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冷链人类与匹配决策软件即服务制造技术

技术编号:19397167 阅读:27 留言:0更新日期:2018-11-10 05:08
各实施方案包括用于冷链系统的风险和决策分析的方法、系统和计算机程序产品。例如,一种方法包括在决策引擎处接收输入参数;生成包括使用所述输入参数的路线和计划的推荐信号;计算所述路线和所述计划的风险值;将所述风险值与风险阈值进行比较;响应于所述风险值等于或大于所述风险阈值,生成用于请求用户输入的通知;向用户装置传送所述通知和包括所述路线和计划的推荐信号;基于至少所述通知和所述推荐信号从所述用户装置处接收用户选择;将所述用户选择存储在网络数据库中;基于所述用户选择指示冷链系统执行物流事件;以及存储所述物流事件和结果。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】冷链人类与匹配决策软件即服务
技术介绍
本公开涉及一种冷链系统,且更具体而言,涉及用于分析和控制冷链系统的方法、系统和计算机程序产品。冷链是温度受控制的供应链。特定而言,冷链是一系列连续且不间断的储存和配送活动,为沿着链移动的产品保持给定的温度范围。例如,冷链用于帮助延长和确保诸如新鲜农产品、海产品、冷冻食品、胶片、流体、化学品、药品和其他温度敏感物品等产品的保质期。一些冷链系统提供商提供以软件和服务器实施方式提供的决策支持,用于通知库存和物流管理决策。这些支持提供了更多大数据工具和冷链系统控制自动化。随着越来越多的大数据工具可用,决策过程变得越来越自动化。然而,这些系统侧重于完全自动化选定部分,而未将人类输入与决策支持系统整合。因此,需要一种用于将人类输入与决策支持系统和软件整合的系统和方法。
技术实现思路
根据实施方案,提供了一种用于冷链系统的风险和决策分析的方法。所述方法包括:在决策引擎处接收输入参数;使用决策引擎生成包括使用输入参数的路线和计划的推荐信号;使用风险引擎计算路线和计划的风险值;将风险值与风险阈值进行比较;响应于风险值等于或大于风险阈值,生成用于请求用户输入的通知;向用户使用的用户装置传送通知和包括路线和计划的推荐信号;基于至少通知和推荐信号从用户装置处接收用户选择;将用户选择存储在包括计算机可读介质存储装置的网络数据库中;基于用户选择指示冷链系统执行物流事件;以及将物流事件和结果存储在网络数据库中。根据另一实施方案,所述方法包括:响应于用户选择覆盖推荐信号,将用户选择和推荐信号与所存储的物流事件和结果进行比较,并且与用户选择和推荐信号预测值相比较,基于所述结果的时间、质量、路线物流和成本生成报告。根据另一实施方案,所述方法包括:基于所生成的报告对提供用户选择的用户进行分类,并且基于用户的分类准许用户访问专家连接聊天室。根据另一实施方案,所述方法包括:将风险值与高风险阈值进行比较,并且响应于风险值等于或大于高风险阈值,生成用于请求来自被准许访问专家连接聊天室的用户的用户输入的通知。根据另一实施方案,所述方法包括:其中,输入参数包括种植商信息、物流信息、卡车司机和配送信息、零售和批发商信息以及路线网络信息中的至少一个,其中,种植商的信息包括产品数据、催熟计划和传感器数据,其中,物流信息包括计划数据、人员数据和成本结构,其中,卡车司机和配送信息包括路线信息、车辆维护和传感器数据,其中,零售和批发商信息包括库存数据和交付计划,且其中,路线网络信息包括道路封闭、交通模式、道路工程和路线可行性数据。根据另一实施方案,所述方法包括:其中,决策引擎是人工智能(AI)引擎。根据另一实施方案,所述方法包括:其中,使用决策引擎生成包括使用输入参数的路线和计划的推荐信号包括:从网络数据库中检索包括路线和计划的物流事件;将物流事件传送到路线网络;基于所传送的物流事件,在路线网络处确定可行性;从路线网络接收可行性数据;响应于至少一个路线不可行,基于可行性数据重新计算路线;响应于至少一个路线仍然不可行,基于可行性数据重新计算计划;和如果发现路线可行,则向风险引擎发送包括修改的路线和计划的通知。根据另一实施方案,所述方法包括:其中,确定可行性包括将优选路线和优选计划与物流事件中的实际路线数据进行比较;并且计算优选路线是否能够达到优选计划。根据另一实施方案,所述方法包括:其中,使用风险引擎计算路线和计划的风险值包括:从推荐信号接收路线和计划;从网络数据库中检索原始路线和计划;将原始路线和计划与来自推荐信号的路线和计划进行比较;和响应于将原始路线和计划与来自推荐信号的路线和计划进行比较,增加风险值。