CN116452102B - 一种基于数据分析的物流车辆运输监测管控系统 - Google Patents
一种基于数据分析的物流车辆运输监测管控系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116452102B CN116452102B CN202310709365.0A CN202310709365A CN116452102B CN 116452102 B CN116452102 B CN 116452102B CN 202310709365 A CN202310709365 A CN 202310709365A CN 116452102 B CN116452102 B CN 116452102B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- logistics
- route
- vehicles
- road
- 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.)
- Active
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 66
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 20
- 230000000903 blocking effect Effects 0.000 claims description 35
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 30
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 18
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 15
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 claims description 9
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 5
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 abstract description 2
- 239000000047 product Substances 0.000 description 11
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 239000002994 raw material Substances 0.000 description 1
- 239000011265 semifinished product Substances 0.000 description 1
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
- G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
- G06Q10/083—Shipping
- G06Q10/0833—Tracking
-
- 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
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
-
- 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
- G06Q10/083—Shipping
- G06Q10/0832—Special goods or special handling procedures, e.g. handling of hazardous or fragile goods
-
- 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
- G06Q10/083—Shipping
- G06Q10/0835—Relationships between shipper or supplier and carriers
- G06Q10/08355—Routing methods
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Marketing (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明涉及物流车辆管理领域,用于解决车辆动态信息监控与反馈不及时,导致运力浪费以及物流运作成本提高的问题,具体为一种基于数据分析的物流车辆运输监测管控系统;本发明中,通过人车认证、路线对比、车辆定位以及车内环境监管实现多方面对物流车辆的运输过程进行监控,整体提高物流车辆监测管控系统中多方面的实时反馈能力以及监测全面性,通过在物流车辆行驶时进行道路拥堵程度的采集,驾驶员在经过该区域时,也能够对路况做出手动上传,从而将人为反馈与系统采集相结合,通过对车内环境和产品运输路线的拥堵情况进行判断,使得物流运输的产品在运输过程中的运输环境与运输时间相挂钩,降低运输过程中的损耗率。
