一种基于智能供应链的电商物流配送管理系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于智能供应链的电商物流配送管理系统及方法，包括：配送数据采集模块、数据库、商品配送分析模块、配送站点选择模块和配送顺序规划模块，通过配送数据采集模块采集商品的配送信息、装载商品的车辆数据以及配送站点的运营数据，通过数据库存储采集到的全部数据，通过商品配送分析模块对车辆装载商品的空间进行建模，定位已装载完成的商品位置，并分析已装载完成的商品的卸货难度和不同配送路线的风险系数，通过配送站点选择模块选择最佳的驿站暂存商品，通过配送顺序规划模块选择最优的配送顺序配送商品，在提高整体配送效率的同时减轻了配送人员的工作难度，帮助完善了配送、卸货、取货整体的管理工作。取货整体的管理工作。取货整体的管理工作。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能供应链的电商物流配送管理系统及方法


[0001]本专利技术涉及物流配送管理
，具体为一种基于智能供应链的电商物流配送管理系统及方法。

技术介绍

[0002]供应链管理指的是在管理企业从接收客户订单后到将商品交给客户的所有过程，供应链管理包括物流管理、资金流管理和信息流管理，在物流管理方面，物流配送是物流活动中一种非单一的业务形式，与商流、物流、资金流紧密联系，做好物流配送管理工作在整个电商交易过程中起着举足轻重的作用；然而，现有的管理方式存在以下问题：首先，在配送商品时，会将配送往不同地点或中转站装载到同一辆车中进行配送，由于装载货物具有随机性，选择不当的配送顺序会增加卸货的难度，现有的管理方式无法规划合适的配送顺序配送商品以提高全程的商品配送效率；其次，配送的大部分商品会通过驿站暂存，等待用户前来签收，对于短距离内存在多个驿站的情况，现有的管理方式无法对驿站进行预先选择以为用户签收商品带来便利，无法提高用户签收商品时的满意度。
[0003]所以，人们需要一种基于智能供应链的电商物流配送管理系统及方法来解决上述问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于智能供应链的电商物流配送管理系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于智能供应链的电商物流配送管理系统，所述系统包括：配送数据采集模块、数据库、商品配送分析模块、配送站点选择模块和配送顺序规划模块；通过所述配送数据采集模块采集商品的配送信息、装载商品的车辆数据以及配送站点的运营数据；通过所述数据库存储采集到的全部数据；通过所述商品配送分析模块对车辆装载商品的空间进行建模，定位已装载完成的商品位置，并分析已装载完成的商品的卸货难度和不同配送路线的风险系数；通过所述配送站点选择模块分析取货驿站的运营数据，根据运营数据选择最佳的驿站暂存商品；通过所述配送顺序规划模块根据卸货难度和风险系数预测按不同顺序配送商品的总配送效率，比较总配送效率并选择最优的配送顺序配送商品。
[0006]进一步的，所述配送数据采集模块包括商品信息采集单元和设备信息采集单元，所述商品信息采集单元用于采集需要配送的商品在车辆中装载的位置信息、商品的尺寸、发往的目的地信息以及取货驿站的运营数据；所述设备信息采集单元用于采集配送商品的
车辆容纳的空间大小信息，将采集到的全部数据传输到所述数据库中。
[0007]进一步的，所述商品配送分析模块包括商品装载建模单元、装载数据分析单元和配送路线分析单元，所述商品装载建模单元用于对车辆装载商品的空间进行三维建模；所述装载数据分析单元用于调取需要配送商品在车辆中装载的位置信息，并分析已装载完成的车辆中，发往同一目的地的商品的卸货难度；所述配送路线分析单元用于分析随机选择配送顺序后生成的配送路线的风险系数，将分析结果传输到所述配送顺序规划模块中。
