CN112365020A - 一种基于智慧物流的取件分析管理***及方法 - Google Patents

一种基于智慧物流的取件分析管理***及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112365020A
CN112365020A CN202011247588.2A CN202011247588A CN112365020A CN 112365020 A CN112365020 A CN 112365020A CN 202011247588 A CN202011247588 A CN 202011247588A CN 112365020 A CN112365020 A CN 112365020A
Authority
CN
China
Prior art keywords
pickup
user
unit
time period
reserved
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202011247588.2A
Other languages
English (en)
Inventor
彭次梅
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Individual
Original Assignee
Individual
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Individual filed Critical Individual
Priority to CN202011247588.2A priority Critical patent/CN112365020A/zh
Publication of CN112365020A publication Critical patent/CN112365020A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/02—Reservations, e.g. for tickets, services or events
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9537—Spatial or temporal dependent retrieval, e.g. spatiotemporal queries
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C11/00—Arrangements, systems or apparatus for checking, e.g. the occurrence of a condition, not provided for elsewhere
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C11/00—Arrangements, systems or apparatus for checking, e.g. the occurrence of a condition, not provided for elsewhere
    • G07C2011/04—Arrangements, systems or apparatus for checking, e.g. the occurrence of a condition, not provided for elsewhere related to queuing systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于智慧物流的取件分析管理***及方法，涉及智慧物流技术领域，该取件分析管理***包括预约取件单元、中央处理单元、数据库和用户端；所述预约取件单元用于用户在该***上进行取件时间段的预约，所述中央处理单元作为整个***的核心，所述数据库用于对某一区域所有用户的物流信息进行存储，所述用户端为客户端，用于用户对整个***进行操控，所述用户端的输出端电性连接预约取件单元和中央处理单元的输入端本发明科学合理，使用安全方便，本发明利用预约取件的方式，避免了驿站排队取件的现象，使得用户可以在预约取件时间，在预约时间前往驿站进行取件，实现了对取件人员的分流，提高了用户的网购体验。

Description

一种基于智慧物流的取件分析管理***及方法
技术领域
本发明涉及智慧物流技术领域，具体是一种基于智慧物流的取件分析管理***及方法。
背景技术
随着社会的不断发展和人们生活水平的不断提高，网购成为了当前时代发展的主流，而网购也促成了物流行业的发展，当前的物流模式是：用户所购买的商品通过物流运抵用户所在区域，并存放在用户所在区域的驿站，用户需要在收到通知后前往驿站进行取件，完成整个网购的最后一个环节，但是，这种前往驿站进行取件的方式存在着以下问题：
由于驿站积攒了某一个区域的所有快递，用户在前往驿站进行取件的过程中往往会由于取件人数过多导致排队现象严重，会浪费用户大量的时间，影响用户的购物体验；