Description
技术领域
本发明涉及物流车辆管理领域,具体为一种基于数据分析的物流车辆运输监测管控系统。
背景技术
物流是供应链活动的一部分,是以仓储为中心,促进生产与市场保持同步,物流是为了满足客户的需要,以最低的成本经运输、保管、配送等方式,实现原材料、半成品、成品及相关信息由商品的产地到商品的消费地所进行的计划、实施和管理的全过程;
物流运输行业是推动国民经济快速发展必不可少的基础产业,然而物流管理中,由于车辆动态信息的实时监控一直未得到解决,信息反馈不及时、不准确,导致运力的大量浪费与运作成本居高不,尤其是冷冻、生鲜类的冷链物流在运输过程中的损害率会大幅度的提高物流的运作成本;
针对上述技术问题,本申请提出一种解决方案。
发明内容
本发明中,通过人车认证、路线对比、车辆定位以及车内环境监管实现多方面对物流车辆的运输过程进行监控,整体提高物流车辆监测管控系统中多方面的实时反馈能力以及监测全面性,保证物流系统整体运作的完善,通过在物流车辆行驶时进行道路拥堵程度的采集,同时通过不断地扩大该区域的样本量,提高对该区域路况判断的真实性,驾驶员在经过该区域时,也能够对路况做出手动上传,从而将人为反馈与系统采集相结合,提高数据的准确性,通过对车内环境和产品运输路线的拥堵情况进行判断,使得物流运输的产品在运输过程中的运输环境与运输时间相挂钩,即长时间的运输则选用更为苛刻的车内环境,降低运输过程中的损耗率,解决车辆动态信息监控与反馈不及时,导致运力浪费以及物流运作成本提高的问题,而提出一种基于数据分析的物流车辆运输监测管控系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:一种基于数据分析的物流车辆运输监测管控系统,包括监测管理单元、物流运作监管单元、路线规划反馈单元、物流车辆规划单元、车内环境监管单元和物流规划单元,所述物流运作监管单元获取到物流车辆定位信息、物流车辆路线信息以及人车认证信息,其中物流车辆路线信息包括物流车辆已行驶路线和车辆预计行驶路线,所述人车认证信息包括车辆身份信息和人员身份信息;
所述车内环境监管单元获取到车内环境信息,其中车内环境信息包括车内温度、车内通风参数,并根据车内环境信息与预设环境要求参数进行对比,将物流车辆进行分类,并将分类结果发送至物流车辆规划单元;
所述监测管理单元通过物流运作监管单元获取到人车认证信息,并对人车认证信息进行校验,通过物流运作监管单元获取到物流车辆路线信息,并将物流车辆的已行驶路线和车辆预计行驶路线进行对比,确认物流车辆的行驶路线是否合格,根据判断结果生成路线正常信号或路线异常信号,所述监测管理单元获取到物流车辆定位信息,并根据物流车辆定位信息和物流车辆的预计行驶路线,计算物流到达时间;
所述物流车辆规划单元用于获取待物流运输的货物,并对待物流运输的货物依据运输环境进行分类,将其分为普通货物、冷冻货物和生鲜货物,所述物流规划单元获取到所有物流车辆,并获取到每辆物流车辆所对应的车内环境信息以及每辆物流车辆运行状态,所述物流车辆规划单元对待物流运输的货物与物流车辆进行匹配分类,并将其发送至物流规划单元;
所述路线规划反馈单元标记在路线上行驶的物流车辆,并获取物流车辆路线信息、行驶速度以及驾驶员反馈的路况信息,根据物流车辆的行驶速度以及驾驶员反馈的路况信息对路线拥堵程度进行分析,将分析结果发送至物流运作监管单元;
所述物流规划单元通过物流运作监管单元获取到路线拥堵程度,并通过物流车辆规划单元获取到待物流运输的货物与物流车辆的匹配分类结果,所述物流规划单元通过路线拥堵程度对待物流运输的货物与物流车辆进行二次匹配分类。
作为本发明的一种优选实施方式,所述监测管理单元将人员身份信息和车辆身份信息进行对比,每辆物流车辆具有预设的驾驶员人员身份信息,若该人员身份信息与车辆身份信息相匹配,则生成人员正常信号,若该人员身份信息与车辆身份信息不匹配,则生成人员异常信号,若同一人员身份信息连续驾驶车辆时间超过预设的连续驾驶时间,则生成疲劳驾驶信号,并将人员正常信号、人员异常信号和疲劳驾驶信号通过网络发送;
所述监测管理单元将物流车辆的已行驶路线和车辆预计行驶路线对比,若车辆已行驶路线与车辆预计行驶路线重合,则生成路线正常信号,若车辆的已行驶路线和车辆的预计行驶路线发生了偏离,则将路线偏离部分标记为异常路线,对异常路线进行分析,若异常路线存在道路堵塞现象或道路施工现象,则将异常路线所对应的已行驶路线记录为绕行路段,若异常路线未存在道路堵塞现象或道路施工现象,则将异常路线所对应的已行驶路线记录为偏离路段,若车辆的已行驶路线中不存在偏离路段,则生成路线正常信号,若车辆的已行驶路线中存在偏离路段,则生成路线异常信号;
所述监测管理单元获取到物流车辆的定位信息,并根据定位信息计算到达目的地剩余的预计行驶路线,所述监测管理单元根据路线规划反馈单元获取的路线拥堵程度,计算行驶完剩余的预计行驶路线所需要的时间,获取物流到达时间。