[0008]进一步的，所述站点选择模块包括站点数据分析单元和站点规划单元，所述站点数据分析单元用于对商品接收点进行定位，分析商品接收点与驿站间的距离；所述站点规划单元用于调取取货驿站的运营数据：不同取货驿站的用户取货并签收商品的时间，并分析不同取货驿站签收商品的高峰时间段，结合高峰时间段和距离数据选择最佳的驿站暂存商品。
[0009]进一步的，所述配送顺序规划模块包括配送效率预测单元和配送顺序选择单元，所述配送效率预测单元用于预测按照不同顺序配送商品的总配送效率；所述配送顺序选择单元用于比较按照不同配送顺序配送商品的总配送效率，选择最优的配送顺序配送商品。
[0010]一种基于智能供应链的电商物流配送管理方法，包括以下步骤：S1：采集商品的配送信息、装载商品的车辆数据和配送站点的运营数据；S2：对车辆装载商品的空间进行建模，对已装载完成的商品进行定位，分析商品的卸货难度；S3：随机选择配送顺序，生成配送路线，分析按对应配送顺序配送商品的风险系数；S4：依据卸货难度和风险系数预测按不同配送顺序配送商品的总配送效率，比较总配送效率并选择最优的配送顺序配送商品；S5：调取并分析取货驿站的运营数据，并选择最佳的驿站暂存商品。
[0011]进一步的，在步骤S1中：采集到车辆装载商品的空间长度为a，宽度为b，高度为c，采集到在已装载完成的车辆中，商品发往的目的地数量为n，所述商品发往的目的地指的是物流中转站，将商品分为n类，不同类型的商品数量集合为F={F1，F2，
…
，Fn}，随机选择配送顺序配送商品：共有种配送顺序，在按照随机一种配送顺序配送商品时：采集到对随机一类商品进行卸货时：需要在对应类型商品卸货前卸货的商品数量集合为e={e1，e2，
…
，ek}，在步骤S2中：对车辆装载商品的空间进行三维建模，得到车门所在平面方程为：y=b，获取到对应类型商品的位置坐标集合为（x，y，z）={（x1，y1，z1），（x2，y2，z2），
…
，（xk，yk，zk）}，其中，k=Fj，k表示对应类型的商品数量，需要在对应类型的随机一个商品卸货前卸货的商品体积集合为V={V1，V2，
…
，Vf}，其中，f=ei，f表示需要在对应类型的随机一个商品卸货前卸货的商品数量，根据下列公式计算对应类型的随机一个商品的卸货难度Gi：；其中，yi表示对应类型中随机一个商品的纵坐标，Vj表示需要在对应类型中随机一个商品在卸货前卸货的随机一个商品的体积，通过相同计算方式得到对应类型所有商品的卸货难度集合为G={G1，G2，
…
，Gk}，得到对应类型商品的总卸货难度为G
总j
：
，得到在按照随机一种配送顺序配送商品时所有商品的总卸货难度为G
总i
’
：，得到按照不同配送顺序配送商品时所有商品的总卸货难度集合为G
总
’
={G
总1
’
，G
总2
’
，
…
， G
总m
’
}，按照同一车辆中商品发往的目的地将商品进行分类，发往相同目的地的商品需要同时进行卸货，配送顺序的不同导致卸货的顺序也不同，由于装载车辆中商品的摆放位置具备随机性，导致按不同卸货顺序卸货时的难度不同，对装载商品的空间进行建模，离车门所在平面越远且在卸货前需要预先卸下的商品越多、商品体积越大，说明商品的卸货难度越大，计算卸货难度的目的在于根据最低卸货难度选择配送顺序，节省了商品配送时卸货的时间。
[0012]进一步的，在步骤S3中：采集到在按照随机一种配送顺序配送商品时，生成的配送路线的路程集合为d={d1，d2，
…
，d
n
‑1}，共有n
‑
1段配送路线，n≥2，车辆在配送路线上行驶时需要改变行驶方向的次数集合为B={B1，B2，
…
，B
n
