基于智慧物流的物流快速配送分析系统的制作方法

1.本发明属于物流配送技术领域，具体是基于智慧物流的物流快速配送分析系统。


背景技术：

2.智慧物流是指通过智能软硬件、物联网、大数据等智慧化技术手段，实现物流各环节精细化、动态化、可视化管理，提高物流系统智能化分析决策和自动化操作执行能力，提升物流运作效率的现代化物流模式。
3.专利公开号为cn113283828a的发明公开了一种基于智慧物流的物流快速配送分析系统，属于智慧物流技术领域，本发明根据快递柜格口内部形态进行仿真建模，对快递的摆放提供动画展示，并能够传输至快递员端，快递员只需按照图示方法进行摆放，更有利于在紧急调度单元启动后，对同一收件人的多件快递进行同一格口摆放，能够减少快递员的主观判断带来的时间浪费情况，同时也可以防止快递被强塞导致损坏。
4.智慧物流在进行物流派送过程中，一般根据所确定的目的地，采用指定的货运车辆对物流进行派送，将对应的物流运输至指定点，但在实际配送过程中，因未对货运车辆的运输路线进行分析确认，当运输路线存在堵车情况时，便会延长货运车辆的配送时间，影响物流派送进度。


技术实现要素：

5.本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了基于智慧物流的物流快速配送分析系统，用于解决未对货运车辆的运输路线进行分析确认，当运输路线存在堵车情况时，便会延长货运车辆的配送时间，影响物流派送进度的技术问题。
6.为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出基于智慧物流的物流快速配送分析系统，包括订单中心、显示终端以及物流配送中心和云端；
7.所述物流配送中心包括配送路线确认单元，调整单元、路线数据分析单元、目的地确认单元以及自适应规划单元；
8.所述订单中心，供外部操作人员进行操作，并将所确认的物流配送订单传输至物流配送中心内；
9.所述配送路线确认单元，对所确认的物流配送订单进行接收，并从物流配送订单内确认出发点以及目的点，并根据出发点与目的点，确认配送路线，并将所确认的配送路线传输至路线数据分析单元内；
10.所述路线数据分析单元，根据所确认的配送路线，从云端内获取此配送路线的路线数据，并对路线数据进行分析，确认拥堵时段，再通过将物流配送订单的出发时间点以及拥堵时段进行合并分析，确认最佳适配出发点，并将所确认的最佳适配出发点传输至调整单元内。
11.进一步的，所述路线数据分析单元，对路线数据进行分析的具体方式为：
12.从云端内，获取属于此配送路线大量的路线数据，将属于工作日的路线数据标记
为一类路线数据，将不属于工作日的路线数据标记为二类路线数据；
13.从大量的一类路线数据内，将此路线数据内所出现的拥堵路段进行确认，拥堵路段为路线数据内某个路段，确认方式为：记录同一拥堵路段所出现的次数，并将其标记为cs，再获取路线数据的总记录次数，并将其标记为ss，采用cs
÷
ss＝bd得到比对参数bd，将比对参数bd与预设值y1进行比对，当bd＜y1时，不进行确认，反之，将对应的路段标记为拥堵路段，再记录此拥堵路段的具体拥堵时间点，从所记录的大量拥堵时间点内，提取最初始的拥堵时间点以及拥堵结束的时间点，相当于提取最大值以及最小值，以最初始的拥堵时间点以及拥堵结束的时间点构建工作日拥堵时间区间；
14.从大量的二类路线数据内，将此路线数据内所出现的拥堵路段进行确认，并记录此拥堵路段的具体拥堵时间点，从所记录的大量拥堵时间点内，提取最初始的拥堵时间点以及拥堵结束的时间点，相当于提取最大值以及最小值，以最初始的拥堵时间点以及拥堵结束的时间点构建非工作日拥堵时间区间；
15.确认物流配送订单的出发时间点，按照正常车速分析对应车辆到达拥堵路段的具体时间点，并将此时间点拟定为待改时间点，确认出发日是否为工作日：
16.若为工作日，则分析待改时间点是否位于工作日拥堵时间区间内，若属于此区间，则生成调整信号，传输至调整单元内，若不属于此区间，则不进行任何处理；
17.若不属于工作日，则分析待改时间点是否位于非工作日拥堵时间区间内，若属于此区间，则生成调整信号，传输至调整单元内，若不属于此区间，则不进行任何处理。