作为本发明的一种优选实施方式,所述物流车辆规划单元根据运送的货物所需要的温度、通风需求进行分类,所述车内环境监管单元将空闲状态的物流车辆记录为可用车辆,并获取可用车辆的车内环境信息,依照车内环境信息将物流车辆分类为普通车辆、冷冻车辆、生鲜车辆、短时冷冻车辆和短时生鲜车辆,所述物流车辆规划单元再将普通货物与普通车辆进行匹配,将冷冻货物与冷冻车辆、短时冷冻车辆进行匹配,将生鲜货物与生鲜车辆、短时生鲜车辆进行匹配,并发送至物流规划单元。
作为本发明的一种优选实施方式,所述车内环境监管单元依照车内环境对物流车辆进行分类的方法为:
S1:获取预设的冷冻车辆和生鲜车辆的环境要求参数,其中环境要求参数包括环境温度、通风风量,同时再获取冷冻车辆和生鲜车辆的环境近似要求参数,其中环境近似要求参数范围大于环境要求参数;
S2:将物流车辆的车内环境信息与冷冻车辆和生鲜车辆的环境近似要求参数进行对比,满足对应环境近似要求参数的物流车辆标记为短时冷冻车辆和短时生鲜车辆;
S3:将短时冷冻车辆和短时生鲜车辆再分别与冷冻车辆的环境要求参数和生鲜车辆的环境要求参数对比,满足冷冻车辆环境要求参数的短时冷冻车辆更改为冷冻车辆,满足生鲜车辆环境要求参数的标记为生鲜车辆;
S4:将其余物流车辆标记为普通车辆。
作为本发明的一种优选实施方式,所述路线规划反馈单元获取路线上行驶的被标记的物流车辆,并将其行驶速度与该路段的预设最低行驶速度进行对比,若行驶速度低于预设最低行驶速度时,则生成行驶缓慢信号,若行驶速度大于预设的最低行驶速度时,则生成道路正常信号,将被标记的物流车辆在路线上的静止时间记录为等待时间,若被标记的物流车辆在一个监测路段内的等待时间大于预设的等待时间,则生成道路堵塞信号,所述路线规划反馈单元将道路分为多个监测区域,并对监测区域内通过的所有物流车辆进行持续分析,统计在一个道路监测周期内收到的路线行驶缓慢信号、道路正常信号和道路堵塞信号的频次,所述路线规划反馈单元获取到预设的信号频次阈值X,若道路正常信号在收到的所有信号中的占比大于信号频次阈值X,则生成道路通畅信号,若道路正常信号在收到的所有信号中的占比小于等于信号频次阈值X,则生成道路易堵塞信号,所述路线规划反馈单元在生成道路通畅信号后将该监测区域标记为通畅区域,在生成道路易堵塞信号后将该监测区域标记为堵塞区域,并将通畅区域和堵塞区域作为分析结果发送至物流运作监管单元。
作为本发明的一种优选实施方式,所述物流规划单元获取到待物流运输的货物的预计行驶路线,并通过路线规划反馈单元获取到预计行驶路线的路线拥堵程度,其中路线拥堵程度包括道路通畅信号和道路易堵塞信号,当待物流运输的货物预计行驶路线中存在堵塞区域,则生成二次分类信号,若待物流运输的货物预计行驶路线中不存在堵塞区域,则生成维持分类信号,所述物流规划单元在生成二次分类信号后,将冷冻货物与冷冻车辆匹配,将生鲜货物与生鲜车辆匹配,将普通货物与普通车辆、短时冷冻车辆、短时生鲜车辆进行匹配。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、本发明中,通过人车认证、路线对比、车辆定位以及车内环境监管实现多方面对物流车辆的运输过程进行监控,保证物流车辆的行驶安全、运输效率以及物流产品的妥善运送,整体提高物流车辆监测管控系统中多方面的实时反馈能力以及监测全面性,保证物流系统整体运作的完善。
2、本发明中,通过在物流车辆行驶时进行道路拥堵程度的采集,使得采集到的拥堵数据能够最贴近真实路况,同时通过大量的物流车辆不断地经过某一区域,从而不断地扩大该区域的样本量,提高对该区域路况判断的真实性,驾驶员在经过该区域时,也能够对路况做出手动上传,从而将人为反馈与系统采集相结合,提高数据的准确性。
3、本发明中,通过对车内环境进行监控,并将物流运输的产品与车内环境进行匹配,从而保证运输过程中的环境能够满足产品存放的要求,同时对产品运输路线的拥堵情况进行判断,根据判断结果对物流产品的运输环境进行进一步优化,从而使得物流运输的产品在运输过程中的运输环境与运输时间相挂钩,即长时间的运输则选用更为苛刻的车内环境,降低运输过程中的损耗率。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解,下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的系统框图;
图2为本发明的系统流程图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述,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。
实施例一:
请参阅图1-图2所示,一种基于数据分析的物流车辆运输监测管控系统,包括监测管理单元、物流运作监管单元、路线规划反馈单元、物流车辆规划单元、车内环境监管单元和物流规划单元,物流运作监管单元获取到物流车辆定位信息、物流车辆路线信息以及人车认证信息,其中物流车辆路线信息包括物流车辆已行驶路线和车辆预计行驶路线,人车认证信息包括车辆身份信息和人员身份信息;
监测管理单元通过物流运作监管单元获取到人车认证信息,并对人车认证信息进行校验,将人员身份信息和车辆身份信息进行对比,每辆物流车辆具有预设的驾驶员人员身份信息,若该人员身份信息与车辆身份信息相匹配,则生成人员正常信号,若该人员身份信息与车辆身份信息不匹配,则生成人员异常信号,若同一人员身份信息连续驾驶车辆时间超过预设的连续驾驶时间,则生成疲劳驾驶信号,并将人员正常信号、人员异常信号和疲劳驾驶信号通过网络发送至管理员平台,以实现对驾驶员的监管功能,保证物流运输时的驾驶安全性。