因此，人们急需一种基于智慧物流的取件分析管理***及方法来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于智慧物流的取件分析管理***及方法，以解决现有技术中提出的的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于智慧物流的取件分析管理***，该取件分析管理***包括预约取件单元、中央处理单元、数据库和用户端；
所述预约取件单元用于用户在该***上进行取件时间段的预约，所述预约取件单元的输出端电性连接中央处理单元的输入端，实现了所有用户的分时间段预约取件，避免了用户大批次的聚集取件所导致的排队现象严重问题，浪费了用户的时间，影响了用户的网购体验，所述中央处理单元作为整个***的核心，用于对整个***进行智能化控制，实现***的平稳运行，所述中央处理单元与数据库电性连接，所述数据库用于对某一区域所有用户的物流信息进行存储，还用于对某一区域所有用户的历史取件信息进行存储，以便于后期根据用户的需求以及预约取件的时间段进行取件信息的调取，所述数据库的输出端电性连接数据调取单元的输入端，所述数据调取单元用于根据中央处理单元的需求，对数据库中存储的对应的数据进行调取，所述数据调取单元的输出端电性连接中央处理单元的输入端，所述用户端为客户端，用于用户对整个***进行操控，实现取件的智能化分析和管理，所述用户端的输出端电性连接预约取件单元和中央处理单元的输入端。
根据上述技术方案，所述数据调取单元根据预约取件单元的预约取件信息从数据库调取用户此次预约取件的数量，根据预约取件的数量Pk，以及预约取件的时间段(Ti,Ti+1)，利用数量判断单元确定用户此次预约取件的数量Pk以及预约取件的时间段(Ti,Ti+1)是否会影响其他用户的正常取件，判断依据为用户在(Ti,Ti+1)时间段预约取件的数量Pk是否大于等于设定的阈值并且判断(Ti,Ti+1)时间段是否为高峰预约取件时间段；
所述中央处理单元的输出端电性连接数量核实单元的输入端，所述数量核实单元的输出端电性连接预约取件单元的输入端，所述数量核实单元对预约取件时间段(Ti,Ti+1)的预约取件总数量Y进行核实，所述数量核实单元还用于核实用户预约取件的时间段(Ti,Ti+1)是否为高峰预约取件时间段。
因为某一个时间段的预约取件总数量有限，当某一时间段的预约取件总数量大于等于设定阈值时，如果继续接受用户在该时间段的预约取件，那么，将会影响该时间段的正常取件。
根据上述技术方案，所述中央处理单元的输出端电性连接时间段分析单元的输入端，所述时间段分析单元用于分析用户最佳的预约取件时间段，因为当用户一次预约取件的数量Pk大于等于设定阈值且位于高峰预约取件时间段时，会影响其他用户的取件体验，通过这种方式，将一次预约取件数量较多的用户推荐至取件数量较少的时间段，使得不仅可以规避高峰预约取件的时间段，还不会对其他用户的正常取件造成影响。
根据上述技术方案，该***还包括地图导入单元，当用户预约取件成功时，为了可以避免用户在预约时间段内前往驿站取件的时间点为该时间段预约取件的取件高峰期，利用地图导入单元导入用户所在区域的地图，所述地图导入单元的输出端电性连接模型建立单元的输入端，所述模型建立单元用于建立地图导入单元所导入地图的二维模型，并建立平面直角坐标系，用于对地图上的每一个点的位置进行定位，方便后期对于用户位置与驿站位置之间的距离进行计算，所述模型建立单元的输出端电性连接中央处理单元的输入端，所述中央处理单元的输出端电性连接数据处理单元的输入端，所述数据处理单元用于对用户在预约取件时间段内的最佳出发取件时间点进行确定，因为结合模型建立单元所建立的二维模型、用户所在位置与驿站之间的距离、用户的速度、该预约取件时间段此时排队等待取件的人数以及正在前往驿站取件的人数，可以分析处最佳的出发取件时间段，可以有效的避免用户在预约取件时间段内取件时，与该预约取件时间段内预约的用户同时前往驿站取件，导致的排队现象，所述数据处理单元对于在预约取件时间段内前往驿站的出发时间点的分析是基于用户端启动免排队需求而触发的。
根据上述技术方案，对于在同一预约取件时间段内的其余用户的位置通过GPS定位单元进行确定，所述GPS定位单元的输出端电性连接用户端的输入端，所述数据处理单元将分析的免排队出发取件时间点的信息发送至消息通知单元，所述消息通知单元将出发取件时间点发送至用户端，供给用户查看。
一种基于智慧物流的取件分析管理方法，该方法包括以下步骤：
S1、用户端通过预约取件单元预约前往驿站进行取件的时间段；
S2、利用数据调取单元从数据库中调取该用户所要取件的数量；
S3、利用中央处理单元和数量判断单元确定该用户取件数量和时间段是否会造成其他用户长时间的排队等待；
S4、利用数量核实单元核实该用户预约取件时间段的当前预约取件总数量是否大于设定阈值；
S5、通过地图导入单元导入该用户所在区域的地图，利用模型建立单元建立该区域的二维模型，并建立平面直角坐标系；
S6、利用数据处理单元计算出该用户在预约时间段前去取件无需排队的出发时间点，通过消息通知单元将其发送至用户端。
根据上述技术方案，在步骤S1-S2中，用户利用预约取件单元预约前往驿站取件的时间段(Ti，Ti+1)，所述数据调取单元根据用户的取件需求从数据库中调取用户此次预约取件的数量Pk。