‑1}，统计到配送路线出现拥堵的次数集合为M={M1本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能供应链的电商物流配送管理系统，其特征在于：所述系统包括：配送数据采集模块、数据库、商品配送分析模块、配送站点选择模块和配送顺序规划模块；通过所述配送数据采集模块采集商品的配送信息、装载商品的车辆数据以及配送站点的运营数据；通过所述数据库存储采集到的全部数据；通过所述商品配送分析模块对车辆装载商品的空间进行建模，定位已装载完成的商品位置，并分析已装载完成的商品的卸货难度和不同配送路线的风险系数；通过所述配送站点选择模块分析取货驿站的运营数据，根据运营数据选择最佳的驿站暂存商品；通过所述配送顺序规划模块根据卸货难度和风险系数预测按不同顺序配送商品的总配送效率，比较总配送效率并选择最优的配送顺序配送商品。2.根据权利要求1所述的一种基于智能供应链的电商物流配送管理系统，其特征在于：所述配送数据采集模块包括商品信息采集单元和设备信息采集单元，所述商品信息采集单元用于采集需要配送的商品在车辆中装载的位置信息、商品的尺寸、发往的目的地信息以及取货驿站的运营数据；所述设备信息采集单元用于采集配送商品的车辆容纳的空间大小信息，将采集到的全部数据传输到所述数据库中。3.根据权利要求1所述的一种基于智能供应链的电商物流配送管理系统，其特征在于：所述商品配送分析模块包括商品装载建模单元、装载数据分析单元和配送路线分析单元，所述商品装载建模单元用于对车辆装载商品的空间进行三维建模；所述装载数据分析单元用于调取需要配送商品在车辆中装载的位置信息，并分析已装载完成的车辆中，发往同一目的地的商品的卸货难度；所述配送路线分析单元用于分析随机选择配送顺序后生成的配送路线的风险系数，将分析结果传输到所述配送顺序规划模块中。4.根据权利要求1所述的一种基于智能供应链的电商物流配送管理系统，其特征在于：所述站点选择模块包括站点数据分析单元和站点规划单元，所述站点数据分析单元用于对商品接收点进行定位，分析商品接收点与驿站间的距离；所述站点规划单元用于调取取货驿站的运营数据：不同取货驿站的用户取货并签收商品的时间，并分析不同取货驿站签收商品的高峰时间段，结合高峰时间段和距离数据选择最佳的驿站暂存商品。5.根据权利要求1所述的一种基于智能供应链的电商物流配送管理系统，其特征在于：所述配送顺序规划模块包括配送效率预测单元和配送顺序选择单元，所述配送效率预测单元用于预测按照不同顺序配送商品的总配送效率；所述配送顺序选择单元用于比较按照不同配送顺序配送商品的总配送效率，选择最优的配送顺序配送商品。6.一种基于智能供应链的电商物流配送管理方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：采集商品的配送信息、装载商品的车辆数据和配送站点的运营数据；S2：对车辆装载商品的空间进行建模，对已装载完成的商品进行定位，分析商品的卸货难度；S3：随机选择配送顺序，生成配送路线，分析按对应配送顺序配送商品的风险系数；S4：依据卸货难度和风险系数预测按不同配送顺序配送商品的总配送效率，比较总配送效率并选择最优的配送顺序配送商品；S5：调取并分析取货驿站的运营数据，并选择最佳的驿站暂存商品。
7.根据权利要求6所述的一种基于智能供应链的电商物流配送管理方法，其特征在于：在步骤S1中：采集到车辆装载商品的空间长度为a，宽度为b，高度为c，采集到在已装载完成的车辆中，商品发往的目的地数量为n，将商品分为n类，不同类型的商品数量集合为F={F1，F2，
…
，Fn}，随机选择配送顺序配送商品：共有种配送顺序，在按照随机一种配送顺序配送商品时：采集到对随机一类商品进行卸货时：需要在对应类型商品卸货前卸货的商品数量集合为e={e1，e2，
…
，ek}，在步骤S2中：对车辆装载商品的空间进行三维建模，得到车门所在平面方程为：y=b，获取到对应类型商品的位置坐标集合为（x，y，z）={（x1，y1，z1），（x2，y2，z2），
…
，（xk，yk，zk）}，其中，k=Fj，k表示对应类型的商品数...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁清儿，
申请(专利权)人：深圳市元美供应链管理有限公司，
类型：发明
国别省市：