CN117557187A - 用于多订单的智能配载控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了用于多订单的智能配载控制方法，涉及货物订单配载技术领域，从订单系统中收集加密的订单数据，获取订单的数量、种类、发货地点和收货地点信息；订单配载系统根据订单的发货地点和收货地点，确定最短路径，减少运输成本和时间；基于订单和车辆信息，建立三维装载模型，模拟货物在车辆内的堆叠和摆放，获取相应的装载方案；根据获取的装载方案和车辆路径，优化资源分配，制定装载计划。本发明通过确定最短路径，减少运输时间和成本，提高运输效率，并且通过模拟货物在车辆内的堆叠和摆放，优化货物在车辆内的布局，充分利用车辆的空间，提高空间利用率，减少车辆的闲置空间。
Description
技术领域
本发明涉及货物订单配载技术领域，具体涉及用于多订单的智能配载控制方法。
背景技术
随着烟草市场日益繁荣，消费者需求日益多样化，使得订单数量和货物种类不断增加，而在烟草货物多订单的情境下，由于涉及大量订单和复杂的供应链网络，手动处理和调度可能会导致错误和效率低下，较难满足市场需求，因此为确保烟草货物进行精准的配载运输，显得尤为重要。
现有技术中，烟草货物的订单量较大，且需要考虑车辆路径、货物装载、运输时效、仓库使用等多个方面的问题，整体复杂度较高，以及装载订单货物的配置控制方式相对并不完善，如何对多订单烟草货物实现智能配载控制，并保证运输相关数据的安全是我们亟需解决的技术问题，现提供用于多订单的智能配载控制方法。
发明内容
本发明目的在于提供用于多订单的智能配载控制方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：
用于多订单的智能配载控制方法，包括以下步骤：
步骤一、从订单系统中收集加密的订单数据，获取订单的数量、种类、发货地点和收货地点信息；
步骤二、订单配载系统根据订单的发货地点和收货地点，确定最短路径，减少运输成本和时间；
步骤三、基于订单和车辆信息，建立三维装载模型，模拟货物在车辆内的堆叠和摆放，获取相应的装载方案；
步骤四、根据获取的装载方案和车辆路径，优化资源分配，制定装载计划；
步骤五、在执行装载计划过程中，对执行情况进行监控，并根据实际情况进行调整。
本发明技术方案的进一步改进在于：所述订单数据的加密过程为，
获取订单系统中的订单数据，并将其进行排列，生成一个十六字节的随机密钥，获取对应的公钥和私钥；
根据所获得的公钥对订单系统中的订单数据进行加密，再将所获得的私钥发送至订单配载系统；
则订单配载系统通过所获得的私钥对所获取的订单数据进行解密，对运输相关数据进行加密处理，防止数据被非法获取和篡改；
定期对运输相关数据进行备份，以防止数据丢失或损坏。
本发明技术方案的进一步改进在于：所述订单数据的收集过程为，
与订单系统进行集成，通过建立应用程序接口，从订单系统中获取实时的订单数据，应用程序接口包括订单号、数量、种类、发货地点和收货地点信息；
从订单系统中抽取所需的订单信息，对获取的订单数据进行解析，将数据解析成可读的数据结构，以便后续处理；
对抽取的订单数据进行清洗和预处理，去除无效或错误的数据，确保数据的准确性和完整性；
从清洗后的数据中提取所需的订单数量及订单种类信息，对订单数据进行存储，以便后续的有效地访问和处理。
本发明技术方案的进一步改进在于：所述订单数据中订单数量的提取公式为，
；
其中：表示在时间的订单数量，表示初始订单数量，表示订单数量随时
间变化的常数，表示自然对数的底数（约等于2.71828）；
所述订单数据中订单种类的提取公式为，
；
其中：表示在时间的订单种类数量，表示初始订单种类数量， 表示订
单种类随时间变化的常数，表示订单种类随时间变化的周期性因素，表示正弦函
数，用于描述周期性变化。
本发明技术方案的进一步改进在于：所述最短路径的确定过程为，
通过地理信息系统，获取订单的发货地点和收货地点的地理坐标信息数据；
根据相应的订单信息，进行路径规划，预设中部节点，计算出最短路径，生成预
测轨迹路线；
将最短路径以图形化的方式展示给用户，以便用户直观地了解订单的发货地点和收货地点之间的最短路径；
将计算得到的最短路径转化为可用的格式，通过确定最短路径，减少运输时间和成本，提高运输效率，并且通过模拟货物在车辆内的堆叠和摆放，优化货物在车辆内的布局，充分利用车辆的空间，提高空间利用率，减少车辆的闲置空间。
本发明技术方案的进一步改进在于：所述最短路径的计算公式为，
；
其中，为从发货地点到中部节点的实际路径长度，中部节点为已知物
流中心坐标，为从中部节点到收货地点的估计路径长度；
所述的计算公式为，
；
其中，中部节点的坐标为，收货地点的坐标为。
本发明技术方案的进一步改进在于：所述装载方案的获取过程为，
提取订单中包含的货物体积、重量信息，以及车辆的最大容积；
使用收集到的订单和车辆信息，模拟货物在车辆内的堆叠和摆放；
根据货物体积、货物在车辆内的占地面积，获取货物的体积利用系数；
基于货物的体积利用系数，进行货物调整，获取装载方案。
本发明技术方案的进一步改进在于：所述货物在车辆内占地面积的计算公式为，
；