根据上述技术方案，在步骤S3-S4中，所述中央处理单元设定每个时间段预约取件的总数量为Y，所述中央处理单元从数据库中调取每个时间段的历史预约取件数量达到Y的时长t，组成每个时间段的历史预约取件数量达到Y的时长的集合(Ti，Ti+1)＝{t1，t2，t3，...，tn}，其中，t1，t2，t3，...，tn分别表示每天该时间段预约取件总数量达到Y所花费的时长，根据下列公式计算每一个时间段的历史预约取件数量达到Y的平均时长
Figure BDA0002770548610000061
Figure BDA0002770548610000062
对计算之后的平均时长数据进行排序，
Figure BDA0002770548610000063
为预约取件的高峰取件时间段，因为在最短的时间段预约了达到了最大的预约取件总数量，因此该时间段为预约取件的高峰时间段；
当Pk≥P且用户的预约取件时间段为高峰预约取件时间段时，禁止该用户在该时间段内进行取件，其中，P为设定的取件数量阈值，因为该时间段为预约取件的高峰时间段，而该用户的取件数量大于等于设定的阈值P，而每个时间段内的预约取件的总数量Y是一定的，因此，会造成该时间预约取件的人数减少，会影响其他用户的正常取件；
利用时间段分析单元选择平均时长数据大于
Figure BDA0002770548610000064
且取件总数量未预约满的时间段供给该用户进行预约取件，并将该分析结果通过消息通知单元发送至用户端，供给用户查看，因为虽然该用户的取件数量较大，但是为了避免影响用户的取件体验，为用户推荐最近的时间段，可以避免该用户长时间的等待；
所述预约取件单元所预约的每一个时间段的取件数量形成了集合P集＝{P1，P2，P3，...，Pm}，所述数量核实单元根据下列公式对每一个时间段的预约取件总数量P总进行计算：
Figure BDA0002770548610000065
当P总≥Y时，所述数量核实单元将计算结果反馈至预约取件单元，所述预约取件单元停止该时间段内的预约取件业务，因为当某一个时间段内的预约取件数量达到设定的阈值后，再进行预约取件，将无法在该时间段内完成超额数量的取件，将会影响下一时间段的正常预约取件。
根据上述技术方案，在步骤S5中，所述地图导入单元导入用户所在区域的地图，利用所述模型建立单元建立所导入的地图的二维模型，并建立平面直角坐标系，在平面直角坐标系中，所述驿站所在位置的坐标为(0,0)，所述用户所在位置的坐标值为(X，Y)，用户前往驿站的路上每一个拐点的坐标值为(Xi，Yi)所述地图导入单元和模型建立单元的使用基于用户端启用免排队需求开启，所述用户所在位置与驿站之间的距离L根据下列公式计算：
Figure BDA0002770548610000072
其中，(X1，Y1)表示用户前往驿站取件的路上的第一个拐点。
根据上述技术方案，在步骤S6中，所述用户预约取件的时间段为(Ti，Ti+1)，该时间段的总预约取件数量为Y，该时间段的总预约取件人数为Z，Z≤Y；
所述数据处理单元根据GPS定位单元对所有用户的用户端位置进行实时定位，根据下列公式对每一件货物的取件所花费的时间
Figure BDA0002770548610000081
进行计算：
Figure BDA0002770548610000082
当前GPS定位单元显示在时间段(Ti，Ti+1)内有M人在驿站等待取件，有N人在前往驿站取件的路上，根据下列公式计算当前取件总共需要等待的时长T等：
Figure BDA0002770548610000083
用户前往驿站取件的步行速度为V，根据下列公式计算用户前往驿站取件的路上所要花费的时间T路：
T路＝L*V；
根据下列公式确定用户的出发取件时间点：
T＝Ti+(T等-T路)；
用户在T时间点前往驿站取件可以免排队取件。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明利用预约取件的方式，避免了驿站排队取件的现象，使得用户可以在预约取件时间，在预约时间前往驿站进行取件，实现了对取件人员的分流，提高了用户的网购体验。
2、本发明通过在预约取件的时间段，对当前前往驿站取件的人数和在驿站排队等待的人数进行核实，通过计算和分析，确定最佳的出发取件时间点，在该时间点前往驿站取件，错开了某一个时间段取件的高峰期，使得取件的效率更高。
3、本发明对一次取件数量大于等于设定阈值并在高峰时间段预约取件的用户，推荐相近的时间段进行预约取件，避免导致高峰取件时间段的取件人数减少，最大程度了实现了取件人员的调配，提高了驿站取件的效率。
附图说明
图1为本发明一种基于智慧物流的取件分析管理***的模块连接结构示意图；
图2为本发明一种基于智慧物流的取件分析管理方法的步骤示意图；
图3为本发明一种基于智慧物流的取件分析管理方法的流程示意图。
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1～3所示，本发明提供以下技术方案，一种基于智慧物流的取件分析管理***，该取件分析管理***包括预约取件单元、中央处理单元、数据库和用户端；
