一种基于大数据的物流配送系统及方法技术方案

本申请涉及一种基于大数据的物流配送系统及方法，通过分析物流服务中客户和生产商/供应商的特征和属性，建立匹配决策的多指标体系，使其满足物流服务交易的匹配原则，更符合现实情况，并把多指标进行分类，根据类别进行数据标准化以及计算物流服务中客户和生产商/供应商双方对彼此的满意度信息值，以达到双方的满意度最大。的满意度最大。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的物流配送系统及方法


[0001]本专利技术涉及物流配送领域，具体地，涉及一种基于大数据的物流配送系统及方法。

技术介绍

[0002]在目前的技术水平下，传统的商业模式，包括零售和批发，正日益转向广泛使用计算机技术和高度计算机化系统的商业模式，以优化通信需求和供应的流程。目前的情况使我们能够找到大量基于在线销售、电话营销模式的自然演变以及高度多样化产品供应的解决方案。最常见的解决方案之一是电子商务网站，自21世纪初以来，该网站发展迅速，创建了真正的虚拟超市，展示了交付的产品，并且越来越多地在家中交付。因此，根据具体情况，购买的产品可从卖方或靠近买方的分支机构的场所中提取，或通过快递直接送到家中。
[0003]在电子市场增长的同时，产品分销供应系统也进行了相应的创新，以应对不断增长的需求，但更重要的是，由于互联网覆盖率高和提供送货上门服务，导致覆盖范围扩大。在这方面，一种称为直运(drop shipping)的销售模式给出了一个答案，通过这种销售模式，卖方可以向最终用户提供产品，尽管没有库存材料，但可以将订单发送给将直接向最终用户独立交付产品的供应商。因此，直运模式允许卖方只关注产品的广告，而无需承担与包装和运输过程相关的、由供应商负责的相关责任。
[0004]反过来，运输物流供应商，如货运代理和快递公司，已修改其业务模式，以满足市场的新需求，引入了货物跟踪系统、路线优化系统、服务质量水平管理系统等。
[0005]然而，上述供应方式尽管日益普及和流行，但并非没有缺点和局限性。事实上，该模型对特定产品有很强的限制，例如易腐产品、短期产品或受原产地保护或控制的高质量、低数量的货物，这些货物不是批量生产的，或者不能转移到较低的生产或运输成本。事实上，直运模式呈现中/低边际，仅在利润率高或业务量大的产品情况下经济上方便，作为卖方，作为一个中间人，他面临着一系列的生活成本，其中物流是一个重要的项目。另一方面，小生产者在高度工艺化产品、定制产品或农产品部门(特别是在新兴有机市场)中占很大比例，无法与大销售商或大中间商在同一水平上竞争，凭借极高的业务量，可收回物流费用，但获得有利的利润空间。这也导致客户在家中以合理的成本找到和订购经过舒适认证的短链本地产品的极端困难，因为他们不受分销链各个步骤的负担。取消中介渠道可以使小生产者恢复必要的利润率，从基于上述技术的商业模式的优势中获益，同时允许客户从所寻求的当地产品中获益。
[0006]另一个限制因素是仓库管理的负担，这在传统上代表了生产商/供应商
‑
客户链中的巨大支出。直运模式的一个优点是可以定义“虚拟仓库”，即只向客户提供产品目录，重新安排仓库位置，并将货物管理委托给供应商。虽然这大大降低了成本，但这意味着卖方必须不断了解供应商产品的最新可用性，以避免产生失效订单，尤其是在未及时预计到大额订单的情况下。就客户而言，这导致了购买产品可用性的根本不确定性。因此，有必要采取缓解措施，包括对提供的产品进行标准化和分类：例如，该解决方案将允许在单个虚拟仓库中聚集更多的生产商/供应商，显著增加虚拟可用的“库存”数量。
[0007]当前系统的另一个限制是运输，更普遍的是供应链和物流三角测量。电子商务网站和门户网站的基本先决条件之一实际上是能够在住宅(B2C)或仓库(B2B)直接向客户交付产品。从这个意义上讲，妥协往往在于服务成本和交付时间速度之间的平衡，而这反过来又代表了客户的强烈优惠。例如，在订单复杂多样的情况下，承运商必须先进行大量提货，然后才能汇聚到收款中心，并计划向最终用户交货。通过在机会和经济优势的基础上选择最合适的承运人运输特定订单，同时减少网点数量，可以实现更高的效率。
[0008]许多提供电子商务服务的公司也无法直接访问快递信息系统，这意味着他们需要使用传统的送货系统来订购货物和送货。因此，在这种情况下，物流路线的优化委托给唯一的承运商，承运商将根据内部逻辑和规则进行优化，这不一定对应于供应商成本的优化。
[0009]最后一个限制在于管理电子销售系统的成本，这需要专业人员、系统维护、保证系统完整性的需要以及将技术困难或程序错误造成的损失降至最低的需要。再次，这可能很快成为当地企业和生产商/供应商的高昂成本，因为它们的业务量不足以支付这些额外投资。
[0010]然而，从客户的角度来看，目前似乎缺少的是一个基于质量标准和保证产品和交付时间的有效和自动化的供应商选择系统。事实上，在大多数系统中，供应商的选择通常由侧重于用户和客户评估(排名)的溢价机制决定。这无疑有一个优势，即为潜在买家提供判断，重点是每个供应商的满意度指数，但缺点是与过于主观的评估联系太紧密。