所述货物体积的计算公式为，
；
其中，为单个货物在车辆内的占地面积，为单个货物的体积，为货物的长度
值，为货物的宽度值，为货物的高度值。
本发明技术方案的进一步改进在于：所述货物体积利用系数的计算公式为，
；
其中，为货物数量，n为整数，，，，为单个货物的体积，为
车辆的最大容积；
根据体积利用系数的大小，判定货物的装载是否配置合理，若体积利用系数接近1，则货物的装载配置比较合理，空间利用率较高；若体积利用系数远小于1，则货物的装载配置不够合理，空间利用率较低，通过计算货物的体积利用系数，评估货物在车辆内的空间利用率，进而进行货物调整，以充分利用车辆的空间，通过获取装载方案，最大限度地提高车辆的装载率，减少车辆的闲置空间，以此进行货物调整，确保货物在车辆内的稳定性和安全性，控制运输过程中的成本损失。
本发明技术方案的进一步改进在于：所述装载监控措施为，
建立监控系统，利用GPS定位，监控车辆行驶轨迹、货物安全及交货时间；
通过监控系统收集实时的车辆位置和货物信息；
对监控过程中发现的交通事故、货物损失异常情况，及时启动应急预案，采取相应的补救措施，减少损失和确保计划的顺利执行，通过建立监控系统并利用GPS定位，监控车辆的行驶轨迹和货物安全，确保货物按时送达并跟踪运输过程中的异常情况，以便及时发现和处理货物损失问题，提高货物的安全性，还可根据需求对车辆行驶轨迹和交货时间的监控，确保货物按时送达并提高运输效率，进而减少运输时间和成本，提高经济效益，监控到交通事故时，立即与驾驶员联系，确认事故情况和人员伤亡情况；报告公司管理层并联系保险公司，等待保险公司人员到场处理；如需要，与警方联系并协助调查事故原因；对受损车辆进行评估，决定是否需要维修或更换；如需要，则调整运输计划，确保货物按时送达；监控到货物损失时，立即与负责该货物的员工联系，了解货物损失的情况；确认货物损失的数量和价值，并进行记录；如可能，寻找残骸并协助警方进行调查；向保险公司报告货物损失情况，并等待理赔处理；根据实际情况，调整运输计划或重新安排货物配送；此外，及时与客户联系，了解其对事故或损失的反馈；对客户进行安抚，尽快解决问题；如需要，提供替代方案或赔偿建议；持续关注客户，确保问题得到妥善解决，通过监控货物安全和交货时间，更好地满足客户的需求，提高客户满意度，对监控过程中发现的交通事故、货物损失异常情况，及时启动应急预案并采取相应的补救措施，最大限度地减少交通事故和货物损失带来的经济损失和影响，进而确保计划的顺利执行，避免延误和不必要的成本。
由于采用了上述技术方案，本发明相对现有技术来说，取得的技术进步是：
1、本发明提供用于多订单的智能配载控制方法，通过确定最短路径，减少运输时间和成本，提高运输效率，并且通过模拟货物在车辆内的堆叠和摆放，优化货物在车辆内的布局，充分利用车辆的空间，提高空间利用率，减少车辆的闲置空间。
2、本发明提供用于多订单的智能配载控制方法，通过计算货物的体积利用系数，评估货物在车辆内的空间利用率，进而进行货物调整，以充分利用车辆的空间，通过获取装载方案，最大限度地提高车辆的装载率，减少车辆的闲置空间，以此进行货物调整，确保货物在车辆内的稳定性和安全性，控制运输过程中的成本损失。
3、本发明提供用于多订单的智能配载控制方法，通过建立监控系统并利用GPS定位，监控车辆的行驶轨迹和货物安全，确保货物按时送达并跟踪运输过程中的异常情况，以便及时发现和处理货物损失问题，提高货物的安全性，还可根据需求对车辆行驶轨迹和交货时间的监控，确保货物按时送达并提高运输效率，进而减少运输时间和成本，提高经济效益。
4、本发明提供用于多订单的智能配载控制方法，通过监控货物安全和交货时间，更好地满足客户的需求，提高客户满意度，对监控过程中发现的交通事故、货物损失异常情况，及时启动应急预案并采取相应的补救措施，最大限度地减少交通事故和货物损失带来的经济损失和影响，进而确保计划的顺利执行，避免延误和不必要的成本。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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为本发明的流程图；
图2为本发明的订单数据的收集流程图；
图3为本发明的最短路径的确定流程图；
图4为本发明的装载方案的获取流程图；
图5为本发明的装载监控措施流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1-5所示，本发明提供了用于多订单的智能配载控制方法，包括以下步骤：
步骤一、从订单系统中收集加密的订单数据，获取订单的数量、种类、发货地点和收货地点信息，获取订单系统中的订单数据，并将其进行排列，生成一个十六字节的随机密钥，获取对应的公钥和私钥；根据所获得的公钥对订单系统中的订单数据进行加密，再将所获得的私钥发送至订单配载系统；则订单配载系统通过所获得的私钥对所获取的订单数据进行解密，对运输相关数据进行加密处理；定期对运输相关数据进行备份，以防止数据丢失或损坏，与订单系统进行集成，通过建立应用程序接口，从订单系统中获取实时的订单数据，应用程序接口包括订单号、数量、种类、发货地点和收货地点信息；从订单系统中抽取所需的订单信息，对获取的订单数据进行解析，将数据解析成可读的数据结构，以便后续处理；对抽取的订单数据进行清洗和预处理，去除无效或错误的数据，确保数据的准确性和完整性；从清洗后的数据中提取所需的订单数量及订单种类信息，对订单数据进行存储，以便后续的有效地访问和处理，订单数据中订单数量的提取公式为，
