一种物流异常事件的处理方法、装置和设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种物流异常事件的处理方法、装置和设备，属于物流技术领域。本发明专利技术通过获取异常事件，根据该异常事件的基础元素信息和预设的样本解析规则，生成针对该异常事件的目标解析规则，对关联的物流数据进行数据解析，生成第一解析数据和第二解析数据；并触发预设条件后将该异常事件推送至内部考核应用端端和客户管理应用端。通过建立异常事件的目标解析规则，对物流数据实时解析，生成异常事件关联的第一解析数据和第二解析数据，并将异常事件快速地向考核减免应用端和客户管理应用端进行推送，提高异常事件处理的效率，减少处理时效，从而提高异常事件的处理效果。从而提高异常事件的处理效果。从而提高异常事件的处理效果。

【技术实现步骤摘要】
一种物流异常事件的处理方法、装置和设备


[0001]本专利技术属于物流
，具体涉及一种物流异常事件的处理方法、装置和设备。

技术介绍

[0002]在物流运输过程中，快件从揽收、分拣中转到派送的这一链路中，任一环节都有可能出现各类内外部突发异常事件，如疫情管控道路封控，政府要求停业等。这些异常事件往往会导致快件的运转周期延长，对快件的时效产生影响。对于外部，极大的影响了收件客户的体验，产生用户投诉，导致商家客户产生损失。对于内部，异常事件的发生，还导致客服服务工作量大增，客服人工成本大幅上升；同时，对内部考核角色的考核数据产生影响，使考核结果不准确。
[0003]对此，当线下网点、中转部、业务员或司机发现异常事件，会及时通过OA流程或司机系统等方式向上级上报事件，然后上级及时延长考核类时间，通过人工统计受影响的快件单号，并反馈给商家或发件人，经与客户沟通将快件退回或补发进行异常及时处理。然而，当客户的快件大量长期延误、物流停滞，客户找到商家或发件网点进行咨询或投诉时，发件网点通过反复确认才能够发现在中转环节出现某类异常后，进行异常后置发现再上报，此时已经对客户和上级造成了大量负面影响，客户体验较差，基本不可挽回。
[0004]可见，这些发现异常事件后的处理方式往往没有标准完善的上报形式和渠道，异常上报的信息缺少统一管理，影响整体上报的时效，且也没有评估到对关联业务的影响；而且大多网点、地区都是人工进行异常处理，处理效率低，解析准确度低，进而影响异常处理的时效和处理效果。

