本发明专利技术涉及智能调度的技术领域，尤其是涉及一种基于大数据的智能调度方法、装置、设备以及存储介质，基于大数据的智能调度方法包括：获取目标时间段的供货订单数据，从每个所述供货订单数据中获取订单送货时间、订单送货量和订单配送位置；获取预设的区域关联关系，根据所述区域关联关系和所述订单配送位置，对所述供货订单数据进行分组，得到供货配送数据组；根据每个所述供货订单数据中的所述订单送货量计算订单卸货时间；根据所述订单卸货时间、订单送货时间和订单配送位置，计算得到每组所述供货配送数据组对应的配送路线数量和对应的供货配送路线。本申请具有提升对低温液体的供货订单的配送效率的效果。体的供货订单的配送效率的效果。体的供货订单的配送效率的效果。
【技术实现步骤摘要】
基于大数据的智能调度方法、装置、设备以及存储介质
[0001]本专利技术涉及智能调度的
，尤其是涉及一种基于大数据的智能调度方法、装置、设备以及存储介质。
技术介绍
[0002]目前，在对于低温液体的使用越来越广泛，对该低温液体的需求量也是与日俱增，对于低温液体的供货厂商，对应的供货订单也是与日俱增。
[0003]在生成了供货订单后，供货厂商需要根据供货订单进行供货的配送，在配送的过程中，将对应的低温液体通过运输车辆送至各个需求方，以完成订单。
[0004]上述中的现有技术方案存在以下缺陷：随着供货方的业务不断发展，需求方的数量也会随之增多，以及对应的位置也会越来越广泛，因此，在对供货订单进行配送规划时所消耗的时间较多，因此还有改善空间。
技术实现思路
[0005]为了提升对低温液体供货订单的配送效率，本申请提供一种基于大数据的智能调度方法、装置、设备以及存储介质。
[0006]本申请的上述专利技术目的一是通过以下技术方案得以实现的：一种基于大数据的智能调度方法，所述基于大数据的智能调度方法包括：获取目标时间段的供货订单数据，从每个所述供货订单数据中获取订单送货时间、订单送货量和订单配送位置；获取预设的区域关联关系，根据所述区域关联关系和所述订单配送位置，对所述供货订单数据进行分组，得到供货配送数据组；根据每个所述供货订单数据中的所述订单送货量计算订单卸货时间；根据所述订单卸货时间、订单送货时间和订单配送位置，计算得到每组所述供货配送数据组对应的配送路线数量和对应的供货配送路线。
[0007]通过采用上述技术方案，在对供货订单进行配送时，获取目标时间段的供货订单数据，能够将众多的供货订单进行分布规划；预先设置区域关联关系，能够将距离接近的地区进行关联，在进行配送时，即根据供货配送数据组对供货订单数据进行运输时，便于安排合理距离的供货配送路线；通过计算订单卸货时间，能够结合订单送货时间和订单配送位置，规划出对应的一条供货配送路线，从而能够根据该配送路线数量合理安排对应的运输车辆，以及按照该供货配送路线完成该目标时间段的配送，使得订单配送的管理更加有序，从而提升了配送的效率。
[0008]本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述获取目标时间段的供货订单数据，从每个所述供货订单数据中获取订单送货时间、订单送货量和订单配送位置，具体包括：根据预设的客户标识实时获取客户当前气体可用量和对应的历史平均日用量；
根据所述客户当前气体可用量和所述历史平均日用量计算库存可用时间；获取所述客户标识获取最近一次的订单到货时间，根据所述库存可用时间和所述订单到货时间计算所述订单送货时间。
[0009]通过采用上述技术方案，根据每个客户标识获取对应的客户当前气体可用量和历史平均日用量，能够实时监测到每个客户库存使用情况，从而能够根据该库存使用情况预测出库存可用时间，进而能够从需求方被动触发订单的方式，转变为供给方自动根据客户的实际情况推送订单需求，能够实现根据客户的实际情况精准预测出客户的订单，从而减少了人工计算的误差，节省了需求方和供给方双方的时间和人工成本，进而提升了客户的体验和优化了配送效率。
[0010]本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据预设的客户标识实时获取客户当前气体可用量和对应的历史平均日用量，具体包括：获取过去一段时间内所述客户标识对应的每日用气量，根据所述每日用气量计算日均用气量；从所述每日用气量中获取最近一次的单日用气量，计算所述单日用气量与所述日均用气量的用气量差值，判断所述用气量差值在预设的第一差值阈值内；若是，则将所述日均用气量作为所述历史平均日用量；若否，则通过一下方式计算所述历史平均日用量：从所述单日用气量开始，按时间从后往前的顺序依次获取与所述单日用气量的差值在预设的第二差值阈值内的所述每日用气量，作为第一待计算用气量，并将其余的所述每日用气量作为第二待计算用气量；获取第一待计算用气量的数量n和第二待计算用气量的数量m，并通过以下公式计算所述历史平均日用量：其中，S是指所述历史平均日用量，N
i
是指每个所述第一待计算用气量，M
i
是指每个第二待计算用气量，a和b分别是预设的权重值。
[0011]通过采用上述技术方案，在获取历史平均日用量时，若单日用气量不在第一差值阈值内，则说明该客户近期对气体的使用情况发生了变化，因此，通过获取与单日用气量在第二差值阈值内的连续每日用气量，作为第一待计算用气量，以及将其余的作为第二待计算用气量，并通过上述公式计算出历史平均日用量，能够使得计算出来的历史平均日用量与客户近期对气体的使用情况更加吻合，从而提升了计算库存可用时间的准确性，同时，也能够在计算供货配送路线时，根据客户使用的情况，及时对应调整。