；
其中：表示在时间的订单数量，表示初始订单数量，表示订单数量随时
间变化的常数，表示自然对数的底数（约等于2.71828）；
订单数据中订单种类的提取公式为，
；
其中：表示在时间的订单种类数量，表示初始订单种类数量， 表示订
单种类随时间变化的常数，表示订单种类随时间变化的周期性因素，表示正弦函
数，用于描述周期性变化；
步骤二、订单配载系统根据订单的发货地点和收货地点，确定最短路径，减少运输
成本和时间，通过地理信息系统，获取订单的发货地点和收货地点的地理坐标信息数据；根
据相应的订单信息，进行路径规划，预设中部节点，计算出最短路径，生成预测轨迹路
线；将最短路径以图形化的方式展示给用户，以便用户直观地了解订单的发货地点和收货
地点之间的最短路径；将计算得到的最短路径转化为可用的格式；
优选的，最短路径的计算公式为，
；
其中，为从发货地点到中部节点的实际路径长度，中部节点为已知物
流中心坐标，为从中部节点到收货地点的估计路径长度；
的计算公式为，
；
其中，中部节点的坐标为，收货地点的坐标为；
优选的，预测轨迹路线的生成过程为，
初始化发货地点的坐标和收货地点的坐标；
初始化发货地点的为0，计算；
将起始发货地点加入一个优先级队列，按照的值排序；
进入主循环，选择队列中最小的节点进行探索；
对于当前节点，计算到其邻近节点的实际距离和估计距离；
更新邻近节点的和总距离，并将它们加入队列；
重复循环直到达到收货地点的坐标，则回溯生成预测轨迹路线；
通过确定最短路径，减少运输时间和成本，提高运输效率，并且通过模拟货物在车辆内的堆叠和摆放，优化货物在车辆内的布局，充分利用车辆的空间，提高空间利用率，减少车辆的闲置空间；
步骤三、基于订单和车辆信息，建立三维装载模型，模拟货物在车辆内的堆叠和摆放，获取相应的装载方案，提取订单中包含的货物体积、重量信息，以及车辆的最大容积；使用收集到的订单和车辆信息，模拟货物在车辆内的堆叠和摆放；根据货物体积、货物在车辆内的占地面积，获取货物的体积利用系数；基于货物的体积利用系数，进行货物调整，获取装载方案，货物在车辆内占地面积的计算公式为，
；
货物体积的计算公式为，
；
其中，为单个货物在车辆内的占地面积，为单个货物的体积，为货物的长度
值，为货物的宽度值，为货物的高度值；
优选的，货物体积利用系数的计算公式为，
；
其中，为货物数量，n为整数，，，，为单个货物的体积，为
车辆的最大容积；
根据体积利用系数的大小，判定货物的装载是否配置合理，若体积利用系数接近1，则货物的装载配置比较合理，空间利用率较高；若体积利用系数远小于1，则货物的装载配置不够合理，空间利用率较低；
通过计算货物的体积利用系数，评估货物在车辆内的空间利用率，进而进行货物调整，以充分利用车辆的空间，通过获取装载方案，最大限度地提高车辆的装载率，减少车辆的闲置空间，以此进行货物调整，确保货物在车辆内的稳定性和安全性，控制运输过程中的成本损失；
步骤四、根据获取的装载方案和车辆路径，优化资源分配，制定装载计划；
步骤五、在执行装载计划过程中，对执行情况进行监控，并根据实际情况进行调整，建立监控系统，利用GPS定位，监控车辆行驶轨迹、货物安全及交货时间；通过监控系统收集实时的车辆位置和货物信息；对监控过程中发现的交通事故、（疲劳和超速）货物损失异常情况，及时启动应急预案，采取相应的补救措施，减少损失和确保计划的顺利执行，通过建立监控系统并利用GPS定位，监控车辆的行驶轨迹和货物安全，确保货物按时送达并跟踪运输过程中的异常情况，以便及时发现和处理货物损失问题，提高货物的安全性，还可根据需求对车辆行驶轨迹和交货时间的监控，确保货物按时送达并提高运输效率，进而减少运输时间和成本，提高经济效益；
优选的，监控到交通事故时，立即与驾驶员联系，确认事故情况和人员伤亡情况；报告公司管理层并联系保险公司，等待保险公司人员到场处理；如需要，与警方联系并协助调查事故原因；对受损车辆进行评估，决定是否需要维修或更换；如需要，则调整运输计划，确保货物按时送达；
监控到货物损失时，立即与负责该货物的员工联系，了解货物损失的情况；确认货物损失的数量和价值，并进行记录；如可能，寻找残骸并协助警方进行调查；向保险公司报告货物损失情况，并等待理赔处理；根据实际情况，调整运输计划或重新安排货物配送；
此外，及时与客户联系，了解其对事故或损失的反馈；对客户进行安抚，尽快解决问题；如需要，提供替代方案或赔偿建议；持续关注客户，确保问题得到妥善解决；
通过监控货物安全和交货时间，更好地满足客户的需求，提高客户满意度，对监控过程中发现的交通事故、货物损失异常情况，及时启动应急预案并采取相应的补救措施，最大限度地减少交通事故和货物损失带来的经济损失和影响，进而确保计划的顺利执行，避免延误和不必要的成本。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.用于多订单的智能配载控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一、从订单系统中收集加密的订单数据，获取订单的数量、种类、发货地点和收货地点信息；