技术实现思路
/>[0005]为此，本专利技术提供一种物流异常事件的处理方法、装置和设备，有助于帮助解决异常事件处理过程中存在着处理时效延长、处理效果差的问题。
[0006]为实现以上目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]第一方面，一种物流异常事件的处理方法，包括：
[0008]获取异常事件；
[0009]根据所述异常事件的基础元素信息和预设的样本解析规则，生成针对所述异常事件的目标解析规则；
[0010]基于所述目标解析规则，对所述异常事件关联的物流数据进行数据解析，生成所述异常事件关联的第一解析数据和第二解析数据；其中，所述第二解析数据的数据粒度小于所述第一解析数据的数据粒度；
[0011]如果所述第一解析数据触发第一预设条件，则将所述异常事件推送至考核减免应用端；
[0012]如果所述第二解析数据触发第二预设条件，则将所述异常事件推送至客户管理应用端。
[0013]进一步地，所述基础元素信息至少包括以下一项：角色、时间范围、异常事件类型、快件运输的理论签收时效、快件运输的理论运输时效、快件运输的理论揽收时效。
[0014]进一步地，所述目标解析规则至少包括以下一项：目标基础结构规则、目标业务关联性规则和目标影响范围规则。
[0015]进一步地，所述基于所述目标解析规则，对所述异常事件关联的物流数据进行数据解析，生成所述异常事件关联的第一解析数据和第二解析数据，包括：
[0016]对所述异常事件关联的物流数据进行数据解析，生成所述异常事件关联的第一解析数据；
[0017]基于所述第一解析数据，对所述异常事件关联的物流数据进行单号维度数据解析，生成所述第二解析数据。
[0018]进一步地，所述预设的样本解析规则基于以下步骤确定得到：
[0019]获取各类型样本异常事件；
[0020]整合各类型样本异常事件的基础元素信息，得到样本基础结构规则；
[0021]区分各类型样本异常事件的业务影响事项和减免内容，得到样本业务关联性规则和样本影响范围规则；
[0022]将所述样本基础结构规则、所述样本业务关联性规则和所述样本影响范围规则，确定为所述样本解析规则。
[0023]进一步地，所述方法还包括：
[0024]基于所述第二解析数据，通过查询推送运单配置规则，生成异常打标数据。
[0025]进一步地，在将所述异常事件推送至客户管理应用端之前，所述方法还包括：
[0026]获取业务关联性规则和客户管理应用端配置；
[0027]通过推送去重机制对所述第二解析数据进行过滤处理，生成去重解析数据；
[0028]将所述去重解析数据发送至所述客户管理应用端。
[0029]进一步地，在将所述异常事件推送至客户管理应用端之后，所述方法还包括：
[0030]计算所述异常事件的影响等级；
[0031]如果所述异常事件的影响等级达到预设的影响等级，则对所述异常事件的关联业务进行预警。
[0032]第二方面，本专利技术提供一种物流异常事件的处理装置，包括：
[0033]获取模块，用于获取异常事件；
[0034]目标解析规则生成模块，用于根据所述异常事件的基础元素信息和预设的样本解析规则，生成针对所述异常事件的目标解析规则；
[0035]数据解析模块，用于基于所述目标解析规则，对所述异常事件关联的物流数据进行数据解析，生成所述异常事件关联的第一解析数据和第二解析数据；其中，所述第二解析数据的数据粒度小于所述第一解析数据的数据粒度；
[0036]第一推送模块，用于如果所述第一解析数据触发第一预设条件，则将所述异常事件推送至考核减免应用端；
[0037]第二推送模块，用于如果所述第二解析数据触发第二预设条件，则将所述异常事件推送至客户管理应用端。
[0038]第三方面，本专利技术提供一种物流异常事件的处理设备，包括：
[0039]一个或者多个存储器，其上存储有可执行程序；
[0040]一个或者多个处理器，用于执行所述存储器中的所述可执行程序，以实现上述中任一项所述方法的步骤。
[0041]本专利技术采用以上技术方案，至少具备以下有益效果：
[0042]本专利技术，通过获取异常事件，根据该异常事件的基础元素信息和预设的样本解析规则，生成针对该异常事件的目标解析规则，基于目标解析规则，对该异常事件关联的物流数据进行数据解析，生成该异常事件关联的第一解析数据和第二解析数据；其中，第二解析数据的数据粒度小于第一解析数据的数据粒度；如果第一解析数据触发第一预设条件，将该异常事件推送至考核减免应用端；如果第二解析数据触发第二预设条件，将该异常事件推送至客户管理应用端。通过基于样本解析规则将异常事件进行整合，统一管理，生成目标解析规则，对相关联的物流数据进行实时数据解析，生成异常事件关联的第一解析数据和第二解析数据，并将异常事件快速地向考核减免应用端和客户管理应用端进行推送，提高异常事件处理的效率，减少处理时效，从而提高异常事件的处理效果。
[0043]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本专利技术。
附图说明
[0044]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物流异常事件的处理方法，其特征在于，包括：获取异常事件；根据所述异常事件的基础元素信息和预设的样本解析规则，生成针对所述异常事件的目标解析规则；基于所述目标解析规则，对所述异常事件关联的物流数据进行数据解析，生成所述异常事件关联的第一解析数据和第二解析数据；其中，所述第二解析数据的数据粒度小于所述第一解析数据的数据粒度；如果所述第一解析数据触发第一预设条件，则将所述异常事件推送至考核减免应用端；如果所述第二解析数据触发第二预设条件，则将所述异常事件推送至客户管理应用端。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基础元素信息至少包括以下一项：角色、时间范围、异常事件类型、快件运输的理论签收时效、快件运输的理论运输时效、快件运输的理论揽收时效。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标解析规则至少包括以下一项：目标基础结构规则、目标业务关联性规则和目标影响范围规则。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标解析规则，对所述异常事件关联的物流数据进行数据解析，生成所述异常事件关联的第一解析数据和第二解析数据，包括：对所述异常事件关联的物流数据进行数据解析，生成所述异常事件关联的第一解析数据；基于所述第一解析数据，对所述异常事件关联的物流数据进行单号维度数据解析，生成所述第二解析数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的样本解析规则基于以下步骤确定得到：获取各类型样本异常事件；整合各类型样本异常事件的基础元素信息，得到样本基础结构规则；区分各类型样本异常事件的业务影响事项和减免内容，得到样本业务关联性规则和样本影响范围规则；将所述样本基础结构规则、所述样本业务关联性规则和所述样本...

【专利技术属性】
技术研发人员：王龙，王战伟，郭苗苗，乐爱华，王亚勇，游润洁，
申请(专利权)人：上海中通吉网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：