【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物流运输大数据，具体为一种物流运输大数据监测采集方法。
技术介绍
1、物流大数据就是通过海量的物流数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等，挖掘出新的增值价值，通过大数据分析可以提高运输与配送效率，减少物流成本，更有效地满足客户服务要求。
2、在对物流运输大数据监测采集，需要考虑到物流的智能化水平、降低物流成本和提高用户服务水平，而现有的物流运输在对大数据监测采集时，通常较为简单，使得物流在运输中通过反馈这些传统记录的数据时，无法做到更好的对其进行提高物流的智能化水平、降低物流成本和提高用户服务水平，为此亟需一种物流运输大数据监测采集方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种物流运输大数据监测采集方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种物流运输大数据监测采集方法，包括提高物流的智能化水平方法、降低物流成本方法和提高用户服务水平方法，所述提高物流的智能化水平方法中包括货车匹配、运输路线优化和库存预测，首先通过卫星定位系统对物流数据的跟踪和分析，物流大数据应用可以根据情况为物流企业做出智能化的决策和建议，在物流决策中，大数据技术应用涉及竞争环境分析、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等，其次在竞争环境分析中，为了达到利益的最大化，需要对竞争对手进行全面的分析，预测其行为和动向，从而了解在某个区域或是在某个特殊时期，应该选择的合作伙伴，最后在物
3、优选的，降低物流成本方法中，由于交通运输、仓储设施、货物包装、流通加工和搬运等环节对信息的交互和共享要求比较高，因此可以利用大数据技术优化配送路线、合理选择物流中心地址、优化仓库储位，从而大大降低物流成本，提高物流效率。
4、优选的，提高用户服务水平方法中，随着网购人群的急剧膨胀，客户越来越重视物流服务的体验，通过对数据的挖掘和分析，以及合理地运用这些分析成果，物流企业可以为客户提供最好的服务，提供物流业务运作过程中商品配送的所有信息，进一步巩固和客户之间的关系，增加客户的信赖，培养客户的黏性，避免客户流失。
5、优选的，提高物流的智能化水平方法中，通过对运力池进行大数据分析，公共运力的标准化和专业运力的个性化需求之间可以产生良好的匹配，同时，结合企业的信息系统也会全面整合与优化，通过对货主、司机和任务的精准画像，可实现智能化定价、为司机智能推荐任务和根据任务要求指派配送司机等。
6、优选的，在降低物流成本还分为设备维修预测和事故发生率和人员流动等人事部门，从客户方面来讲，大数据应用会根据任务要求，如车型、配送公里数、配送预计时长、附加服务等自动计算运力价格并匹配最符合要求的司机，司机接到任务后会按照客户的要求进行高质量的服务，在司机方面，大数据应用可以根据司机的个人情况、服务质量、空闲时间为他自动匹配合适的任务，并进行智能化定价，基于大数据实现车货高效匹配，不仅能减少空驶带来的损耗，还能减少污染。
7、优选的，在运输路线优化中，通过运用大数据，物流运输效率将得到大幅提高，大数据为物流企业间搭建起沟通的桥梁，物流车辆行车路径也将被最短化、最优化定制。
8、优选的，在库存预测中，通过互联网技术和商业模式的改变带来了从生产者直接到顾客的供应渠道的改变，这样的改变，从时间和空间两个维度都为物流业创造新价值奠定了很好的基础，大数据技术可优化库存结构和降低库存存储成本，同时也能够降低运输成本。
9、优选的，在事故发生率和人员流动等人事部门中，根据司机实时的工作表现波动情况，预测司机疲劳程度和排班安排等，为客户提供合理的解决方案以便提高司机安全系数，此外还能根据司机和机动车的实时状况预测可能发生的风险，并及时提供预防或补救解决方案。