步骤二、订单配载系统根据订单的发货地点和收货地点，确定最短路径，减少运输成本和时间；
步骤三、基于订单和车辆信息，建立三维装载模型，模拟货物在车辆内的堆叠和摆放，获取相应的装载方案；
步骤四、根据获取的装载方案和车辆路径，优化资源分配，制定装载计划；
步骤五、在执行装载计划过程中，对执行情况进行监控，并根据实际情况进行调整。
2.根据权利要求1所述的用于多订单的智能配载控制方法，其特征在于：所述订单数据的加密过程为，
获取订单系统中的订单数据，并将其进行排列，生成一个十六字节的随机密钥，获取对应的公钥和私钥；
根据所获得的公钥对订单系统中的订单数据进行加密，再将所获得的私钥发送至订单配载系统；
则订单配载系统通过所获得的私钥对所获取的订单数据进行解密；
定期对运输相关数据进行备份。
3.根据权利要求2所述的用于多订单的智能配载控制方法，其特征在于：所述订单数据的收集过程为，
与订单系统进行集成，通过建立应用程序接口，从订单系统中获取实时的订单数据，应用程序接口包括订单号、数量、种类、发货地点和收货地点信息；
从订单系统中抽取所需的订单信息，对获取的订单数据进行解析，将数据解析成可读的数据结构；
对抽取的订单数据进行清洗和预处理，去除无效或错误的数据；
从清洗后的数据中提取所需的订单数量及订单种类信息，对订单数据进行存储。
4.根据权利要求3所述的用于多订单的智能配载控制方法，其特征在于：所述订单数据中订单数量的提取公式为，
；
其中：表示在时间/>的订单数量，/>表示初始订单数量，/>表示订单数量随时间变化的常数，/>表示自然对数的底数；
所述订单数据中订单种类的提取公式为，
；
其中：表示在时间/>的订单种类数量，/>表示初始订单种类数量，/> 表示订单种类随时间变化的常数，/>表示订单种类随时间变化的周期性因素，/>表示正弦函数，用于描述周期性变化。
5.根据权利要求4所述的用于多订单的智能配载控制方法，其特征在于：所述最短路径的确定过程为，
通过地理信息系统，获取订单的发货地点和收货地点的地理坐标信息数据；
根据相应的订单信息，进行路径规划，预设中部节点，计算出最短路径，生成预测轨迹路线；
将最短路径以图形化的方式展示给用户，以便用户直观地了解订单的发货地点和收货地点之间的最短路径；
将计算得到的最短路径转化为可用的格式。
6.根据权利要求5所述的用于多订单的智能配载控制方法，其特征在于：所述最短路径的计算公式为，
；
其中，为从发货地点到中部节点/>的实际路径长度，中部节点/>为已知物流中心坐标，/>为从中部节点/>到收货地点的估计路径长度；
所述的计算公式为，
；
其中，中部节点的坐标为/>，收货地点的坐标为/>。
7.根据权利要求6所述的用于多订单的智能配载控制方法，其特征在于：所述装载方案的获取过程为，
提取订单中包含的货物体积、重量信息，以及车辆的最大容积；
使用收集到的订单和车辆信息，模拟货物在车辆内的堆叠和摆放；
根据货物体积、货物在车辆内的占地面积，获取货物的体积利用系数；
基于货物的体积利用系数，进行货物调整，获取装载方案。
8.根据权利要求7所述的用于多订单的智能配载控制方法，其特征在于：所述货物在车辆内占地面积的计算公式为，
；
所述货物体积的计算公式为，
；
其中，为单个货物在车辆内的占地面积，/>为单个货物的体积，/>为货物的长度值，为货物的宽度值，/>为货物的高度值。
9.根据权利要求8所述的用于多订单的智能配载控制方法，其特征在于：所述货物体积利用系数的计算公式为，
；
其中，为货物数量，n为整数，/>，/>，/>，/>为单个货物的体积，/>为车辆的最大容积。
10.根据权利要求9所述的用于多订单的智能配载控制方法，其特征在于：所述装载监控措施为，
建立监控系统，利用GPS定位，监控车辆行驶轨迹、货物安全及交货时间；
通过监控系统收集实时的车辆位置和货物信息；
对监控过程中发现的交通事故、疲劳驾驶、超速、货物损失异常情况，及时启动应急预案，采取相应的补救措施，减少损失和确保计划的顺利执行。
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Cited By (1)
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| CN118333360A (zh) * | 2024-06-14 | 2024-07-12 | 万联易达物流科技有限公司 | 基于车货匹配的物流调度方法及系统 |
Citations (39)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20100057285A1 (en) * | 2008-08-27 | 2010-03-04 | Murphy Timothy A | Unmanned surveillance vehicle |