根据实施方案,提供了一种包括用于冷链系统的软件即服务(SaaS)决策机和物流网络的风险和决策分析系统。所述系统包括:决策引擎,其被配置为从种植商操作、物流中心、半挂车、配送货柜、零售商、批发商、路线网络和用户装置中的至少一个接收输入参数;使用决策引擎生成包括使用输入参数的路线和计划的推荐信号;风险引擎,其被配置为计算路线和计划的风险值;比较引擎,其被配置为将风险值与风险阈值进行比较,响应于风险值等于或大于所述风险阈值,生成用于请求用户输入的通知;装置应用程序编程接口(API),其被配置为向用户使用的用户装置传送通知和包括路线和计划的推荐信号;用户选择,其基于至少通知和推荐信号从用户装置处接收;物流事件,其基于用户选择指示所述冷链系统予以执行;和网络数据库,其包括存储用户选择、物流事件和结果的计算机可读介质存储装置。根据另一实施方案,所述系统包括:其中,SaaS决策机还被配置为响应于用户选择覆盖推荐信号,将用户选择和推荐信号与所存储的物流事件和结果进行比较,并且与用户选择和推荐信号预测值相比较,基于所述结果的时间、质量、路线物流和成本生成报告。根据另一实施方案,所述系统包括:其中,SaaS决策机还被配置为基于所生成的报告对提供用户选择的用户进行分类,并且基于用户的分类准许用户访问专家连接聊天室。根据另一实施方案,所述系统包括:其中,SaaS决策机还被配置为将风险值与高风险阈值进行比较,并且响应于风险值等于或大于高风险阈值,生成用于请求来自被准许访问专家连接聊天室的用户的用户输入的通知。根据另一实施方案,所述系统包括:其中,输入参数包括种植商信息、物流信息、卡车司机和配送信息、零售和批发商信息以及路线网络信息中的至少一个,其中,种植商的信息包括产品数据、催熟计划和传感器数据,其中,物流信息包括计划数据、人员数据和成本结构,其中,卡车司机和配送信息包括路线信息、车辆维护和传感器数据,其中,零售和批发商信息包括库存数据和交付计划,且其中,路线网络信息包括道路封闭、交通模式、道路工程和路线可行性数据。根据另一实施方案,所述系统:包括,其中决策引擎是人工智能(AI)引擎。根据另一实施方案,所述系统还包括:物流事件,其包括路线和计划并被存储在网络数据库中;路线网络,其接收物流事件,并被配置为基于物流事件确定可行性,并将可行性数据传送到决策引擎;其中,决策引擎还被配置为响应于至少一个路线不可行,基于可行性数据重新计算路线,响应于至少一个路线仍不可行,基于可行性数据重新计算计划,并且如果发现路线可行,则向风险引擎发送包括修改的路线和计划的通知。根据另一实施方案,所述系统包括:其中,路线网络还被配置为将优选路线和优选计划与物流事件中的实际路线数据进行比较;并且计算优选路线是否能够达到优选计划。根据另一实施方案,所述系统包括:其中,在计算路线和计划的风险值时,风险引擎还被配置为:从推荐信号接收路线和计划;从网络数据库中检索原始路线和计划;将原始路线和计划与来自推荐信号的路线和计划进行比较;和响应于将原始路线和计划与来自推荐信号的路线和计划进行比较,增加风险值。根据实施方案,提供了一种用于分析和控制冷链系统的冷链控制系统。所述系统包括:一个或多个处理器,其与其中包含程序指令的一个或多个类型的计算机可读存储介质通信,所述程序指令可由一个或多个处理器执行以致使处理器:在决策引擎处接收输入参数;使用决策引擎生成包括使用输入参数的路线和计划的推荐信号;使用风险引擎计算路线和计划的风险值;将风险值与风险阈值进行比较;响应于风险值等于或大于风险阈值,生本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于冷链系统的风险和决策分析的方法,所述方法包括:在决策引擎处接收输入参数;使用所述决策引擎生成包括使用所述输入参数的路线和计划的推荐信号;使用风险引擎计算所述路线和所述计划的风险值;将所述风险值与风险阈值进行比较;响应于所述风险值等于或大于所述风险阈值,生成用于请求用户输入的通知;向用户使用的用户装置传送所述通知和包括所述路线和计划的推荐信号;基于至少所述通知和所述推荐信号从所述用户装置处接收用户选择;将所述用户选择存储在包括计算机可读介质存储装置的网络数据库中;基于所述用户选择指示冷链系统执行物流事件;和将所述物流事件和结果存储在所述网络数据库中。