CN110659777A - 一种基于大数据的代茶类饮品配送路线规划*** - Google Patents

一种基于大数据的代茶类饮品配送路线规划*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的代茶类饮品配送路线规划***,通过包装模块可自动获取用户开盖时的饮品的温度,并配合客户端实现对饮品在不同温度下的口感等级进行评价,为饮品类型的分类提供数据支持,饮品评价模块根据饮品在不同温度下高口感和低口感的占比,对所有饮品进行分类,得到饮品最受用户欢迎的温度区间,路线规划模块对所有订单分配配送分类标签,并根据配送分类标签、账户信息和下单时间,筛选出最高效的备选路径以及优选配送地址,且在同一配送路径下,只配送同类型的饮品,以保证饮品的口感,并且在保证用户的等待时间不超过的最晚送达时间的前提下,配送能够尽可能顺路完成更多的订单。

Description

一种基于大数据的代茶类饮品配送路线规划***
技术领域
本发明涉及物流配送技术领域,具体涉及一种基于大数据的代茶类饮品配送路线规划***。
背景技术
代茶饮,又名以药代茶。选用一二味或数味中草药(常研制成粗末后用)煎汤或以沸水冲泡数分钟后饮用。由于采用中草药进行煮泡,其口感受温度影响较大,冷热两种温度下,常常会有不同的口感,但由于口感属于主观感受,不同人的口感喜好不同,因此在代茶类饮品的配送时,需要考虑到用户的喜好确定饮品送达时的温度,以方便用户饮用。
现有配送路线规划时,仅考虑到配送效率,没有考虑到不同类型饮品同时配送导致的饮品存放以及配送效率的问题,采用的是配送员骑单车将饮品放入后备箱进行配送,且高、低温的饮品混合存放,热传导导致温度改变,送达后,温度无法满足客户的需求,影响代茶类饮品的口感。
公开号为CN109472417A的申请文件公开了一种外卖集中地区的共同配送路线优化算法,用于解决外卖配送集中地区配送过程中配送时间长、运力浪费的问题。能够实现将具有相同收货地点的外卖商品统一配送,对取送外卖商品路径进行合理规划,节约运力的同时减少配送总时长。且此技术方案并未解决上述问题。
发明内容
为了解决上述的技术问题,本发明的目的在于提供一种基于大数据的代茶类饮品配送路线规划***,通过路线规划模块充分考虑用户个人口味和大众接收口味对所有订单分配配送分类标签,并根据配送分类标签、账户信息和下单时间,筛选出最高效的备选路径以及优选配送地址,且在同一配送路径下,只配送同类型的饮品,以保证饮品的口感,并且在保证用户的等待时间不超过的最晚送达时间的前提下,配送能够尽可能顺路完成更多的订单。
本发明所要解决的技术问题为:
A.如何通过配送路线的选择,保证配送的饮品口感稳定,满足客户的个人需求,并高效的进行配送。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
一种基于大数据的代茶类饮品配送路线规划***,包括包装模块、订单管理模块、饮品评价模块、路线规划模块以及客户端;
所述包装模块用于存储饮品以及获取饮用温度;
所述客户端用于在选购饮品后生成订单发送至订单管理模块;还用于从包装模块获取饮用温度同时标记口感等级作为评价信息发送至饮品评价模块;所述口感等级分为高和低两个等级;
所述饮品评价模块用于将饮品名称与评价信息进行关联,并根据评价信息将所有饮品分为三个饮品类型,三个所述饮品类型分别为冷饮型、热饮型以及常温型;
所述订单管理模块用于存储并获取订单的配送地址以及商品名称、饮品类型备注、账户信息、下单时间;
所述路线规划模块包括时间预估单元、路线生成单元;所述路线生成单元用于获取所有路段的路况信息,并根据订单中的饮品类型以及配送地址对配送路线进行规划,得到配送路线;所述时间预估单元用于记录各个客户的取货时间,还用于根据取货时间和运输距离计算订单的预估送达时间。
进一步的,所述包装模块包括用于存储饮品的储液单元、用于获取杯内温度的温度检测单元、用于检测智能杯盖是否开启的光线检测单元、用于存储和传送饮用温度的NFC单元以及为元件提供电力的供电单元;且所述储液单元包括杯体以及与杯体螺纹密封连接的智能杯盖,所述智能杯盖的内顶壁开设有检测仓,所述温度检测单元、光线检测单元、NFC单元、供电单元均安装在检测仓内;