所述预约取件单元用于用户在该***上进行取件时间段的预约，所述预约取件单元的输出端电性连接中央处理单元的输入端，实现了所有用户的分时间段预约取件，避免了用户大批次的聚集取件所导致的排队现象严重问题，浪费了用户的时间，影响了用户的网购体验，所述中央处理单元作为整个***的核心，用于对整个***进行智能化控制，实现***的平稳运行，所述中央处理单元与数据库电性连接，所述数据库用于对某一区域所有用户的物流信息进行存储，还用于对某一区域所有用户的历史取件信息进行存储，以便于后期根据用户的需求以及预约取件的时间段进行取件信息的调取，所述数据库的输出端电性连接数据调取单元的输入端，所述数据调取单元用于根据中央处理单元的需求，对数据库中存储的对应的数据进行调取，所述数据调取单元的输出端电性连接中央处理单元的输入端，所述用户端为客户端，用于用户对整个***进行操控，实现取件的智能化分析和管理，所述用户端的输出端电性连接预约取件单元和中央处理单元的输入端。
所述数据调取单元根据预约取件单元的预约取件信息从数据库调取用户此次预约取件的数量，根据预约取件的数量Pk，以及预约取件的时间段(Ti,Ti+1)，利用数量判断单元确定用户此次预约取件的数量Pk以及预约取件的时间段(Ti,Ti+1)是否会影响其他用户的正常取件，判断依据为用户在(Ti,Ti+1)时间段预约取件的数量Pk是否大于等于设定的阈值并且判断(Ti,Ti+1)时间段是否为高峰预约取件时间段；
所述中央处理单元的输出端电性连接数量核实单元的输入端，所述数量核实单元的输出端电性连接预约取件单元的输入端，所述数量核实单元对预约取件时间段(Ti,Ti+1)的预约取件总数量Y进行核实，所述数量核实单元还用于核实用户预约取件的时间段(Ti,Ti+1)是否为高峰预约取件时间段。
因为某一个时间段的预约取件总数量有限，当某一时间段的预约取件总数量大于等于设定阈值时，如果继续接受用户在该时间段的预约取件，那么，将会影响该时间段的正常取件。
所述中央处理单元的输出端电性连接时间段分析单元的输入端，所述时间段分析单元用于分析用户最佳的预约取件时间段，因为当用户一次预约取件的数量Pk大于等于设定阈值且位于高峰预约取件时间段时，会影响其他用户的取件体验，通过这种方式，将一次预约取件数量较多的用户推荐至取件数量较少的时间段，使得不仅可以规避高峰预约取件的时间段，还不会对其他用户的正常取件造成影响。
该***还包括地图导入单元，当用户预约取件成功时，为了可以避免用户在预约时间段内前往驿站取件的时间点为该时间段预约取件的取件高峰期，利用地图导入单元导入用户所在区域的地图，所述地图导入单元的输出端电性连接模型建立单元的输入端，所述模型建立单元用于建立地图导入单元所导入地图的二维模型，并建立平面直角坐标系，用于对地图上的每一个点的位置进行定位，方便后期对于用户位置与驿站位置之间的距离进行计算，所述模型建立单元的输出端电性连接中央处理单元的输入端，所述中央处理单元的输出端电性连接数据处理单元的输入端，所述数据处理单元用于对用户在预约取件时间段内的最佳出发取件时间点进行确定，因为结合模型建立单元所建立的二维模型、用户所在位置与驿站之间的距离、用户的速度、该预约取件时间段此时排队等待取件的人数以及正在前往驿站取件的人数，可以分析处最佳的出发取件时间段，可以有效的避免用户在预约取件时间段内取件时，与该预约取件时间段内预约的用户同时前往驿站取件，导致的排队现象，所述数据处理单元对于在预约取件时间段内前往驿站的出发时间点的分析是基于用户端启动免排队需求而触发的。
对于在同一预约取件时间段内的其余用户的位置通过GPS定位单元进行确定，所述GPS定位单元的输出端电性连接用户端的输入端，所述数据处理单元将分析的免排队出发取件时间点的信息发送至消息通知单元，所述消息通知单元将出发取件时间点发送至用户端，供给用户查看。
一种基于智慧物流的取件分析管理方法，该方法包括以下步骤：
S1、用户端通过预约取件单元预约前往驿站进行取件的时间段；
S2、利用数据调取单元从数据库中调取该用户所要取件的数量；
S3、利用中央处理单元和数量判断单元确定该用户取件数量和时间段是否会造成其他用户长时间的排队等待；
S4、利用数量核实单元核实该用户预约取件时间段的当前预约取件总数量是否大于设定阈值；
S5、通过地图导入单元导入该用户所在区域的地图，利用模型建立单元建立该区域的二维模型，并建立平面直角坐标系；
S6、利用数据处理单元计算出该用户在预约时间段前去取件无需排队的出发时间点，通过消息通知单元将其发送至用户端。
在步骤S1-S2中，用户利用预约取件单元预约前往驿站取件的时间段(Ti，Ti+1)，所述数据调取单元根据用户的取件需求从数据库中调取用户此次预约取件的数量Pk。
在步骤S3-S4中，所述中央处理单元设定每个时间段预约取件的总数量为Y，所述中央处理单元从数据库中调取每个时间段的历史预约取件数量达到Y的时长t，组成每个时间段的历史预约取件数量达到Y的时长的集合(Ti，Ti+1)＝{t1，t2，t3，...，tn}，其中，t1，t2，t3，...，tn分别表示每天该时间段预约取件总数量达到Y所花费的时长，根据下列公式计算每一个时间段的历史预约取件数量达到Y的平均时长
Figure BDA0002770548610000131
Figure BDA0002770548610000132
对计算之后的平均时长数据进行排序，
Figure BDA0002770548610000133
为预约取件的高峰取件时间段，因为在最短的时间段预约了达到了最大的预约取件总数量，因此该时间段为预约取件的高峰时间段；
当Pk≥P且用户的预约取件时间段为高峰预约取件时间段时，禁止该用户在该时间段内进行取件，其中，P为设定的取件数量阈值，因为该时间段为预约取件的高峰时间段，而该用户的取件数量大于等于设定的阈值P，而每个时间段内的预约取件的总数量Y是一定的，因此，会造成该时间预约取件的人数减少，会影响其他用户的正常取件；