| EP2511179A2 (en) * | 2011-04-15 | 2012-10-17 | Airbus Operations GmbH | Equipment module for a vehicle and vehicle with a vehicle body comprising a cargo space |
| CN103903112A (zh) * | 2012-12-28 | 2014-07-02 | 李景全 | 智能物流配载方法及配载系统 |
| US20140260941A1 (en) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | United States Government, As Represented By The Secretary Of The Navy | Mountable Fixture for Absorbing Recoil |
| US20170163940A1 (en) * | 2011-11-13 | 2017-06-08 | Mark S. Olsson | Portable pipe inspection systems and apparatus |
| CN107067107A (zh) * | 2017-04-13 | 2017-08-18 | 上海汽车集团股份有限公司 | 一种物流订单拆单方法及装置 |
| CN107292709A (zh) * | 2017-06-14 | 2017-10-24 | 北京小度信息科技有限公司 | 订单处理方法及装置 |
| CN107578199A (zh) * | 2017-08-21 | 2018-01-12 | 南京航空航天大学 | 一种求解二维装载约束物流车辆调度问题的方法 |
| CN107844942A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-03-27 | 湖南南软信息科技有限公司 | 一种货物运输状态跟踪方法、系统、介质及设备 |
| CN107944598A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-04-20 | 苏宁云商集团股份有限公司 | 一种物流路径配置方法及系统 |
| US20180134412A1 (en) * | 2015-04-30 | 2018-05-17 | Chung Kiak POH | Intelligent docking system with automated stowage for uavs |
| CN108074000A (zh) * | 2016-11-16 | 2018-05-25 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 订单处理方法和装置 |
| CN108256800A (zh) * | 2018-01-10 | 2018-07-06 | 四川隧唐科技股份有限公司 | 一种数据处理方法及油罐车运行轨迹系统 |
| CN109214756A (zh) * | 2018-09-17 | 2019-01-15 | 安吉汽车物流股份有限公司 | 基于蚁群算法和分层优化的整车物流调度方法及装置、存储介质、终端 |
| CN109492960A (zh) * | 2018-07-28 | 2019-03-19 | 山东九黎网络科技有限公司 | 智能货物运输订单查询管理系统 |
| CN109670756A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-04-23 | 苏州工业园区报关有限公司 | 一种智能物流装置及配载方法 |
| CN110059900A (zh) * | 2018-01-19 | 2019-07-26 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 用于控制仓库中运输车的方法和装置 |
| CN110175402A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-08-27 | 上海维祥信息技术有限公司 | 车辆零部件装载方法及系统 |
| CN110189077A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-08-30 | 华南理工大学 | 一种考虑三维装载约束的多阶段车货匹配方法 |
| CN110334723A (zh) * | 2019-04-12 | 2019-10-15 | 成都服务生科技有限公司 | 一种对动态增加的行李取送订单进行调度的行李取送调度方法 |
| CN110378656A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-10-25 | 秒针信息技术有限公司 | 物流订单的匹配方法、装置、存储介质及电子装置 |
| CN110580575A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-12-17 | 南京领行科技股份有限公司 | 一种订单派发方法及装置 |
