，λi为第i个风险因素的标准量，vg为货物g对风险因素标准量的影响系数，γi为第i个风险因素的趋势变量，δ为模型的常数项，用于对模型垂直调整，i取值1~w，w为风险因素特征的总数量。
④将识别出的风险因素整理为输入集输入到风险因素评估模型中，输出风险分值；
将识别出的风险因素的实时监测值归一化处理形成风险因素特征，连同货物种类编码作为输入集，输入到风险因素评估模型中，输出当前评估范围内的风险分值。
⑤基于输出风险分值的确定风险等级；
1、设置各风险等级所代表的风险分数范围；
风险等级包括低、中、高三个等级，设置低风险分数为1~40，中风险分数为41~70，高风险分数为71~100。
2、根据输出的风险分值判断所处分数范围，确定风险等级。
（4）风险通知模块，用于发送风险等级以及风险详情通知，以实施相应的风险管理措施；
将风险等级以及风险详细情况形成通知报表，发送给相关人员，所述风险详细情况是指风险因素的实时监测数据，相关人员接收到通知报表后参考报表内容实施相应的风险管理措施。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种货物运输过程的风险评估方法，包括：
S10、确定货物运输过程中的风险评估范围；
S20、对评估范围内的货物运输过程进行风险识别；
S30、对识别出的风险因素进行评估，并根据评估结果确定风险等级；
S40、发送风险等级以及风险详情通知，以实施相应的风险管理措施。
2.根据权利要求1所述的一种货物运输过程的风险评估方法，其特征在于，对评估范围内的货物运输过程进行风险识别，具体分为以下子步骤：
根据运输货物的特性提取货物特征，形成货物特征集；
实时采集货物运输过程中，评估范围内的运输环境数据，形成运输环境数据集；
对运输环境数据集与货物特征集做匹配运算，匹配失败的数据识别为风险因素。
3.根据权利要求2所述的一种货物运输过程的风险评估方法，其特征在于，对运输环境数据集与货物特征集做匹配运算，具体分为以下子步骤：
设置运输环境数据集与货物特征集的匹配项；
根据匹配项创建匹配运算函数；
带入运输环境数据集与货物特征集中匹配项对应的值到匹配运算函数中进行运算。
4.根据权利要求1所述的一种货物运输过程的风险评估方法，其特征在于，对识别出的风险因素进行评估，并根据评估结果确定风险等级，具体包括以下子步骤：
提取历史风险事件中各风险因素的特征形成风险因素特征数据集；
为各历史风险事件基于对运输过程的影响程度设置风险分值；
以风险因素特征数据集为输入集，风险分值为输出集进行模型训练，得到风险因素评估模型；
将识别出的风险因素整理为输入集输入到风险因素评估模型中，输出风险分值；
基于输出风险分值的确定风险等级。
5.根据权利要求4所述的一种货物运输过程的风险评估方法，其特征在于，基于输出风险分值的确定风险等级，具体分为以下子步骤：
设置各风险等级所代表的风险分数范围；
根据输出的风险分值判断所处分数范围，确定风险等级。
6.一种货物运输过程的风险评估系统，包括：评估范围划分模块，风险识别模块，风险评估模块，以及风险通知模块。
7.根据权利要求6所述的一种货物运输过程的风险评估系统，其特征在于，评估范围划分模块，用于划分货物运输过程中的风险评估范围；
风险识别模块，用于对评估范围内的货物运输过程进行风险识别；
风险评估模块，用于对识别出的风险因素进行评估，并根据评估结果确定风险等级；
风险通知模块，用于发送风险等级以及风险详情通知，以实施相应的风险管理措施。
8.根据权利要求7所述的一种货物运输过程的风险评估系统，其特征在于，划分货物运输过程中的风险评估范围，具有两种划分策略：手动划分和自动划分；
手动划分使用滑块组件选择从起到终点之间的路径坐标，选中后执行分割操作来划分风险评估范围；
自动划分根据起点、终点坐标，以及分割数，自动平均划分风险评估范围。
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