利用时间段分析单元选择平均时长数据大于
Figure BDA0002770548610000141
且取件总数量未预约满的时间段供给该用户进行预约取件，并将该分析结果通过消息通知单元发送至用户端，供给用户查看，因为虽然该用户的取件数量较大，但是为了避免影响用户的取件体验，为用户推荐最近的时间段，可以避免该用户长时间的等待；
所述预约取件单元所预约的每一个时间段的取件数量形成了集合P集＝{P1，P2，P3，...，Pm}，所述数量核实单元根据下列公式对每一个时间段的预约取件总数量P总进行计算：
Figure BDA0002770548610000142
当P总≥Y时，所述数量核实单元将计算结果反馈至预约取件单元，所述预约取件单元停止该时间段内的预约取件业务，因为当某一个时间段内的预约取件数量达到设定的阈值后，再进行预约取件，将无法在该时间段内完成超额数量的取件，将会影响下一时间段的正常预约取件。
在步骤S5中，所述地图导入单元导入用户所在区域的地图，利用所述模型建立单元建立所导入的地图的二维模型，并建立平面直角坐标系，在平面直角坐标系中，所述驿站所在位置的坐标为(0,0)，所述用户所在位置的坐标值为(X，Y)，用户前往驿站的路上每一个拐点的坐标值为(Xi，Yi)所述地图导入单元和模型建立单元的使用基于用户端启用免排队需求开启，所述用户所在位置与驿站之间的距离L根据下列公式计算：
Figure BDA0002770548610000152
其中，(X1，Y1)表示用户前往驿站取件的路上的第一个拐点。
在步骤S6中，所述用户预约取件的时间段为(Ti，Ti+1)，该时间段的总预约取件数量为Y，该时间段的总预约取件人数为Z，Z≤Y；
所述数据处理单元根据GPS定位单元对所有用户的用户端位置进行实时定位，根据下列公式对每一件货物的取件所花费的时间
Figure BDA0002770548610000154
进行计算：
Figure BDA0002770548610000155
当前GPS定位单元显示在时间段(Ti，Ti+1)内有M人在驿站等待取件，有N人在前往驿站取件的路上，根据下列公式计算当前取件总共需要等待的时长T等：
Figure BDA0002770548610000156
用户前往驿站取件的步行速度为V，根据下列公式计算用户前往驿站取件的路上所要花费的时间T路：
T路＝L*V；
根据下列公式确定用户的出发取件时间点：
T＝Ti+(T等-T路)；
用户在T时间点前往驿站取件可以免排队取件。
实施例：
用户利用预约取件单元预约前往驿站取件的时间段(17:00，18:00)，所述数据调取单元根据用户的取件需求从数据库中调取用户此次预约取件的数量Pk＝2。
所述中央处理单元设定每个时间段预约取件的总数量为Y＝100件，所述中央处理单元从数据库中调取每个时间段的历史预约取件数量达到Y的时长t，组成每个时间段的历史预约取件数量达到Y的时长的集合(17∶00，18：00)＝{23，12，20，5，32，41，15，12，14}，其中，t1，t2，t3，...，tn分别表示每天该时间段预约取件总数量达到Y＝100所花费的时长，根据下列公式计算每一个时间段的历史预约取件数量达到Y的平均时长
Figure BDA0002770548610000161
Figure BDA0002770548610000162
对计算之后的平均时长数据进行排序，
Figure BDA0002770548610000163
为预约取件的高峰取件时间段；
Pk＝2＜P＝5，P为设定的取件数量阈值，因为该时间段为预约取件的高峰时间段，而该用户的取件数量大于等于设定的阈值P，而每个时间段内的预约取件的总数量Y是一定的，因此，会造成该时间预约取件的人数减少，会影响其他用户的正常取件；
所述地图导入单元导入用户所在区域的地图，利用所述模型建立单元建立所导入的地图的二维模型，并建立平面直角坐标系，在平面直角坐标系中，所述驿站所在位置的坐标为(0,0)，所述用户所在位置的坐标值为(X，Y)＝(125,85)，用户前往驿站的路上每一个拐点的坐标值为(Xi，Yi)所述地图导入单元和模型建立单元的使用基于用户端启用免排队需求开启，所述用户所在位置与驿站之间的距离L根据下列公式计算：
Figure BDA0002770548610000172
其中，(X1，Y1)表示用户前往驿站取件的路上的第一个拐点。
所述用户预约取件的时间段为(17:00，18:00)，该时间段的总预约取件数量为Y＝100，该时间段的总预约取件人数为Z＝76人，Z≤Y；
所述数据处理单元根据GPS定位单元对所有用户的用户端位置进行实时定位，根据下列公式对每一件货物的取件所花费的时间
Figure BDA0002770548610000174
进行计算：
Figure BDA0002770548610000181
当前GPS定位单元显示在时间段(Ti，Ti+1)内有M＝23人在驿站等待取件，有N＝15人在前往驿站取件的路上，根据下列公式计算当前取件总共需要等待的时长T等：
Figure BDA0002770548610000182
用户前往驿站取件的步行速度为V＝1.2m/s，根据下列公式计算用户前往驿站取件的路上所要花费的时间T路：
T路＝L*V＝135*1.2＝2.7min；
