KR20200130194A - Backhauling quick service operation system based on carry bigdata - Google Patents
Backhauling quick service operation system based on carry bigdata Download PDFInfo
- Publication number
- KR20200130194A KR20200130194A KR1020200128215A KR20200128215A KR20200130194A KR 20200130194 A KR20200130194 A KR 20200130194A KR 1020200128215 A KR1020200128215 A KR 1020200128215A KR 20200128215 A KR20200128215 A KR 20200128215A KR 20200130194 A KR20200130194 A KR 20200130194A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- order
- rider
- information
- time
- point
- Prior art date
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 19
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 14
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 6
- 238000005474 detonation Methods 0.000 claims description 6
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 4
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 2
- 230000032258 transport Effects 0.000 description 31
- 238000000034 method Methods 0.000 description 19
- 230000006837 decompression Effects 0.000 description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- 230000003716 rejuvenation Effects 0.000 description 4
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 3
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 3
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/28—Logistics, e.g. warehousing, loading, distribution or shipping
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
Abstract
Description
본 발명은 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 방법 및 복화 퀵서비스 운용 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 퀵서비스 라이더에게 화물 수취 지역과 화물 배송 지역이 유사한 주문을 2개 이상 배차할 수 있어 라이더 및 주문자의 대기기간을 감소시키고, 주문 복화를 위한 복수 단말장치를 구비할 필요가 없어 비용을 절감할 수 있으며, 이에 나아가 복화주문 발생 예측지점으로 신속하고 효율적으로 배치할 수 있도록 하여 라이더들에게 효율적인 이동 동선을 제공할 수 있는 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 방법 및 복화 퀵서비스 운용 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a decompression quick service operation method and decompression quick service operation system based on transport big data, and more particularly, to a quick service rider, two or more orders having a similar cargo receiving area and a cargo delivery area can be dispatched to the rider and the orderer. The waiting period is reduced, and there is no need to have multiple terminal devices for order decompression, so you can save money, and furthermore, it is possible to quickly and efficiently place it as a predicted point of decommissioning orders, providing efficient movement for riders. The present invention relates to a method of operating a decoding quick service based on transport big data that can be provided and a system for operating a decoding quick service.
본 발명은 창업진흥원이 지원하는 2018년 세대융합 창업캠퍼스 사업으로 수행된 연구결과이다(과제번호: 10129274, 연구과제명: 운송 빅데이터 기반 인공지능 퀵서비스 플랫폼 개발).This invention is the result of a research conducted as a 2018 generation convergence start-up campus project supported by the Institute for Entrepreneurship (Project No.: 10129274, Research Title: Development of an artificial intelligence quick service platform based on transportation big data).
퀵서비스는 고객이 지정한 출발지에서 배달할 물건을 접수하고 도착지까지 빠르고 안전하게 운송하는 물류 서비스이다. 운송에 사용되는 차량은 도심의 경우 주로 오토바이를 사용하고 장거리 운송에는 트럭, 고속버스 등이 포함되는 적절한 운송수단을 사용할 수 있다.Quick service is a logistics service that receives goods to be delivered from the departure point designated by the customer and transports them to the destination quickly and safely. Vehicles used for transportation are mainly motorcycles in the case of urban areas, and suitable means of transportation including trucks and highway buses can be used for long-distance transportation.
이하에서 퀵서비스에 택배, 도어투도어와 같은 물류 서비스가 포함되는 것으로 설명하기로 한다.Hereinafter, it will be described that the quick service includes logistics services such as parcel delivery and door-to-door.
일반적인 퀵서비스 유통구조는 고객이 물류센터에 운송을 요청하고, 운송 요청을 접수한 물류센터는 회원으로 구성된 라이더를 배정한다. 라이더의 배정을 배차하는 것으로 표현할 수 있다. 라이더는 출발지에서 물건을 인수하고 도착지까지 운송을 완료하며, 물류센터는 고객이 입금한 운송료에서 수수료를 제외한 금액을 라이더에게 지불한다.In a general quick-service distribution structure, a customer requests transportation to a distribution center, and a distribution center that receives a transportation request assigns riders composed of members. It can be expressed as the allocation of riders. The rider takes the goods from the place of departure and completes the transport to the place of destination, and the distribution center pays the rider the amount of the transport fee deposited by the customer minus the commission.
이러한 종래 기술에 의한 퀵서비스 유통구조는 물류센터에서 과도한 수수료를 요구하고 또한, 기타 명목으로 여러 가지 비용을 요구하므로 실제 라이더가 취득하는 이득이 적은 문제가 있었다.Such a quick-service distribution structure according to the prior art requires excessive fees in the distribution center and also requires various costs in other names, so there is a problem that the actual riders have little gains.
또한, 물류센터는 고객 확보를 위하여 고객에게 쿠폰 또는 마일리지를 지불하면서 발생하는 비용을 라이더에게 전가하였다.In addition, the logistics center passed the cost incurred by paying coupons or mileage to customers to secure customers.
라이더는 일 실시 예로, 운송료의 23 내지 30%를 배정 수수료와 쿠폰 및 마일리지의 비용으로 물류센터에 지불하는 것이 일반적이다. 그러므로 라이더는 운송비용으로부터 실제 얻는 이득이 적어 경제적으로 충분하지 못하며, 경쟁이 심화되어 퀵서비스의 품질이 떨어지는 문제가 있었다.In one embodiment, it is common for the rider to pay 23 to 30% of the shipping fee to the distribution center as an allocation fee, coupon and mileage fee. Therefore, there is a problem that the riders have little actual gains from transportation costs, which is not enough economically, and the quality of the quick service deteriorates due to intensified competition.
또한, 고객이 받은 쿠폰 또는 마일리지는 일정한 점수 이상으로 누적되는 경우에 물건의 운송서비스 대금으로 사용할 수 있었다. 그러므로 고객은 쿠폰 또는 마일리지를 현금화하여 다른 용도로 사용하지 못하므로 실질적인 혜택을 보기 어렵고, 일정한 누적 점수가 되지 않는 경우는 무용지물이 되어 사용할 수 없는 문제가 있다.In addition, coupons or mileage received by customers could be used as a cost for transportation service of goods when accumulated over a certain score. Therefore, since customers cannot use coupons or mileage for other purposes by cashing out coupons or mileage, there is a problem that it is difficult to see actual benefits, and when a certain cumulative score is not achieved, it becomes useless and cannot be used.
한편, 기존 퀵서비스 배송 주문 복화 방식은 라이더가 다수의 단말기를 활용하여 최초 주문을 접수하고 출발지 기준과 목적지 기준을 적용했을 때 유사한 주문을 접수하여 고객에게 배송하는 방식이다.Meanwhile, in the existing quick-service delivery order decompression method, when a rider receives an initial order using a number of terminals and applies the origin and destination standards, similar orders are received and delivered to the customer.
