一种基于智能大脑的可视化智能物流管理平台制造技术

本发明专利技术公开了一种基于智能大脑的可视化智能物流管理平台，包括：物流信息获取单元，用于基于智能大脑学习认知模型，从物流信息数据库中获取实时运行中的物流关键数据；物流数据分析决策单元，用于基于智能大脑分析决策模型，对物流关键数据进行场景化模拟分析处理，获取物流配送决策报告；可视化物流信息管理单元，用于根据物流配送决策报告对当前运行物流进行可视化监控以及采取对应管理措施

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能大脑的可视化智能物流管理平台


[0001]本专利技术涉及可视化管理
，尤其涉及一种基于智能大脑的可视化智能物流管理平台
。

技术介绍

[0002]电子商务
、
供应链等产业对物流的依赖性逐步增强，社会经济对物流行业的依赖性也越来越明显
。
在物流产业的信息化方面的相关数据显示，现有的物流企业的信息化管理只进行了简单的编码
、
协议处理，以满足企业内部的数据采集和共享，这种处理方式只解决了很低程度上的物流信息化管理的需求，于降低物流管理成本
、
实现物流信息化管理专业化程度的目标相去甚远
。
对于物流企业而言，如何合理
、
高效的管理和利用企业信息资源，从而达到降低物流管理及物流运营成本的目的，才是现代物流行业关注的主要问题
。
[0003]因此，对于物流仓储管理
、
运输管理，急需一种基于智能大脑的可视化智能物流管理平台
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种基于智能大脑的可视化智能物流管理平台，以解决现有技术中存在的电子商务
、
供应链等产业对物流的依赖性逐步增强，社会经济对物流行业的依赖性也越来越明显
。
在物流产业的信息化方面的相关数据显示，现有的物流企业的信息化管理只进行了简单的编码
、
协议处理，以满足企业内部的数据采集和共享，这种处理方式只解决了很低程度上的物流信息化管理的需求，于降低物流管理成本
、
实现物流信息化管理专业化程度的目标相去甚远的上述问题
。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一种基于智能大脑的可视化智能物流管理平台，包括：
[0007]物流信息获取单元，用于基于智能大脑学习认知模型，从物流信息数据库中获取实时运行中的物流关键数据；
[0008]物流数据分析决策单元，用于基于智能大脑分析决策模型，对物流关键数据进行场景化模拟分析处理，获取物流配送决策报告；
[0009]可视化物流信息管理单元，用于根据物流配送决策报告对当前运行物流进行可视化监控以及采取对应管理措施
。
[0010]其中，物流信息获取单元包括：物流信息数据库
、
智能整合学习认知模块和物流关键数据提取模块；
[0011]物流信息数据库，用于存储上传的实时物流信息数据以及物流历史数据，对存储的数据进行分类处理；
[0012]智能整合学习认知模块，用于基于物流专家知识与机器智能整合形成的物流知识库对物流历史数据进行物流学习认知处理，构建智能大脑学习认知模型；
[0013]物流关键数据提取模块，用于基于智能大脑学习认知模型对当前运行的物流数据
进行预判断分层处理，获取物流分层数据，物流分层数据包括第一物流关键数据
、
第二物流关键数据和第三物流关键数据
。
[0014]其中，物流数据分析决策单元包括：智能大脑分析模块
、
智能大脑预判模块和智能大脑决策模块；
[0015]智能大脑分析模块，用于基于新一代人工智能技术的物流学习认知技术对物流信息数据库中物流历史数据进行认知分析处理，构建智能大脑分析决策模型；
[0016]智能大脑预判模块，用于通过智能大脑分析决策模型对当前提取的物流关键数据进行场景化模拟，通过场景化模拟判断当前物流关键数据所处状态与对应的调度指令，获取物流关键判断结果；
[0017]智能大脑决策模块，用于对物流关键判断结果所产生的结果进行预判，当预判结果符合设定结果时，生成物流配送决策报告
。
[0018]其中，可视化物流信息管理单元包括：物流信息交互模块
、
物流指令下达模块和信息控制模块；
[0019]物流信息交互模块，用于物流监控终端
、
物流配送端和用户终端之间的多级信息交互，实现可视化监控以及信息共享；
[0020]物流指令下达模块，用于用户终端对物流信息进行调整时，向物流监控终端下达调整指令，以及物流监控终端根据物流配送决策报告对物流配送端下达指令；
[0021]信息控制模块，用于对物流信息数据进行控制调用，以及对物流监控终端
、
物流配送端和用户终端进行信息传输控制
。
[0022]其中，智能整合学习认知模块包括：物流知识库和认知学习机制中心；
[0023]物流知识库，用于描述物流知识领域与知识层次划分的关系与物流知识来源的百科
、
著作，物流知识包括物流与供应链知识概述
、
物流系统
、
配送知识
、
物流子系统与物流设备
、