根据下列公式确定用户的出发取件时间点：
T＝Ti+(T等-T路)＝17：00+(22.8-2.7)＝17：20；
用户在T＝17:20时间点前往驿站取件可以免排队取件。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (10)

1.一种基于智慧物流的取件分析管理***，其特征在于：该取件分析管理***包括预约取件单元、中央处理单元、数据库和用户端；
所述预约取件单元用于用户在该***上进行取件时间段的预约，所述预约取件单元的输出端电性连接中央处理单元的输入端，所述中央处理单元作为整个***的核心，用于对整个***进行智能化控制，所述中央处理单元与数据库电性连接，所述数据库用于对某一区域所有用户的物流信息进行存储，还用于对某一区域所有用户的历史取件信息进行存储，所述数据库的输出端电性连接数据调取单元的输入端，所述数据调取单元用于根据中央处理单元的需求，对数据库中存储的对应的数据进行调取，所述数据调取单元的输出端电性连接中央处理单元的输入端，所述用户端为客户端，用于用户对整个***进行操控，所述用户端的输出端电性连接预约取件单元和中央处理单元的输入端。
2.根据权利要求1所述的一种基于智慧物流的取件分析管理***，其特征在于：所述数据调取单元根据预约取件单元的预约取件信息从数据库调取用户此次预约取件的数量，根据预约取件的数量Pk，以及预约取件的时间段(Ti,Ti+1)，利用数量判断单元确定用户此次预约取件的数量Pk以及预约取件的时间段(Ti,Ti+1)是否会影响其他用户的正常取件，判断依据为用户在(Ti,Ti+1)时间段预约取件的数量Pk是否大于等于设定的阈值并且判断(Ti,Ti+1)时间段是否为高峰预约取件时间段；
所述中央处理单元的输出端电性连接数量核实单元的输入端，所述数量核实单元的输出端电性连接预约取件单元的输入端，所述数量核实单元对预约取件时间段(Ti,Ti+1)的预约取件总数量Y进行核实，所述数量核实单元还用于核实用户预约取件的时间段(Ti,Ti+1)是否为高峰预约取件时间段。
3.根据权利要求2所述的一种基于智慧物流的取件分析管理***，其特征在于：所述中央处理单元的输出端电性连接时间段分析单元的输入端，所述时间段分析单元用于分析用户最佳的预约取件时间段。
4.根据权利要求3所述的一种基于智慧物流的取件分析管理***，其特征在于：该***还包括地图导入单元，当用户预约取件成功时，利用地图导入单元导入用户所在区域的地图，所述地图导入单元的输出端电性连接模型建立单元的输入端，所述模型建立单元用于建立地图导入单元所导入地图的二维模型，并建立平面直角坐标系，用于对地图上的每一个点的位置进行定位，所述模型建立单元的输出端电性连接中央处理单元的输入端，所述中央处理单元的输出端电性连接数据处理单元的输入端，所述数据处理单元用于对用户在预约取件时间段内的最佳出发取件时间点进行确定，所述数据处理单元对于在预约取件时间段内前往驿站的出发时间点的分析是基于用户端启动免排队需求而触发的。
5.根据权利要求4所述的一种基于智慧物流的取件分析管理***，其特征在于：对于在同一预约取件时间段内的其余用户的位置通过GPS定位单元进行确定，所述GPS定位单元的输出端电性连接用户端的输入端，所述数据处理单元将分析的免排队出发取件时间点的信息发送至消息通知单元，所述消息通知单元将出发取件时间点发送至用户端，供给用户查看。
6.一种基于智慧物流的取件分析管理方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1、用户端通过预约取件单元预约前往驿站进行取件的时间段；
S2、利用数据调取单元从数据库中调取该用户所要取件的数量；
S3、利用中央处理单元和数量判断单元确定该用户取件数量和时间段是否会造成其他用户长时间的排队等待；
S4、利用数量核实单元核实该用户预约取件时间段的当前预约取件总数量是否大于设定阈值；
S5、通过地图导入单元导入该用户所在区域的地图，利用模型建立单元建立该区域的二维模型，并建立平面直角坐标系；
S6、利用数据处理单元计算出该用户在预约时间段前去取件无需排队的出发时间点，通过消息通知单元将其发送至用户端。
7.根据权利要求6所述的一种基于智慧物流的取件分析管理方法，其特征在于：在步骤S1-S2中，用户利用预约取件单元预约前往驿站取件的时间段(Ti，Ti+1)，所述数据调取单元根据用户的取件需求从数据库中调取用户此次预约取件的数量Pk。
8.根据权利要求7所述的一种基于智慧物流的取件分析管理方法，其特征在于：在步骤S3-S4中，所述中央处理单元设定每个时间段预约取件的总数量为Y，所述中央处理单元从数据库中调取每个时间段的历史预约取件数量达到Y的时长t，组成每个时间段的历史预约取件数量达到Y的时长的集合(Ti，Ti+1)＝{t1，t2，t3，...，tn}，其中，t1，t2，t3，...，tn分别表示每天该时间段预约取件总数量达到Y所花费的时长，根据下列公式计算每一个时间段的历史预约取件数量达到Y的平均时长
Figure FDA0002770548600000041
Figure FDA0002770548600000042
对计算之后的平均时长数据进行排序，
Figure FDA0002770548600000043
为预约取件的高峰取件时间段；
