CN1989515A - 用于自动分析运输流程的方法 - Google Patents

Abstract

在本发明的方法中采用了质量测试(QTL)发送物，其中物理特性在运输期间随着时间被记录，并之后被读出，并按照运输过程步骤而被分类。在此执行了以下步骤：1.识别节点中的每个QTL发送物，关于通过的节点确定地点时间关系，2.从地点时间关系和所记录的物理状态中自动地确定由每个发送物通过的、具有过程元素的逻辑过程链。

Description

用于自动分析运输流程的方法

本发明涉及一种按照权利要求1的前序部分所述的用于自动分析运输流程的方法。

逻辑网络(例如分配和邮政业务)中的薄弱环节在运送发送物时常常导致延迟投递。逻辑网络(诸如邮政业务)的运营商通常知道存在这些薄弱环节，但是利用常规的装置通常只以高的耗费或者根本就不可能进行定位。

已公知用于监控货物的系统，例如在DE 3942 009 A1中所述的系统，所述系统目的在于监控运输单元(比如通过嵌入容器的框架构造中)。对任意的发送物进行监控是不可能的。这些系统此外不能自动地和独立地确定运输过程的方式和时间进程，利用其运送确定的发送物。此外还存在基于应答器的(比如具有根据DE 69609765T的应答器)的方法，其中所述方法能够确定发送物何时已经通过了确定的分类中心(US 3 750 167 A1)。

用于确定发送物何时通过确定的分类中心的另一种可能性在CA 2285894中被描述。

但是所述系统仅仅可以确定发送物是否准时地被运输。但是丝毫不能推断出不准时运输的原因。由于不存在关于运输链的进程的证明，所以也就比如不能证明对可能发生的延迟的职责所在。

目前在邮政业务中为了定位薄弱环节而采用质量测试信件(QTL)(EP 0 744 030 B1、DE 196 19 068 A1)。借助这种QTL和用于可视化测量值的所属软件，所述运输过程和它的时间进程可以唯一地被确定。但是利用该系统不能确立地点基准。

本发明所基于的任务在于，创造一种用于在逻辑网络中自动分析运输流程的方法，借助该方法也可以自动地确定在逻辑链中的薄弱环节。

根据本发明，该任务通过权利要求1的特征而得到解决。

据此执行以下的步骤：

-识别节点中的每个QTL发送物，鉴于通过的节点确定地点时间关系，

-借助专家系统从地点时间关系和随着时间所记下的物理状态(比如箱清空、运输方式、分类/处理、投递、...)中自动地确定由每个发送物通过的、具有过程元素的逻辑过程链。

本发明的有利的扩展方案在从属权利要求中给出。

因此执行以下的附加步骤是有利的：

-从逻辑网络的节点之间所定义的运输规则、以及从对所述节点中的流程的描述和节点相互之间的关系中自动地产生每个被发送的QTL发送物的所有可能的额定运输流程，出发点是以属于此的时间以及所选择的运送条件进入该逻辑网络的入口地点和离开该逻辑网络的出口地点，

-将每个被运输的QTL发送物的所有额定运输流程和实际运输流程进行比较，并确定偏差，

-为每个被运输的QTL发送物在薄弱环节数据库中记下实际运输流程与额定运输流程以及具有最高一致性的额定运输流程之间的偏差。

为了进行薄弱环节分析而对在薄弱环节数据库中所记下的偏差进行统计分析，也是有利的。

为了降低在产生额定运输流程时的耗费，如果把逻辑网络划分为网络平面和子网络，则是有利的，其中为所述网络平面和子网络分别确定节点之间的运输规则以及在节点中对流程的描述和节点相互之间的关系。