| CN110659839A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-01-07 | 杭州货天下物流科技有限公司 | 一种物流智能配载调度方法 |
| CN110675219A (zh) * | 2019-09-06 | 2020-01-10 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 页面及订单生成方法、系统、计算机设备及存储介质 |
| US20200031578A1 (en) * | 2018-07-30 | 2020-01-30 | Target Brands, Inc. | Order picking systems and methods using mobile robots |
| CN111080242A (zh) * | 2019-12-04 | 2020-04-28 | 宏图智能物流股份有限公司 | 一种智能物流管理系统及方法 |
| CN111123929A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-05-08 | 天行智控(成都)科技有限公司 | 一种轨道运输分区调度系统 |
| CN111652551A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-11 | 上海东普信息科技有限公司 | 货物运输装箱方法及装置 |
| CN111680951A (zh) * | 2020-06-03 | 2020-09-18 | 杉数科技(北京)有限公司 | 一种订单合并处理方法及装置 |
| CN111724086A (zh) * | 2019-03-18 | 2020-09-29 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 物流订单的配送方法、系统、存储介质及电子设备 |
| US20200305386A1 (en) * | 2019-04-01 | 2020-10-01 | NB4 Brand L.L.C., d/b/a/ The Kingstar Company | Transport trailer with deployable corral |
| CN111824657A (zh) * | 2020-07-08 | 2020-10-27 | 北京极智嘉科技有限公司 | 一种拣货调度系统、方法及装置 |
| CN111932155A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-11-13 | 南京福佑在线电子商务有限公司 | 智能订单车辆匹配方法、系统、装置 |
| CN112017006A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-12-01 | 杭州拼便宜网络科技有限公司 | 一种信息推送方法、装置、电子设备和存储介质 |
| US20210039886A1 (en) * | 2019-08-07 | 2021-02-11 | Target Brands, Inc. | Order picking using mobile robots on elevated pathways |
| CN113570308A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-10-29 | 重庆大学 | 多目标交付同步优化模型建模方法及面向订单制造的车间物料配送边缘-雾-云系统构架 |
| CN113657830A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-16 | 厦门汇银通达数字科技有限公司 | 一种化工运输配载方法以及系统 |
| CN115099746A (zh) * | 2022-07-07 | 2022-09-23 | 江苏满运物流信息有限公司 | 一种货运轨迹异常处理方法、系统、设备及存储介质 |
| CN116644940A (zh) * | 2023-07-18 | 2023-08-25 | 天津鸿飞达科技有限公司 | 一种车辆调度方法及系统 |
-
2024
- 2024-01-10 CN CN202410034530.1A patent/CN117557187B/zh active Active
Patent Citations (42)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2329217A1 (en) * | 2008-08-27 | 2011-06-08 | Raytheon Company | Unmanned surveillance vehicle |
| US20100057285A1 (en) * | 2008-08-27 | 2010-03-04 | Murphy Timothy A | Unmanned surveillance vehicle |