当Pk≥P且用户的预约取件时间段为高峰预约取件时间段时，禁止该用户在该时间段内进行取件，其中，P为设定的取件数量阈值；
利用时间段分析单元选择平均时长数据大于
Figure FDA0002770548600000044
且取件总数量未预约满的时间段供给该用户进行预约取件，并将该分析结果通过消息通知单元发送至用户端，供给用户查看；
所述预约取件单元所预约的每一个时间段的取件数量形成了集合P集＝{P1，P2，P3，...，Pm}，所述数量核实单元根据下列公式对每一个时间段的预约取件总数量P总进行计算：
Figure FDA0002770548600000051
当P总≥Y时，所述数量核实单元将计算结果反馈至预约取件单元，所述预约取件单元停止该时间段内的预约取件业务。
9.根据权利要求8所述的一种基于智慧物流的取件分析管理方法，其特征在于：在步骤S5中，所述地图导入单元导入用户所在区域的地图，利用所述模型建立单元建立所导入的地图的二维模型，并建立平面直角坐标系，在平面直角坐标系中，所述驿站所在位置的坐标为(0,0)，所述用户所在位置的坐标值为(X，Y)，用户前往驿站的路上每一个拐点的坐标值为(Xi，Yi)所述地图导入单元和模型建立单元的使用基于用户端启用免排队需求开启，所述用户所在位置与驿站之间的距离L根据下列公式计算：
Figure FDA0002770548600000052
其中，(X1，Y1)表示用户前往驿站取件的路上的第一个拐点。
10.根据权利要求9所述的一种基于智慧物流的取件分析管理方法，其特征在于：在步骤S6中，所述用户预约取件的时间段为(Ti，Ti+1)，该时间段的总预约取件数量为Y，该时间段的总预约取件人数为Z，Z≤Y；
所述数据处理单元根据GPS定位单元对所有用户的用户端位置进行实时定位，根据下列公式对每一件货物的取件所花费的时间
Figure FDA0002770548600000061
进行计算：
Figure FDA0002770548600000062
当前GPS定位单元显示在时间段(Ti，Ti+1)内有M人在驿站等待取件，有N人在前往驿站取件的路上，根据下列公式计算当前取件总共需要等待的时长T等：
Figure FDA0002770548600000063
用户前往驿站取件的步行速度为V，根据下列公式计算用户前往驿站取件的路上所要花费的时间T路：
T路＝L*V；
根据下列公式确定用户的出发取件时间点：
T＝Ti+(T等-T路)；
用户在T时间点前往驿站取件可以免排队取件。
CN202011247588.2A 2020-11-10 2020-11-10 一种基于智慧物流的取件分析管理***及方法 Pending CN112365020A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011247588.2A CN112365020A (zh) 2020-11-10 2020-11-10 一种基于智慧物流的取件分析管理***及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011247588.2A CN112365020A (zh) 2020-11-10 2020-11-10 一种基于智慧物流的取件分析管理***及方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112365020A true CN112365020A (zh) 2021-02-12

Family

ID=74508601

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011247588.2A Pending CN112365020A (zh) 2020-11-10 2020-11-10 一种基于智慧物流的取件分析管理***及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112365020A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113014642A (zh) * 2021-02-24 2021-06-22 北京邮电大学 一种智能快件预约投递和取件***
CN116205611A (zh) * 2023-04-27 2023-06-02 南京茂聚智能科技有限公司 一种基于物联网的全自助制卡领卡一体化***

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW201340028A (zh) * 2012-03-16 2013-10-01 Univ Far East 利用gps定時更新位置將門診掛號訊息發送至預約者手機之方法
CN107346452A (zh) * 2016-05-04 2017-11-14 上海埃士工业科技有限公司 一种充电桩的预约方法、智能终端及其预约***
CN107358403A (zh) * 2017-06-29 2017-11-17 西安培华学院 一种基于大数据的快递分发平台
CN207249728U (zh) * 2017-08-10 2018-04-17 南京峘峰科技有限公司 一种基于蓝牙自动识别的高效智能快递***