物流对应的功能与原理；
[0024]认知学习机制中心，用于基于对特定物流知识的基本认识，建立物流知识对象的搜索机制，该搜索对象是根据物流对象之间的模糊关系，检索与特定知识对象关联性大
、
并在同一个层次的知识
。
[0025]其中，物流关键数据提取模块包括：物流分层规则设定模型；
[0026]在通过物流分层规则设定模型对当前运行的物流进行预判断分层处理过程中，根据物流信息数据的重要程度进行层次划分，划分为三个等级，物流分层数据也分为三种，物流监控终端优先显示第一物流关键数据，第一物流关键数据包括物流异常数据和应急协调物流数据，第二物流关键数据包括第一物流关键数据中对应物流信息的人员信息
、
车辆分配信息和车辆路径信息，第三物流关键数据包括物流运输对应客户信息和预计送达时间信息
。
[0027]其中，智能大脑分析模块包括：配送数据分析子模块和车辆路径规划子模块；
[0028]配送数据分析子模块，用于对物流配送车辆的配送状况以及物流配送车辆的健康状态
、
配送人员的行为进行监控和分析；
[0029]车辆路径规划子模块，用于基于混合粒子群算法，对物流车辆的配送路径进行规划，在物流配送过程中，物流车辆的位置信息
、
车辆的状况信息以及商品的配送任务完成信息随时与可视化物流信息管理单元进行可视化信息交互
。
[0030]其中，智能大脑预判模块包括：三维物流场景化模拟子模块；
[0031]通过用户信息输入随机生成客户点和仓库点，通过智能找最短路径算法获取最优的配送路径，通过三维物流场景化模拟子模块设定三维场景并模拟物流运输路径，对物流路径场景化模拟时，通过智能大脑决策模块选择对应的路径规划策略，路径规划策略包括最短路径和最短时间
。
[0032]其中，在物流路径场景化模拟中，先随机生成仓库点
、
客户点和车辆行驶速度，通过选择最短路径和最短时间两种方式，在二维图中标记出使用智能找最短路径算法计算出本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于智能大脑的可视化智能物流管理平台，其特征在于，包括：物流信息获取单元，用于基于智能大脑学习认知模型，从物流信息数据库中获取实时运行中的物流关键数据；物流数据分析决策单元，用于基于智能大脑分析决策模型，对物流关键数据进行场景化模拟分析处理，获取物流配送决策报告；可视化物流信息管理单元，用于根据物流配送决策报告对当前运行物流进行可视化监控以及采取对应管理措施
。2.
根据权利要求1所述的一种基于智能大脑的可视化智能物流管理平台，其特征在于，物流信息获取单元包括：物流信息数据库
、
智能整合学习认知模块和物流关键数据提取模块；物流信息数据库，用于存储上传的实时物流信息数据以及物流历史数据，对存储的数据进行分类处理；智能整合学习认知模块，用于基于物流专家知识与机器智能整合形成的物流知识库对物流历史数据进行物流学习认知处理，构建智能大脑学习认知模型；物流关键数据提取模块，用于基于智能大脑学习认知模型对当前运行的物流数据进行预判断分层处理，获取物流分层数据，物流分层数据包括第一物流关键数据
、
第二物流关键数据和第三物流关键数据
。3.
根据权利要求1所述的一种基于智能大脑的可视化智能物流管理平台，其特征在于，物流数据分析决策单元包括：智能大脑分析模块
、
智能大脑预判模块和智能大脑决策模块；智能大脑分析模块，用于基于新一代人工智能技术的物流学习认知技术对物流信息数据库中物流历史数据进行认知分析处理，构建智能大脑分析决策模型；智能大脑预判模块，用于通过智能大脑分析决策模型对当前提取的物流关键数据进行场景化模拟，通过场景化模拟判断当前物流关键数据所处状态与对应的调度指令，获取物流关键判断结果；智能大脑决策模块，用于对物流关键判断结果所产生的结果进行预判，当预判结果符合设定结果时，生成物流配送决策报告
。4.
根据权利要求1所述的一种基于智能大脑的可视化智能物流管理平台，其特征在于，可视化物流信息管理单元包括：物流信息交互模块
、
物流指令下达模块和信息控制模块；物流信息交互模块，用于物流监控终端
、
物流配送端和用户终端之间的多级信息交互，实现可视化监控以及信息共享；物流指令下达模块，用于用户终端对物流信息进行调整时，向物流监控终端下达调整指令，以及物流监控终端根据物流配送决策报告对物流配送端下达指令；信息控制模块，用于对物流信息数据进行控制调用，以及对物流监控终端
、
物流配送端和用户终端进行信息传输控制
。5.
根据权利要求2所述的一种基于智能大脑的可视化智能物流管理平台，其特征在于，智能整合学习认知模块包括：物流知识库和认知学习机制中心；物流知识库，用于描述物流知识领域与知识层次划分的关系与物流知识来源的百科
、
著作，物流知识包括物流与供应链知识概述
、
物流系统
、...

【专利技术属性】
技术研发人员：王军平，
申请(专利权)人：北京赛博云睿智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：