18.优选的，所述调整单元，对待改时间点以及调整信号进行接收，并供外部操作人员自行调整，对车辆的出发时间点进行修整。
19.优选的，所述目的地确认单元，将属于同一园区的若干个物流快递进行确认，并将所确认的若干个物流快递信息传输至自适应规划单元内。
20.优选的，所述自适应规划单元，根据所确认的若干个物流快递信息，并从园区获取对应园区的目的仓库排布图，对分派物件的分派方式进行自适应规划，具体方式为：
21.从若干个物流快递信息内，确认指定园区，再从云端内获取此园区的目的仓库排布图；
22.根据目的仓库排布图，以园区入口作为初始点，并从若干个物流快递信息确认不同分派物件的位置信息，根据位置信息确认与初始点最近的一组分派物件，再以所确认的分派物件作为初始点，寻找下一组距离最近的一组分派物件，依此类推，构建一组分派表；
23.将所构建的分派表传输至显示终端内进行显示，供物流派送人员在最短时间内完成物流派送。
24.与现有技术相比，本发明的有益效果是：根据具体的路线数据，确定对应的拥堵路段以及对应的拥堵时间点，后续再确认对应车辆的出发时间点，再根据车辆的正常时速，分析车辆在正常行驶状态下，到达此拥堵路段的具体时间点，当所确定到达的具体时间点属于对应的拥堵时间点时，若属于对应点的拥堵时间点，则需要对出发点进行调整，避开此拥堵时间点，采用此种方式，便可在物流派送过程中，减少外部因素所造成的时间延误，提升物流派送效率，以此提升物流派送过程中的整体效果；
25.根据物流的位置信息以及目的仓库排布图，并生成分派表的方式，依次进行派送，便不会存在混乱派送的情况，以此便可提升派送效率，减少并降低派送时间。
附图说明
26.图1为本发明原理框架示意图。
具体实施方式
27.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
28.实施例一
29.请参阅图1，本技术提供了基于智慧物流的物流快速配送分析系统，包括订单中心、显示终端以及物流配送中心和云端；
30.所述订单中心与物流配送中心输入端电性连接，所述物流配送中心与显示终端输入端电性连接；
31.所述物流配送中心包括配送路线确认单元，调整单元、路线数据分析单元、目的地确认单元以及自适应规划单元，所述配送路线确认单元与路线数据分析单元输入端电性连接，所述路线数据分析单元与调整单元输入端电性连接，所述目的地确认单元与自适应规划单元输入端电性连接，所述云端与自适应规划单元输入端电性连接；
32.所述订单中心，用于供外部操作人员进行操作，并将所确认的物流配送订单传输至物流配送中心内；
33.所述物流配送中心内部的配送路线确认单元，对所确认的物流配送订单进行接收，并从物流配送订单内确认出发点以及目的点，并根据出发点与目的点，确认配送路线，并将所确认的配送路线传输至路线数据分析单元内；
34.所述路线数据分析单元，根据所确认的配送路线，从云端内获取此配送路线的路线数据，并对路线数据进行分析，确认拥堵时段，再通过将物流配送订单的出发时间点以及拥堵时段进行合并分析，确认最佳适配出发点，并将所确认的最佳适配出发点传输至调整单元内，具体的，将过往每天的路线数据进行获取，其中路线数据包含有此路段的拥堵路段以及拥堵时长，其中，进行分析的具体方式为：
35.从云端内，获取属于此配送路线大量的路线数据，将属于工作日的路线数据标记为一类路线数据，将不属于工作日的路线数据标记为二类路线数据，具体的，在工作日期间以及非工作日期间，其拥堵情况是不相同的，故需要进行区分分析，以此使不同时间内，所确认的拥堵路线更加准确；
36.从大量的一类路线数据内，将此路线数据内所出现的拥堵路段进行确认，拥堵路段为路线数据内某个路段，确认方式为：记录同一拥堵路段所出现的次数，并将其标记为cs，再获取路线数据的总记录次数，并将其标记为ss，其中一组周期代表一次，且每组周期间隔24h，采用cs
÷
ss＝bd得到比对参数bd，将比对参数bd与预设值y1进行比对，其中y1的具体取值由操作人员根据经验拟定，当bd＜y1时，不进行确认，反之，将对应的路段标记为拥堵路段，再记录此拥堵路段的具体拥堵时间点，从所记录的大量拥堵时间点内，提取最初始的拥堵时间点以及拥堵结束的时间点，相当于提取最大值以及最小值，以最初始的拥堵时间点以及拥堵结束的时间点构建工作日拥堵时间区间；