CN109543864A (zh) * 2018-10-31 2019-03-29 平安医疗健康管理股份有限公司 基于行进时间的预约就诊提示方法、服务器及存储介质
CN110516829A (zh) * 2019-07-18 2019-11-29 邵将 一种基于大数据的美容美发管理***
CN110533202A (zh) * 2019-08-30 2019-12-03 浙江深大智能科技有限公司 实名制分时预约订票方法、装置、设备及介质
CN111709689A (zh) * 2020-06-18 2020-09-25 汪永强 一种基于大数据的物流信息推送查询***

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW201340028A (zh) * 2012-03-16 2013-10-01 Univ Far East 利用gps定時更新位置將門診掛號訊息發送至預約者手機之方法
CN107346452A (zh) * 2016-05-04 2017-11-14 上海埃士工业科技有限公司 一种充电桩的预约方法、智能终端及其预约***
CN107358403A (zh) * 2017-06-29 2017-11-17 西安培华学院 一种基于大数据的快递分发平台
CN207249728U (zh) * 2017-08-10 2018-04-17 南京峘峰科技有限公司 一种基于蓝牙自动识别的高效智能快递***
CN109543864A (zh) * 2018-10-31 2019-03-29 平安医疗健康管理股份有限公司 基于行进时间的预约就诊提示方法、服务器及存储介质
CN110516829A (zh) * 2019-07-18 2019-11-29 邵将 一种基于大数据的美容美发管理***
CN110533202A (zh) * 2019-08-30 2019-12-03 浙江深大智能科技有限公司 实名制分时预约订票方法、装置、设备及介质
CN111709689A (zh) * 2020-06-18 2020-09-25 汪永强 一种基于大数据的物流信息推送查询***

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113014642A (zh) * 2021-02-24 2021-06-22 北京邮电大学 一种智能快件预约投递和取件***
CN113014642B (zh) * 2021-02-24 2022-06-28 北京邮电大学 一种智能快件预约投递和取件***
CN116205611A (zh) * 2023-04-27 2023-06-02 南京茂聚智能科技有限公司 一种基于物联网的全自助制卡领卡一体化***

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112365020A (zh) 一种基于智慧物流的取件分析管理***及方法
CN108551533A (zh) 一种客服坐席的排班方法、存储介质和服务器
CN108681845B (zh) 一种基于大数据的智慧物流派单管理***
CN111832940B (zh) 一种电动汽车充电调度方法、装置和存储介质
CN109816128B (zh) 网约车订单的处理方法、装置、设备及可读存储介质
CN107451763B (zh) 一种物流众包配送订单筛选方法及装置
Mao et al. On-demand meal delivery platforms: Operational level data and research opportunities
CN111047264B (zh) 一种物流任务分配方法及装置
CN110599078A (zh) 物流配送信息的处理方法、装置及计算机设备
CN111598277B (zh) 一种预约取送件订单的派送方法、装置、电子设备及存储介质
CN111291938B (zh) 快送订单的提醒方法及装置
CN113327035A (zh) 一种电量分配方法、装置、电子设备和存储介质
CN111724006A (zh) 一种任务组合方法、数据处理方法和装置
CN112561362A (zh) 无人递送***订单调度方法、***、终端及存储介质
CN108712305A (zh) 一种基于子流流量值估计方法的Coflow调度方法
CN112862319B (zh) 订单调度的方法、装置、设备及存储介质
CN112578752B (zh) 一种仓储智能物流车的调度方法
TWI706366B (zh) 電動車充電站電能管理方法
CN111738653A (zh) 快递揽收实时预警方法、装置及存储介质
CN113344594B (zh) 游戏中的工单处理方法、装置、终端和存储介质
CN113989975A (zh) 一种银行排队管理方法、装置、电子设备及存储介质
CN111582408B (zh) 数据处理方法、数据处理装置、存储介质和电子设备
CN107730166A (zh) 基于无人派送车的快件派送排班方法、装置和存储介质
CN116432783A (zh) 确定车辆排队号的方法、装置、电子设备及存储介质
CN106773813A (zh) 用电控制方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination