一种快递点选址方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种快递点选址方法及装置，涉及智能物流技术领域，能够自动运算快递点的选址结果，缓减受到人员工作经验的制约的问题。本发明专利技术包括：根据所提取的订单数据，通过电子地图解析得到坐标点；根据所述坐标点聚类所述订单数据，确定对应各个坐标点的单量信息；读取物流数据，并利用所述物流数据和所述单量信息，从所获取的坐标点中提取快递点，所述物流数据至少包括：预设的快递点的配送半径信息和对应各坐标点的配送距离信息；将所提取的快递点作为选址结果输出。本发明专利技术适用于快递点智能选址。 1

A method and device for site selection of express point

The embodiment of the invention discloses an express point location method and device, which involves the field of intelligent logistics technology, which can automatically calculate the location result of the express point, and reduce the problem of the staff's work experience. The invention includes: according to the extracted order data, the coordinate points are obtained through the electronic map, and the single information corresponding to each coordinate point is determined by clustering the order data according to the coordinate points, and the logistics data is read, and the logistics data and the single quantity information are used to extract the express from the obtained coordinates. At least, the logistics data include the distribution radius information of the preset express point and the distribution distance information corresponding to the coordinates of each coordinate point; the extracted express point is output as the location result. The invention is suitable for the intelligent location of the express point. One

【技术实现步骤摘要】
一种快递点选址方法及装置
本专利技术涉及智能物流
，尤其涉及一种快递点选址方法及装置。
技术介绍
随着物流行业的高速发展，快递点开设越来越密集，快递点的开设难度越来越大。目前物流行业快递点选址主要是根据已有快递点的经营数据，通过简单的人工评分或者结合人员的工作经验来确定开点位置，需要区域负责人具有丰富的经营经验且对当地市场情况具有敏感感知。但是，由人工确定快递点的方式，依然不够准确，且由于各网点货量变动情况各不相同，再受到大型促销活动的影响，经常会出现爆仓的情况，目前的处理方式依然是通过委派区域负责人就近将一个网点拆分为两个网点，以便满足投递量的需求。但是这种粗放式的网点开设方式，受到人员工作经验的制约，往往都会造成很大程度的物流资源的浪费，从而增加了经营成本。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供一种快递点选址方法及装置，能够自动运算快递点的选址结果，缓减受到人员工作经验的制约的问题。为达到上述目的，本专利技术的实施例采用如下技术方案：通过地图解析获取订单分布信息，对订单分布按周期统计，并预测未来一段时间的增长率对未来的发展预测。通过对订单地址的地址解析，汇聚每个坐标点单量分布信息，并由大数据平台维护用于选址的选址模型，通过选址模型计算出适合开设快递点的详细地址信息及网点相关数据，从而运算出快递点开设的最佳位置支撑业务发展需要。从而对一段时间内的订单数据(在具体预测时，可以剔除双十一等特殊的大促时期的非日常数据)，对于未来的货量进行预测，比如：可以通过单量预测来确定未来半年左右的快递点。目前的人工确定快递点的方式，主要是通过权重计算的方式，靠人为设定权重，以及采集相应的信息进行计算。尤其是大部分的加盟快递公司，以及第三方快递公司，出于经营成本、开设的及时性等现实需求，无法投入太多的资源对快递点进行规划，往往还是依靠个人经验开设快递点。在本专利技术中，通过地图解析技术获取订单坐标信息和大数据数学模型的方法，主要解决选择过程中更多凭主观判断，没有精确的数据支撑的选址问题，通过大数据运算计算出快递点的合理位置及快递点的配送范围，最大程度的降低人为主观判断的影响。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种可能的系统架构示意图；图2为本专利技术实施例提供的方法流程示意图；图3、4、5为本专利技术实施例提供的具体实例的示意图；图6为本专利技术实施例提供的装置结构示意图。具体实施方式为使本领域技术人员更好地理解本专利技术的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细描述。下文中将详细描述本专利技术的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本专利技术，而不能解释为对本专利技术的限制。本
技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本专利技术的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。本
技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本专利技术所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。本实施例中的方法流程，具体可以在一种如图1所示的系统上执行，该系统包括：物流策略平台、大数据平台、BI、地址解析服务器和用户终端，系统的各端设备相互之间可以通过互联网建立信道，并通过各自的数据传输端口进行数据交互。其中：本实施例中所揭示的BI、地址解析服务器，在硬件层面上具体可以是工作站、超级计算机等设备，或者是由多台服务器组成的一种用于数据处理的服务器集群。其中，BI(BusinessIntelligence，商业智能)，所指的是用于将企业中现有的数据进行整合，建立企业级数据仓库及数据挖掘产品，帮助企业实现数据的应用价值，并为企业提供决策的数据支持的技术。例如，业内一些企业通过BI系统实现对物流运输的全流程监控，可以清楚知道客户的每个包裹所处的运输环节。地址解析服务器，主要用于将客户的地址转化为地图可识别的精确坐标，建立订单与坐标间的绑定关系，从而精确掌握客户具体位置信息。本实施例中所揭示的大数据平台，用于训练筛选建模。在硬件层面上具体可以是工作站、超级计算机等设备，或者是由多台服务器组成的一种用于数据处理的服务器集群。物流策略平台，在硬件层面上具体可以是由多台服务器组成的一种用于数据处理的服务器集群，用于运行相应的执行程序并执行本实施例中的流程。用户终端，具体可以实做成单独一台设备，或整合于各种不同的媒体数据播放系统中，诸如智能手机、平板电脑(TabletPersonalComputer)、膝上型电脑(LaptopComputer)、个人数字助理(personaldigitalassistant，简称PDA)等。用户终端通常被用户用于下单操作，比如用户操作用户终端登录在线购物平台，并在在线购物平台选择商品加入购物车，之后填写收货地址并提交订单，所形成的订单数据则可以被地址解析服务器采集。需要说明的是，在实际应用中，由用户终端提交的订单可以直接发送给地址解析服务器并形成订单数据，或者先发送给在线购物平台的前端服务器，并由在线购物平台形成订单数据，在转发给地址解析服务器。进一步的，地址解析服务器可以是一台或者一套单独服务器系统，或者，地址解析服务器也可以集成在在线购物平台的服务器集群中，并承担在线购物平台的地址解析功能。本专利技术实施例提供一种快递点选址方法，如图2所示，包括：S1、根据所提取的订单数据，通过电子地图解析得到坐标点。其中，地址解析服务器从订单数据中提取用户的下单地址，对照电子地图解析地址解析，将下单地址解析成经纬度，以便于通过地图识别分析得到坐标点。S2、根据所述坐标点聚类所述订单数据，确定对应各个坐标点的单量信息。其中，所述单量信息包括：对应坐标点的订单数量变化情况。地址解析服务器可以根据用户的下单地址的经纬度，聚类订单数据，例如：将经纬度在同一地理范围内的下单地址进行聚类，再对照下单地址的聚类结果，聚类相应的订单数据。并根据聚类后的订单数据，统计得到各个坐标点的单量信息，比如：依据经纬度对单量信息汇总，得到每个坐标点的日均单量信息。S3、读取物流数据，并利用所述物流数据和所述单量信息，从所获取的坐标点中提取快递点。其中，所述物流数据至少包括：预设的快递本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种快递点选址方法，其特征在于，包括：