所述包装模块获取以及传输饮用温度的方法为:打开智能杯盖后,光线检测单元检测到光线强度超过阈值后,启动温度检测单元获取饮用温度,并将温度数据存储至NFC单元,与客户端配对后,客户端获取NFC单元中的饮用温度。
进一步的,所述饮品评价模块对饮品进行分类的方法为:从存储的所有评价信息中筛选出相同饮品名称的评价信息,再分别计算饮用温度属于低温区间或高温区间的评价信息中两个口感等级的占比差值,且低温区间和高温区间为两个不连续的温度区间;
当只有低温区间的口感等级占比差值超过预设的阈值时,将该饮品标记为冷饮型;
当只有高温区间的口感等级占比差值超过预设的阈值时,将该饮品标记为热饮型;
当高温区间以及低温区间的口感等级的占比差值均未超过或均超过预设的阈值时,将该饮品标记为常温型。
进一步的,所述路线生成单元得到配送路线的具体步骤如下:
S1、为所有订单添加配送分类标签,若饮品类型备注指定了饮品类型,则配送分类标签标记与饮品类型备注关联;若饮品类型备注未指定饮品类型,则配送分类标签与饮品评价模块中该饮品的饮品类型关联;
S2、获取订单管理模块中订单的配送地址,计算并筛选出距始发地最远的配送地址作为目的地;
S3、路线生成单元根据始发地以及目的地生成多条备选路径,并获取目的地对应的订单的配送分类标签;
S4、筛选出同时满足与目的地对应的订单的饮品类型相同以及与各个备选路径的距离小于预设距离d的配送地址,作为各条备选路径的沿途配送地址;并按照距始发地由近至远对各条备选路径的沿途配送地址进行编号;
S5、通过时间预估单元计算各条备选路径的沿途配送地址的预估送达时间;按沿途配送地址的编号从小至大依次剔除预估送达时间超过预设的最晚送达时间的沿途配送地址,且每剔除一个沿途配送地址,重新计算各条备选路径的沿途配送地址的预估送达时间,直至所有沿途配送地址均未超过预设的最晚送达时间,得到各条备选路径的优选配送地址;
S6、从各条备选路径中选出优选配送地址数量最多的备选路径作为配送路径,并将各个优选配送地址的预估送达时间发送至对应的客户端。
进一步的,所述时间预估单元记录各个客户的取货时间的方法为:配送员到达配送地址后,开始计时,并在客户收货后,停止计时,得到取货时间并与订单中的账户信息关联;
所述时间预估单元根据取货时间和运输距离计算各个配送地址订单的预估送达时间Ti的计算公式为:
Figure BDA0002215266540000051
其中Ti为第i个配送地址的预估送达时间,S为配送地址与前一个配送地址之间的距离,
Figure BDA0002215266540000052
为该路段的实时平均行驶速度,
Figure BDA0002215266540000053
为第i个配送地址对应的客户的平均取货时间,Ti-1为第i个配送地址前的预估送达时间的总耗时。
本发明的有益效果:
(1)通过包装模块可自动获取用户开盖时的饮品的温度,作为饮用温度进行存储,并配合客户端实现对饮品在不同温度下的口感等级进行评价,为饮品类型的分类提供数据支持,并作为后面配送路径选择的参考依据。
(2)饮品评价模块根据饮品在不同温度下高口感和低口感的占比,对所有饮品进行分类,得到饮品最受用户欢迎的温度区间,为后面配送时保证饮品口感提供参考。
(3)路线规划模块充分考虑用户个人口味和大众接收口味对所有订单分配配送分类标签,并根据配送分类标签、账户信息和下单时间,筛选出最高效的备选路径以及优选配送地址,且在同一配送路径下,只配送同类型的饮品,以保证饮品的口感,并且在保证用户的等待时间不超过的最晚送达时间的前提下,配送能够尽可能顺路完成更多的订单。
(4)时间预估单元通过两个配送地址之间的耗时、预测的取货时间、前面配送的总耗时等大数据计算各个配送地址的预估送达时间,使得预估送达时间更加准确。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明的***框图;
图2是本发明的包装模块的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2所示,本实施例提供了一种基于大数据的代茶类饮品配送路线规划***,包括包装模块、订单管理模块、饮品评价模块、路线规划模块以及客户端,如手机、平板等;