[0012]本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述获取预设的区域关联关系，根据所述区域关联关系和所述订单配送位置，对所述供货订单数据进行分组，得到供货配送数据组，具体包括：从所述区域关联关系获取关联区域分组数据，从每个所述关联区域分组数据中获取分区地区数据；将每个所述订单配送位置与每个关联区域分组数据中的分区地区数据进行匹配，根据匹配结果得到所述供货送货数据组。
[0013]通过采用上述技术方案，通过将订单配送位置与关联区域分组数据中的分区地区数据进行匹配，能够根据匹配结果快速进行分组，使得得到的每一个供货送货数据组中的订单配送位置均在同一个区域关联关系中，进而在规划配送路线时能够使得该路线更加合理。
[0014]本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据所述订单卸货时间、订单送货时间和订单配送位置，计算得到每组所述供货配送数据组对应的配送路线数量和对应的供货配送路线，具体包括：按照所述订单送货时间加上对应的所述订单卸货时间，得到供货驶离时间，按照所述供货驶离时间的先后顺序对所述供货订单数据进行排序，得到排序结果；计算所述订单配送位置之间的供货运输时间；根据所述订单配送位置获取距离供货方位置最近的所述供货订单数据，作为基准订单数据；从所述基准订单数据开始，按照所述排序结果，根据所述供货运输时间依次获取满足所述订单驶离时间对应的供货订单数据，作为供货配送站点，将所述基准订单数据和所述供货配送站点对应的所述订单配送位置作为所述供货配送路线。
[0015]通过采用上述技术方案，通过计算供货驶离时间，并结合两两订单配送位置之间的供货运输时间，能够判断完成一个配送点的配送任务时，是否能够准时到达下一个配送点进行供货，从而能够使得生成的供货配送路线能够满足各个配送点的供货任务，在对供货配送数据组中进行遍历后，能够生成该组对应数量的供货配送路线。
[0016]本申请的上述专利技术目的二是通过以下技术方案得以实现的：一种基于大数据的智能调度装置，所述基于大数据的智能调度装置包括：订单获取模块，用于获取目标时间段的供货订单数据，从每个所述供货订单数据中获取订单送货时间、订单送货量和订单配送位置；订单分组模块，用于获取预设的区域关联关系，根据所述区域关联关本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的智能调度方法，其特征在于，所述基于大数据的智能调度方法包括：获取目标时间段的供货订单数据，从每个所述供货订单数据中获取订单送货时间、订单送货量和订单配送位置；获取预设的区域关联关系，根据所述区域关联关系和所述订单配送位置，对所述供货订单数据进行分组，得到供货配送数据组；根据每个所述供货订单数据中的所述订单送货量计算订单卸货时间；根据所述订单卸货时间、订单送货时间和订单配送位置，计算得到每组所述供货配送数据组对应的配送路线数量和对应的供货配送路线。2.根据权利要求1所述的基于大数据的智能调度方法，其特征在于，所述获取目标时间段的供货订单数据，从每个所述供货订单数据中获取订单送货时间、订单送货量和订单配送位置，具体包括：根据预设的客户标识实时获取客户当前气体可用量和对应的历史平均日用量；根据所述客户当前气体可用量和所述历史平均日用量计算库存可用时间；获取所述客户标识获取最近一次的订单到货时间，根据所述库存可用时间和所述订单到货时间计算所述订单送货时间。3.根据权利要求2所述的基于大数据的智能调度方法，其特征在于，所述根据预设的客户标识实时获取客户当前气体可用量和对应的历史平均日用量，具体包括：获取过去一段时间内所述客户标识对应的每日用气量，根据所述每日用气量计算日均用气量；从所述每日用气量中获取最近一次的单日用气量，计算所述单日用气量与所述日均用气量的用气量差值，判断所述用气量差值在预设的第一差值阈值内；若是，则将所述日均用气量作为所述历史平均日用量；若否，则通过一下方式计算所述历史平均日用量：从所述单日用气量开始，按时间从后往前的顺序依次获取与所述单日用气量的差值在预设的第二差值阈值内的所述每日用气量，作为第一待计算用气量，并将其余的所述每日用气量作为第二待计算用气量；获取第一待计算用气量的数量n和第二待计算用气量的数量m，并通过以下公式计算所述历史平均日用量：其中，S是指所述历史平均日用量，N
i
是指每个所述第一待计算用气量，M
i
是指每个第二待计算用气量，a和b分别是预设的权重值。4.根据权利要求1所述的基于大数据的智能调度方法，其特征在于，所述获取预设的区域关联关系，根据所述区域关联关系和所述订单配送位置，对所述供货订单数据进行分组，得到供货配送数据组，具体包括：从所述区域关联关系获取关联区域分组数据，从每个所述关联区域分组数据中获取分区地区数据；将每个所述订单配送位置与每个关联区域分组数据中的分区地区数据进行匹配，根据
匹配结果得到所述供货送货数据组。5.根据权利要求1所述的基于大数据的智能调度方法，其特征在于，所述根据所述订单卸货时间、订单送货时间和订单配送位置，计算得到每组所述供货配送数据组对应的配送路线数量和对应的供货配送路线，具体包括：按照所述订单送货时间加上对应的所述订单卸货时间，得到供货驶离时间，按照所述供货驶离时间的先后顺序对所述供货订单数据进行排序，得到排序结果；计算所述订单配送位置之间的供货运输时间；...
【专利技术属性】
技术研发人员：陆岩柱，梁婵，柳先林，柯淑华，王邵林，
申请(专利权)人：广钢气体广州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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