为了获得所述偏差的详细分析，在被识别的子过程和/或偏差种类和/或偏差原因方面对偏差进行分析是有利的。

为了识别QTL发送物，存在不同的有利的可能性。

因此，QTL发送物可以被配备机器可读的标识符。

在另一可能性中，至少一个QTL发送物标识和一个检验运行标识被记载在所使用的2D条形码中用于释放其他的信息。

所述QTL发送物也可以被配备应答器，该应答器于是在节点中被读取并利用时间基准被存储。

另外，QTL发送物还可以根据固定地通过无线电所发射的标识借助于接收机来识别对节点的通过，并把该信息利用时间基准存储在该QTL发送物中。

在不具有附加特征的情况下可以通过以下方式识别QTL发送物，即从具有地址说明的其表面确定特有的特征，并连同目标地址以及其他检验数据一起存储在数据库中。在所述额定节点中同样与时间有关地确定发送物表面的特有特征，并存储在数据库中，其中该发送物表面具有到达的发送物的地址说明。借助于对在节点中所检测的特征与给QTL发送物所分配的特征的比较来确定相应的QTL发送物，其中在相一致的情况下在确定的范围内识别QTL发送物。

在对此的另一有利的变型方案中，其中为了较好地实现大的数据流而选择了分散式实施方式，在QTL发送物进入该逻辑网络之前从其表面确定特有的特征，并连同目标地址以及其他的检验数据一起存储在中央数据库中。将对于这些特征的数据和其他的检验数据传输给额定节点，在那里借助于对所传输的特征与所检测的特征的比较来确定所述相应的QTL发送物，其中在相一致的情况下在确定的范围内识别QTL发送物。

接下来在实施例中根据附图来解释本发明。

在此，

图1示出组合式LKW和航空邮政网络(整个网络)的图示，

图2示出LKW远程运输的网络平面，

图3示出具有两个网络子平面的网络平面航空邮政网络，

图4示出作为至机场的馈给网络的、具有连接矩阵的子网络平面1，

图5示出作为航空邮政网络的、具有连接矩阵的子网络平面2，

图6示出整个网络的距离矩阵，

图7示出利用经修改的2D条形码的分析方法的结构描述，其中该2D条形码用于在相应节点的分类机中识别QTL发送物，

图8示出利用RFID技术的分析方法的结构描述，其中该RFID技术用于在相应节点的分类机中识别QTL发送物，

图9示出根据发送物图像的特有特征利用QTL发送物标识的分析方法的结构描述。

借助一种专家系统，根据关于出发和目标地点的说明以及对逻辑的预定义的规则来为发送物产生可能的额定运输流程，并在数据库中分配给相应的检验运行数据。

为了产生所述的额定运输流程，该逻辑网络被划分为不同的逻辑网络平面和子网络。

对于相应的网络平面，根据各个业务水平定义节点之间的运输的通行规则以及各个节点相互之间的关系。

比如这里应当考虑的是如下逻辑网络，该逻辑网络由组合式LKW和航空邮政网络组成，其中在所述网络节点或处理中心(BZ)之间的运输可能以不同的方式和方法执行。这种网络在图1中被示出。对于生成额定运行，该逻辑网络被划分为不同的逻辑网络平面和子网络。因此，在示例性情况下假设整个网络由LKW邮政网络和航空邮政网络组合而成。

这些也可以被看作为逻辑网络平面。(见图2和图3)

图2示出LKW远程运输的逻辑网络平面。以连接矩阵形式定义了在节点之间通常如何进行运输的方式和方法。因此比如在节点4和1之间的运输连接被确定为通过节点5和3的路径。于是，通过其他节点的运输在该例子中是运输货物的错误线路。

该航空邮政网络在逻辑上比如可以被划分为两个平面。

首先是描述至机场的馈给运输的网络平面(见图4)，其次是描述至航空邮政节点之间的关系的网络(图5)。

网络节点相互之间的关系的定义再次通过连接矩阵来实现。

另外还为所述网络节点建立了距离矩阵，以便由此能够导出各个运输过程的推测的持续时间。

不能实现的(不允许的)连接的距离值被设为无限大或零值。通过为各个网络平面或子网络确定平均运输速度，从而可以求得在节点之间的相应运输过程的平均持续时间。(t＝s/v)