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.03.09 US 62/305,8011.一种用于冷链系统的风险和决策分析的方法,所述方法包括:在决策引擎处接收输入参数;使用所述决策引擎生成包括使用所述输入参数的路线和计划的推荐信号;使用风险引擎计算所述路线和所述计划的风险值;将所述风险值与风险阈值进行比较;响应于所述风险值等于或大于所述风险阈值,生成用于请求用户输入的通知;向用户使用的用户装置传送所述通知和包括所述路线和计划的推荐信号;基于至少所述通知和所述推荐信号从所述用户装置处接收用户选择;将所述用户选择存储在包括计算机可读介质存储装置的网络数据库中;基于所述用户选择指示冷链系统执行物流事件;和将所述物流事件和结果存储在所述网络数据库中。2.根据权利要求1所述的方法,其还包括:响应于所述用户选择覆盖所述推荐信号,将所述用户选择和所述推荐信号与所述存储的物流事件和结果进行比较;和与所述用户选择和所述推荐信号预测值相比较,基于所述结果的时间、质量、路线物流和成本生成报告。3.根据权利要求2所述的方法,其还包括:基于所述生成的报告对提供所述用户选择的用户进行分类;和基于所述用户的分类,准许所述用户访问专家连接聊天室。4.根据权利要求3所述的方法,其还包括:将所述风险值与高风险阈值进行比较;和响应于所述风险值等于或大于所述高风险阈值,生成用于请求来自被准许访问所述专家连接聊天室的所述用户的用户输入的通知。5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述输入参数包括种植商信息、物流信息、卡车司机和配送信息、零售和批发商信息以及路线网络信息中的至少一个,其中,种植商的信息包括产品数据、催熟计划和传感器数据,其中,物流信息包括计划数据、人员数据和成本结构,其中,卡车司机和配送信息包括路线信息、车辆维护和传感器数据,其中,零售和批发商信息包括库存数据和交付计划,且其中,路线网络信息包括道路封闭、交通模式、道路工程和路线可行性数据。6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述决策引擎是人工智能(AI)引擎。7.根据权利要求1所述的方法,其中,使用所述决策引擎生成包括使用所述输入参数的所述路线和所述计划的所述推荐信号包括:从所述网络数据库中检索包括路线和计划的物流事件;将物流事件传送到路线网络;基于所述传送的物流事件,在所述路线网络处确定可行性;从路线网络接收可行性数据;响应于至少一个路线不可行,基于可行性数据重新计算路线;响应于所述至少一个路线仍然不可行,基于可行性数据重新计算计划;和如果发现所述路线可行,则向所述风险引擎发送包括修改的路线和计划的通知。8.根据权利要求7所述的方法,其中,确定可行性包括:将优选路线和优选计划与所述物流事件中的实际路线数据进行比较;和计算所述优选路线是否能够达到所述优选计划。9.根据权利要求1所述的方法,其中,使用所述风险引擎计算所述路线和所述计划的风险值包括:从所述推荐信号接收所述路线和所述计划;从所述网络数据库中检索原始路线和计划;将所述原始路线和计划与来自所述推荐信号的所述路线和所述计划进行比较;和响应于将所述原始路线和计划与来自所述推荐信号的所述路线和所述计划进行比较,增加风险值。10.一种包括用于冷链系统的软件即服务(SaaS)决策机和物流网络的风险和决策分析系统,所述系统包括:决策引擎,其被配置为从种植商操作、物流中心、半挂车、配送货柜、零售商、批发商、路线网络和用户装置中的至少一个接收输入参数;使用所述决策引擎生成的包括使用所述输入参数的路线和计划的推荐信号;风险引擎,其被配置为计算所述路线和所述计划的风险值;比较引擎,其被配置为将所述风险值与风险阈值进行比较;响应于所述风险值等于或大于所述风险阈值而生成的用于请求用户输入的通知;装置应用程序编程接口(API),其被配置为向用户使用的所述用户装置传送所述通知和包括所述路线和计划的推荐信号;基于至少所述通知和所述推荐信号从所述用户装置接收的用户选择;基于所述用户选择指示所述冷链系统执行的物流事件;和网络数据库,其包括存储所述用户选择、所述物流事件和结果的计算机可读介质存储装置。11...

【专利技术属性】
技术研发人员:J克罗宁SM克罗宁
申请(专利权)人:开利公司
类型:发明
国别省市:美国,US

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