【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于物流管理领域，具体是一种大数据物流管理系统。
技术介绍
1、物流是指在现代供应链管理中，对产品或货物的运输、仓储、包装、配送和信息流的全过程管理，涉及货物从生产地通过各种运输方式运送至消费者手中的整个过程，而物流管理是指对物流活动进行计划、组织、实施和控制的过程，包括对供应链中的运输、仓储、包装、配送和信息流等各个环节进行全面的管理，以实现物流活动的高效运作和优化；
2、公开号为“cn112926915a”的中国专利公开了“本专利技术公开了一种物流大数据统计管理系统，包括管理系统主体，其特征在于，管理系统主体包含有区域计算模块、区域分割模块、物流统计模块、数据服务器模块、物流分配模块、路线规划模块、管理终端、用户终端和配送终端，区域分隔模块分别与区域计算模块和物流统计模块相连接，物流统计模块分别与物流分配模块和数据服务器模块相连接，物流分配模块和路线规划模块相连接”其虽然可以实现对物流过程的管理，但在现有物流管理系统中，对于货运货物常采用接近规格的纸箱与填充物进行包装，而在面对贵重且形状复杂的货物时，纸箱与贵重货物之间容易产生空隙，增加物流运输过程中贵重货物损坏的风险，并且在运力紧张与订单加急时，由于受到货运车辆的限制不能及时对于加急物流订单进行运输，存在效率低下的问题；
3、针对上述，本案提出一种大数据物流管理系统，通过增加客制化包装模块、运力协调运转模块和优化决策辅助模块以解决上述技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种大数据物流管理系统，包括订单管理模块、风险管理与规划模块、仓储与运输管理模块、货物跟踪模块、路线规划模块、用户意见反馈模块、客制化包装模块、运力协调运转模块、优化决策辅助模块；
4、所述订单管理模块，用于接收、处理以及跟踪所收到的订单信息；
5、所述风险管理与规划模块，通过大数据分析对物流过程中的各类风险进行监测和分析；
6、所述仓储与运输管理模块，用于管理仓储设施和运输车辆的信息；
7、所述货物跟踪模块，通过整合gps与rfid技术，实现对货物的实时跟踪和监控；
8、所述路线规划模块，用于对货运路线进行规划，并对送达时间进行预测；
9、所述用户意见反馈模块，用于收集用户对于该次物流运输的满意度；
10、所述客制化包装模块，用于对贵重且形状复杂的货物进行扫描，获得填充物图纸并制造，并同时生成匹配的包装纸箱尺寸图纸；
11、所述运力协调运转模块，建立线上平台，用于在运力紧张或订单加急时发布任务，利用省内送货返程闲置货车，构建新的运输网络；
12、所述优化决策辅助模块，用于对包装、出库、运输、派送时间进行分析并设定评级，并通过算法对该次物流的包装、出库、运输、派送时间结合评级进行评估，并辅助优化。
13、进一步的，所述订单管理模块，用于接收、处理以及跟踪所收到的订单信息，包括订单生成、订单状态更新、订单分配，对于订单的状态进行实时监控，并对出现的异常进行上报；
14、所述风险管理与规划模块，通过大数据分析对物流过程中的各类风险进行监测和分析，包括交通状况、天气情况、自然灾害，并进行及时预警，对于所要运输的货物价值进行评估，并对贵重货物进行价保建议；
15、所述仓储与运输管理模块，用于管理仓储设施和运输车辆的信息，包括货物入库和出库流程管理、货物包装管理、货运车辆调度，并通过大数据分析优化入库出库效率并改善运输车辆的调度和利用效率；
16、所述货物跟踪模块，通过整合gps与rfid技术，实现对货物的实时跟踪和监控，对于货物包装上的rfid电子标签进行扫描，并通过货运车辆上的gps装置对于货车位置进行实时追踪，并将货物位置信息提交以方便客户进行实时查询；