通过物流运作监管单元获取到物流车辆路线信息,并将物流车辆的已行驶路线和车辆预计行驶路线进行对比,若车辆已行驶路线与车辆预计行驶路线重合,则生成路线正常信号,若车辆的已行驶路线和车辆的预计行驶路线发生了偏离,则将路线偏离部分标记为异常路线;对异常路线进行分析,若异常路线存在道路堵塞现象或道路施工现象,则将异常路线所对应的已行驶路线记录为绕行路段,若异常路线未存在道路堵塞现象或道路施工现象,则将异常路线所对应的已行驶路线记录为偏离路段,若车辆的已行驶路线中不存在偏离路段,则生成路线正常信号,若车辆的已行驶路线中存在偏离路段,则生成路线异常信号,并将路线正常信号或路线异常信号通过网络发送至管理员平台,实现对物流车辆的实时监控。
监测管理单元获取到物流车辆定位信息,并对根据定位信息计算到达目的地剩余的预计行驶路线,监测管理单元根据路线规划反馈单元获取的路线拥堵程度,计算行驶完剩余的预计行驶路线所需要的时间,获取物流到达时间,将物流到达时间发送至管理员平台,使得管理员平台能够对车辆的装卸作业进行提前安排,同时可以通过第三方客户端使得消费者能够查询到物流的实时位置。
实施例二:
请参阅图1-图2所示,车内环境监管单元将空闲状态的物流车辆记录为可用车辆,车内环境监管单元获取到可用车辆的车内环境信息,其中车内环境信息包括车内温度、车内通风参数,并根据车内环境信息与预设环境要求参数进行对比,依照车内环境信息将物流车辆分类为普通车辆、冷冻车辆、生鲜车辆、短时冷冻车辆和短时生鲜车辆,并将分类结果发送至物流车辆规划单元;
车内环境监管单元依照车内环境对物流车辆进行分类的方法为:
S1:获取预设的冷冻车辆和生鲜车辆的环境要求参数,其中环境要求参数包括环境温度、通风风量,同时再获取冷冻车辆和生鲜车辆的环境近似要求参数,其中环境近似要求参数范围大于环境要求参数;
S2:将物流车辆的车内环境信息与冷冻车辆和生鲜车辆的环境近似要求参数进行对比,满足对应环境近似要求参数的物流车辆标记为短时冷冻车辆和短时生鲜车辆;
S3:将短时冷冻车辆和短时生鲜车辆再分别与冷冻车辆的环境要求参数和生鲜车辆的环境要求参数对比,满足冷冻车辆环境要求参数的短时冷冻车辆更改为冷冻车辆,满足生鲜车辆环境要求参数的标记为生鲜车辆;
S4:将其余物流车辆标记为普通车辆。
物流车辆规划单元用于获取待物流运输的货物,且物流车辆规划单元根据运送的货物所需要的温度、通风需求进行分类,将其分为普通货物、冷冻货物和生鲜货物,物流规划单元获取到所有物流车辆,并获取到每辆物流车辆所对应的车内环境信息以及每辆物流车辆运行状态,物流车辆规划单元对待物流运输的货物与可用车辆进行匹配分类,将普通货物与普通车辆进行匹配,将冷冻货物与冷冻车辆、短时冷冻车辆进行匹配,将生鲜货物与生鲜车辆、短时生鲜车辆进行匹配,并发送至物流规划单元。
实施例三:
请参阅图1-图2所示,路线规划反馈单元标记在路线上行驶的物流车辆,并获取物流车辆路线信息、行驶速度以及驾驶员反馈的路况信息,其中啊几十元反馈的路况信息为驾驶员手动上传的道路正常信号、行驶缓慢信号或道路堵塞信号,根据物流车辆的行驶速度以及驾驶员反馈的路况信息对路线拥堵程度进行分析,将分析结果发送至物流运作监管单元;
对道路拥堵程度的分析过程为:
A1:路线规划反馈单元获取路线上行驶的被标记的物流车辆,并将其行驶速度与该路段的预设最低行驶速度进行对比,若行驶速度低于预设最低行驶速度时,则生成行驶缓慢信号,若行驶速度大于预设的最低行驶速度时,则生成道路正常信号;
A2:将被标记的物流车辆在路线上的静止时间记录为等待时间,若被标记的物流车辆在一个监测路段内的等待时间大于预设的等待时间,则生成道路堵塞信号,其中一个监测路段为人为划分的用于检测的路段,该路段在划分时路段内不包含红绿灯路口;
A3:路线规划反馈单元将道路分为多个监测区域,监测区域为人为预设的由若干条道路组成的区域,并对监测区域内通过的所有物流车辆进行持续分析,统计在一个道路监测周期内收到的路线行驶缓慢信号、道路正常信号和道路堵塞信号的频次;
A4:路线规划反馈单元获取到预设的信号频次阈值X,若道路正常信号在收到的所有信号中的占比大于信号频次阈值X,则生成道路通畅信号,若道路正常信号在收到的所有信号中的占比小于等于信号频次阈值X,则生成道路易堵塞信号;
A5:路线规划反馈单元在生成道路通畅信号后将该监测区域标记为通畅区域,在声场道路易堵塞信号后将该监测区域标记为堵塞区域,并将通畅区域和堵塞区域作为分析结果发送至物流运作监管单元。
物流规划单元通过物流运作监管单元获取到路线拥堵程度,并通过物流车辆规划单元获取到待物流运输的货物与物流车辆的匹配分类结果,物流规划单元通过路线拥堵程度对待物流运输的货物与物流车辆进行二次匹配分类,二次匹配分类时,物流规划单元首先获取到待物流运输的货物的预计行驶路线,并通过路线规划反馈单元获取到预计行驶路线的路线拥堵程度,其中路线拥堵程度包括道路通畅信号和道路易堵塞信号,随后,若待物流运输的货物预计行驶路线中存在堵塞区域,则生成二次分类信号,若待物流运输的货物预计行驶路线中不存在堵塞区域,则生成维持分类信号,物流规划单元在生成二次分类信号后,将冷冻货物与冷冻车辆匹配,将生鲜货物与生鲜车辆匹配,将普通货物与普通车辆、短时冷冻车辆、短时生鲜车辆进行匹配。
