CN117252496A - 分区域智慧物流协调*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种分区域智慧物流协调***，包括：地区划分器件，用于对目标城市执行分区处理以获得各个物流服务分区；区域判断机构，用于预测每一个物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量；物流协调机构，用于针对每一个物流服务分区，基于接收到的物流接收数据以及物流发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量。通过本发明，能够在采用定制的地区划分模式执行物流服务分区的划分处理的基础上，针对每一物流服务分区，根据其周围物流服务分区的历史物流信息以及分区配置数据智能判断未来时刻物流服务分区的物流服务需求，从而实现物流服务需求和物流服务资源的动态匹配。
Description
技术领域
本发明涉及智慧物流领域，尤其涉及一种分区域智慧物流协调***。
背景技术
智慧物流是指通过智能软硬件、物联网、大数据等智慧化技术手段，实现物流各环节精细化、动态化、可视化管理，提高物流***智能化分析决策和自动化操作执行能力，提升物流运作效率的现代化物流模式。
一些电子企业提出，建立一个面向未来的具有先进、互联和智能三大特征的供应链，通过感应器、RFID标签、制动器、GPS和其它设备及***生成实时信息的智慧供应链概念，更重视将物联网、传感网与现有的互联网整合起来，通过以精细、动态、科学的管理，实现物流的自动化、可视化、可控化、智能化、网络化，从而提高资源利用率和生产力水平，创造更丰富社会价值的综合内涵。
同时，把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水***、大坝、油气管道等各种物体中，并且被普遍连接，形成所谓的物联网，然后将物联网与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理***的整合，在这个整合的网络当中，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到智慧状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然间的关系。
但是，在智慧物流的实际应用中，人们发现，由于每一个目标城市内执行物流管理的资源有限，例如物流派送人员、物流派送车辆或者物流配套设施有限，如果平均分配资源到各个细分区域，则容易出现某一些细分区域资源相对不足，而其他细分区域资源相对过量的情况，进而陷入物资挤压或者资源闲置的困境。
现有技术1公开了“一种物流任务的分配方法及装置”(申请公布号：CN115409328A)，该方法的一具体实施方式包括：确定待分配的一个或多个跨区物流任务，所述跨区物流任务指示了物流地址；根据跨区白名单，确定可跨区配运的目标配运员标识；所述跨区白名单对应存储有所述物流地址与一个或多个配运员标识；将所述一个或多个跨区物流任务分配给所述目标配运员标识对应的物流站点。该实施方式实现跨区物流的目的，动态扩大了配运员对应的配运范围，提高了跨区的灵活度，进而提高了跨区物流的效率。
现有技术2公开了“基于大数据的物流信息处理方法及人工智能服务器”(申请公布号：CN115330319A)，根据第一智慧物流配送环境的多个第一配送资源分布信息示例启用人工智能神经网络，以获取多个第二配送资源分布信息示例；根据第二智慧物流配送环境的多个第三配送资源分布信息示例以及分别对应的类型差异化关键词，训练用于第二智慧物流配送环境的第一资源分布差异化分析网络；并对多个第二配送资源分布信息示例进行根据量化可信数据的信息选定处理；根据得到的第二配送资源分布信息示例，训练第二资源分布差异化分析网络。通过该申请，能够智能化获取不同智慧物流配送环境的配送资源分布信息示例，进而提高配送资源分布信息的差异化分析的准确性和时效性。
现有技术3公开了“智慧物流配送管理***”(申请公布号：CN112785475A)，其包括：预处理服务器、包裹分配服务器、数据库和物流配送终端，数据库分别与预处理服务器和包裹分配服务器具有通信连接；物流配送终端分别与预处理服务器和包裹分配服务器具有通信连接；预处理服务器包括：数据采集单元、核心配送区域单元、区域划分单元和区域矫正单元。预处理服务器根据物流配送员分布数据、包裹终点位置分布数据和包裹起点位置分布数据得到核心配送区域。根据配送起点位置和包裹配送终点位置，将包裹进行划分到第一配送区域和第二配送区域。包裹分配服务器依次对第一配送区域和第二配送区域的包裹进行分配得到若干个物流配送方案，并将其发送至相应的物流配送终端。
发明内容
区别于现有技术，为了解决相关领域的技术问题，本发明提供了一种分区域智慧物流协调***，能够在采用定制的地区划分模式对执行智慧物流管理的目标城市进行各个物流服务分区的划分处理的基础上，针对每一物流服务分区，根据其周围物流服务分区的历史物流信息以及目标城市的物流服务数据智能判断未来时刻物流服务分区的物流服务需求，从而为目标城市范围内执行物流资源的动态调配，保证各个物流服务分区的派送效率，提供可靠的信息基础。
根据本发明的一方面，提供了一种分区域智慧物流协调***，所述***包括：