17、所述路线规划模块，通过货运路线上的实时天气情况、路面状况以及驾驶员的驾驶习惯，并结合大数据分析，对于货运路线进行规划，并对送达时间进行预测；
18、所述用户意见反馈模块，通过在货物运送完成后，将一份满意度调查问卷发送给客户，以收集用户对于该次物流运输的满意程度，并根据结果对于物流流程进行优化。
19、进一步的，所述客制化包装模块，通过深度学习以及生成对抗网络技术，对于人工智能进行训练，在学习大量3d打印的数据之后，通过对于贵重且形状复杂货物的进行扫描，针对不同的贵重货物形状生成填充物模型图纸，并经由3d打印设备进行生产，同时将图纸内容上传至存储库，方便对于后续其他贵重货物有类似托举角度时进行快速提取与套用，结合客户意愿以及贵重货物价值进行客制化包装，并根据填充物体积大小生成包装纸箱尺寸图纸并制造，其具体的步骤为：
20、数据收集：先收集大量的3d打印数据，包括各种形状、各种尺寸的3d打印填充物的模型数据，这些数据为深度学习和生成对抗网络技术训练所使用；
21、深度学习训练：利用卷积神经网络，对所收集的3d打印填充物模型数据进行训练，以学习贵重货物不同形状对应的填充物模型；
22、生成对抗网络训练：利用生成对抗网络技术，训练模型来生成逼真的填充物模型图纸，以逼真地模拟3d打印填充物的外形和结构，生成器负责生成填充物模型图纸，而判别器则负责判断生成的图纸，生成器和判别器互相学习，最终生成符合条件的填充物模型图纸；
23、实时扫描与填充物生成：当有贵重货物需要包装时，通过扫描贵重货物的3d形状数据，使用经训练的深度学习和生成对抗网络模型，实时生成符合贵重货物形状的填充物模型图纸；
24、填充物制造：将填充物模型图纸传输至3d打印设备，进行快速生产；
25、建库保存：将生成的填充物模型图纸内容上传至图纸库，便于后续快速提取并套用；
26、包装纸箱尺寸图纸生成与制造：根据填充物的大小，获得所需要的包装纸箱尺寸大小，并依据纸箱的大小对纸箱进行生产制造。
27、进一步的，所述客制化包装模块，利用卷积神经网络进行深度学习，对所收集的3d打印填充物模型数据进行训练，以学习贵重货物不同形状对应的填充物模型，其具体的算法公式为：设定输入的3d填充物模型数据为，其尺寸为，其中，代表模型数据的高度，代表模型数据的宽度，代表模型数据的深度；
28、该模型的3d卷积核为，其尺寸为，其中，代表卷积核的高度，代表卷积核的宽度，代表卷积核的深度，3d卷积层的输出特征图为：
29、；
30、其中，代表卷积层的输出特征图上的某一位置，代表输入3d模型数据上的某一位置，代表卷积核上的权重，代表偏置项，代表激活函数relu；
31、采用relu函数，在卷积层的特征映射上应用非线性激活函数，从而引入非线性变换，来增加模型的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种大数据物流管理系统，其特征在于：包括订单管理模块、风险管理与规划模块、仓储与运输管理模块、货物跟踪模块、路线规划模块、用户意见反馈模块、客制化包装模块、运力协调运转模块、优化决策辅助模块；
2.根据权利要求1所述的一种大数据物流管理系统，其特征在于：所述订单管理模块，用于接收、处理以及跟踪所收到的订单信息，包括订单生成、订单状态更新、订单分配，对于订单的状态进行实时监控，并对出现的异常进行上报；
3.根据权利要求1所述的一种大数据物流管理系统，其特征在于：所述客制化包装模块，通过深度学习以及生成对抗网络技术，对于人工智能进行训练，在学习大量3D打印的数据之后，通过对于贵重且形状复杂货物的进行扫描，针对不同的贵重货物形状生成填充物模型图纸，并经由3D打印设备进行生产，同时将图纸内容上传至存储库，方便对于后续其他贵重货物进行快速提取与套用，结合客户意愿以及贵重货物价值进行客制化包装，并根据填充物体积大小生成包装纸箱尺寸图纸并制造，其具体的步骤为：