技术实现思路

[0011]本专利技术提供了一种基于大数据的物流配送系统及方法，能够优化装运和仓库算法，实现了生产者、客户和电子商务之间的三角划分，旨在降低中介成本，允许小生产者直接接触最终客户。这是通过自主品牌采购流程管理的创新自动化系统实现的，包括从促销到开票的所有步骤，包括物流配送的协调和优化，通过方便地通过连接到经典中介渠道的系统。
[0012]一种基于大数据的物流配送系统，包括：电子商务门户数字平台、货物跟踪系统、数据库、虚拟仓库、一组与至少一个本地网络和至少一个外部电信网络的接口互连的外围设备、一套按产品类别和地理来源细分的生产商/供应商合作伙伴、至少一个在运营区域内具有足够覆盖范围的运输商，客户、生产商/供应商和运输商均可以访问该电子商务门户数字平台，所述电子商务门户数字平台包括至少一个处理节点，该处理节点至少具有以下模块及功能：(a)并行计算能力和对包含程序指令的中央存储器的直接访问能力的中央处理单元；(b)随机存取的中央存储器，与处理单元合租，其大小足以容纳程序数据和工作流；(c)大容量存储器，用于长期储存方案数据；(d)到至少一个本地网络和至少一个外部电信网络的一系列接口，包括对传输中的数据进行排序硬件、路由和过滤单元；(e)本地或远程控制终端；(f)基本软件，包括操作系统、外围管理驱动程序和程序接口；电子商务门户数字平台可由其他电子计算机访问，包括配备必要通信软件和网络接入的“智能”便携式电子设备；
[0013]大数据的物流配送系统通过产品采购流程管理算法实现，包括从促销到计费的过渡，包括分销物流的协调和优化，具体如下：
[0014]订单在用户选择并确认要购买的任何产品组合后开始，这些产品组合定义为插入
票据中的单个产品标签，名称为票据项目，程序将接受票据项目，并根据程序将其转换为带有运输文件的采购订单，根据产品数据库上的特定标记，票据项目旨在区分不同路线与立即可用的产品，以检查产品在生产商/供应商合作伙伴处的可用性，并分配基本分数，使用加权直方图，根据分配的分数和优先级选择生产商/供应商，加权直方图通过乘以每个生产商/供应商的频率来构建，或根据优先级分数确定的常数，在所有勾号项目上选择生产商/供应商；向客户发送临时可用性通知，并向确定的生产商/供应商发出供应请求，
[0015]在物流服务交易匹配过程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的物流配送系统，其特征在于，基于大数据的物流配送系统包括：电子商务门户数字平台、货物跟踪系统、基于大数据的数据库、虚拟仓库、一组与至少一个本地网络和至少一个外部电信网络的接口互连的外围设备、一套按产品类别和地理来源细分的生产商/供应商合作伙伴、至少一个在运营区域内具有足够覆盖范围的运输商，客户、生产商/供应商和运输商均可以访问该电子商务门户数字平台，所述电子商务门户数字平台包括至少一个处理节点，该处理节点至少具有以下模块及功能：(a)并行计算能力和对包含程序指令的中央存储器的直接访问能力的中央处理单元；(b)随机存取的中央存储器，与处理单元合租，其大小足以容纳程序数据和工作流；(c)大容量存储器，用于长期储存方案数据；(d)到至少一个本地网络和至少一个外部电信网络的一系列接口，包括对传输中的数据进行排序硬件、路由和过滤单元；(e)本地或远程控制终端；(f)基本软件，包括操作系统、外