地区划分器件，用于对目标城市执行分区处理以获得各个物流服务分区，每一物流服务分区包括一个以上城市街区，对目标城市执行分区处理获得的各个物流服务分区分别对应的各个实体分布面积的标准差小于等于设定标准差阈值；
计时服务器件，用于提供计时服务，并在每一天的零点到达时，发出数据采集请求；
采集执行器件，分别与计时服务器件以及云端存储节点连接，用于在接收到数据采集请求时，针对目标物流服务分区从所述云端存储节点处获取零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据；
区域判断机构，与所述采集执行器件连接，用于基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出；
物流协调机构，与所述区域判断机构连接，用于基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量；
其中，在接收到数据采集请求时，针对目标物流服务分区从所述云端存储节点处获取零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据包括：每一天对应的一份邻区物流数据包括目标物流服务分区的周围各个物流服务分区分别对应的物流接收数据以及物流发送数量；
其中，基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量包括：目标城市范围内当天的物流接收资源的总数以及物流发送资源的总数分别为固定数值。
由此可见，本发明至少具备以下三处有益的技术进步：
首先、采用定制的地区划分模式对执行智慧物流管理的目标城市进行各个物流服务分区的划分处理，以获得用于智慧物流协调的定制目标，具体地，划分处理获得的每一物流服务分区包括一个以上城市街区，各个物流服务分区分别对应的各个实体分布面积的标准差小于等于设定标准差阈值；
其次、基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出，从而实现对每一目标物流服务分区的未来物流收发数据的可靠判断；
再次、针对每一目标物流服务分区，采用物流协调机构以基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节目标物流服务分区在当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量，从而完成对目标城市的智慧物流管理。
附图说明
以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：
图1为根据本发明第一实施方案示出的分区域智慧物流协调***的结构方框图。
图2为根据本发明第二实施方案示出的分区域智慧物流协调***的结构方框图。
图3为根据本发明第三实施方案示出的分区域智慧物流协调***的结构方框图。
具体实施方式
下面将参照附图对本发明的分区域智慧物流协调***的实施方案进行详细说明。
第一实施方案
图1为根据本发明第一实施方案示出的分区域智慧物流协调***的结构方框图，所述***包括：
地区划分器件，用于对目标城市执行分区处理以获得各个物流服务分区，每一物流服务分区包括一个以上城市街区，对目标城市执行分区处理获得的各个物流服务分区分别对应的各个实体分布面积的标准差小于等于设定标准差阈值；
计时服务器件，用于提供计时服务，并在每一天的零点到达时，发出数据采集请求；
采集执行器件，分别与计时服务器件以及云端存储节点连接，用于在接收到数据采集请求时，针对目标物流服务分区从所述云端存储节点处获取零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据；
区域判断机构，与所述采集执行器件连接，用于基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出；
物流协调机构，与所述区域判断机构连接，用于基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量；
其中，在接收到数据采集请求时，针对目标物流服务分区从所述云端存储节点处获取零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据包括：每一天对应的一份邻区物流数据包括目标物流服务分区的周围各个物流服务分区分别对应的物流接收数据以及物流发送数量；
其中，基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量包括：目标城市范围内当天的物流接收资源的总数以及物流发送资源的总数分别为固定数值；
其中，基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出包括：目标物流服务分区包括的城市街区数量越多，所述设定数量的取值越大；
其中，基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量包括：接收到的参考接收数量越多，调节后的当天的物流接收资源的数量越多；
其中，基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出包括：采用训练后的深度神经网络执行所述智能判断动作。
第二实施方案
图2为根据本发明第二实施方案示出的分区域智慧物流协调***的结构方框图，包括：
地区划分器件，用于对目标城市执行分区处理以获得各个物流服务分区，每一物流服务分区包括一个以上城市街区，对目标城市执行分区处理获得的各个物流服务分区分别对应的各个实体分布面积的标准差小于等于设定标准差阈值；
计时服务器件，用于提供计时服务，并在每一天的零点到达时，发出数据采集请求；
采集执行器件，分别与计时服务器件以及云端存储节点连接，用于在接收到数据采集请求时，针对目标物流服务分区从所述云端存储节点处获取零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据；
区域判断机构，与所述采集执行器件连接，用于基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出；
物流协调机构，与所述区域判断机构连接，用于基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量；
信息存储芯片，与所述地区划分器件连接，用于存储每一物流服务分区对应的实体地理区域的定位数据。
第三实施方案
图3为根据本发明第三实施方案示出的分区域智慧物流协调***的结构方框图，包括：
地区划分器件，用于对目标城市执行分区处理以获得各个物流服务分区，每一物流服务分区包括一个以上城市街区，对目标城市执行分区处理获得的各个物流服务分区分别对应的各个实体分布面积的标准差小于等于设定标准差阈值；
计时服务器件，用于提供计时服务，并在每一天的零点到达时，发出数据采集请求；
采集执行器件，分别与计时服务器件以及云端存储节点连接，用于在接收到数据采集请求时，针对目标物流服务分区从所述云端存储节点处获取零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据；
区域判断机构，与所述采集执行器件连接，用于基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出；
物流协调机构，与所述区域判断机构连接，用于基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量；
训练执行机构，与所述物流协调机构连接，用于对深度神经网络进行多次训练，并将训练后的深度神经网络发送给所述物流协调机构。
接着，继续对本发明的分区域智慧物流协调***的具体结构进行进一步的说明。
在根据本发明的各个实施方案的分区域智慧物流协调***中：
基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量包括：接收到的参考发送数量越多，调节后的当天的物流发送资源的数量越多；
其中，基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量包括：物流接收资源或者物流发送资源为执行接收/发送操作的物流人员、执行接收/发送操作的物流车辆或者执行接收/发送操作的物流配套设施。
以及在根据本发明的各个实施方案的分区域智慧物流协调***中：
基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出包括：将目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数作为训练后的深度神经网络的逐项输入内容；
其中，基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出包括：运行训练后的深度神经网络以获得其输出的目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量。
另外，在所述分区域智慧物流协调***中，基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量包括：采用数值仿真公式表示接收到的参考接收数量以及参考发送数量与在目标城市范围内调节后的当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量的数值对应关系。
采用本发明的分区域智慧物流协调***，针对现有技术中整个城市范围内各个区域物流服务资源难以兼顾的技术问题，能够在采用定制的地区划分模式执行物流服务分区的划分处理的基础上，针对每一物流服务分区，根据其周围物流服务分区的历史物流信息以及分区配置数据智能判断未来时刻物流服务分区的物流服务需求，从而实现物流服务需求和物流服务资源的动态匹配。
由此可见，本发明至少具备以下三处有益的技术进步：
首先、采用定制的地区划分模式对执行智慧物流管理的目标城市进行各个物流服务分区的划分处理，以获得用于智慧物流协调的定制目标，具体地，划分处理获得的每一物流服务分区包括一个以上城市街区，各个物流服务分区分别对应的各个实体分布面积的标准差小于等于设定标准差阈值；
其次、基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出，从而实现对每一目标物流服务分区的未来物流收发数据的可靠判断；
再次、针对每一目标物流服务分区，采用物流协调机构以基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节目标物流服务分区在当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量，从而完成对目标城市的智慧物流管理。
虽然已经参照在这里所披露的结构对本发明进行了说明，但是本发明并不限于所给出的细节，并且本申请旨在覆盖落入在改进目的或以下权利要求的范围内的这些改进或变化。
Claims (10)
1.一种分区域智慧物流协调***，其特征在于，所述***包括：
地区划分器件，用于对目标城市执行分区处理以获得各个物流服务分区，每一物流服务分区包括一个以上城市街区，对目标城市执行分区处理获得的各个物流服务分区分别对应的各个实体分布面积的标准差小于等于设定标准差阈值；
计时服务器件，用于提供计时服务，并在每一天的零点到达时，发出数据采集请求；
采集执行器件，分别与计时服务器件以及云端存储节点连接，用于在接收到数据采集请求时，针对目标物流服务分区从所述云端存储节点处获取零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据；
区域判断机构，与所述采集执行器件连接，用于基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出；
物流协调机构，与所述区域判断机构连接，用于基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量；
其中，在接收到数据采集请求时，针对目标物流服务分区从所述云端存储节点处获取零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据包括：每一天对应的一份邻区物流数据包括目标物流服务分区的周围各个物流服务分区分别对应的物流接收数据以及物流发送数量；
其中，基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量包括：目标城市范围内当天的物流接收资源的总数以及物流发送资源的总数分别为固定数值。
2.如权利要求1所述的分区域智慧物流协调***，其特征在于：
基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出包括：目标物流服务分区包括的城市街区数量越多，所述设定数量的取值越大。
3.如权利要求2所述的分区域智慧物流协调***，其特征在于：
基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量包括：接收到的参考接收数量越多，调节后的当天的物流接收资源的数量越多。
4.如权利要求3所述的分区域智慧物流协调***，其特征在于：
基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出包括：采用训练后的深度神经网络执行所述智能判断动作。
5.如权利要求4所述的分区域智慧物流协调***，其特征在于，所述***还包括：
信息存储芯片，与所述地区划分器件连接，用于存储每一物流服务分区对应的实体地理区域的定位数据。
6.如权利要求4所述的分区域智慧物流协调***，其特征在于，所述***还包括：
训练执行机构，与所述物流协调机构连接，用于对深度神经网络进行多次训练，并将训练后的深度神经网络发送给所述物流协调机构。
7.如权利要求4-6任一所述的分区域智慧物流协调***，其特征在于：
基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量包括：接收到的参考发送数量越多，调节后的当天的物流发送资源的数量越多。
8.如权利要求7所述的分区域智慧物流协调***，其特征在于：
基于接收到的参考接收数量以及参考发送数量在目标城市范围内调节当天的物流接收资源的数量以及物流发送资源的数量包括：物流接收资源或者物流发送资源为执行接收/发送操作的物流人员、执行接收/发送操作的物流车辆或者执行接收/发送操作的物流配套设施。
9.如权利要求4-6任一所述的分区域智慧物流协调***，其特征在于：
基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出包括：将目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数作为训练后的深度神经网络的逐项输入内容。
10.如权利要求9所述的分区域智慧物流协调***，其特征在于：
基于目标物流服务分区的实体分布面积、零点之前的设定数量的各天分别对应的各份邻区物流数据、目标物流服务分区的周围各个物流服务分区的总数以及目标城市内物流服务分区的总数智能判断目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量，并分别作为参考接收数量以及参考发送数量输出包括：运行训练后的深度神经网络以获得其输出的目标物流服务分区在零点之后的当天内的物流接收数据以及物流发送数量。
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