本发明中,通过人车认证、路线对比、车辆定位以及车内环境监管实现多方面对物流车辆的运输过程进行监控,整体提高物流车辆监测管控系统中多方面的实时反馈能力以及监测全面性,保证物流系统整体运作的完善,通过在物流车辆行驶时进行道路拥堵程度的采集,同时通过不断地扩大该区域的样本量,提高对该区域路况判断的真实性,驾驶员在经过该区域时,也能够对路况做出手动上传,从而将人为反馈与系统采集相结合,提高数据的准确性,通过对车内环境和产品运输路线的拥堵情况进行判断,使得物流运输的产品在运输过程中的运输环境与运输时间相挂钩,即长时间的运输则选用更为苛刻的车内环境,降低运输过程中的损耗率。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (4)
1.一种基于数据分析的物流车辆运输监测管控系统,其特征在于,包括监测管理单元、物流运作监管单元、路线规划反馈单元、物流车辆规划单元、车内环境监管单元和物流规划单元,所述物流运作监管单元获取到物流车辆定位信息、物流车辆路线信息以及人车认证信息,其中物流车辆路线信息包括物流车辆已行驶路线和车辆预计行驶路线,所述人车认证信息包括车辆身份信息和人员身份信息;
所述车内环境监管单元获取到车内环境信息,其中车内环境信息包括车内温度、车内通风参数,并根据车内环境信息与预设环境要求参数进行对比,将物流车辆进行分类,并将分类结果发送至物流车辆规划单元;
所述监测管理单元通过物流运作监管单元获取到人车认证信息,并对人车认证信息进行校验,通过物流运作监管单元获取到物流车辆路线信息,并将物流车辆的已行驶路线和车辆预计行驶路线进行对比,确认物流车辆的行驶路线是否合格,根据判断结果生成路线正常信号或路线异常信号,所述监测管理单元获取到物流车辆定位信息,并根据物流车辆定位信息和物流车辆的预计行驶路线,计算物流到达时间;
所述物流车辆规划单元用于获取待物流运输的货物,并对待物流运输的货物依据运输环境进行分类,将其分为普通货物、冷冻货物和生鲜货物,所述物流规划单元获取到所有物流车辆,并获取到每辆物流车辆所对应的车内环境信息以及每辆物流车辆运行状态,所述物流车辆规划单元对待物流运输的货物与物流车辆进行匹配分类,并将其发送至物流规划单元;
所述路线规划反馈单元标记在路线上行驶的物流车辆,并获取物流车辆路线信息、行驶速度以及驾驶员反馈的路况信息,根据物流车辆的行驶速度以及驾驶员反馈的路况信息对路线拥堵程度进行分析,将分析结果发送至物流运作监管单元;
所述物流规划单元通过物流运作监管单元获取到路线拥堵程度,并通过物流车辆规划单元获取到待物流运输的货物与物流车辆的匹配分类结果,所述物流规划单元通过路线拥堵程度对待物流运输的货物与物流车辆进行二次匹配分类;
路线规划反馈单元获取路线上行驶的被标记的物流车辆,并将其行驶速度与预设最低行驶速度进行对比,若行驶速度低于预设最低行驶速度时,则生成行驶缓慢信号,若行驶速度大于预设的最低行驶速度时,则生成道路正常信号,将被标记的物流车辆在路线上的静止时间记录为等待时间,若被标记的物流车辆在一个监测路段内的等待时间大于预设的等待时间,则生成道路堵塞信号,所述路线规划反馈单元将道路分为多个监测区域,并对监测区域内通过的所有物流车辆进行持续分析,统计在一个道路监测周期内收到的路线行驶缓慢信号、道路正常信号和道路堵塞信号的频次,所述路线规划反馈单元获取到预设的信号频次阈值X,若道路正常信号在收到的所有信号中的占比大于信号频次阈值X,则生成道路通畅信号,若道路正常信号在收到的所有信号中的占比小于等于信号频次阈值X,则生成道路易堵塞信号,所述路线规划反馈单元在生成道路通畅信号后将该监测区域标记为通畅区域,在生成道路易堵塞信号后将该监测区域标记为堵塞区域,并将通畅区域和堵塞区域作为分析结果发送至物流运作监管单元;
物流规划单元获取到待物流运输的货物的预计行驶路线,并通过路线规划反馈单元获取到预计行驶路线的路线拥堵程度,其中路线拥堵程度包括道路通畅信号和道路易堵塞信号,当待物流运输的货物预计行驶路线中存在堵塞区域,则生成二次分类信号,若待物流运输的货物预计行驶路线中不存在堵塞区域,则生成维持分类信号,所述物流规划单元在生成二次分类信号后,将冷冻货物与冷冻车辆匹配,将生鲜货物与生鲜车辆匹配,将普通货物与普通车辆、短时冷冻车辆、短时生鲜车辆进行匹配。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的物流车辆运输监测管控系统,其特征在于,所述监测管理单元将人员身份信息和车辆身份信息进行对比,每辆物流车辆具有预设的驾驶员人员身份信息,若该人员身份信息与车辆身份信息相匹配,则生成人员正常信号,若该人员身份信息与车辆身份信息不匹配,则生成人员异常信号,若同一人员身份信息连续驾驶车辆时间超过预设的连续驾驶时间,则生成疲劳驾驶信号,并将人员正常信号、人员异常信号和疲劳驾驶信号通过网络发送;