| EP2511179A2 (en) * | 2011-04-15 | 2012-10-17 | Airbus Operations GmbH | Equipment module for a vehicle and vehicle with a vehicle body comprising a cargo space |
| EP2511179B1 (en) * | 2011-04-15 | 2018-01-10 | Airbus Operations GmbH | Equipment module for an aircraft |
| US20170163940A1 (en) * | 2011-11-13 | 2017-06-08 | Mark S. Olsson | Portable pipe inspection systems and apparatus |
| US20190089933A1 (en) * | 2011-11-13 | 2019-03-21 | Seescan Inc. | Portable pipe inspection systems & methods |
| CN103903112A (zh) * | 2012-12-28 | 2014-07-02 | 李景全 | 智能物流配载方法及配载系统 |
| US20140260941A1 (en) * | 2013-03-14 | 2014-09-18 | United States Government, As Represented By The Secretary Of The Navy | Mountable Fixture for Absorbing Recoil |
| US20180134412A1 (en) * | 2015-04-30 | 2018-05-17 | Chung Kiak POH | Intelligent docking system with automated stowage for uavs |
| CN108074000A (zh) * | 2016-11-16 | 2018-05-25 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 订单处理方法和装置 |
| CN107067107A (zh) * | 2017-04-13 | 2017-08-18 | 上海汽车集团股份有限公司 | 一种物流订单拆单方法及装置 |
| CN107292709A (zh) * | 2017-06-14 | 2017-10-24 | 北京小度信息科技有限公司 | 订单处理方法及装置 |
| CN107578199A (zh) * | 2017-08-21 | 2018-01-12 | 南京航空航天大学 | 一种求解二维装载约束物流车辆调度问题的方法 |
| CN107944598A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-04-20 | 苏宁云商集团股份有限公司 | 一种物流路径配置方法及系统 |
| CN107844942A (zh) * | 2017-12-13 | 2018-03-27 | 湖南南软信息科技有限公司 | 一种货物运输状态跟踪方法、系统、介质及设备 |
| CN108256800A (zh) * | 2018-01-10 | 2018-07-06 | 四川隧唐科技股份有限公司 | 一种数据处理方法及油罐车运行轨迹系统 |
| CN110059900A (zh) * | 2018-01-19 | 2019-07-26 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 用于控制仓库中运输车的方法和装置 |
| CN109492960A (zh) * | 2018-07-28 | 2019-03-19 | 山东九黎网络科技有限公司 | 智能货物运输订单查询管理系统 |
| US20200031578A1 (en) * | 2018-07-30 | 2020-01-30 | Target Brands, Inc. | Order picking systems and methods using mobile robots |
| CN109214756A (zh) * | 2018-09-17 | 2019-01-15 | 安吉汽车物流股份有限公司 | 基于蚁群算法和分层优化的整车物流调度方法及装置、存储介质、终端 |
| CN109670756A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-04-23 | 苏州工业园区报关有限公司 | 一种智能物流装置及配载方法 |
| CN111724086A (zh) * | 2019-03-18 | 2020-09-29 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 物流订单的配送方法、系统、存储介质及电子设备 |