4.根据权利要求3所述的一种大数据物流管理系统，其特征在于：所述客制化包装模块，利用卷积神经网
5.根据权利要求3所述的一种大数据物流管理系统，其特征在于：所述客制化包装模块，将每次生成的填充物图纸进行上传保存，以方便后续的提取复用，其具体的步骤为：
6.根据权利要求4所述的一种大数据物流管理系统，其特征在于：所述客制化包装模块中设置有损失函数，用于对比深度学习时所生成的预测值与真实值之间的差异，其具体方法为：
7.根据权利要求1所述的一种大数据物流管理系统，其特征在于：所述运力协调运转模块，通过网络搭建线上接单平台，并结合个人征信，通过符合条件的注册司机，在运力紧张或订单加急时发布任务，对平台注册的司机进行调度，并根据他们的位置、能力和可用时间，进行合理的运力分配，通过闲置的返程货车进行省内物流的运输，利用省内送货返程闲置的货车，构建新的运输网络，具体的步骤为：
8.根据权利要求7所述的一种大数据物流管理系统，其特征在于：所述运力协调运转模块中还设置有风险评估与赔偿系统，用于处理丢件以及各类问题，确保问题得到妥善处理并最大限度地减少损失，其具体的方法为：
9.根据权利要求1所述的一种大数据物流管理系统，其特征在于：所述优化决策辅助模块，通过以往数据对包装、出库、运输、派送时间进行分析并设定评级，通过算法对于该次物流的包装、出库、运输、派送时间进行评估，并据此提供改进建议和决策支持，其具体的步骤为：
10.根据权利要求2所述的一种大数据物流管理系统，其特征在于：所述路线规划模块，根据货运路线上的实时天气情况、路面状况以及驾驶员的驾驶习惯，并结合大数据分析，对于货运路线进行规划，并对送达时间进行预测，其具体方法为：
...【技术特征摘要】
1.一种大数据物流管理系统，其特征在于：包括订单管理模块、风险管理与规划模块、仓储与运输管理模块、货物跟踪模块、路线规划模块、用户意见反馈模块、客制化包装模块、运力协调运转模块、优化决策辅助模块；
2.根据权利要求1所述的一种大数据物流管理系统，其特征在于：所述订单管理模块，用于接收、处理以及跟踪所收到的订单信息，包括订单生成、订单状态更新、订单分配，对于订单的状态进行实时监控，并对出现的异常进行上报；
3.根据权利要求1所述的一种大数据物流管理系统，其特征在于：所述客制化包装模块，通过深度学习以及生成对抗网络技术，对于人工智能进行训练，在学习大量3d打印的数据之后，通过对于贵重且形状复杂货物的进行扫描，针对不同的贵重货物形状生成填充物模型图纸，并经由3d打印设备进行生产，同时将图纸内容上传至存储库，方便对于后续其他贵重货物进行快速提取与套用，结合客户意愿以及贵重货物价值进行客制化包装，并根据填充物体积大小生成包装纸箱尺寸图纸并制造，其具体的步骤为：
4.根据权利要求3所述的一种大数据物流管理系统，其特征在于：所述客制化包装模块，利用卷积神经网络进行深度学习，对所收集的3d打印填充物模型数据进行训练，以学习贵重货物不同形状对应的填充物模型，其具体的算法公式为：设定输入的3d填充物模型数据为，其尺寸为，其中，代表模型数据的高度，代表模型数据的宽度，代表模型数据的深度；
5.根据权利要求3所述的一种大数据物流管理系统，其特征在于：所述客制化包装模块，将每...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩亮，王源升，贾修峰，周桂婷，李宏玲，李天宇，
申请(专利权)人：青岛大数据科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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