围管理驱动程序和程序接口；电子商务门户数字平台可由其他电子计算机访问，包括配备必要通信软件和网络接入的“智能”便携式电子设备；大数据的物流配送系统通过产品采购流程管理算法实现，包括从促销到计费的过渡，包括分销物流的协调和优化，具体如下：订单在用户选择并确认要购买的任何产品组合后开始，这些产品组合定义为插入票据中的单个产品标签，名称为票据项目，程序将接受票据项目，并根据程序将其转换为带有运输文件的采购订单，根据产品数据库上的特定标记，票据项目旨在区分不同路线与立即可用的产品，以检查产品在生产商/供应商合作伙伴处的可用性，并分配基本分数，使用加权直方图，根据分配的分数和优先级选择生产商/供应商，加权直方图通过乘以每个生产商/供应商的频率来构建，或根据优先级分数确定的常数，在所有勾号项目上选择生产商/供应商；向客户发送临时可用性通知，并向确定的生产商/供应商发出供应请求，在物流服务交易匹配过程中，分配基本分数采用区间数满意度信息算法：假设作为物流服务提供者的生产商/供应商和作为物流服务使用者的客户两方在每个指标上的彼此满意度值分别为I(T
ih
,H
jh
)和计算物流服务交易匹配双方的整体满意度信息量值分别为I(U
i
,P
j
)和I(P
j
,U
i
)，客户U
i
对生产商/供应商P
j
的整体满意度信息量为：U
i
对P
j
总体满意度为每个指标下P
j
对U
i
总体期望水平满足程度，即I(U
i
,P
j
)＝∑I(T
ih
,H
jh
)I(U
i
,P
j
)值越小，信息总量就越小，同时也说明U
i
的期望水平和P
j
的实际水平越接近，物流服务使用者越满意，即表明U
i
对P
j
的满意度越高，同样，可以获得生产商/供应商P
j
和客户U
i
总满意度信息量计算公式为：决策变量x
ij
是0
‑
1变量，x
ij
＝1表示客户U
i
和生产商/供应商P
j
配对；x
ij
＝0表示物流服务使用者U
i
和物流服务提供者P
j
不匹配，设M1＝max{I(U
i
,P
j
)}，M1是客户对生产商/供应商评估中信息量最大的值；设置M2＝max{I(P
j
,U
i
)}，M2是生产商/供应商对客户的评估中信息量最大的值，构建了以下多目标优化模型：值，构建了以下多目标优化模型：
其中，约束条件为：其中，约束条件为：x
ij
＝{0,1}，i＝1,2,...,m，j＝1,2,...,n；其中，MaxZ1和MaxZ2是目标函数，MaxZ1表示表示让所有客户和生产商/供应商匹配解决方案的信息总量最小，即使所有客户的满意度最高，MaxZ2的含义是使所有生产商/供应商的满意度最高，表示生产商/供应商P
j
最多与θ
j
个客户匹配，表示客户U
i
最多与φ
j
个生产商/供应商匹配。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物流配送系统，其特征在于，具体的满意度指标包括运营水平，合作趋势，服务能力，社会关系。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的物流配送系统，其特征在于，运营水平指标包括三个因素：市场份额，增值服务能力和技术软实力；对于确定的生产商/供应商，物流...

【专利技术属性】
技术研发人员：张立辉，
申请(专利权)人：吉林农业科技学院，
类型：发明
国别省市：