所述监测管理单元将物流车辆的已行驶路线和车辆预计行驶路线对比,若车辆已行驶路线与车辆预计行驶路线重合,则生成路线正常信号,若车辆的已行驶路线和车辆的预计行驶路线发生了偏离,则将路线偏离部分标记为异常路线,对异常路线进行分析,若异常路线存在道路堵塞现象或道路施工现象,则将异常路线所对应的已行驶路线记录为绕行路段,若异常路线未存在道路堵塞现象或道路施工现象,则将异常路线所对应的已行驶路线记录为偏离路段,若车辆的已行驶路线中不存在偏离路段,则生成路线正常信号,若车辆的已行驶路线中存在偏离路段,则生成路线异常信号;
所述监测管理单元获取到物流车辆的定位信息,并根据定位信息计算到达目的地剩余的预计行驶路线,所述监测管理单元根据路线规划反馈单元获取的路线拥堵程度,计算行驶完剩余的预计行驶路线所需要的时间,获取物流到达时间。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的物流车辆运输监测管控系统,其特征在于,所述物流车辆规划单元根据运送的货物所需要的温度、通风需求进行分类,所述车内环境监管单元将空闲状态的物流车辆记录为可用车辆,并获取可用车辆的车内环境信息,依照车内环境信息将物流车辆分类为普通车辆、冷冻车辆、生鲜车辆、短时冷冻车辆和短时生鲜车辆,所述物流车辆规划单元再将普通货物与普通车辆进行匹配,将冷冻货物与冷冻车辆、短时冷冻车辆进行匹配,将生鲜货物与生鲜车辆、短时生鲜车辆进行匹配,并发送至物流规划单元。
4.根据权利要求3所述的一种基于数据分析的物流车辆运输监测管控系统,其特征在于,所述车内环境监管单元依照车内环境对物流车辆进行分类的方法为:
S1:获取预设的冷冻车辆和生鲜车辆的环境要求参数,其中环境要求参数包括环境温度、通风风量,同时再获取冷冻车辆和生鲜车辆的环境近似要求参数,其中环境近似要求参数范围大于环境要求参数;
S2:将物流车辆的车内环境信息与冷冻车辆和生鲜车辆的环境近似要求参数进行对比,满足对应环境近似要求参数的物流车辆标记为短时冷冻车辆和短时生鲜车辆;
S3:将短时冷冻车辆和短时生鲜车辆再分别与冷冻车辆的环境要求参数和生鲜车辆的环境要求参数对比,满足冷冻车辆环境要求参数的短时冷冻车辆更改为冷冻车辆,满足生鲜车辆环境要求参数的标记为生鲜车辆;
S4:将其余物流车辆标记为普通车辆。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310709365.0A CN116452102B (zh) | 2023-06-15 | 2023-06-15 | 一种基于数据分析的物流车辆运输监测管控系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310709365.0A CN116452102B (zh) | 2023-06-15 | 2023-06-15 | 一种基于数据分析的物流车辆运输监测管控系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116452102A CN116452102A (zh) | 2023-07-18 |
CN116452102B true CN116452102B (zh) | 2023-09-19 |
Family
ID=87134141
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310709365.0A Active CN116452102B (zh) | 2023-06-15 | 2023-06-15 | 一种基于数据分析的物流车辆运输监测管控系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116452102B (zh) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116976770B (zh) * | 2023-08-09 | 2024-06-14 | 深圳市车夫网关务信息技术有限公司 | 一种基于大数据分析的物流包裹配送智能管理系统 |
CN116758723B (zh) * | 2023-08-10 | 2023-11-03 | 深圳市明心数智科技有限公司 | 一种车辆运输监测方法、系统及介质 |
CN116805229B (zh) * | 2023-08-25 | 2023-11-03 | 北京市蒙伊通运输服务有限公司 | 一种基于大数据平台的运输物流定位监控系统 |
CN118190009B (zh) * | 2024-05-17 | 2024-07-16 | 成都运荔枝科技有限公司 | 一种基于数据分析的物流场景下路线规划方法 |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20190126756A (ko) * | 2016-04-26 | 2019-11-12 | 김명준 | 멀티-릴레이 스테이션 환경에 기반하는 무인 비행체를 이용한 물류 운송 방법 및 시스템 |
CN110705936A (zh) * | 2019-09-28 | 2020-01-17 | 中州智惠物流股份有限公司 | 一种物流监控安全运输方法 |
CN110956567A (zh) * | 2018-09-27 | 2020-04-03 | 巽畅华瑞物联科技有限公司 | 一种基于物联网的智能物流的实现方法、装置及系统 |
