CN115564312A - 基于物联网数据的液化气配送管理***和方法 - Google Patents

基于物联网数据的液化气配送管理***和方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于物联网数据的液化气配送管理***和方法，涉及液化气配送管理技术领域，解决了现有液化气配送的全生命周期管理问题，优化了配送过程服务。该基于物联网数据的液化气配送管理***和方法，包括：物理层，用于收集实时数据，并将实时数据传输至物联网层；物联网层，采集、传输、接受液化气配送过程中各项实时数据和指令信息；数据层，存储、处理、融合物联网层数据和运维服务层管理数据；运维服务层，统计分析客户和订单信息，做出决策支持，向物理层发送指令；模型层，提供路径规划算法和配送服务优化模型。

Description

基于物联网数据的液化气配送管理***和方法
技术领域
本发明涉及液化气配送管理技术领域，具体为一种基于物联网数据的液化气配送管理***和方法。
背景技术
液化气作为一种清洁的化石能源，伴随着我国石油化工行业的快速发展，液化气产量得到了进一步地增加。鉴于液化气高热值、低污染、无灰尘等优点，液化气应用范围得到了逐步扩大，尤其在民用领域应用范围更广。
鉴于液化气在民用范围使用更广的情况下，常规的液化气配送经常使用液化气瓶进行充装配送。液化气配送具体信息如液化气量、地理位置、配送时限要求等需要根据客户的需求进行确定。配送公司按照液化气配送信息进行配送，配送的路径规划、配送的车辆和配送人员等完全由配送公司人为进行调配，配送效率较低，同时人为调配模式无法满足日益激增的多样化配送需求，鉴于此提出一种基于物联网数据的液化气配送管理***和方法。
发明内容
为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于物联网数据的液化气配送管理***。包括：物理层、物联网层、数据层、运维服务层和模型层。物理层将液化气配送管理的配送人员信息、配送车辆信息、装载气瓶信息以及配送车辆状态信息进行采集，物理层将采集到的数据传输至物联网层；物联网层采用分布式传感器技术和低时延通信网络，将配送管理***管理对象的数据进行采集和传输，物联网层将采集到的数据传输至数据层；数据层将物联网层采集的数据和运维服务层产生的***管理数据进行初始化处理和存储；运维服务层利用数据层的服务数据对物理层进行控制和交互反馈，同时将运行数据反馈至数据层，通过可视化操作界面进行配送信息和配送任务管理并提供决策支持；模型层涵盖了路径规划算法和配送服务优化模型，利用运维服务层的数据驱动模型层，模型层输出模型进而应用于运维服务层。
进一步地，物理层包括配送人员信息、配送车辆信息、装载气瓶信息和配送车辆状态信息，物理层将以上信息进行采集，采集到的数据传输至物联网层。
进一步地，装载气瓶信息包含气瓶编号信息、空瓶和满瓶信息以及是否满足使用要求信息；配送车辆状态信息包含车辆位置信息和车辆路线规划信息。
进一步地，物联网层包括数据采集模块、移动端处理模块、网络传输模块。物联网层是为物理层和数据层搭建了连接，将配送管理***需要的基础数据进行采集并传输至数据层。物联网层采用分布式传感器技术和低时延通信网络，可以便捷地采集并传输数据。
进一步地，数据采集模块采用全球定位***GPS和无线射频识别终端RFID。
进一步地，移动端处理模块和网络传输模块通过使用智能手机来接收配送管理***的指令和相关服务信息。
进一步地，数据层包括配送人员数据、配送车辆数据、客户数据、调度方案以及装车数据。客户数据包含客户地理位置、客户需求量、客户配送时限要求信息。数据层将物联网层采集的数据和运维服务层产生的***管理数据进行初始化处理和存储。
进一步地，模型层为运维服务层提供路径规划算法和配送服务优化模型。
进一步地，运维服务层通过可视化操作界面管理配送基础信息和任务管理并提供决策支持。
进一步地，运维服务层对配送人员和配送车辆发送调度方案，配送人员和配送车辆通过智能手机接受配送指令，运维服务层同时对配送运输过程进行全程管控。
本发明提供一种基于物联网数据的液化气配送管理方法。包括以下步骤：
步骤1，企业人员通过智能手机专用APP扫描上传配送车辆、配送人员、装车人员和液化气瓶信息；
步骤2，利用客户地理信息和配送车辆信息，结合路径规划算法，制定配送车辆配送路径；
步骤3，装车人员通过智能手机专用APP接收不同客户需求量指令进行对指定配送车辆装车；配送人员和配送车辆通过智能手机专用APP接收客户地理位置和客户配送时限要求，开展液化气配送服务；
步骤4，收到客户紧急需求时，根据配送车辆全球定位***GPS，选择最佳车辆进行配送，满足了客户的紧急需求。
进一步地，所述路径规划算法是一种基于粒子群算法的最优路径规划算法，算法如下：
Figure 158809DEST_PATH_IMAGE001