37.从大量的二类路线数据内，将此路线数据内所出现的拥堵路段进行确认，并记录此拥堵路段的具体拥堵时间点，从所记录的大量拥堵时间点内，提取最初始的拥堵时间点以及拥堵结束的时间点，相当于提取最大值以及最小值，以最初始的拥堵时间点以及拥堵结束的时间点构建非工作日拥堵时间区间；
38.具体的，根据具体的路线数据，确定对应的拥堵路段以及对应的拥堵时间点，后续，再确认对应车辆的出发时间点，再根据车辆的正常时速，分析车辆在正常行驶状态下，到达此拥堵路段的具体时间点，当所确定到达的具体时间点属于对应的拥堵时间点时，若属于对应点的拥堵时间点，则需要对出发点进行调整，避开此拥堵时间点，采用此种方式，便可在物流派送过程中，减少外部因素所造成的时间延误，提升物流派送效率，以此提升物流派送过程中的整体效果；
39.确认物流配送订单的出发时间点，按照正常车速分析对应车辆到达拥堵路段的具体时间点，并将此时间点拟定为待改时间点，确认出发日是否为工作日：
40.若为工作日，则分析待改时间点是否位于工作日拥堵时间区间内，若属于此区间，则生成调整信号，传输至调整单元内，若不属于此区间，则不进行任何处理；
41.若不属于工作日，则分析待改时间点是否位于非工作日拥堵时间区间内，若属于此区间，则生成调整信号，传输至调整单元内，若不属于此区间，则不进行任何处理。
42.所述调整单元，对待改时间点以及调整信号进行接收，并供外部操作人员自行调整，对车辆的出发时间点进行修整，尽可能避开拥堵时间区间。
43.实施例二
44.本实施例在具体实施过程中，相较于实施例一，且包含实施例一，其具体区别在于：
45.所述目的地确认单元，将属于同一园区的若干个物流快递进行确认，并将所确认的若干个物流快递信息传输至自适应规划单元内；
46.所述自适应规划单元，根据所确认的若干个物流快递信息，并从园区获取对应园区的目的仓库排布图，对分派物件的分派方式进行自适应规划，其中，进行自适应规划的具体方式为：
47.从若干个物流快递信息内，确认指定园区，再从云端内获取此园区的目的仓库排布图；
48.根据目的仓库排布图，以园区入口作为初始点，并从若干个物流快递信息确认不同分派物件的位置信息，根据位置信息确认与初始点最近的一组分派物件，再以所确认的分派物件作为初始点，寻找下一组距离最近的一组分派物件，依此类推，构建一组分派表；
49.将所构建的分派表传输至显示终端内进行显示，供物流派送人员在最短时间内完成物流派送。
50.具体的，对应区域的物流派送员在进行物流派送时，需根据物流的位置信息，将物流派送至指定地点，虽然，物流派送员对本区域较为熟悉，但指定园区内，目的仓库的排布属于混乱状态，并不归整，故，会影响物流派送效率，若采用生成分派表的方式，依次进行派送，便不会存在混乱派送的情况，以此便可提升派送效率，减少并降低派送时间。
51.上述公式中的部分数据均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集的大量数据经过软件模拟得到最接近真实情况的一个公式；公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技
术人员根据实际情况设定或者通过大量数据模拟获得。
52.本发明的工作原理：根据具体的路线数据，确定对应的拥堵路段以及对应的拥堵时间点，后续再确认对应车辆的出发时间点，再根据车辆的正常时速，分析车辆在正常行驶状态下，到达此拥堵路段的具体时间点，当所确定到达的具体时间点属于对应的拥堵时间点时，若属于对应点的拥堵时间点，则需要对出发点进行调整，避开此拥堵时间点，采用此种方式，便可在物流派送过程中，减少外部因素所造成的时间延误，提升物流派送效率，以此提升物流派送过程中的整体效果；
53.根据物流的位置信息以及目的仓库排布图，并生成分派表的方式，依次进行派送，便不会存在混乱派送的情况，以此便可提升派送效率，减少并降低派送时间。
54.以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