그러나 이러한 종래의 퀵서비스 배송 주분 복화 방식은 라이더가 최초 주문을 받은 후 유사 주문이 발생하지 않을 경우 라이더는 장시간 유사 주문을 수취하기 위해 대기해야 하고, 라이더는 유사 주문을 접수한 후 운행을 시작하기 때문에 최초 주문자는 후속 주문이 접수될 때까지 대기해야 하므로 화물 수취 지연이 발생하는 문제점이 있다.However, in this conventional quick-service delivery weekly decomposition method, if a similar order does not occur after the rider receives the initial order, the rider has to wait for a long time to receive the similar order, and the rider starts driving after receiving the similar order. Since the first orderer has to wait until a subsequent order is received, there is a problem that there is a delay in receiving the cargo.
또한, 통상적으로 라이더들은 다수의 주문을 수취하기 위해 평균 4개에서 5개의 단말기를 보유하고 있으며, 이로 인해 단말기이용료와 주문중계플랫폼 이용수수료가 발생하게 되는 문제점이 있다.In addition, riders typically have an average of 4 to 5 terminals in order to receive a large number of orders, and thus, there is a problem that the terminal usage fee and the order relay platform usage fee are incurred.
*따라서 원활하고 효율적인 복화 운송이 도모할 수 있고, 퀵서비스의 서비스 품질을 높이며, 고객과 라이더 모두에게 혜택이 돌아가도록 하는 퀵서비스 운용 구조를 개발할 필요가 있다.*Therefore, it is necessary to develop a quick service operation structure that enables smooth and efficient double-fired transportation, improves the service quality of quick service, and benefits both customers and riders.
따라서, 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위한 본 발명은, 퀵서비스 라이더에게 화물 수취 지역과 화물 배송 지역이 유사한 주문을 2개 이상 배차할 수 있어 퀵 라이더 및 주문자의 대기기간을 감소시키고, 주문 복화를 위한 복수 단말장치를 구비할 필요가 없어 비용을 절감할 수 있는 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 방법 및 복화 퀵서비스 운용 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.Therefore, the present invention for solving the above-described conventional problem, it is possible to allocate two or more orders of similar cargo receiving area and cargo delivery area to the quick service rider, reducing the waiting period of the quick rider and the orderer, and An object of the present invention is to provide a demodulation quick service operation method and a demodulation quick service operation system based on transport big data that can reduce costs since there is no need to provide a plurality of terminal devices for the purpose.
또한, 본 발명은 복화주문발생 예측지점으로 신속하고 효율적으로 배치할 수 있도록 하여 라이더들에게 효율적인 이동 동선을 제공할 수 있는 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 방법 및 복화 퀵서비스 운용 시스템을 제공하는데 다른 목적이 있다.In addition, the present invention is to provide a demodulation quick service operation method and a demodulation quick service operation system based on transport big data capable of providing efficient movement to riders by allowing them to be quickly and efficiently placed as a predicted point of the occurrence of a demodulated order. There is this.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급한 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problem of the present invention is not limited to those mentioned above, and other problems that are not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상기 본 발명의 목적들 및 다른 특징들을 달성하기 위한 본 발명의 일 관점에 따르면, 다수의 라이더에게 복화 정보를 제공하기 위한 복화 퀵서비스 운용 방법으로서, 유무선 통신망을 통해 고객으로부터 주문 위치, 도착 위치, 도착요청시간, 및 화물 유형을 포함하는 주문 정보를 접수받아 누적하는 주문정보 데이터화 단계; 상기 누적된 주문 정보에 기반하여 복화 가능한 주문을 추출하는 복화주문 처리 단계; 및 상기 처리된 복화 주문의 정보를 라이더에게 전송하는 주문정보 전송 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 복화 퀵서비스 운용 방법이 제공된다.According to an aspect of the present invention for achieving the objects and other features of the present invention, as a method of operating a demodulation quick service for providing demodulation information to a plurality of riders, an order location, an arrival location, and an arrival from a customer through a wired or wireless communication network. Order information data conversion step of receiving and accumulating order information including request time and cargo type; A decryption order processing step of extracting a decryptable order based on the accumulated order information; And an order information transmission step of transmitting the processed information on the decoded order to the rider.
본 발명의 일 관점에 있어서, 상기 복화주문 처리 단계는 접수된 주문 정보의 주문 위치와 도착 위치에 대하여 교통량, 시간, 거리, 기상 등의 상황 정보를 반영하여 소요 시간을 산출하도록 소요시간 산출 단계; 개별 주문 정보를 분석하여 도착요청시간에 맞춰 2개 이상의 주문이 처리가능한 주문을 묶어 하나의 복화주문으로 생성하는 복화주문 생성 단계; 상기 생성된 복화주문을 기준으로 하나의 지점을 선정하는 지점 선정 단계; 및 상기 선정된 지점을 기준으로 근거리에 있는 라이더를 선정하는 라이더 선정 단계;를 포함할 수 있다.In one aspect of the present invention, the step of processing the reversal order includes calculating a required time by reflecting situation information such as traffic volume, time, distance, weather, etc. with respect to the order location and arrival location of the received order information; A multi-currency order generation step of analyzing individual order information and combining orders capable of processing two or more orders according to the arrival request time and generating a multi-currency order; A point selection step of selecting one point based on the generated demodulation order; And a rider selection step of selecting a rider in a short distance based on the selected point.
본 발명의 일 관점에 있어서, 복화주문에 대한 수요를 예측하여 라이더들을 수요발생 예측 지점을 제공하도록 이루어지는 수요예측 기반의 라이더 배치 단계를 더 포함하며, 상기 라이더 배치 단계는 복화주문의 출발지와 도착지 및 운송 요청 시각과 도착 요청 시각을 포함한 데이터들을 구축하는 복화주문 데이터 구축 단계와, 상기 구축된 데이터를 기반하여 복화주문의 배송 완료 지점을 기점으로 가까운 복화주문의 주문 예상 지점을 분석하는 복화주문 예상지점 분석 단계, 및 상기 분석된 복화주문 예상지점에 대한 정보를 복화주문의 배송 완료 지점의 라이더에게 전송하는 분석정보 제공 단계를 포함할 수 있다.In one aspect of the present invention, further comprising a demand prediction-based rider arranging step configured to predict the demand for the duplex order and provide a demand occurrence prediction point for the riders, wherein the rider arranging step includes a starting point and a destination of the duplex order, and A reversal order data construction step that builds data including the transport request time and the arrival request time, and a reversible order predicted point that analyzes the order predicted point of the near commodity order from the delivery completion point of the reinstatement order based on the established data. It may include an analysis step, and an analysis information providing step of transmitting the analyzed information on the predicted point of the duplex order to the rider at the delivery completion point of the duplex order.