所述包装模块用于存储饮品以及获取饮用温度;用户可手动输入饮用温度,也可通过包装模块自动获取饮用温度。
所述包装模块包括用于存储饮品的储液单元、用于获取杯内温度的温度检测单元、用于检测智能杯盖是否开启的光线检测单元、用于存储和传送饮用温度的NFC单元以及为元件提供电力的供电单元;且所述储液单元包括杯体以及与杯体螺纹密封连接的智能杯盖,所述智能杯盖的内顶壁开设有检测仓,所述温度检测单元、光线检测单元、NFC单元、供电单元均安装在检测仓内;且温度检测单元的探头部分位于杯体内,智能杯盖为透明塑料材质。
所述包装模块获取以及传输饮用温度的方法为:打开智能杯盖后,光线检测单元检测到光线强度超过阈值后,启动温度检测单元获取饮用温度,并将温度数据存储至NFC单元,与客户端配对后,客户端获取NFC单元中的饮用温度。
所述客户端用于在选购饮品后生成订单发送至订单管理模块;还用于从包装模块获取饮用温度同时标记口感等级作为评价信息发送至饮品评价模块;所述口感等级分为高和低两个等级;
所述饮品评价模块用于将饮品名称与评价信息进行关联,并根据评价信息将所有饮品分为三个饮品类型,三个所述饮品类型分别为冷饮型、热饮型以及常温型;
所述饮品评价模块对饮品进行分类的方法为:从存储的所有评价信息中筛选出相同饮品名称的评价信息,再分别计算饮用温度属于低温区间或高温区间的评价信息中两个口感等级的占比差值,且低温区间和高温区间为两个不连续的温度区间;如低温区间为-4℃至6℃,高温区间为20℃-40℃。
当只有低温区间的口感等级占比差值超过预设的阈值时,如阈值如40%,将该饮品标记为冷饮型;如一款饮品的平均中,低温区间内,口感等级为高的占75%,口感等级为低的占25%,则占比差值为50%,大于阈值,说明用户普遍更喜欢冷的口感,因此标记为冷饮型。
当只有高温区间的口感等级占比差值超过预设的阈值时,将该饮品标记为热饮型;说明用户普遍更喜欢热的口感,因此标记为冷饮型当高温区间以及低温区间的口感等级的占比差值均未超过或均超过预设的阈值时,将该饮品标记为常温型。说明用户普遍更喜欢常温的口感,因此标记为常温型。
所述订单管理模块用于存储并获取订单的配送地址以及商品名称、饮品类型备注、账户信息、下单时间;饮品类型备注用于根据客户的个人喜好备注饮品类型,且饮品类型备注的优先级相比于默认的饮品类型更高。
所述路线规划模块包括时间预估单元、路线生成单元;所述路线生成单元用于获取所有路段的路况信息,如各路段的平均行驶速度、拥堵情况等,并根据订单中的饮品类型以及配送地址对配送路线进行规划,得到配送路线;先生成配送路线,再确定送达的时间,并推送给客户,所述时间预估单元用于记录各个客户的取货时间,还用于根据取货时间和运输距离计算订单的预估送达时间。
所述路线生成单元得到配送路线的具体步骤如下:
S1、为所有订单添加配送分类标签,若饮品类型备注指定了饮品类型,则配送分类标签标记与饮品类型备注关联;若饮品类型备注未指定饮品类型,则配送分类标签与饮品评价模块中该饮品的饮品类型关联;即配送时,饮品类型备注指定的饮品类型优先,没有指定的,选择符合大众口味的饮品类型。
S2、获取订单管理模块中订单的配送地址,计算并筛选出距始发地最远的配送地址作为目的地;始发地可为店铺的地址。
S3、路线生成单元根据始发地以及目的地生成多条备选路径,如备选路径为根据路况或是路程筛选出的用时最少的三条路径,并获取目的地对应的订单的配送分类标签;如目的地的订单购买的是冷饮型的饮品。
S4、筛选出同时满足与目的地对应的订单的饮品类型相同以及与各个备选路径的距离小于预设距离d的配送地址,如d=100m,作为各条备选路径的沿途配送地址;即从所有订单中筛选出备选路径附近且饮品均为冷饮型的订单,一次配送只配送同一类型的饮品,由于一次配送的配送量固定,同类型的饮品方便存放,不会因混合存放导致温度趋同,有利于提高配送效率,在配送时方便控制饮品的温度,未客户提供更好的口感。并按照距始发地由近至远对各条备选路径的沿途配送地址进行编号;距离始发地最近的编号为1、第二近的编号为2,以此类推,距离始发地越远编号越大。
S5、通过时间预估单元计算各条备选路径的沿途配送地址的预估送达时间;
预估送达时间是完成各个订单的配送用时,如一条备选路径上包含两个沿途配送地址和一个目的地的配送地址,即对应有三个订单,若第一个配送地址的预估送达时间为0.1h,则说明预测是在0.1h内能够完成订单的配送,而对于第二个配送地址,若预估送达时间为0.3h,说明预测是在完成第一个配送地址的配送后的0.2h内能够完成第二个订单的配送,后面的订单以此类推。
按沿途配送地址的编号从小至大依次剔除预估送达时间超过预设的最晚送达时间的沿途配送地址,如最晚送达时间为1h,作为店铺配送的最长时间,用于保证客户不会等待过久,且每剔除一个沿途配送地址,重新计算各条备选路径的沿途配送地址的预估送达时间,直至所有沿途配送地址均未超过预设的最晚送达时间,得到各条备选路径的优选配送地址;
如下单时间为10点,加上最晚送达时间1h,则最晚应在11点前送达。如一条备选路径沿途配送地址共有7个,其中编号为3、5、6的沿途配送地址由于下单较早,根据预估送达时间计算,会超过下单后的1h,因此不满足沿途配送的条件,需要进行剔除,并分配配送员单独进行配送,并且先剔除编号为3的沿途配送地址,计算5和6是否满足最晚送达时间,若满足则该备选路径只保留编号为1、2、4、5、6、7的沿途配送地址作为优选配送地址,若不满足,再剔除编号为5的沿途配送地址,并再次此时验证6是否满足最晚送达时间,若满足该备选路径只保留编号为1、2、4、6、7的沿途配送地址作为优选配送地址,直至3、5、6全部被剔除,此时该备选路径只保留编号为1、2、4、7的沿途配送地址作为优选配送地址。
S6、从各条备选路径中选出优选配送地址数量最多的备选路径作为配送路径,并将各个优选配送地址的预估送达时间发送至对应的客户端。选择一条可顺路完成订单最多的一条路径。
所述时间预估单元记录各个客户的取货时间的方法为:配送员到达配送地址后,开始计时,并在客户收货后,停止计时,得到取货时间并与订单中的账户信息关联;
所述时间预估单元根据取货时间和运输距离计算各个配送地址订单的预估送达时间Ti的计算公式为:
Figure BDA0002215266540000111
其中Ti为第i个配送地址的预估送达时间,S为配送地址与前一个配送地址之间的距离,
Figure BDA0002215266540000112
为该路段的实时平均行驶速度,为第i个配送地址对应的客户的平均取货时间,若客户为第一次购买,则
Figure BDA0002215266540000114
采用所有用户的平均取货时间,Ti-1为第i个配送地址前的预估送达时间的总耗时,且T0=0。
该式包含三个部分,
Figure BDA0002215266540000115
为两个配送地址之间的耗时,
Figure BDA0002215266540000116
为预测的取货时间,Ti-1为前面配送的总耗时,三者共同构成预估送达时间,使得预估送达时间更加准确。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种基于大数据的代茶类饮品配送路线规划***,其特征在于,包括包装模块、订单管理模块、饮品评价模块、路线规划模块以及客户端;
所述包装模块用于存储饮品以及获取饮用温度;
所述客户端用于在选购饮品后生成订单发送至订单管理模块;还用于从包装模块获取饮用温度同时标记口感等级作为评价信息发送至饮品评价模块;所述口感等级分为高和低两个等级;
所述饮品评价模块用于将饮品名称与评价信息进行关联,并根据评价信息将所有饮品分为三个饮品类型,三个所述饮品类型分别为冷饮型、热饮型以及常温型;
所述订单管理模块用于存储并获取订单的配送地址以及商品名称、饮品类型备注、账户信息、下单时间;
所述路线规划模块包括时间预估单元、路线生成单元;所述路线生成单元用于获取所有路段的路况信息,并根据订单中的饮品类型以及配送地址对配送路线进行规划,得到配送路线;所述时间预估单元用于记录各个客户的取货时间,还用于根据取货时间和运输距离计算订单的预估送达时间。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的代茶类饮品配送路线规划***,其特征在于,所述包装模块包括用于存储饮品的储液单元、用于获取杯内温度的温度检测单元、用于检测智能杯盖是否开启的光线检测单元、用于存储和传送饮用温度的NFC单元以及为元件提供电力的供电单元;且所述储液单元包括杯体以及与杯体螺纹密封连接的智能杯盖,所述智能杯盖的内顶壁开设有检测仓,所述温度检测单元、光线检测单元、NFC单元、供电单元均安装在检测仓内;