Figure 570199DEST_PATH_IMAGE002
其中
Figure 601609DEST_PATH_IMAGE003
表示权重；
Figure 491068DEST_PATH_IMAGE004
为随机函数，取值为[0，1]间的随机数；
Figure 818099DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 400390DEST_PATH_IMAGE006
为粒子群算法的学习因子；
Figure 919096DEST_PATH_IMAGE007
为粒子在粒子群中位置最优个体；
Figure 612246DEST_PATH_IMAGE008
为粒子群中全局最优粒子；
Figure 17950DEST_PATH_IMAGE009
为粒子群中第i个粒子速度；
Figure 771143DEST_PATH_IMAGE010
为粒子群中第i个粒子在n维空间中的位置。
进一步地，基于粒子群算法的最优路径规划算法中粒子编码中粒子第一维为客户地理位置信息1，2，3，···，n；粒子编码中粒子第二维
Figure 777145DEST_PATH_IMAGE011
为分配给各个客户的配送车辆编号；粒子编码中粒子第三维
Figure 273985DEST_PATH_IMAGE012
为分配给各个配送车辆配送路径。
进一步地，利用配送车辆信息和客户地理信息输入到基于粒子群算法的最优路径规划算法，生成配送路径方案。
与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：
1、本发明将配送人员、配送车辆、液化气瓶等全部纳入配送管理***，能够对配送过程进行溯源，积累企业管理基础数据。
2、本发明利用模型层的路径规划算法对客户数据进行分析，规划出配送最佳路线，减少配送时间；同时结合配送服务优化模型，对客户紧急需求及时进行处理，在配送管理***通知在配送过程中最佳车辆进行配送，满足了客户的紧急需求。
3、本发明对配送气瓶信息进行了详细记录，完善了气瓶溯源管理，及时对不合格气瓶进行处理，降低了安全风险。
4、本发明利用客户数据进行分析可以对客户液化气需求量和需求时间进行分析，提前储备相应数量的液化气和气瓶，提高液化气配送效率，降低企业成本。
附图说明
图1为本发明的基于物联网数据的液化气配送管理***结构示意图。
图2为本发明的物理层结构示意图。
图3为本发明的物联网层结构示意图。
图4为本发明的数据层结构示意图。
附图中的标记：10_物理层，110_配送人员信息，120_配送车辆信息，130_装载气瓶信息，140_配送车辆状态信息，20_物联网层，210_数据采集模块，220_移动端处理模块，230_网络传输模块，30_数据层，310_配送人员数据，320_配送车辆数据，330_客户数据，340_调度方案，350_装车数据，40_运维服务层，50_模型层。
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。
如图1所示，本发明的基于物联网数据的液化气配送管理***，包括：物理层10、物联网层20、数据层30、运维服务层40和模型层50。物理层10将液化气配送管理的配送人员信息110、配送车辆信息120、装载气瓶信息130以及配送车辆状态信息140进行采集，物理层10将采集到的数据传输至物联网层20；物联网层20采用分布式传感器技术和低时延通信网络，将配送管理***管理对象的数据进行采集和传输，物联网层20将采集到的数据传输至数据层30；数据层30将物联网层20采集的数据和运维服务层40产生的***管理数据进行初始化处理和存储；运维服务层40利用数据层30的服务数据对物理层10进行控制和交互反馈，同时将运行数据反馈至数据层30，通过可视化操作界面进行配送信息和配送任务管理并提供决策支持；模型层50涵盖了路径规划算法和配送服务优化模型，利用运维服务层40的数据驱动模型层50，模型层50输出模型进而应用于运维服务层40。
在本实例中具体地，如图2所示，物理层10将液化气配送管理的配送人员信息110、配送车辆信息120、装载气瓶信息130以及配送车辆状态信息140进行采集，物理层10将采集到的数据传输至物联网层20。
在本实例中具体地，装载气瓶信息130包含气瓶编号信息、空瓶和满瓶信息以及是否满足使用要求信息。企业人员可以直接扫描气瓶RFID，确定气瓶是否满瓶且符合使用要求。当气瓶检验不合格时，气瓶信息将会被锁定，无法进行配送操作。
在本实例中具体地，如图3所示，物联网层20包括数据采集模块210、移动端处理模块220、网络传输模块230，采用分布式传感器技术和低时延通信网络，将配送管理***管理对象的数据进行采集和传输，物联网层20将采集到的数据传输至数据层30。
