【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物流智能，特别是一种订单物流时效管理系统。
技术介绍
1、在物流时效管理领域，已逐步向数据驱动和智能化方向发展；近年来，随着大数据分析和机器学习技术的进步，物流行业已广泛应用基于历史数据的预测模型来优化运输时效。典型的应用包括利用时间序列分析预测运输时间、通过监督学习算法识别延误模式，以及结合实时gps数据动态调整运输路线。
2、现有物流时效管理通常采用静态资源分配模式，缺乏对动态网络重构能力的考虑，在面对突发异常事件时容错性较低。特别是在多目标优化过程中，现有技术难以高效平衡时效性、成本效率和可靠性等关键指标，影响最终决策的全局最优性。
技术实现思路
1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术提供了一种订单物流时效管理系统解决物流时效管理在突发异常事件下容错性不足及多目标决策难以全局最优问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、本专利技术提供了一种订单物流时效管理系统，其包括，
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【技术保护点】
1.一种订单物流时效管理系统，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的订单物流时效管理系统，其特征在于：所述订单物流全链路数据包括商品特征数据、运输环境数据、时效历史数据和物流拓扑网络；
3.如权利要求1所述的订单物流时效管理系统，其特征在于：所述通过虚拟干预场景和因果图模型计算物流节点延误风险概率，得到延误风险预测结果，具体步骤如下，
4.如权利要求3所述的订单物流时效管理系统，其特征在于：所述将延误风险预测结果与预处理后的订单物流全链路数据进行叠加分析，生成延误风险热力图，具体步骤如下，
5.如权利要求4所述的订单...
【技术特征摘要】
1.一种订单物流时效管理系统，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的订单物流时效管理系统，其特征在于：所述订单物流全链路数据包括商品特征数据、运输环境数据、时效历史数据和物流拓扑网络；
3.如权利要求1所述的订单物流时效管理系统，其特征在于：所述通过虚拟干预场景和因果图模型计算物流节点延误风险概率，得到延误风险预测结果，具体步骤如下，
4.如权利要求3所述的订单物流时效管理系统，其特征在于：所述将延误风险预测结果与预处理后的订单物流全链路数据进行叠加分析，生成延误风险热力图，具体步骤如下，
5.如权利要求4所述的订单物流时效管理系统，其特征在于：所述对延误风险热力图进行脆弱性评估，生成脆弱性分析报告，具体步骤如下，
6.如权利要求5所述的订单物流时效管理系统，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：王伟，黄久香，
申请(专利权)人：广东安优物流供应链有限公司，
类型：发明
国别省市：
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