【技术特征摘要】
1.一种快递点选址方法，其特征在于，包括：根据所提取的订单数据，通过电子地图解析得到坐标点；根据所述坐标点聚类所述订单数据，确定对应各个坐标点的单量信息，所述单量信息包括：对应坐标点的订单数量变化情况；读取物流数据，并利用所述物流数据和所述单量信息，从所获取的坐标点中提取快递点，所述物流数据至少包括：预设的快递点的配送半径信息和对应各坐标点的配送距离信息；将所提取的快递点作为选址结果输出。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所提取的订单数据，通过电子地图解析得到坐标点，包括：从订单数据中提取各个订单号对应的包裹信息，所述包裹信息包括：收件地址；从所述电子地图中，确定各个订单号对应的收件地址所指向的坐标点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述坐标点聚类所述订单数据，包括：将具有同一个收件地址的订单数据，聚类至相同的收件地址对应的坐标点。或者，所述根据所述坐标点聚类所述订单数据，包括：将具有同一个收件地址，且具有同一个收件人的联系信息的订单数据，聚类至相同的收件地址，所述各个订单号对应的包裹信息还包括：所述收件人的联系信息。4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述确定对应各个坐标点的单量信息，包括：对于一个坐标点：根据聚类至这一个坐标点的订单数据，统计得到这一个坐标点对应的日均订单数量；根据这一个坐标点在各个时间段内的日均订单数量，计算这一个坐标点在各个时间段内的订单增长率/减少率信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述物流数据和所述单量信息，从所获取的坐标点中提取快递点，包括：读取预设的快递点，并确定各快递点的配送半径覆盖范围内的坐标点；根据配送半径覆盖范围内的坐标点的单量信息，统计得到各快递点的配送半径覆盖范围内的单量总和；剔除单量总和低于单量下限的快递点。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：识别得到已被覆盖的坐标点，其中，已被覆盖的坐标点包括：落在未被剔除的快递点的配送半径覆盖范围内的坐标点；根据所述已被覆盖的坐标点和所述未被剔除的快递点，通过选址模型得到作为所述选址结果输出的快递点。7.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：季俊伟，熊杰，陈鑫，高强，张焕玲，
申请(专利权)人：苏宁云商集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32