在本实例中具体地，如图4所示，数据层30包括配送人员数据310、配送车辆数据320、客户数据330、调度方案340以及装车数据350，将物联网层20采集的数据和运维服务层40产生的***管理数据进行初始化处理和存储。
在本实例中具体地，模型层50涵盖了路径规划算法和配送服务优化模型，利用运维服务层40的数据驱动模型层50，模型层50输出模型进而应用于运维服务层40。
在本实例中具体地，运维服务层40利用数据层30的服务数据对物理层10进行控制和交互反馈，同时将运行数据反馈至数据层30，通过可视化操作界面进行配送信息和配送任务管理并提供决策支持。
在本实例中具体地，运维服务层40利用客户数据330进行分析可以对客户不同时间液化气需求量进行统计分析，提前储备相应数量的液化气和气瓶，提高液化气配送效率，降低企业成本。
本发明的基于物联网数据的液化气配送管理方法，配送流程包括如下步骤：
步骤1，企业人员通过智能手机专用APP扫描配送车辆、配送人员、装车人员和液化气瓶无线射频识别终端RFID，相关信息采集上传；配送车辆安装全球定位***GPS，位置信息可以直接传输；
步骤2，客户地理位置、客户需求量、客户配送时限数据进行收集，利用客户地理信息和配送车辆信息120，结合路径规划算法，制定不同配送车辆配送路径，形成调度方案340；
步骤3，智能手机专用APP向指定的装车人员、配送人员和配送车辆发送调度方案340，装车人员通过智能手机专用APP接收不同客户需求量指令进行对指定配送车辆装车；配送人员和配送车辆通过智能手机专用APP接收客户地理位置和客户配送时限要求，开展液化气配送服务；
步骤4，收到客户紧急需求时，根据配送车辆全球定位***GPS，选择最佳车辆进行配送，满足了客户的紧急需求。
在本实例中具体地，路径规划算法是一种基于粒子群算法的最优路径规划算法。粒子编码中粒子第一维为客户地理位置信息1，2，3,···，n；粒子编码中粒子第二维
Figure 298311DEST_PATH_IMAGE011
为分配给各个客户的配送车辆编号；粒子编码中粒子第三维
Figure 956825DEST_PATH_IMAGE012
为分配给各个配送车辆配送路径。基于粒子群算法的最优路径规划算法，如下：
Figure 450123DEST_PATH_IMAGE001
Figure 485075DEST_PATH_IMAGE002
其中
Figure 130952DEST_PATH_IMAGE003
表示权重；
Figure 960367DEST_PATH_IMAGE004
为随机函数，取值为[0，1]间的随机数；
Figure 940962DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 779605DEST_PATH_IMAGE006
为粒子群算法的学习因子；
Figure 778522DEST_PATH_IMAGE013
为粒子在粒子群中位置最优个体；
Figure 44419DEST_PATH_IMAGE008
为粒子群中全局最优粒子；
Figure 246730DEST_PATH_IMAGE009
为粒子群中第i个粒子速度；
Figure 967692DEST_PATH_IMAGE010
为粒子群中第i个粒子在n维空间中的位置。
例如，液化气配送客户共10个客户分别标记为1，2，3,···，10；配送车辆共有4辆分别标记为分别为1，2，3，4；运用基于粒子群算法的最优路径规划算法进行最优解计算，如下：
客户位置 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
配送车辆
Figure 447215DEST_PATH_IMAGE011
 2 3 4 1 2 2 1 3 3 4
配送路径
Figure 8647DEST_PATH_IMAGE012
 0.12 2.45 6.54 3.46 4.15 1.26 8.16 0.46 2.31 4.22
根据解码过程可以得出：对于车辆1，其配送的客户为客户4和客户7，配送的路径根据
Figure 573620DEST_PATH_IMAGE012
值，从小到大的顺序排序，可得到车辆1配送路径为4→7。因此四台车配送路径分别为：车辆1配送路径为0→4→7→0；车辆2配送路径为0→1→6→5→0；车辆3配送路径为0→8→9→2→0；车辆4配送路径为0→10→3→0；其中0为企业位置。
在本实例中具体地，利用配送车辆信息120和客户地理信息输入到基于粒子群算法的最优路径规划算法，生成配送路径方案。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.基于物联网数据的液化气配送管理***，其特征在于，包括物理层(10)将液化气配送管理的配送人员信息(110)、配送车辆信息(120)以及装载气瓶信息(130)进行采集，物理层(10)将采集到的数据传输至物联网层(20)；物联网层(20)采用分布式传感器技术和低时延通信网络，将配送管理***管理对象的数据进行采集和传输，物联网层(20)将采集到的数据传输至数据层(30)；数据层(30)将物联网层(20)采集的数据和运维服务层(40)产生的***管理数据进行初始化处理和存储；运维服务层(40)利用数据层(30)的服务数据对物理层(10)进行控制和交互反馈，同时将运行数据反馈至数据层(30)，通过可视化操作界面进行配送信息和配送任务管理并提供决策支持；模型层(50)涵盖了路径规划算法和配送服务优化模型，利用运维服务层(40)的数据驱动模型层(50)，模型层(50)输出模型进而应用于运维服务层(40)。
2.根据权利要求1所述的基于物联网数据的液化气配送管理***，其特征在于：所述物理层(10)包括配送人员信息(110)、配送车辆信息(120)、装载气瓶信息(130)和配送车辆状态信息(140)；所述物联网层(20)包括数据采集模块(210)、移动端处理模块(220)、网络传输模块(230)，物联网层(20)是为物理层(10)和数据层(30)搭建连接，能够将配送管理***数据进行采集并传输；所述数据层(30)包括配送人员数据(310)、配送车辆数据(320)、客户数据(330)、调度方案(340)以及装车数据(350)。
3.根据权利要求2所述的基于物联网数据的液化气配送管理***，其特征在于：所述数据采集模块(210)采用全球定位***GPS和无线射频识别终端RFID；所述移动端处理模块(220)和网络传输模块(230)通过使用智能手机来接收配送管理***的指令和相关服务信息。
4.根据权利要求2所述的基于物联网数据的液化气配送管理***，其特征在于：所述装载气瓶信息(130)包含气瓶编号信息、空瓶和满瓶信息以及是否满足使用要求信息；配送车辆状态信息(140)包含车辆位置信息和车辆路线规划信息；所述客户数据(330)包含客户地理位置、客户需求量、客户配送时限要求信息。
5.根据权利要求1所述的基于物联网数据的液化气配送管理***，其特征在于：所述运维服务层(40)管理配送基础信息和配送任务处理，对物理层(10)发送配送指令，对配送运输过程进行全程管控；所述模型层(50)为运维服务层(40)提供路径规划算法和配送服务优化模型。
6.基于物联网数据的液化气配送管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，企业人员通过智能手机专用APP扫描上传配送车辆、配送人员、装车人员和液化气瓶信息；
步骤2，利用客户地理信息和配送车辆信息(120)，结合路径规划算法，制定配送车辆配送路径；
步骤3，装车人员通过智能手机专用APP接收不同客户需求量指令进行对指定配送车辆装车；配送人员和配送车辆通过智能手机专用APP接收客户地理位置和客户配送时限要求，开展液化气配送服务；
步骤4，收到客户紧急需求时，根据配送车辆全球定位***GPS，选择最佳车辆进行配送，满足了客户的紧急需求。
7.根据权利要求6所述的基于物联网数据的液化气配送管理方法，其特征在于：所述路径规划算法是一种基于粒子群算法的最优路径规划算法，算法如下：
Figure 946833DEST_PATH_IMAGE001
Figure 970152DEST_PATH_IMAGE002
其中
Figure 680619DEST_PATH_IMAGE003
表示权重；
Figure 299951DEST_PATH_IMAGE004
为随机函数，取值为[0，1]间的随机数；
Figure 740159DEST_PATH_IMAGE005
，
Figure 544167DEST_PATH_IMAGE006
为粒子群算法的学习因子；
Figure 127550DEST_PATH_IMAGE007
为粒子在粒子群中位置最优个体；
Figure 675206DEST_PATH_IMAGE008
为粒子群中全局最优粒子；
Figure 766659DEST_PATH_IMAGE009
为粒子群中第i个粒子速度；
Figure 7148DEST_PATH_IMAGE010
为粒子群中第i个粒子在n维空间中的位置。
8.根据权利要求7所述的基于物联网数据的液化气配送管理方法，其特征在于：基于粒子群算法的最优路径规划算法中粒子编码中粒子第一维为客户地理位置信息1，2，3，···，n；粒子编码中粒子第二维
Figure 301994DEST_PATH_IMAGE011
为分配给各个客户的配送车辆编号；粒子编码中粒子第三维
Figure 653341DEST_PATH_IMAGE012
为分配给各个配送车辆配送路径。
9.根据权利要求6所述的基于物联网数据的液化气配送管理方法，其特征在于：利用配送车辆信息(120)和客户地理信息输入到基于粒子群算法的最优路径规划算法，生成配送路径方案。
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