所述包装模块获取以及传输饮用温度的方法为:打开智能杯盖后,光线检测单元检测到光线强度超过阈值后,启动温度检测单元获取饮用温度,并将温度数据存储至NFC单元,与客户端配对后,客户端获取NFC单元中的饮用温度。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的代茶类饮品配送路线规划***,其特征在于,所述饮品评价模块对饮品进行分类的方法为:从存储的所有评价信息中筛选出相同饮品名称的评价信息,再分别计算饮用温度属于低温区间或高温区间的评价信息中两个口感等级的占比差值,且低温区间和高温区间为两个不连续的温度区间;
当只有低温区间的口感等级占比差值超过预设的阈值时,将该饮品标记为冷饮型;
当只有高温区间的口感等级占比差值超过预设的阈值时,将该饮品标记为热饮型;
当高温区间以及低温区间的口感等级的占比差值均未超过或均超过预设的阈值时,将该饮品标记为常温型。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的代茶类饮品配送路线规划***,其特征在于,所述路线生成单元得到配送路线的具体步骤如下:
S1、为所有订单添加配送分类标签,若饮品类型备注指定了饮品类型,则配送分类标签标记与饮品类型备注关联;若饮品类型备注未指定饮品类型,则配送分类标签与饮品评价模块中该饮品的饮品类型关联;
S2、获取订单管理模块中订单的配送地址,计算并筛选出距始发地最远的配送地址作为目的地;
S3、路线生成单元根据始发地以及目的地生成多条备选路径,并获取目的地对应的订单的配送分类标签;
S4、筛选出同时满足与目的地对应的订单的饮品类型相同以及与各个备选路径的距离小于预设距离d的配送地址,作为各条备选路径的沿途配送地址;并按照距始发地由近至远对各条备选路径的沿途配送地址进行编号;
S5、通过时间预估单元计算各条备选路径的沿途配送地址的预估送达时间;按沿途配送地址的编号从小至大依次剔除预估送达时间超过预设的最晚送达时间的沿途配送地址,且每剔除一个沿途配送地址,重新计算各条备选路径的沿途配送地址的预估送达时间,直至所有沿途配送地址均未超过预设的最晚送达时间,得到各条备选路径的优选配送地址;
S6、从各条备选路径中选出优选配送地址数量最多的备选路径作为配送路径,并将各个优选配送地址的预估送达时间发送至对应的客户端。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的代茶类饮品配送路线规划***,其特征在于,所述时间预估单元记录各个客户的取货时间的方法为:配送员到达配送地址后,开始计时,并在客户收货后,停止计时,得到取货时间并与订单中的账户信息关联;
所述时间预估单元根据取货时间和运输距离计算各个配送地址订单的预估送达时间Ti的计算公式为:
Figure FDA0002215266530000041
其中Ti为第i个配送地址的预估送达时间,S为配送地址与前一个配送地址之间的距离,为该路段的实时平均行驶速度,
Figure FDA0002215266530000043
为第i个配送地址对应的客户的平均取货时间,Ti-1为第i个配送地址前的预估送达时间的总耗时。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113726849A (zh) * 2021-07-20 2021-11-30 浙江吉利控股集团有限公司 一种饮用酒制作方式的共享方法、装置及服务器

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113726849A (zh) * 2021-07-20 2021-11-30 浙江吉利控股集团有限公司 一种饮用酒制作方式的共享方法、装置及服务器
CN113726849B (zh) * 2021-07-20 2023-11-24 浙江吉利控股集团有限公司 一种饮用酒制作方式的共享方法、装置及服务器

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