10、优选的，为了更好的提高物流的智能化水平方法，在卫星定位系统中通过大数据处理为物流行业用户提供远程信息化车队管理解决方案，实现数据采集和全程监控，包括驾驶司机的驾驶动作、车辆温度、车门打开等细节，车辆上的终端通过移动通信系统与服务器建立联系，互换数据。
11、优选的，物流公司或车队管理者可直接访问gps及其他若干实时数据，如车辆行驶方向，停车、行驶时间和装和卸货等信息，此外，通过计算驾驶员急加速、急刹车的次数，经济转速区行驶时间和怠速长短等信息，可以直接帮助驾驶员发现驾驶命令中的问题并改进提高。
12、与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果是：
13、该物流运输大数据监测采集方法，能够通过卫星定位系统实现高物流的智能化水平、降低物流成和提高用户服务水平，其次增加车货匹配效率，优化了运输路线和对库存的预测，同时能够对设备维修进行预测，使得物流成本再次降低，还可以减少事故发生率和人员流动。
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1.一种物流运输大数据监测采集方法，包括提高物流的智能化水平方法、降低物流成本方法和提高用户服务水平方法，其特征在于：所述提高物流的智能化水平方法中包括货车匹配、运输路线优化和库存预测，首先通过卫星定位系统对物流数据的跟踪和分析，物流大数据应用可以根据情况为物流企业做出智能化的决策和建议，在物流决策中，大数据技术应用涉及竞争环境分析、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等，其次在竞争环境分析中，为了达到利益的最大化，需要对竞争对手进行全面的分析，预测其行为和动向，从而了解在某个区域或是在某个特殊时期，应该选择的合作伙伴，最后在物流供给与需求匹配方面，需要分析特定时期、特定区域的物流供给与需求情况，从而进行合理的配送管理，在物流资源优化与配置方面，主要涉及运输资源、存储资源等，物流市场有很强的动态性和随机性，需要实时分析市场变化情况，从海量的数据中提取当前的物流需求信息，同时对已配置和将要配置的资源进行优化，从而实现对物流资源的合理利用。
2.根据权利要求1所述的一种物流运输大数据监测采集方法，其特征在于：降低物流成本方法中，由于交通运输、仓储设施、货物包装、流通加工
3.根据权利要求1所述的一种物流运输大数据监测采集方法，其特征在于：提高用户服务水平方法中，随着网购人群的急剧膨胀，客户越来越重视物流服务的体验，通过对数据的挖掘和分析，以及合理地运用这些分析成果，物流企业可以为客户提供最好的服务，提供物流业务运作过程中商品配送的所有信息，进一步巩固和客户之间的关系，增加客户的信赖，培养客户的黏性，避免客户流失。
4.根据权利要求1所述的一种物流运输大数据监测采集方法，其特征在于：提高物流的智能化水平方法中，通过对运力池进行大数据分析，公共运力的标准化和专业运力的个性化需求之间可以产生良好的匹配，同时，结合企业的信息系统也会全面整合与优化，通过对货主、司机和任务的精准画像，可实现智能化定价、为司机智能推荐任务和根据任务要求指派配送司机等。
5.根据权利要求2所述的一种物流运输大数据监测采集方法，其特征在于：在降低物流成本还分为设备维修预测和事故发生率和人员流动等人事部门，从客户方面来讲，大数据应用会根据任务要求，如车型、配送公里数、配送预计时长、附加服务等自动计算运力价格并匹配最符合要求的司机，司机接到任务后会按照客户的要求进行高质量的服务，在司机方面，大数据应用可以根据司机的个人情况、服务质量、空闲时间为他自动匹配合适的任务，并进行智能化定价，基于大数据实现车货高效匹配，不仅能减少空驶带来的损耗，还能减少污染。
6.根据权利要求1所述的一种物流运输大数据监测采集方法，其特征在于：在运输路线优化中，通过运用大数据，物流运输效率将得到大幅提高，大数据为物流企业间搭建起沟通的桥梁，物流车辆行车路径也将被最短化、最优化定制。
7.根据权利要求1所述的一种物流运输大数据监测采集方法，其特征在于：在库存预测中，通过互联网技术和商业模式的改变带来了从生产者直接到顾客的供应渠道的改变，这样的改变，从时间和空间两个维度都为物流业创造新价值奠定了很好的基础，大数据技术可优化库存结构和降低库存存储成本，同时也能够降低运输成本。
8.根据权利要求5所述的一种物流运输大数据监测采集方法，其特征在于：在事故发生率和人员流动等人事部门中，根据司机实时的工作表现波动情况，预测司机疲劳程度和排班安排等，为客户提供合理的解决方案以便提高司机安全系数，此外还能根据司机和机动车的实时状况预测可能发生的风险，并及时提供预防或补救解决方案。
9.根据权利要求1所述的一种物流运输大数据监测采集方法，其特征在于：为了更好的提高物流的智能化水平方法，在卫星定位系统中通过大数据处理为物流行业用户提供远程信息化车队管理解决方案，实现数据采集和全程监控，包括驾驶司机的驾驶动作、车辆温度、车门打开等细节，车辆上的终端通过移动通信系统与服务器建立联系，互换数据。
10.根据权利要求9所述的一种物流运输大数据监测采集方法，其特征在于：物流公司或车队管理者可直接访问GPS及其他若干实时数据，如车辆行驶方向，停车、行驶时间和装和卸货等信息，此外，通过计算驾驶员急加速、急刹车的次数，经济转速区行驶时间和怠速长短等信息，可以直接帮助驾驶员发现驾驶命令中的问题并改进提高。
...【技术特征摘要】
1.一种物流运输大数据监测采集方法，包括提高物流的智能化水平方法、降低物流成本方法和提高用户服务水平方法，其特征在于：所述提高物流的智能化水平方法中包括货车匹配、运输路线优化和库存预测，首先通过卫星定位系统对物流数据的跟踪和分析，物流大数据应用可以根据情况为物流企业做出智能化的决策和建议，在物流决策中，大数据技术应用涉及竞争环境分析、物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等，其次在竞争环境分析中，为了达到利益的最大化，需要对竞争对手进行全面的分析，预测其行为和动向，从而了解在某个区域或是在某个特殊时期，应该选择的合作伙伴，最后在物流供给与需求匹配方面，需要分析特定时期、特定区域的物流供给与需求情况，从而进行合理的配送管理，在物流资源优化与配置方面，主要涉及运输资源、存储资源等，物流市场有很强的动态性和随机性，需要实时分析市场变化情况，从海量的数据中提取当前的物流需求信息，同时对已配置和将要配置的资源进行优化，从而实现对物流资源的合理利用。
2.根据权利要求1所述的一种物流运输大数据监测采集方法，其特征在于：降低物流成本方法中，由于交通运输、仓储设施、货物包装、流通加工和搬运等环节对信息的交互和共享要求比较高，因此可以利用大数据技术优化配送路线、合理选择物流中心地址、优化仓库储位，从而大大降低物流成本，提高物流效率。
3.根据权利要求1所述的一种物流运输大数据监测采集方法，其特征在于：提高用户服务水平方法中，随着网购人群的急剧膨胀，客户越来越重视物流服务的体验，通过对数据的挖掘和分析，以及合理地运用这些分析成果，物流企业可以为客户提供最好的服务，提供物流业务运作过程中商品配送的所有信息，进一步巩固和客户之间的关系，增加客户的信赖，培养客户的黏性，避免客户流失。
4.根据权利要求1所述的一种物流运输大数据监测采集方法，其特征在于：提高物流的智能化水平方法中，通过对运力池进行大数据分析，公共运力的标准化和专业运力的个性化需求之间可以产生良好的匹配，同时，结合企业的信息系统也会全面整合与优化，通过对货主、司机和任务的精准画像，可实现智能化定价、为司机智能推荐任务和根据任务要求指派配送司机等。
5.根据权利要求2所述的一种物流运输大数据监测采...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘昌华，徐强珍，付丽瑶，
申请(专利权)人：山东畜牧兽医职业学院，
类型：发明
国别省市：
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