出发节点和到达节点比如可以通过交付地点和目标地点的邮政编码来确定，其方式是对确定的邮政编码范围分配相应的节点。

如果相应到达节点的出发节点被确定，那么该专家系统就可以确定在这些节点之间的运输的所有可能的变型。在此，对所有的网络平面重复地搜索可能的运输顺序。对于这里所描述的逻辑网络，为了从节点1向节点6进行传送，于是得到在通过所述节点时的以下替代方案：

1.1、3、5、6(网络平面LKW运输)

2.1、11、10、12、6(网络平面航空运输)

为了以相反顺序进行传送而得到以下的通过：

3.6、2、1(网络平面LKW运输)

4.6、12、10、11、1(网络平面航空运输)。

于是不但纯粹的LKW运输、而且利用LKW和飞机的运输都是可以的。

在下一步骤中可以由专家系统经由节点通过顺序并借助所述规则来产生可能的额定运行(Solllauf)。

在此比如出发点是邮政逻辑系统。

所产生的额定运行的数量取决于规则手册的范围。而本方法目的在于逻辑流程描述的高抽象度，以便使本方法的输入和改变耗费保持为尽可能最小。

为了解释清楚，应当利用示例性逻辑网络的下列规则来产生相应的额定运行。

1.处理规则

-仅在出发节点和到达节点中进行处理

-运输至投递基地的平均持续时间：  0.5h

-在出发节点中处理的平均持续时间：3.0h

-在到达节点中处理的平均持续时间：2.0h

在通过节点中的最大转运时间：     0.5h

-周一至周五处理出发

在出发节点中最晚的处理结束：    22:30点

-周日处理出发

在出发节点中最晚的处理结束：    19:30点

-周一至周六处理到达

在到达节点中最晚的处理结束：    06:30点

2.交付规则

-箱清空的平均持续时间：2h

-箱清空时间：

周一至周五：    16-18点

周六、周日：    12-14点

-箱清空的结束时间(在出发节点中的交付)：

周一至周五：              19:30点

周六、周日：              16点

3.投递规则

-最早开始投递：            07:30点

-最晚结束投递：            12:00点

-投递的平均持续时间：      3.0h

4.网络平面航空运输的规则

-飞行的时间窗口：          24:00点-03:00点

-运输日：                  周一至周五

-飞行的平均运输速度：      300km/h

-LKW的平均运输速度：       60km/h

-节点10的最大转运持续时间：0.5h

5.网络平面LKW运输的规则

-平均运输速度：            90km/h

-节点的最大转运持续时间：  0.5h

6.运行时间的规则

(仅对于额定-实际比较和差错分析是必要的)

-与运送物形式有关的运行时间目标：

快递发送物＝E+1；第1类＝E+2；第2类＝E+3

-与交付的时间有关的运行时间目标：

对于在16点之后被交到信箱中的所有发送物，运行时间延长一天

-与交付的工作日有关的运行时间目标

在周六的交付被视为在周日交出

-与交付的时间有关的运行时间目标：

对于在18点之后被交出的所有发送物，运行时间延长一天

对于这里所述的逻辑网络，为了从节点1向节点6进行传送，应当在考虑上面所定义的规则的情况下来确定以下的额定运行：

首先确定在节点之间的运输(按小时)的持续时间和方式。

运输变型1：

节点：1、3、5、6(网络平面LKW运输)

关系	速度	距离	持续时间	运输方式	网络平面
						1-3	90km/h	100km	1.1h	LKW	LKW运输
3-5	90km/h	450km	5.0h	LKW	LKW运输
						5-6	90km/h	150km	1.6h	LKW	LKW运输

运输变型2：

节点：1、11、10、12、6(网络平面航空运输)

关系	速度	距离	持续时间	运输方式	网络平面
						1-11	60km/h	75km	1.3h	LKW	航空运输
11-10	300km/h	250km	0.8h	航空	航空运输
						10-12	300km/h	300km	1.0h	航空	航空运输
12-6	60km/h	75km	1.3h	LKW	航空运输

于是由此将比如得出与交付时间点有关的以下额定运行：

1.周一至周五在16.00点之前交付

额定运行运输变型1：

箱清空             (最早)16:00点开始

                   (最晚)18:00点结束

节点1(出发节       (最早)18:00点开始

点)处的处理        (最晚)22:30点结束

LKW运输            22:30点开始，23:40点结束(四舍五入)

节点3处的转载      23:40点开始，00:10点结束(次日)

LKW运输            00:10点开始，05:10点结束

节点5处的转载      05:10点开始，05:40点结束

LKW运输            05:40点开始，07:20点结束

节点6(到达         04:30点开始，06:30点结束(次日)

节点)处的处理

LKW运输            06:30点开始，07:00点结束

(投递基地)

投递               (最早)07:30点开始

                   (最晚)12:00点结束

向节点6的LKW运输在7:20结束。从而不再可能在同一天在投递基地分类以及向该投递基地及时运输。

运行时间：E+2

额定运行运输变型2：

箱清空                       (最早)16:00点开始

                             (最晚)18:00点结束

节点1(出发                   (最早)18:00点开始

节点)处的处理                (最晚)22:30点结束

LKW运输                      22:30点开始，23:45点结束

节点11处的转载               23:45点开始，00:15点结束(次日)

航空                         00:15点开始，01:05点结束

节点10处的转载               01:05点开始，01:35点结束

航空                         01:35点开始，02:35点结束

节点12处的转载               02:35点开始，03:05点结束

LKW运输                      03:05点开始，04:20点结束

节点6(到达                   04:20点开始

节点)处的处理                (最晚)06:30点结束

LKW运输                      06:30点开始，07:00点结束

(投递基地)

投递                         (最早)07:30点开始

                             (最晚)12:00点结束

运行时间：E+1

2.周六在12:00点之前交付

额定运行运输变型1：

箱清空                       (最早)12:00点开始

                             (最晚)16:00点结束

节点1(出发                   (最早)16:00点开始

节点)处的处理                (最晚)19:30点结束

LKW运输                      19:30点开始，20:40点结束(四舍五入)

节点3处的转载                20:40点开始，21:10点结束

LKW运输                      21:10点开始，02:10点结束

节点5的转载                  02:10点开始，02:40点结束

LKW运输                      02:40点开始，04:20点结束

节点6(到达                   04:20点开始，06:30点结束(次日)

节点)处的处理

LKW运输             06:30点开始，07:00点结束

(投递基地)

投递                (最早)07:30点开始

                    (最晚)12:00点结束

运行时间：E+1

额定运行运输变型2：

所述运输变型2限于周一至周五的运输日。发送物从而必须被存储在出发节点中，并在周一才被转发(见上文)。

运行时间：E+2

这里所指的额定运行仅仅是可以利用这些规则所产生的所有额定运行的分量。而所述专家系统产生了所有在理论上可能的、可借助所述规则产生的额定运行。

具有运行时间目标E+2的发送物按计划不但可以利用具有运行时间E+1的额定运行被运输，也可以利用具有运行时间E+2的额定运行被运输。

但是，在专家系统质量控制中实现对是否遵守运行时间目标的检验。

专家系统额定运行生成器能够根据这些知识和网络中所有节点的距离矩阵来确定所有的可能性：即如何可以从点A向点B运输发送物和所属的时间要求。运行时间的规则预先给定的业务效率的质量的要求，并且逻辑网络的规则描述了逻辑流程的种类和时间点。

因此，不需要塑造行车时刻表来产生所述的额定运行。通过网络的这种逻辑划分在改变运输流程时也仅需要微小的改变，因为只是必须调整用于确定的网络单元的规则。

当在各个分类中心中处理发送物时，所述发送物被自动识别，并从而地点变化被登记，并且也自动地被添加到已有的检验运行数据中。在该检验运行结束之后，数据从所述QTL发送物中被读出。从这些数据中可以根据对不同运输工具的物理特征的测量来确定运输过程的方式和准确的时间进程。

在下一步骤中，把由额定运行生成器所产生的额定运输流程与所属的实际运输流程相比较。在此，所产生的所有额定运行与实际运行相一致的程度被检验，并且具有一致性最高程度的额定运行被确定。

针对该额定运行，通过另一专家系统来分析在额定和实际行程之间的偏差，精确到可能有的偏差，并确定逻辑系统中的薄弱环节。

通过该专家系统不但可以检测有差错的过程的种类、差错种类，还可以检测引起差错的事件。

专家系统额定-实际分析

通过跟踪系统来确定节点和在节点中QTL的停留持续时间。由此得到在节点中的实际处理时间和转载时间。如果不应在节点中进行连续的跟踪，那么就必须以平均处理时间为出发点，或者在节点中的扫描之前或之后运输之间的时间间隔被定义为处理时间。通过专家系统额定-实际分析中的分析模块从QTL的测量值中获得各个运输过程。

根据QTL(加速度测量)的功能原理，该测量具有非常强的位置依赖性。因此，确定的运输过程是否可以足够可靠地被识别取决于QTL处于运输工具中的什么位置。

然而这也可能不受影响，因为该QTL应该象一封普通信件一样被运输，并且也不应当与普通信件相区别。

根据此并且根据信件在邮政业务中如何部分地被运输(比如在袋子中)的方式和方法，可以大大减弱这些测量值，并且在没有其他专家知识的情况下不再能够可靠地识别运输过程。

该QTL出于能量效率的原因而仅仅周期性地测量。由此导致一个运输过程必须持续至少10分钟，从而使物理特征相应地变得明显，以便以足够大的概率来检测运输方式。

如果现在把QTL测量方法与跟踪方法相组合，那么该专家系统获得更进一步的信息(地点、时间)，所述信息可以被考虑用于分析测量值。

首先在没有地点信息的情况下分析这些测量值。之后被识别的运输过程被分配给在节点中停留之间的时间间隔。在考虑逻辑网络的规则的情况下通过运输过程的类型和持续时间可以确定所经过的路径。

如果应当得到与距离矩阵中所定义的值的大的偏差，那么可以通过该专家系统更准确地分析该时间间隔。

在向上偏差的情况下，应当以运输流程中的不规则性(比如阻塞)为出发点。在向下强偏差的情况下，运输过程不会被识别。这比如可能由于测量的强烈减弱而产生。如果QTL比如在具有很多信件的袋子中被运输并且另外位于一个不是最佳的位置，那么可能发生的是，具有非常微小的加速度(振动)的运输阶段不再能够被测量。这首先在飞行的情况中更频繁地出现。起飞和着陆阶段由于这里所出现的高强度总还足以被检测到，但是飞行阶段就不再能够被确定。由此导致航空运输有非常小的可信性，并且该运输过程被专家系统丢弃。

利用关于所述被识别的运输过程没有走完相应距离的知识，现在该专家系统可以对这些相应的时间段进行分析。在没有关于要跨越的距离的知识的情况下而被丢弃了的运输过程在第二步骤中获得较高的可信性。现在再次检查，用运输过程所跨越的距离是否与距离矩阵中的值相一致。如果现在所经过的距离明显太大，那么应当被认为是误解释并且该结果应当被丢弃。另外如果该距离太小，那么不是所有的运输过程仍会被识别。

在这些情况下必须借助通常的逻辑基本规则(不是额定运行生成的规则)来执行进一步的重复。

如果随后的重复还没有达到目的，那么就必须检查各个运输过程的可信性。

不同的运输方式的物理特征可能总是非常相似的。比如在铁路和LKW运输中是这样的。如果两种运输方式在逻辑流程中是可能的，那么通过该专家系统可以检验：比如对于相同的时间间隔，LKW以及铁路运输是否已被识别，以及这些运输方式的可信性是否相互非常接近。于是通过更换运输方式也使经过的路径发生改变。接着该结果的可信性又可被检验。

另外还存在表示为一系列非常短的单个运输过程的逻辑过程。这在邮政逻辑网络中是箱清空和投递。

箱清空是短的KFZ运输的接连排列。

短的运输阶段通过停止而被中断，用于箱清空。

投递大多以步行或利用自行车来进行，并且特征在于从房子到房子的短路径和在把信件发送物投入信箱时的静止阶段。

由于单个事件是短的而将会被专家系统丢弃，并且在该时间段没有运输过程被检测。

如果知道这些过程应当在哪一时间间隔中被等待，那么就可以仅仅分析这些过程。然后在该时间段中寻找相应的模式。通过知道何时在节点范围中进行箱清空以及在哪个时间窗口中进行投递，专家系统可以以非常好的识别概率来检测箱清空和投递。

从而包括测试信(QTL)所已经通过的处理时间在内的整个逻辑链可以被确定

这是决定性的优点，该优点导致跟踪系统与QTL系统的结合。

最后，该检验运行的实际持续时间被确定。如果该检验运行的持续时间＜＝被监控的发送物种类用的额定运行时间，那么达到运行时间目标。在向上偏差的情况下，应当检查该偏差出现于何时与何地，以便确定有错误的过程和产生差错的地点。

在为了当前的测量而确定了整个实际的逻辑过程进程之后，该专家系统可以将其与所生成的额定运行相比较。在第一重复中检查：检验运行的开始和目标节点是否与额定运行的开始和目标节点相一致。如果这不是该情况，那么开始和目标地址的输入就可能是错误的。

另外还应当检查节点的跟踪数据是否可能缺乏。如果这不是这种情况，那么专家系统额定-实际比较从额定运行生成器中为实际的开始和目标节点提取相应的额定运行。

如果已经发现节点的顺序相一致，那么仅仅还应该考虑以下额定运行，所述额定运行的节点通过与测试的通过相一致。如果这不是这种情况，那么可以认为是错误线路。

最后与额定运行中的顺序相一致的节点可以以高的概率被看作是错误转发的地点。

之后连续检查各个运输过程在什么程度上相互对应。只要存在没有出现偏差的额定运行，那么就继续该过程，并且丢弃其他的额定运行。如果所有其他过程也与该额定运行相一致，那么检验运行按照顺序来进行。如果发现偏差，那么应当检验在其他进程中是否也存在同步化。如果这是这种情况，那么可以认为是局部的、不重要的偏差。

如果必须通过一天或多天的偏移来达到同步化，那么必须认为检验发送物停留在所述处理过程之一中。

如果对于一个过程而言运输时间明显被超出，那么阻塞或太长的暂停时间就可能是延误的原因。

在运输过程的开始延误的情况中，极其可能的是超过转载时间或不遵从前面的处理过程的结束时间。

专家系统以这种方法能够自动识别在过程流程中差错产生的时间点和地点以及有错误的过程。从而首次有可能完全自动地分析QTL检验运行。

借助具有用于识别发送物的不同变型的以下结构描述(图7-8)来阐明该程序流程。

邮政业务逐渐采用2D条形码来释放邮政发送物。为了标识OTL发送物5以及该检验运行，QTL-ID号、检验运行ID号和诸如时间说明的其他数据被产生1，被记录到该QTL发送物5的QTL测量和存储单元3中，并被传输给用于生成2D条形码的单元2，其中该单元与条形码打印机4相连接。接着该2D条形码被打印到该QTL发送物5上。与此并行地，检验运行数据、QTL数据和时间数据1以及关于进入逻辑网络的入口地址和离开逻辑网络的出口地址(比如邮政编码)以及关于例如根据发送物种类所选择的运送条件的数据6被传输到数据库10和用于产生额定运输流程的专家系统7，其中所述专家系统的借助规则手册8所产生的额定运行数据9包括QTL和检验运行标识在内被存储在该数据库10中。在QTL发送物5被输入到该逻辑网络后、也即被输入到到达节点后，借助扫描仪11对具有印刷字样的发送物表面进行扫描。然后该2D条形码在2D条形码阅读器中被读取，并且如QTL和检验运行ID、时间说明和地点并包含机器标识在内之类的相应数据13被传输到数据库10。另外在地址阅读器14中读取目标地址并确定分配码15，最后分类中心根据该分配码进行分类并经由其他未示出的分类中心/节点进一步分配。在那里以及在其之前的分类中心中同样借助扫描仪16拍摄发送物表面，并借助2D条形码阅读器17来识别QTL发送物5。于是该QTL-ID、检验运行ID以及时间说明、机器标识和该机器的所在地被发送到该系统的数据库10。通过QTL-ID和检验运行ID可以相应地由数据库对数据进行分配。在最后的分类中心中，发送物标识符还作为条形码而被读取19，并从而确定分配码20，据此然后对该QTL发送物进行分类并分配到接收机。在投递QTL发送物5之后，数据从该QTL存储器3中被读取，并被发送到数据库10。接着由专家系统22如前所述将可能的额定运输流程的数据与相应实际运输流程的数据相互进行比较，并检测逻辑流程中的可能有的偏差，并确定导致了所述偏差的差错。之后，相应的检验运行(QTL-ID、检验运行ID、分析数据、质量指标、差错记录)的差错分析的结果23被回写到该数据库10中。

同样的方法也可以以变化的形式应用于诸如行星码(Planetcode)等可代替的条形码。当然也可能获得单独的机器可读的ID码来用于识别QTL发送物。

通过将已公开的QTL发送物的电路和固件或软件(见EP0744030 B1、DE 196 19 068 A1)扩展为一个具有RFID特性的组合式测量系统，可以借助天线33、34、37来识别QTL发送物5，并从而建立地点/时间关系。

在具有有源应答器的QTL发送物5的实施例中，该QTL发送物5利用它的QTL测量和存储单元3将它的数据(诸如QTL-ID、应答器ID和检验运行ID)通过小天线33发送。这些数据由相应节点中的天线34、37接收，并被转发到RFID阅读器35、38。该阅读器添加时间标记和地点标识符，并把这些数据36、39传输到数据库10。

在具有无源应答器的实施例中，该QTL发送物5被设计为接收机。由相应节点中的发射机不断地发送地点标识符。该QTL测量和存储单元3将该标识符与所属的时间标记存储在它的数据存储器中。第一次和最后一次接收相同的地点标识符的时间点被登记。从而也可以确定在某一地点/节点(比如分类中心)处的停留持续时间。

可比较地，也可以采用WLAN技术或GSM用于QTL发送物的识别和定位。

根据前面的解释来实现额定运输流程的生成和自动的差错分析。

为了在不对发送物施加特殊的记号(确定的机器可读代码)或者不给其配备发射和/或接收装置的情况下以尽可能小的耗费来识别发送物，已经开发了一种方法，借助从图像中所获得的特有特征、即所谓的指纹(DE 40 00 603 C2)来识别发送物。为了在实际中使该识别技术的应用简化，另外还描述了一种方法，借助该方法可以显著地限制识别发送物的搜索空间(EP 1 222 037 B1)。

如下所述，该方法被如此扩展，使得与上述的应用相结合可以放弃发送物的特殊记号。(见图9)

其前提是，可以尽可能明确地识别该路径上的所有发送物。

在发送QTL发送物5之前，在初始化阶段中该QTL发送物5的所谓指纹被确定。

该指纹包含有从借助于扫描仪40所拍摄的图像中通过指纹识别单元41所导出的特有特征，借助指纹识别单元可以在后面的处理步骤中识别相应的QTL发送物5。如上所述，在这种情况中，为了分配所确定的并要进行分析的数据，还把其他的数据(诸如QTL-ID、检验运行ID、时间说明)与所述指纹一起传输到数据库10，并与逻辑网络入口和出口地点、发送物种类一起传输到用于生成额定运输流程的专家系统7。在逻辑网络的入口/出发分配中心中检测发送物时，指纹和分配信息象在初始化时一样通过扫描仪42和指纹识别单元43被确定。这些数据与时间说明、关于该分配中心(节点)和处理机器的信息、以及必要时对发送物的其他信息一起被发送到具有数据库10的中央服务器，在那里通过把所存储的、由地址说明所限制的指纹与当前所计算的、发送物的指纹特征相比较，来实现相应的QTL发送物5的识别。如果相似度足够大，并且可以排除其他的选择，那么认为相应的发送物被识别出。于是可以将在数据库10中所存储的信息分配给该发送物。在此产生数据组，但是具有当前的时间标记和新的分类信息。另外利用地址阅读器44来读取目标地址，并与此相对应地将该QTL发送物5继续运输。这些数据组45除了被提供给数据库10外，还被提供给按照所确定的运输路径的接下来的其他分配中心，其中所述数据组分别被存储在本地数据库中，并实施与在那里借助扫描仪47和指纹识别单元48所确定的当前指纹的比较，并实施对QTL发送物5的上述识别。具有新的地点和时间说明的已被识别的发送物的当前数据组49然后被传输给数据库。由此可以缩小与数据库10的数据交换范围。借助为每个QTL发送物5所预先给定的唯一的ID号，属于各个处理步骤的数据组可以被相互分配。从而对于被完全检测的QTL发送物5而言可理解的是，所述OTL发送物是在何时、何处以及在哪个分配和分类步骤中被处理的。

Claims (11)

1.用于在采用质量测试(QTL)发送物的情况下在逻辑网络中自动分析运输流程的方法，其中物理特性在运输期间随时间被记录，并之后被读取，并按照运输过程步骤而被分类，

其特征在于以下步骤：

-识别节点中的每个QTL发送物，关于通过的节点确定地点时间关系，

-从地点时间关系和所记录的物理状态中自动地确定由每个发送物通过的、具有过程元素的逻辑过程链。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于以下步骤：

-从逻辑网络的节点之间所定义的运输规则、以及从在所述节点中流程的描述和节点相互之间的关系中自动地产生每个被发送的QTL发送物的所有可能的额定运输流程，出发点是以属于此的时间以及所选择的运送条件进入该逻辑网络的相应入口地点和离开该逻辑网络的出口地点，

-将每个被运输的QTL发送物的所有额定运输流程和实际运输流程进行比较，并确定偏差，

-为每个被运输的QTL发送物在薄弱环节数据库中记下实际运输流程与额定运输流程以及具有最高一致性的额定运输流程之间的偏差。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对在所述薄弱环节数据库中所记录的偏差进行统计分析。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述逻辑网络被划分为网络平面和子网络，为所述网络平面和子平面分别确定了在所述节点之间的运输规则和在所述节点中流程的描述和节点相互之间的关系。

5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，在被识别的子过程和/或偏差种类和/或偏差原因方面对偏差进行分析。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，为了识别所述QTL发送物而对其配备机器可读的标识符。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，为了识别所述QTL发送物，至少一个QTL发送物标识和一个检验运行标识被记载在2D条形码中用于释放其他信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，为了识别所述QTL发送物，给所述QTL发送物配备应答器，其中所述应答器在所述节点中被读取，并利用时间基准被存储。

9.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述QTL发送物根据固定地通过无线电所发射的标识来识别对节点的通过，并把该信息利用时间基准存储在QTL发送物中。

10.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，为了识别所述QTL发送物，从具有地址说明的其表面上确定特有的特征，并连同目标地址以及其他检验数据一起存储在数据库中，在所述额定节点中同样与时间有关地确定发送物表面的特有特征，并存储在数据库中，其中该发送物表面具有到达的发送物的地址说明，并且借助于对在节点中所检测的特征与给QTL发送物所分配的特征的比较来确定相应的QTL发送物，其中在相一致的情况下在确定的范围内识别QTL发送物。

11.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，为了识别OTL发送物，在所述QTL发送物进入该逻辑网络之前从其表面确定特有的特征，并连同目标地址以及其他的检验数据一起存储在中央数据库中，将对于这些特征的数据和其他的检验数据传输给额定节点，并且借助于对所传输的特征与所检测的特征的比较来确定相应的QTL发送物，其中在相一致的情况下在确定的范围内识别QTL发送物。

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