技术特征：
1.基于智慧物流的物流快速配送分析系统，其特征在于，包括订单中心、显示终端以及物流配送中心和云端；所述物流配送中心包括配送路线确认单元，调整单元、路线数据分析单元、目的地确认单元以及自适应规划单元；所述订单中心，供外部操作人员进行操作，并将所确认的物流配送订单传输至物流配送中心内；所述配送路线确认单元，对所确认的物流配送订单进行接收，并从物流配送订单内确认出发点以及目的点，并根据出发点与目的点，确认配送路线，并将所确认的配送路线传输至路线数据分析单元内；所述路线数据分析单元，根据所确认的配送路线，从云端内获取此配送路线的路线数据，并对路线数据进行分析，确认拥堵时段，再通过将物流配送订单的出发时间点以及拥堵时段进行合并分析，确认最佳适配出发点，并将所确认的最佳适配出发点传输至调整单元内。2.根据权利要求1所述的基于智慧物流的物流快速配送分析系统，其特征在于，所述路线数据分析单元，对路线数据进行分析的具体方式为：从云端内，获取属于此配送路线大量的路线数据，将属于工作日的路线数据标记为一类路线数据，将不属于工作日的路线数据标记为二类路线数据；从大量的一类路线数据内，将此路线数据内所出现的拥堵路段进行确认，拥堵路段为路线数据内某个路段，确认方式为：记录同一拥堵路段所出现的次数，并将其标记为cs，再获取路线数据的总记录次数，并将其标记为ss，采用cs
÷
ss＝bd得到比对参数bd，将比对参数bd与预设值y1进行比对，当bd＜y1时，不进行确认，反之，将对应的路段标记为拥堵路段，再记录此拥堵路段的具体拥堵时间点，从所记录的大量拥堵时间点内，提取最初始的拥堵时间点以及拥堵结束的时间点，相当于提取最大值以及最小值，以最初始的拥堵时间点以及拥堵结束的时间点构建工作日拥堵时间区间；从大量的二类路线数据内，将此路线数据内所出现的拥堵路段进行确认，并记录此拥堵路段的具体拥堵时间点，从所记录的大量拥堵时间点内，提取最初始的拥堵时间点以及拥堵结束的时间点，相当于提取最大值以及最小值，以最初始的拥堵时间点以及拥堵结束的时间点构建非工作日拥堵时间区间；确认物流配送订单的出发时间点，按照正常车速分析对应车辆到达拥堵路段的具体时间点，并将此时间点拟定为待改时间点，确认出发日是否为工作日：若为工作日，则分析待改时间点是否位于工作日拥堵时间区间内，若属于此区间，则生成调整信号，传输至调整单元内，若不属于此区间，则不进行任何处理；若不属于工作日，则分析待改时间点是否位于非工作日拥堵时间区间内，若属于此区间，则生成调整信号，传输至调整单元内，若不属于此区间，则不进行任何处理。3.根据权利要求2所述的基于智慧物流的物流快速配送分析系统，其特征在于，所述调整单元，对待改时间点以及调整信号进行接收，并供外部操作人员自行调整，对车辆的出发时间点进行修整。4.根据权利要求1所述的基于智慧物流的物流快速配送分析系统，其特征在于，所述目的地确认单元，将属于同一园区的若干个物流快递进行确认，并将所确认的若干个物流快
递信息传输至自适应规划单元内。5.根据权利要求4所述的基于智慧物流的物流快速配送分析系统，其特征在于，所述自适应规划单元，根据所确认的若干个物流快递信息，并从园区获取对应园区的目的仓库排布图，对分派物件的分派方式进行自适应规划。6.根据权利要求5所述的基于智慧物流的物流快速配送分析系统，其特征在于，所述自适应规划单元，对分派物件进行自适应规划的具体方式为：从若干个物流快递信息内，确认指定园区，再从云端内获取此园区的目的仓库排布图；根据目的仓库排布图，以园区入口作为初始点，并从若干个物流快递信息确认不同分派物件的位置信息，根据位置信息确认与初始点最近的一组分派物件，再以所确认的分派物件作为初始点，寻找下一组距离最近的一组分派物件，依此类推，构建一组分派表；将所构建的分派表传输至显示终端内进行显示，供物流派送人员在最短时间内完成物流派送。

技术总结
本发明公开了基于智慧物流的物流快速配送分析系统，涉及物流配送技术领域，解决了未对货运车辆的运输路线进行分析确认，当运输路线存在堵车情况时，便会延长货运车辆的配送时间，影响物流派送进度的技术问题，根据具体的路线数据，确定对应的拥堵路段以及对应的拥堵时间点，后续再确认对应车辆的出发时间点，再根据车辆的正常时速，分析车辆在正常行驶状态下，到达此拥堵路段的具体时间点，当所确定到达的具体时间点属于对应的拥堵时间点时，若属于对应点的拥堵时间点，则需要对出发点进行调整，避开此拥堵时间点，采用此种方式，便可在物流派送过程中，减少外部因素所造成的时间延误，提升物流派送效率，以此提升物流派送过程中的整体效果。中的整体效果。中的整体效果。


技术研发人员：吴瑞国 孙力 彭永鹏
受保护的技术使用者：深圳深创建控股集团有限公司
技术研发日：2023.05.12
技术公布日：2023/7/26