CN112224211A (zh) * | 2020-10-19 | 2021-01-15 | 中交第一公路勘察设计研究院有限公司 | 基于多自主体交通流的驾驶模拟仿真系统 |
CN112668967A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-04-16 | 南京鼓佳玺电子科技有限公司 | 基于大数据分析的冷链物流跟踪与溯源处理方法及大数据云平台 |
CN112950128A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-06-11 | 南京司凯奇汽车科技有限公司 | 一种基于大数据融合的智能物流运输系统及方法 |
CN113352989A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-07 | 深圳市路卓科技有限公司 | 智能行车安全辅助方法、产品、设备和介质 |
CN115600939A (zh) * | 2022-10-20 | 2023-01-13 | 深圳市韩润国际物流有限公司(Cn) | 一种智能物流转运系统及其转运方法 |
CN116070984A (zh) * | 2023-04-06 | 2023-05-05 | 成都运荔枝科技有限公司 | 一种基于数据分析的冷链物流车辆的运输评估系统 |
CN116206263A (zh) * | 2023-04-27 | 2023-06-02 | 成都运荔枝科技有限公司 | 一种物流车辆监控方法及系统 |
CN116205556A (zh) * | 2023-05-06 | 2023-06-02 | 成都运荔枝科技有限公司 | 一种基于互联网的冷链食品物流仓储管理系统 |
CN116258431A (zh) * | 2023-05-15 | 2023-06-13 | 成都运荔枝科技有限公司 | 一种基于互联网的冷链运输安全远程监控系统 |
CN116258433A (zh) * | 2023-05-15 | 2023-06-13 | 成都运荔枝科技有限公司 | 一种基于大数据核验的冷链食品运输监管系统 |
-
2023
- 2023-06-15 CN CN202310709365.0A patent/CN116452102B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20190126756A (ko) * | 2016-04-26 | 2019-11-12 | 김명준 | 멀티-릴레이 스테이션 환경에 기반하는 무인 비행체를 이용한 물류 운송 방법 및 시스템 |
CN110956567A (zh) * | 2018-09-27 | 2020-04-03 | 巽畅华瑞物联科技有限公司 | 一种基于物联网的智能物流的实现方法、装置及系统 |
CN110705936A (zh) * | 2019-09-28 | 2020-01-17 | 中州智惠物流股份有限公司 | 一种物流监控安全运输方法 |
CN112224211A (zh) * | 2020-10-19 | 2021-01-15 | 中交第一公路勘察设计研究院有限公司 | 基于多自主体交通流的驾驶模拟仿真系统 |
CN112668967A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-04-16 | 南京鼓佳玺电子科技有限公司 | 基于大数据分析的冷链物流跟踪与溯源处理方法及大数据云平台 |
CN112950128A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-06-11 | 南京司凯奇汽车科技有限公司 | 一种基于大数据融合的智能物流运输系统及方法 |
CN113352989A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-07 | 深圳市路卓科技有限公司 | 智能行车安全辅助方法、产品、设备和介质 |
CN115600939A (zh) * | 2022-10-20 | 2023-01-13 | 深圳市韩润国际物流有限公司(Cn) | 一种智能物流转运系统及其转运方法 |
CN116070984A (zh) * | 2023-04-06 | 2023-05-05 | 成都运荔枝科技有限公司 | 一种基于数据分析的冷链物流车辆的运输评估系统 |
CN116206263A (zh) * | 2023-04-27 | 2023-06-02 | 成都运荔枝科技有限公司 | 一种物流车辆监控方法及系统 |
CN116205556A (zh) * | 2023-05-06 | 2023-06-02 | 成都运荔枝科技有限公司 | 一种基于互联网的冷链食品物流仓储管理系统 |
CN116258431A (zh) * | 2023-05-15 | 2023-06-13 | 成都运荔枝科技有限公司 | 一种基于互联网的冷链运输安全远程监控系统 |