| US20200305386A1 (en) * | 2019-04-01 | 2020-10-01 | NB4 Brand L.L.C., d/b/a/ The Kingstar Company | Transport trailer with deployable corral |
| CN110334723A (zh) * | 2019-04-12 | 2019-10-15 | 成都服务生科技有限公司 | 一种对动态增加的行李取送订单进行调度的行李取送调度方法 |
| CN110189077A (zh) * | 2019-05-20 | 2019-08-30 | 华南理工大学 | 一种考虑三维装载约束的多阶段车货匹配方法 |
| CN110175402A (zh) * | 2019-05-27 | 2019-08-27 | 上海维祥信息技术有限公司 | 车辆零部件装载方法及系统 |
| CN110378656A (zh) * | 2019-07-25 | 2019-10-25 | 秒针信息技术有限公司 | 物流订单的匹配方法、装置、存储介质及电子装置 |
| US20210039886A1 (en) * | 2019-08-07 | 2021-02-11 | Target Brands, Inc. | Order picking using mobile robots on elevated pathways |
| CN110580575A (zh) * | 2019-08-27 | 2019-12-17 | 南京领行科技股份有限公司 | 一种订单派发方法及装置 |
| CN110675219A (zh) * | 2019-09-06 | 2020-01-10 | 中国平安财产保险股份有限公司 | 页面及订单生成方法、系统、计算机设备及存储介质 |
| CN110659839A (zh) * | 2019-09-29 | 2020-01-07 | 杭州货天下物流科技有限公司 | 一种物流智能配载调度方法 |
| CN111080242A (zh) * | 2019-12-04 | 2020-04-28 | 宏图智能物流股份有限公司 | 一种智能物流管理系统及方法 |
| CN111123929A (zh) * | 2019-12-23 | 2020-05-08 | 天行智控(成都)科技有限公司 | 一种轨道运输分区调度系统 |
| CN111652551A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-11 | 上海东普信息科技有限公司 | 货物运输装箱方法及装置 |
| CN111680951A (zh) * | 2020-06-03 | 2020-09-18 | 杉数科技(北京)有限公司 | 一种订单合并处理方法及装置 |
| CN111824657A (zh) * | 2020-07-08 | 2020-10-27 | 北京极智嘉科技有限公司 | 一种拣货调度系统、方法及装置 |
| CN112017006A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-12-01 | 杭州拼便宜网络科技有限公司 | 一种信息推送方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN111932155A (zh) * | 2020-09-23 | 2020-11-13 | 南京福佑在线电子商务有限公司 | 智能订单车辆匹配方法、系统、装置 |
| CN113570308A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-10-29 | 重庆大学 | 多目标交付同步优化模型建模方法及面向订单制造的车间物料配送边缘-雾-云系统构架 |
| CN113657830A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-16 | 厦门汇银通达数字科技有限公司 | 一种化工运输配载方法以及系统 |
| CN115099746A (zh) * | 2022-07-07 | 2022-09-23 | 江苏满运物流信息有限公司 | 一种货运轨迹异常处理方法、系统、设备及存储介质 |
| CN116644940A (zh) * | 2023-07-18 | 2023-08-25 | 天津鸿飞达科技有限公司 | 一种车辆调度方法及系统 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118333360A (zh) * | 2024-06-14 | 2024-07-12 | 万联易达物流科技有限公司 | 基于车货匹配的物流调度方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117557187B (zh) | 2024-03-26 |
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