본 발명의 일 관점에 있어서, 상기 복화주문 데이터 구축 단계는 주문 위치, 주문 시각, 도착 위치, 도착 시각에 대한 데이터 및 라이더의 수락 정보, 라이더의 수락 발생 시각 정보, 고객 취하 정보, 고객 취하 발생 시각 정보에 대한 데이터를 구축하고, 상기 복화주문 예상지점 분석 단계는 주문 시각과 도착 시각에 따른 운송 발생 위치, 주문 위치와 도착 위치 및 라이더의 수락 여부를 조합 분석하여 복화주문의 배송 완료 지점에서 라이더가 배송을 마칠 예상 시각을 추출하고, 해당 복화주문의 배송완료 예상 시각에 맞춰 복화주문의 배송 완료 지점을 기점으로 가까운 하나 이상의 복화주문 발생 예상지점을 추출할 수 있다.In one aspect of the present invention, the step of constructing the duplex order data includes data on the order location, order time, arrival location, and arrival time, and rider acceptance information, rider acceptance occurrence time information, customer withdrawal information, customer withdrawal occurrence time In the step of analyzing the predicted point of the reversal order, the rider is able to perform a combination analysis of the transport occurrence location according to the order time and arrival time, the order location and arrival location, and whether the rider has accepted or not, and the rider is It is possible to extract the predicted time to complete delivery, and extract one or more predicted points of occurrence of the detonation order close to the delivery completion point of the deconstructive order in accordance with the expected delivery completion time of the corresponding detonation order.
본 발명의 다른 관점에 따르면, 다수의 라이더에게 복화 정보를 제공하기 위한 복화 퀵서비스 운용 시스템으로서, 주문 위치, 도착 위치, 도착요청시간, 및 화물 유형을 포함하는 주문 정보를 제공받아 빅데이터화 하는 주문정보 빅데이터부; 상기 접수된 주문 정보에 기반하여 복화 가능한 주문을 추출하는 복화주문 처리부; 및 상기 처리된 복화 주문의 정보를 라이더에게 전송하는 주문정보 전송부;를 포함하며, 상기 복화주문 처리부는 접수된 주문 정보의 주문 위치와 도착 위치에 대하여 교통량, 시간, 거리, 기상 등의 상황 정보를 반영하여 소요 시간을 산출하도록 소요시간 산출부와, 개별 주문 정보를 분석하여 도착요청시간에 맞춰 2개 이상의 주문이 처리가능한 주문을 묶어 하나의 복화주문으로 생성하는 복화주문 생성부와, 상기 생성된 복화주문을 기준으로 하나의 지점을 선정하는 지점 선정부, 및 상기 선정된 지점을 기준으로 근거리에 있는 라이더를 선정하는 라이더 선정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 복화 퀵서비스 운용 시스템이 제공된다.According to another aspect of the present invention, as a demodulation quick service operation system for providing demodulation information to a plurality of riders, order information to be converted into big data by receiving order information including order location, arrival location, arrival request time, and cargo type Big data unit; A decryption order processing unit for extracting an order that can be decrypted based on the received order information; And an order information transmission unit that transmits the processed information on the decoded order to the rider, wherein the decoded order processing unit includes situation information such as traffic volume, time, distance, weather, etc. for the order location and arrival location of the received order information. The required time calculation unit to calculate the required time by reflecting the, and a multi-currency order generation unit that analyzes individual order information and creates a multi-modal order by grouping orders that can handle two or more orders according to the arrival request time, and the generation A demodulation quick service operation system is provided, comprising: a point selection unit for selecting one point based on the received duplex order, and a rider selection unit for selecting a rider in a short distance based on the selected point.
본 발명의 다른 관점에 있어서, 상기 라이더 배치부는, 복화주문의 출발지와 도착지 및 운송 요청 시각과 도착 요청 시각을 포함한 데이터들을 구축하고, 구축된 데이터를 기반하여 복화주문의 배송 완료 지점을 기점으로 가까운 복화주문의 주문 예상 지점을 분석하는 복화주문 예상지점 분석하여 분석된 복화주문 예상지점에 대한 정보를 복화주문의 배송 완료 지점의 라이더에게 전송하도록 이루어질 수 있다.In another aspect of the present invention, the rider arranging unit constructs data including the origin and destination of the duplex order, the transport request time and the arrival request time, and is close to the delivery completion point of the duplex order based on the established data. It may be configured to transmit the information on the predicted point of the duplex order, analyzed by analyzing the predicted point of the duplex order, to the rider at the delivery completion point of the duplex order.
본 발명의 다른 관점에 있어서, 상기 라이더 배치부는 주문 위치, 주문 시각, 도착 위치, 도착 시각에 대한 데이터 및 라이더의 수락 정보, 라이더의 수락 발생 시각 정보, 고객 취하 정보, 고객 취하 발생 시각 정보에 대한 데이터를 빅데이터화하여 구축하며, 주문 시각과 도착 시각에 따른 운송 발생 위치, 주문 위치와 도착 위치 및 라이더의 수락 여부를 조합 분석하여 복화주문의 배송 완료 지점에서 라이더가 배송을 마칠 예상 시각을 추출하고, 해당 복화주문의 배송완료 예상 시각에 맞춰 복화주문의 배송 완료 지점을 기점으로 가까운 하나 이상의 복화주문 발생 예상지점을 추출하도록 구성될 수 있다.In another aspect of the present invention, the rider arranging unit includes data on the order position, order time, arrival position, arrival time, and rider acceptance information, rider acceptance occurrence time information, customer withdrawal information, customer withdrawal occurrence time information. The data is built into big data, and the estimated time at which the rider will finish delivery is extracted from the delivery completion point of the duplex order by analyzing a combination of the location of the transport occurrence according to the order time and arrival time, the order location and arrival location, and whether the rider accepts or not. , It may be configured to extract one or more predicted points of occurrence of the duplex order near the delivery completion point of the duplex order in accordance with the expected delivery completion time of the corresponding duplex order.
본 발명에 따른 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 방법 및 복화 퀵서비스 운용 시스템에 의하면 다음과 같은 효과를 제공한다.According to the method of operating the decompression quick service and the decompression quick service operation system based on transport big data according to the present invention, the following effects are provided.
첫째, 본 발명은 퀵서비스 라이더에게 화물 수취 지역과 화물 배송 지역이 유사한 주문을 2개 이상 배차할 수 있어 퀵 라이더 및 주문자의 대기기간을 감소시킬 수 있는 효과가 있다.First, the present invention has the effect of reducing the waiting period of the quick rider and the orderer since it is possible to dispatch two or more orders of which the cargo receiving area and the cargo delivery area are similar to the quick service rider.
둘째, 본 발명은 라이더는 주문 복화를 위하여 복수 단말장치를 구비할 필요가 없어 단말기 통신료, 정보 이용료, 단말기 할부금 등의 비용을 절감할 수 있는 효과가 있다.Second, according to the present invention, since the rider does not need to have a plurality of terminal devices for order decompression, there is an effect of reducing costs such as terminal communication fees, information usage fees, and terminal installments.
셋째, 본 발명은 라이더들을 효율적으로 복화주문발생 예측 지점으로 배치할 수 있도록 하여 라이더들에게 효율적인 이동 동선을 제공함으로써 수익성을 증대시킬 수 있는 효과가 있다.Third, the present invention has the effect of increasing the profitability by providing the riders with an efficient moving line by allowing the riders to be efficiently arranged as the predicted point of the occurrence of multiple orders.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해되어 질 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to those mentioned above, and other problems that are not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
도 1은 본 발명에 따른 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 방법을 나타내는 플로차트이다.