CN116258433A (zh) * | 2023-05-15 | 2023-06-13 | 成都运荔枝科技有限公司 | 一种基于大数据核验的冷链食品运输监管系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
H公司物流服务供应商管理提升策略研究;李士萍;《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技I辑》(第4期);B016-29 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116452102A (zh) | 2023-07-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN116452102B (zh) | 一种基于数据分析的物流车辆运输监测管控系统 | |
US9076332B2 (en) | Multi-objective optimization for real time traffic light control and navigation systems for urban saturated networks | |
Thompson et al. | City logistics and freight transport | |
Nasir et al. | Reduction of fuel consumption and exhaust pollutant using intelligent transport systems | |
CN103403639B (zh) | 关于车辆队列的方法和管理单元 | |
Van Arem et al. | Recent advances and applications in the field of short-term traffic forecasting | |
US20200135018A1 (en) | Method of predicting traffic congestion and controlling traffic signals based on deep learning and server for performing the same | |
KR20190105026A (ko) | 플래툰에서의 차량들 사이의 거리 변경 | |
Noruzoliaee et al. | Truck platooning in the US national road network: A system-level modeling approach | |
EP2864975A1 (en) | Support system and method for forming vehicle trains | |
CN109726890B (zh) | 一种基于平行车联网的车辆调度管理平台及方法 | |
CN117649116B (zh) | 一种大数据物流管理系统 | |
Wang et al. | Cluster-wise cooperative eco-approach and departure application along signalized arterials | |
Oskarbski et al. | Potential for ITS/ICT solutions in urban freight management | |
CN115409308A (zh) | 一种基于tms运输管理的智能调度系统 | |
Ma et al. | Mining truck platooning patterns through massive trajectory data | |
Mintsis et al. | Evaluation of a cooperative speed advice service implemented along an urban arterial corridor | |
CN116880472B (zh) | 一种露天无人驾驶矿车行进障碍物的智能检测系统 | |
CN116167687B (zh) | 一种冷链系统智能调度方法 | |
CN116645828A (zh) | 一种物流车辆轨迹偏离报警方法及系统 | |
Jain et al. | Improved intelligent fleet management system with data analytics and internet of things (IoT) for smart cities | |
CN108986455A (zh) | 一种车联网环境下拼车优先的hov车道动态管控方法 | |
Makki et al. | Utilizing automatic traffic counters to predict traffic flow speed | |
CN111080202A (zh) | 一种面向油量节省的作业车辆的效能管理方法及系统 | |
CN112785062A (zh) | 一种基于大数据的物流运输路径规划系统 |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |