[发明专利]一种基于数据处理的社区买菜配送方法及配送校验装置

说明书

本发明涉及一种基于数据处理的社区买菜配送方法及配送校验装置，采用校验仪对配送网点的货物进行方便的校验，采用基于数据处理的方法对社区买菜配送方法进行优化，根据不同地区的用户在不同季节的下单喜好，具有前瞻性的对一些客户偏好种类的货物进行加量存储，而对于一些售卖销量不好的商品，实时的在电商平台上进行促销和打折，并在仓库中减少库存，同时通过校验仪便于配送人员在到达每一个配送点时进行货物的清点校验，确保没有少送漏送错送的情况发生，更好的减少配送错误率，提高配送服务的质量，有效降低了配送人员的校验工作量，降低了人工校验强度，有效提高了配送效率，减少了配送失误率。

技术领域

本发明涉及一种基于数据处理的社区买菜配送方法及配送校验装置，属于物联网领域。

背景技术

作为最传统的配送模式,送货上门是被大家普遍认可的物流服务模式。送货上门服务流程，顾客在社区电商O2O平台APP端下单并指定配送时间段和特定门店，然后在配送至指定门店后经过工作人员拣选、加工及包装、分类再配送至顾客手中,顾客在签收的同时，订单信息也反馈到社区电商O2O平台，送货上门在指定时间段内到达指定门店再配送至顾客手中或是顾客自提，整个流程简单有序、方便快捷，是适合大多数货物的配送模式，尤其对于生鲜蔬菜、肉类水产等生鲜冷链货物来说是最好的选择，但是当线上订单量增加、商品种类不断增多且收货地址相对不太集中时,则会导致送货上门物流服务成本上升，此外，配送员在配送至每一个自提点时需要进行大量的校对工作，确保没有配送错误或是漏送、多送情况发生，因此本发明提出了一种基于数据处理的社区买菜配送方法及配送校验装置。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于数据处理的社区买菜配送方法及配送校验装置，根据不同地区的用户在不同季节的下单喜好，具有前瞻性的对一些客户偏好种类的货物进行加量存储，而对于一些售卖销量不好的商品，实时的在电商平台上进行促销和打折，并在仓库中减少库存，同时通过校验仪便于配送人员在到达每一个配送点时进行货物的清点校验，确保没有少送漏送错送的情况发生，更好的减少配送错误率，提高配送服务的质量，有效降低了配送人员的校验工作量，降低了人工校验强度，有效提高了配送效率，减少了配送失误率，可以有效解决背景技术中的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的技术方案：

一种基于数据处理的社区买菜配送方法，具体包括以下步骤：

第一步：用户下单并选择配送网点，电商平台后台服务器接收信号并通过后台计算系统进行统计计算处理；

第二步：后台服务器根据单个用户的配送网点地理位置信息，结合现有仓库位置，进行计算选择最近仓库进行配货；

第三步：后台服务器收集多个用于的购物信息进行计算整合，与仓库服务器的库存信息进行比较计算，计算出合理的配送路线与物资分配方案；

第四步：在配送过程中实时接收已计算的路况信息进行调整路线方案，做到配送路线最优，且按时配送，在配送至每一个网点后进行配送校验确认；

第五步：在配送过程中出现紧急情况时可以通过驾驶员及时联系后台服务器，计算并出具紧急处理方案；

第六步：当出现第五步中的紧急情况需要处理时，重复以上第二步至第四步。

作为本发明的进一步改进，在所述第一步中的后台计算系统具体包括平台服务器、用户端APP、仓库数据记录端、配送端与配送定位模块，所述平台服务器为电商平台的后台服务器，用于接收用户端APP、仓库数据记录端的上传存货信息、配送端的位置信息以及向用户传输数据。

作为本发明的进一步改进，所述仓库数据记录端具体为仓库内部的联网计算机，用于实时记录仓库内部的各种货物存货数量、进出库信息，所述配送端为配送驾驶员的移动设备，用于确认配送用户的位置、配送信息以及接收平台服务器的信息。

作为本发明的进一步改进，所述配送定位模块具体为设置在配送车上的北斗模块或GPRS定位模块，用于实时定位配送车的位置。

作为本发明的进一步改进，在所述第四步中具体包括以下步骤：