도 2는 본 발명에 따른 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 시스템의 구성을 블록화하여 나타내고, 그의 운용 관계를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 시스템을 구성하는 복화주문 처리부의 구성을 블록화하여 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명에 따른 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 시스템의 개요를 도식화하여 나타내는 도면으로, 종래 운용 시스템과 비교하여 나타내는 도면이다.1 is a flowchart showing a method of operating a demodulation quick service based on transport big data according to the present invention.
FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a decoding quick service operation system based on transport big data according to the present invention, and is a diagram showing an operation relationship thereof.
FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of a decoding order processing unit constituting a decoding quick service operation system based on transport big data according to the present invention.
FIG. 4 is a diagram schematically showing an overview of a decoding quick service operation system based on transport big data according to the present invention, and is a view compared to a conventional operation system.
본 발명의 추가적인 목적들, 특징들 및 장점들은 다음의 상세한 설명 및 첨부도면으로부터 보다 명료하게 이해될 수 있다. Additional objects, features, and advantages of the present invention may be more clearly understood from the following detailed description and accompanying drawings.
본 발명의 상세한 설명에 앞서, 본 발명은 다양한 변경을 도모할 수 있고, 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 아래에서 설명되고 도면에 도시된 예시들은 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Prior to the detailed description of the present invention, the present invention is capable of various modifications and various embodiments, and the examples described below and shown in the drawings are intended to limit the present invention to specific embodiments. It should be understood as including all changes, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.When a component is referred to as being "connected" or "connected" to another component, it is understood that it may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in the middle. Should be. On the other hand, when a component is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another component, it should be understood that there is no other component in the middle.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도는 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the present specification are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this specification, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate the presence of features, numbers, steps, actions, components, parts, or a combination thereof described in the specification, but one or more other features. It is to be understood that the presence or addition of elements or numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof, does not preclude in advance.
또한, 명세서에 기재된 "...부", "...유닛", "...모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.In addition, terms such as "... unit", "... unit", and "... module" described in the specification mean a unit that processes at least one function or operation, which is hardware, software, or hardware and It can be implemented as a combination of software.
또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same reference numerals are assigned to the same components regardless of the reference numerals, and redundant descriptions thereof will be omitted. In describing the present invention, when it is determined that a detailed description of related known technologies may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof will be omitted.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 본 발명에 따른 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 방법 및 복화 퀵서비스 운용 시스템에 대하여 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, a method of operating a decoding quick service and a system for operating a decoding quick service based on transport big data according to the present invention according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
본 발명에 따른 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 방법 및 복화 퀵서비스 운용 시스템은 퀵서비스 라이더에게 화물 수취 지역과 화물 배송 지역이 유사한 주문을 2개 이상 배차할 수 있도록 하는 것이다.The decompression quick service operation method and decompression quick service operation system based on transport big data according to the present invention enables a quick service rider to dispatch two or more orders in which a cargo receiving area and a cargo delivery area are similar.
먼저, 본 발명에 따른 퀵서비스 운용 방법에 대하여 도 1을 참조하여 상세히 설명한다. 도 1은 본 발명에 따른 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 방법을 나타내는 플로차트이다.First, a quick service operation method according to the present invention will be described in detail with reference to FIG. 1. 1 is a flowchart showing a method of operating a demodulation quick service based on transport big data according to the present invention.
본 발명에 따른 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 방법은, 복수의 라이더에게 복화 정보를 제공하기 위한 복화 퀵서비스 운용 방법으로서, 도 1에 나타낸 바와 같이, 유무선 통신망을 통해 고객으로부터 주문 위치, 도착 위치, 도착요청시간, 및 화물 유형을 포함하는 주문 정보를 제공받아 누적하여 빅데이터화 하는 주문정보 데이터화 단계(S100); 상기 주문정보 데이터화 단계(S100)에서 접수된 주문 정보에 기반하여 복화 가능한 주문을 추출하는 복화주문 처리 단계(S200); 및 상기 주문 처리 단계(S200)에서 처리된 복화 주문의 정보를 라이더에게 전송하는 주문정보 전송 단계(S300);를 포함한다.The method of operating a demodulation quick service based on transport big data according to the present invention is a method of operating a demodulation quick service for providing demodulation information to a plurality of riders. As shown in FIG. 1, an order location, an arrival location, and an order location from a customer through a wired or wireless communication network. An order information data conversion step (S100) of receiving and accumulating order information including an arrival request time and a cargo type to convert it into big data; A decryption order processing step (S200) of extracting a decryptable order based on the order information received in the order information data conversion step (S100); And an order information transmission step (S300) of transmitting information on the decoding order processed in the order processing step (S200) to a rider.
상기 복화주문 처리 단계(S200)는 접수된 주문 정보의 주문 위치와 도착 위치에 대하여 교통량, 시간, 거리, 기상 등의 상황 정보를 반영하여 소요 시간을 산출하도록 소요시간 산출 단계(S210)와, 공지의 인공지능 알고리즘을 통하여 개별 주문 정보를 분석하여 도착요청시간에 맞춰 2개 이상의 주문이 처리가능한 주문을 묶어 하나의 복화주문으로 생성하는 복화주문 생성 단계(S220)와, 상기 복화주문 생성 단계(S220)에서 생성된 복화주문을 기준으로 하나의 지점을 선정하는 지점 선정 단계(S230), 및 상기 지점 선정 단계(S230)에서 선정된 지점을 기준으로 근거리에 있는 라이더를 선정하는 라이더 선정 단계(S240)를 포함한다.The duplex order processing step (S200) includes a time required calculation step (S210) to calculate the required time by reflecting situation information such as traffic volume, time, distance, weather, etc. for the order location and the arrival location of the received order information. By analyzing the individual order information through the artificial intelligence algorithm of, in accordance with the arrival request time, orders that can be processed by two or more orders are grouped and generated as one decrypted order (S220), and the decrypted order generation step (S220) A point selection step (S230) of selecting one point based on the rejuvenation order generated in ), and a rider selection step (S240) of selecting a rider at a short distance based on the point selected in the point selection step (S230). Includes.
그리고 상기 주문정보 전송 단계(S300)는 상기 라이더 선정 단계(S240)에서 선정된 라이더에게 복화주문의 정보를 전송하도록 이루어진다.In addition, the order information transmission step (S300) is performed to transmit the information of the demographic order to the rider selected in the rider selection step (S240).
이후 라이더는 하나의 단말장치에서 중계된 복화주문의 정보를 받고 주문 수락 여부를 결정하게 된다.After that, the rider receives information on the demodulation order relayed from one terminal device and decides whether to accept the order.
한편, 본 발명에 따른 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 방법은 복화주문에 대한 수요를 예측하여 라이더들을 다음 수요발생 예측 지점으로 신속하고 효율적으로 배치할 수 있도록 하는 수요예측 기반의 라이더 배치 단계(S400)를 더 포함할 수 있다.On the other hand, the method of operating a demodulation quick service based on transport big data according to the present invention is a demand prediction-based rider placement step (S400) that predicts the demand for the demodulation order and quickly and efficiently places the riders to the next demand generation prediction point (S400). ) May be further included.
상기 수요예측 기반의 라이더 배치 단계(S400)는, 복화주문의 출발지와 도착지 및 운송 요청 시각과 도착 요청 시각을 포함한 데이터들을 구축하는 복화주문 데이터 구축 단계(S410)와, 상기 복화주문 데이터 구축 단계(S410)에서 구축된 데이터를 기반하여 복화주문의 배송 완료 지점을 기점으로 가까운 복화주문의 주문 예상 지점을 분석하는 복화주문 예상지점 분석 단계(S420); 및 상기 복화주문 예상지점 분석 단계(S420)에서 분석된 복화주문 예상지점에 대한 정보를 복화주문의 배송 완료 지점의 라이더에게 전송하는 분석정보 제공 단계(S430)를 포함한다.The demand prediction-based rider arranging step (S400) includes a destructive order data construction step (S410) of constructing data including a departing point and destination of the destructive order, a transport request time, and an arrival request time (S410), and the destructive order data construction step ( Analyzing an order predicted point of a duplicate order near from the delivery completion point of the duplicate order based on the data constructed in S410) (S420); And an analysis information providing step (S430) of transmitting the information on the predicted point of the duplex order analyzed in the step of analyzing the predicted point of the duplex order (S420) to the rider at the point of completion of the distribution of the duplex order.
상기 복화주문 데이터 구축 단계(S410)는 복화주문이 이루어진 과거 데이터뿐만 아니라 상기 복화주문 생성 단계(S200)에서 생성되는 복화주문에 대한 데이터도 구축하게 된다.In the step of constructing the decryption order data (S410), not only the past data on which the decryption order has been made, but also data on the decryption order generated in the decryption order generation step (S200) are constructed.
또한, 상기 복화주문 데이터 구축 단계(S410)는 라이더의 수락 여부와 상관없이 주문 위치, 주문 시각, 도착 위치, 도착 시각에 대한 데이터를 관리자 중앙서버에 구축하고, 이에 더하여 라이더의 수락 정보, 라이더의 수락 발생 시각 정보, 고객 취하 정보, 고객 취하 발생 시각 정보에 대한 데이터를 더 포함하며, 이들 데이터를 빅데이터화하여 저장 구축하는 것을 더 포함한다.In addition, in the step of constructing the duplex order data (S410), regardless of whether the rider accepts or not, the data on the order position, order time, arrival position, and arrival time is built in the central server of the manager, and in addition, the rider's acceptance information and the rider's It further includes data on the time of receipt of acceptance, information on withdrawal of the customer, and time of withdrawal of the customer, and further includes storing and constructing these data into big data.
다음으로, 상기 복화주문 예상지점 분석 단계(S420)는 관리자 중앙서버에서 주문 시각과 도착 시각에 따른 운송 발생 위치, 주문 위치와 도착 위치 및 라이더의 수락 여부를 조합 분석하여 복화주문의 배송 완료 지점에서 라이더가 배송을 마칠 예상 시각을 추출하고, 해당 복화주문의 배송완료 예상 시각에 맞춰 복화주문의 배송 완료 지점을 기점으로 가까운 하나 이상의 복화주문 발생 예상지점을 라이더에게 제공하여 라이더가 해당 복화주문 발생 예상지점으로 이동할 수 있도록 이루어진다.Next, in the step of analyzing the predicted position of the reversible order (S420), a combination analysis of the transport occurrence location according to the order time and arrival time, the order location and arrival location, and whether the rider has accepted or not is analyzed at the delivery completion point of the reversible order Extracts the expected time when the rider will finish delivery, and provides the rider with one or more predicted points for the occurrence of the reversal order close to the delivery completion point of the reversal order in accordance with the expected delivery completion time of the corresponding reversal order. It is made to be able to move to the point.
다시 말해서, 상기 복화주문 예상지점 분석 단계(S420)는, 라이더의 위치를 확인하는 라이더 위치 확인 단계(S421)와, 상기 라이더 위치 확인 단계(S210)에서 확인된 라이더의 위치에 기반하여, 복화주문이 이루어졌던 과거 고객수요 데이터를 분석하여 수요예측 결과를 도출하는 수요예측 도출 단계(S422), 및 상기 수요예측 도출 단계(S422)에서 도출된 수요예측 결과에 기반하여 복화주문이 발생할 우선지역을 선정하는 복화주문지역 선정 단계(S423)를 포함한다.In other words, the demodulation order predicted point analysis step (S420) includes the rider position confirmation step (S421) of confirming the position of the rider and the rider position confirmed at the rider position check step (S210), Based on the demand forecast derivation step (S422), which analyzes the past customer demand data and derives the demand forecast result, and the demand forecast result derived from the demand forecast derivation step (S422), a priority area in which a duplicate order will occur is selected. It includes the step (S423) to select the rejuvenation order area.
상기 복화주문지역 선정 단계(S423)는 해당 라이더의 복화주문의 배송 완료 지점을 기점으로 하여 가장 가까운 지역의 순서로 복수 선정되도록 이루어질 수 있다.In the step (S423) of selecting a rejuvenation order region, a plurality of reconstruction order regions may be selected in the order of the nearest region based on the delivery completion point of the corresponding rider.
그리고 상기 분석정보 제공 단계(S430)는 복화주문지역 선정 단계(S423)에서 선정된 복화주문발생 예상지점(복화주문발생 우선지역)에 대한 정보를 라이더의 인터페이스(라이더 단말장치)로 전송하게 된다.In addition, the analysis information providing step (S430) transmits information on the predicted point of occurrence of the reversal order selected in the step (S423) of selecting the reinstatement order region (the priority region in which the reinstatement order occurs) to the rider's interface (rider terminal device).
이때, 라이더에게 전송되는 복화주문발생 예상지점의 정보는 라이더의 현재 위치와 함께 지도 상에 맵핑한 정보를 제공하도록 이루어진다.At this time, the information on the predicted point of occurrence of the replay order transmitted to the rider is configured to provide information mapped on the map along with the current position of the rider.
다음으로, 도 2는 본 발명에 따른 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 시스템의 구성을 블록화하여 나타내고, 그의 운용 관계를 나타내는 도면이며, 도 3은 본 발명에 따른 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 시스템을 구성하는 복화주문 처리부의 구성을 블록화하여 나타내는 블록도이며, 도 4는 본 발명에 따른 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 시스템의 개요를 도식화하여 나타내는 도면으로, 종래 운용 시스템의 개요과 비교하여 나타내는 도면이다.Next, FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of a demodulation quick service operation system based on transport big data according to the present invention, and is a diagram showing an operation relationship thereof, and FIG. 3 is a demodulation quick service operation system based on transport big data according to the present invention. It is a block diagram showing the configuration of a decoding order processing unit constituting a block diagram, and FIG. 4 is a diagram schematically showing an overview of a decoding quick service operation system based on transport big data according to the present invention, and is a view compared to the outline of a conventional operation system to be.
본 발명에 따른 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 시스템은, 복수의 라이더에게 복화 정보를 제공하도록 퀵서비스를 관제하고 배차하는 관제 중앙 서버를 포함하는 운용 시스템으로서, 도 2 내지 도 4에 나타낸 바와 같이, 상기 관제 중앙 서버(10)는 유무선 통신망을 통해 고객으로부터 주문 위치, 도착 위치, 도착요청시간, 및 화물 유형을 포함하는 주문 정보를 제공받아 누적하여 빅데이터화 하는 주문정보 빅데이터부(100); 상기 주문정보 빅데이터부(100)에서 접수된 주문 정보에 기반하여 복화 가능한 주문을 추출하는 복화주문 처리부(200); 및 상기 주문 처리부(200)에서 처리된 복화 주문의 정보를 라이더에게 전송하는 주문정보 전송부(300);를 포함한다.The demodulation quick service operation system based on transport big data according to the present invention is an operation system including a control central server that controls and dispatches a quick service to provide demodulation information to a plurality of riders, as shown in FIGS. 2 to 4, The control
상기 복화주문 처리부(200)는 접수된 주문 정보의 주문 위치와 도착 위치에 대하여 교통량, 시간, 거리, 기상 등의 상황 정보를 반영하여 소요 시간을 산출하도록 소요시간 산출부(210)와, 공지의 인공지능 알고리즘을 통하여 개별 주문 정보를 분석하여 도착요청시간에 맞춰 2개 이상의 주문이 처리가능한 주문을 묶어 하나의 복화주문으로 생성하는 복화주문 생성부(220)와, 상기 복화주문 생성부(220)에서 생성된 복화주문을 기준으로 하나의 지점을 선정하는 지점 선정부(230), 및 상기 지점 선정부(230)에서 선정된 지점을 기준으로 근거리에 있는 라이더를 선정하는 라이더 선정부(240)를 포함한다.The duplex order processing unit 200 includes the required time calculation unit 210 to calculate the required time by reflecting situation information such as traffic volume, time, distance, weather, etc. for the order location and arrival location of the received order information. A demodulation order generation unit 220 that analyzes individual order information through an artificial intelligence algorithm to create a single demodulation order by combining orders that can handle two or more orders according to the arrival request time, and the demodulation order generation unit 220 A point selection unit 230 for selecting one point based on the rejuvenation order generated in, and a rider selection unit 240 for selecting a rider in a short distance based on the point selected by the point selection unit 230. Include.
상기 주문정보 전송부(300)는 상기 라이더 선정부(240)에서 선정된 라이더에게 복화주문의 정보를 전송하도록 이루어지며, 이후 라이더는 하나의 단말장치에서 중계된 복화주문의 정보를 받고 주문 수락 여부를 결정하게 된다.The order
한편, 본 발명에 따른 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 시스템은 복화주문에 대한 수요를 예측하여 라이더들을 다음 수요발생 예측 지점으로 신속하고 효율적으로 배치할 수 있도록 하는 수요예측 기반의 라이더 배치부(400)를 더 포함할 수 있다.On the other hand, the demodulation quick service operation system based on transport big data according to the present invention predicts the demand for the demodulation order and allows the riders to be quickly and efficiently placed to the next demand generation prediction point. ) May be further included.
상기 수요예측 기반의 라이더 배치부(400)는, 복화주문의 출발지와 도착지 및 운송 요청 시각과 도착 요청 시각을 포함한 데이터들을 구축하고, 구축된 데이터를 기반하여 복화주문의 배송 완료 지점을 기점으로 가까운 복화주문의 주문 예상 지점을 분석하는 복화주문 예상지점 분석하여 분석된 복화주문 예상지점에 대한 정보를 복화주문의 배송 완료 지점의 라이더에게 전송하도록 이루어진다.The demand prediction-based rider arranging unit 400 builds data including the origin and destination of the duplex order, the transport request time and the arrival request time, and is close to the delivery completion point of the duplex order based on the established data. It is performed to transmit the information on the predicted point of the duplex order to the rider at the delivery completion point of the duplex order.
상기 라이더 배치부(400)에서 복화주문 데이터의 구축은 복화주문이 이루어진 과거 데이터뿐만 아니라 상기 복화주문 생성부(200)에서 생성되는 복화주문에 대한 데이터도 포함하게 된다.The construction of the demodulation order data in the rider arranging unit 400 includes not only past data in which the demodulation order was made, but also data on the demodulation order generated by the demodulation order generation unit 200.
또한, 상기 라이더 배치부(400)에서 상기 복화주문 데이터의 구축은 라이더의 수락 여부와 상관없이 주문 위치, 주문 시각, 도착 위치, 도착 시각에 대한 데이터를 구축하고, 이에 더하여 라이더의 수락 정보, 라이더의 수락 발생 시각 정보, 고객 취하 정보, 고객 취하 발생 시각 정보에 대한 데이터를 빅데이터화하여 저장 구축하게 된다.In addition, in the rider arranging unit 400, in the construction of the duplex order data, data on the order position, order time, arrival position, and arrival time are constructed regardless of whether the rider accepts or not, and in addition to this, the rider's acceptance information, the rider The data on the time of acceptance of acceptance, information on customer withdrawal, and time information of customer withdrawal are converted into big data and stored and constructed.
다음으로, 상기 라이더 배치부(400)에서 복화주문 예상지점의 분석은 주문 시각과 도착 시각에 따른 운송 발생 위치, 주문 위치와 도착 위치 및 라이더의 수락 여부를 조합 분석하여 복화주문의 배송 완료 지점에서 라이더가 배송을 마칠 예상 시각을 추출하고, 해당 복화주문의 배송완료 예상 시각에 맞춰 복화주문의 배송 완료 지점을 기점으로 가까운 하나 이상의 복화주문 발생 예상지점을 라이더에게 제공하여 라이더가 해당 복화주문 발생 예상지점으로 이동할 수 있도록 이루어진다.Next, the analysis of the predicted point of the duplex order in the rider arranging unit 400 is a combination analysis of the location of transport occurrence according to the order time and arrival time, the order position and the arrival position, and whether the rider is accepted, and at the delivery completion point of the duplex order. Extracts the expected time when the rider will finish delivery, and provides the rider with one or more predicted points for the occurrence of the reversal order close to the delivery completion point of the reversal order in accordance with the expected delivery completion time of the corresponding reversal order. It is made to be able to move to the point.
즉, 상기 복화주문 예상지점 분석은 라이더의 위치를 확인하고, 확인된 라이더의 위치에 기반하여 복화주문이 이루어졌던 과거 고객수요 데이터를 분석하여 수요예측 결과를 도출하며, 도출된 수요예측 결과에 기반하여 복화주문이 발생할 우선지역을 선정하도록 이루어진다.In other words, the analysis of the predicted position of the multiplex order checks the location of the rider, and based on the location of the identified rider, analyzes the customer demand data in the past where the multiplex order was made to derive the demand forecast result, and based on the derived demand prediction result. In this way, it is done to select a priority area where the reversal order will occur.
그리고 상기 라이더 배치부(400)에서 복화주문지역 선정은 해당 라이더의 복화주문의 배송 완료 지점을 기점으로 하여 가장 가까운 지역의 순서로 복수 선정되도록 이루어질 수 있다.In addition, the rider arranging unit 400 may select a plurality of areas in the order of the nearest area based on the delivery completion point of the corresponding rider's return order.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 운송 빅데이터에 기반한 복화 퀵서비스 운용 방법 및 복화 퀵서비스 운용 시스템에 의하면, 퀵서비스 라이더에게 화물 수취 지역과 화물 배송 지역이 유사한 주문을 2개 이상 배차할 수 있어 퀵 라이더 및 주문자의 대기기간을 감소시킬 수 있고, 라이더는 주문 복화를 위하여 복수 단말장치를 구비할 필요가 없어 단말기 통신료, 정보 이용료, 단말기 할부금 등의 비용을 절감할 수 있는 이점이 있다.According to the decompression quick service operation method and decompression quick service operation system based on transport big data according to the present invention as described above, it is possible to dispatch two or more orders of similar cargo receiving area and cargo delivery area to quick service riders, It is possible to reduce the waiting period of the orderer, and since the rider does not need to have a plurality of terminal devices for order decoding, there is an advantage of reducing costs such as terminal communication fees, information usage fees, and terminal installments.
또한, 본 발명은 라이더들을 효율적으로 복화주문발생 예측 지점으로 배치할 수 있도록 하여 라이더들에게 효율적인 이동 동선을 제공함으로써 수익성을 증대시킬 수 있는 이점이 있다.In addition, the present invention has the advantage of increasing the profitability by providing the riders with an efficient moving line by enabling the riders to be efficiently arranged as the predicted point of the occurrence of a double-shot order.
본 명세서에서 설명되는 실시 예와 첨부된 도면은 본 발명에 포함되는 기술적 사상의 일부를 예시적으로 설명하는 것에 불과하다. 따라서, 본 명세서에 개시된 실시 예는 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이므로, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아님은 자명하다. 본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당업자가 용이하게 유추할 수 있는 변형 예와 구체적인 실시 예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The embodiments described in the present specification and the accompanying drawings are merely illustrative of some of the technical ideas included in the present invention. Accordingly, it is obvious that the embodiments disclosed in the present specification are not intended to limit the technical idea of the present disclosure, but to explain the technical idea, and thus the scope of the technical idea of the present disclosure is not limited by these embodiments. Modification examples and specific embodiments that can be easily inferred by those skilled in the art within the scope of the technical idea included in the specification and drawings of the present invention should be interpreted as being included in the scope of the present invention.
S100: 주문정보 데이터화 단계
S200: 복화주문 처리 단계
S210: 소요시간 산출 단계
S220: 복화주문 생성 단계
S230: 지점 선정 단계
S240: 라이더 선정 단계
S300: 주문정보 전송 단계
S400: 수요예측 기반 라이더 배치 단계
S410: 복화주문 데이터 구축 단계
S420: 복화주문 예상지점 분석 단계
S421: 라이더 위치 확인 단계
S422: 수요예측 도출 단계
S423: 복화주문지역 선정 단계
S430: 분석정보 제공 단계
10: 관제 중앙 서버
100: 주문정보 빅데이터부
200: 복화주문 처리부
210: 소요시간 산출부
220: 복화주문 생성부
230: 지점 선정부
240: 라이더 선정부
300: 주문정보 전송부
400: 라이더 배치부S100: Order information data conversion step
S200: Steps to process a multiple order order
S210: Step of calculating the required time
S220: Step of creating a recursive order
S230: Branch selection step
S240: rider selection stage
S300: order information transmission step
S400: rider placement stage based on demand forecast
S410: Steps to build the complex order data
S420: Analyze the predicted point of the compound order
S421: Steps to determine rider position
S422: Demand forecast derivation step
S423: Step of selecting a target area
S430: step of providing analysis information
10: control central server
100: Order Information Big Data Department
200: complex order processing unit
210: time required calculation unit
220: Fortune order generation unit
230: branch selection unit
240: rider selection unit
300: order information transmission unit
400: rider placement unit
Claims (1)
주문 위치, 도착 위치, 도착요청시간, 및 화물 유형을 포함하는 주문 정보를 제공받아 빅데이터화 하는 주문정보 빅데이터부;
상기 접수된 주문 정보에 기반하여 복화 가능한 주문을 추출하는 복화주문 처리부;
상기 처리된 복화 주문의 정보를 라이더에게 전송하는 주문정보 전송부; 및
복화주문의 출발지와 도착지 및 운송 요청 시각과 도착 요청 시각을 포함한 데이터들을 구축하고, 구축된 데이터를 기반하여 복화주문의 배송 완료 지점을 기점으로 가까운 복화주문의 주문 예상 지점을 분석하는 복화주문 예상지점 분석하여 분석된 복화주문 예상지점에 대한 정보를 복화주문의 배송 완료 지점의 라이더에게 전송하는 라이더 배치부;를 포함하고,
상기 복화주문 처리부는 접수된 주문 정보의 주문 위치와 도착 위치에 대하여 교통량, 시간, 거리, 및 기상을 포함하는 상황 정보를 반영하여 소요 시간을 산출하도록 소요시간 산출부와, 개별 주문 정보를 분석하여 도착요청시간에 맞춰 2개 이상의 주문이 처리가능한 주문을 묶어 하나의 복화주문으로 생성하는 복화주문 생성부와, 상기 생성된 복화주문을 기준으로 하나의 지점을 선정하는 지점 선정부, 및 상기 선정된 지점을 기준으로 근거리에 있는 라이더를 선정하는 라이더 선정부를 포함하고,
상기 라이더 배치부에서 복화주문 데이터의 구축은 복화주문이 이루어진 과거 데이터와, 상기 복화주문 처리부에서 추출되는 복화주문에 대한 데이터와, 주문 위치, 주문 시각, 도착 위치, 도착 시각에 대한 데이터, 및 라이더의 수락 정보, 라이더의 수락 발생 시각 정보, 고객 취하 정보, 고객 취하 발생 시각 정보에 대한 데이터를 빅데이터화하여 구축하며,
상기 라이더 배치부는 주문 시각과 도착 시각에 따른 운송 발생 위치, 주문 위치와 도착 위치 및 라이더의 수락 여부를 조합 분석하여 복화주문의 배송 완료 지점에서 라이더가 배송을 마칠 예상 시각을 추출하고, 해당 복화주문의 배송완료 예상 시각에 맞춰 복화주문의 배송 완료 지점을 기점으로 가까운 하나 이상의 복화주문 발생 예상지점을 분석하여 분석된 복화주문 예상지점에 대한 정보를 상기 주문정보 전송부를 통해 복화주문의 배송 완료 지점의 라이더에게 전송하도록 이루어지는 것을 특징으로 하는
복화 퀵서비스 운용 시스템.As a demodulation quick service operation system for providing demodulation information to multiple riders,
An order information big data unit that receives order information including an order location, an arrival location, an arrival request time, and a cargo type and converts it into big data;
A decryption order processing unit for extracting a decryptionable order based on the received order information;
An order information transmission unit that transmits information on the processed decoding order to a rider; And
A reversal order predicted point that builds data including the origin and destination of the reinstatement order, as well as the transport request time and arrival request time, and analyzes the estimated order point of the reinstatement order from the delivery completion point of the reinstatement order based on the established data. Including; a rider arranging unit for transmitting the information on the analysis and analysis of the predicted point of the demographic order to the rider at the delivery completion point
The duplex order processing unit analyzes the required time calculation unit and individual order information to calculate the required time by reflecting the situation information including traffic volume, time, distance, and weather for the order location and arrival location of the received order information. In accordance with the arrival request time, two or more orders that can be processed are grouped together and generated as one demographic order, a point selection unit that selects a point based on the generated demographic order, and the selected Including a rider selection unit that selects a rider at a close distance based on a point,
The construction of the demodulation order data in the rider arranging unit includes historical data on which the demodulation order was made, data on the demodulated order extracted from the demodulated order processing unit, and data on the order position, order time, arrival position, and arrival time, and the rider Big data of data on acceptance information, rider acceptance time information, customer withdrawal information, and customer withdrawal time information is built into big data.
The rider arranging unit extracts the estimated time at which the rider will finish delivery at the delivery completion point of the reversible order by analyzing a combination of the transport occurrence location according to the order time and arrival time, the order location and arrival location, and whether the rider accepts, and In accordance with the expected delivery completion time of the decomposition order, the analysis of one or more predicted points of occurrence of the detonation order near the point of delivery completion of the detonation order, and the analyzed information on the predicted point of the detonation order, is sent to the delivery completion point of the detonation order Characterized in that made to be transmitted to the rider
Democratic quick service operation system.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200128215A KR20200130194A (en) | 2020-10-05 | 2020-10-05 | Backhauling quick service operation system based on carry bigdata |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200128215A KR20200130194A (en) | 2020-10-05 | 2020-10-05 | Backhauling quick service operation system based on carry bigdata |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020180148032A Division KR20200068061A (en) | 2018-11-27 | 2018-11-27 | Backhauling quick service operation method and backhauling quick service operation system based on carry bigdata |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20200130194A true KR20200130194A (en) | 2020-11-18 |
Family
ID=73697947
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200128215A KR20200130194A (en) | 2020-10-05 | 2020-10-05 | Backhauling quick service operation system based on carry bigdata |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20200130194A (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112749899A (en) * | 2021-01-13 | 2021-05-04 | 叮当快药科技集团有限公司 | Order dispatching method, device and storage medium |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20090101696A (en) | 2008-03-24 | 2009-09-29 | 글로비스 주식회사 | Integrated allocation of vehicles management system |
| KR20120102250A (en) | 2011-03-08 | 2012-09-18 | 이경애 | A distribution system of speed delivery and method thereof |
| KR101304641B1 (en) | 2012-07-03 | 2013-09-05 | 주식회사 에스엔지소프트 | Method for management of delivery system for delivery of articles |
| KR20140023013A (en) | 2012-08-16 | 2014-02-26 | 길민주 | Delivery method and system |
| KR20140114804A (en) | 2014-09-04 | 2014-09-29 | 길민주 | Delivery method and system |
-
2020
- 2020-10-05 KR KR1020200128215A patent/KR20200130194A/en active Application Filing
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20090101696A (en) | 2008-03-24 | 2009-09-29 | 글로비스 주식회사 | Integrated allocation of vehicles management system |
| KR20120102250A (en) | 2011-03-08 | 2012-09-18 | 이경애 | A distribution system of speed delivery and method thereof |
| KR101304641B1 (en) | 2012-07-03 | 2013-09-05 | 주식회사 에스엔지소프트 | Method for management of delivery system for delivery of articles |
| KR20140023013A (en) | 2012-08-16 | 2014-02-26 | 길민주 | Delivery method and system |
| KR20140114804A (en) | 2014-09-04 | 2014-09-29 | 길민주 | Delivery method and system |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112749899A (en) * | 2021-01-13 | 2021-05-04 | 叮当快药科技集团有限公司 | Order dispatching method, device and storage medium |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Mahmoudi et al. | Finding optimal solutions for vehicle routing problem with pickup and delivery services with time windows: A dynamic programming approach based on state–space–time network representations | |
| US20200272954A1 (en) | System and Method for Scheduling Multiple Modes of Transport with Incomplete Information | |
| JP2004362271A (en) | Ride sharing riding system, riding information processor and ride sharing riding method | |
| US20150006072A1 (en) | Dynamically Optimized Transportation System | |
| US20130024249A1 (en) | Public transport optimization | |
| US20190114595A1 (en) | Systems and Methods for Joint Control of Multi-Modal Transportation Networks | |
| KR101799458B1 (en) | System and method for sharing economy type cooperative delivery service | |
| US20190019145A1 (en) | System and method for providing on-demand cargo transportation services | |
| KR20200068061A (en) | Backhauling quick service operation method and backhauling quick service operation system based on carry bigdata | |
| KR102324121B1 (en) | Cargo transportation arrangement platform system using smart car dispatching | |
| Christiansen et al. | Operational planning of routes and schedules for a fleet of fuel supply vessels | |
| KR20200130194A (en) | Backhauling quick service operation system based on carry bigdata | |
| KR20200130193A (en) | Quick service operation method and quick service operation system based on demand forecast and analysis for quick service | |
| Cui et al. | A two-stage hybrid heuristic solution for the container drayage problem with trailer reposition | |
| US20210390479A1 (en) | Vehicle allocation plan device, vehicle allocation plan system, and vehicle allocation plan program | |
| US20240144400A1 (en) | Prearraging location specific arrival-ready serevice reqest with rearrangment-flexiblility and receipt-confirmation for passenger or driver clients | |
| Krumke et al. | Relocation in carsharing systems using flows in time-expanded networks | |
| KR20170042539A (en) | Method and system for allocating call vehicle | |
| Földes et al. | Model of information system for combined ride-sourcing service | |
| KR101599474B1 (en) | Method to assign driver, relay server and computer readable recording medium applying the same | |
| KR102205636B1 (en) | Method for parcel delivery service based gas station and system for executing the method | |
| KR20200062526A (en) | Quick service operation method and quick service operation system based on demand forecast and analysis for quick service | |
| KR20130013079A (en) | The intergrated operation logistics management service system and method based on wire and wireless network | |
| KR102184100B1 (en) | Method for Providing Call Service of Mobility Sharing Using App Meter, and Managing Server Used Therein | |
| JP2002183892A (en) | Vehicle operation path selecting method, car allocation control method and system |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A107 | Divisional application of patent |