[发明专利]一种基于大数据的冷链物流智能管理方法及系统

权利要求书

1.一种基于大数据的冷链物流智能管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

建立物流管理平台，导入物流车辆信息，所述物流车辆信息包括物流车辆类型信息、物流车辆载重信息、物流车辆容积信息、物流车辆特殊配件信息、物流车牌信息和物流车辆司机信息；

物流管理平台接收冷链运输订单信息，对冷链运输订单信息进行识别后将冷链运输订单分别划分至整车运输订单数据库内和拼车运输订单数据库内；

为整车运输订单数据库内的冷链运输订单信息匹配符合其运输需求的物流车辆，并规划生成冷链运输计划；

按照预设的拼单规则对拼车运输订单数据库内冷链运输订单进行拼单，为拼单成功的若干个冷链运输订单匹配物流运输车辆并规划生成冷链运输计划；

将生成冷链运输计划发送至物流车辆的司机处，司机根据冷链运输计划驾驶物流车辆对货物进行运输；

物流管理平台对物流车辆完成冷链运输计划的全过程进行监控，并在发生异常状况时进行报警反馈。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的冷链物流智能管理方法，其特征在于：所述冷链运输订单包括货物种类信息、货物重量信息、货物体积信息、货物发货地址、货物收货地址、货物运输温度需求信息、货物特殊运输设备需求、货物送达时间需求和订单备注信息。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的冷链物流智能管理方法，其特征在于，所述物流管理平台接收冷链运输订单信息，对冷链运输订单信息进行识别后将冷链运输订单分别划分至整车运输订单数据库内和拼车运输订单数据库内具体包括以下步骤：

物流管理平台接收冷链运输订单信息，对冷链运输订单信息进行识别；

对订单备注信息中存在不拼单需求信息的冷链运输订单直接分配至整车运输订单数据库内；

对剩余的冷链运输订单采集其货物重量信息和货物体积信息，将货物重量或货物体积超过预设拼单阈值的冷链运输订单分配至整车运输订单数据库内，所述拼单阈值包括货物重量阈值和货物体积阈值，所述货物重量阈值计算公式为x1=a1*y1，所述x1为货物重量阈值，所述a1为管理人员设置重量阈值系数且1≥a10，所述y1为物流管理平台内最小载重物流车辆的载重量；所述货物体积阈值计算公式为x2=a2*y2，所述x2为货物体积阈值，所述a2为管理人员设置体积阈值系数且1≥a20，所述y2为物流管理平台内承载体积最小物流车辆的货仓容积；

将货物重量和货物体积均未超过预设拼单阈值的冷链运输订单分配至拼单运输订单数据库内。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的冷链物流智能管理方法，其特征在于，所述将货物重量和货物体积均未超过预设拼单阈值的冷链运输订单分配至拼单运输订单数据库内还包括：向冷链运输订单货物重量和货物体积未超过预设拼单阈值的客户发送是否拼单询问信息并发送预计报价信息，所述预计报价信息包括拼单报价信息和不拼单报价信息，根据接受到的客户反馈信息将不拼单的冷链运输订单分配至整车运输订单数据库内，将接受拼单的冷链运输订单分配拼单运输订单数据库内。

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的冷链物流智能管理方法，其特征在于，所述按照预设的拼单规则对拼车运输订单数据库内冷链运输订单进行拼单具体包括以下步骤：

根据冷链运输订单信息中的特殊运输设备对冷链运输订单进行第一次分类；

将相同特殊运输设备需求或无特殊运输设备需求的冷链运输订单按照货物运输温度需求信息进行第二次分类；

计算各个冷链运输订单的运输路线里程和运输需求时间，为相同运输温度条件的订单匹配符合运输条件的车辆；

将相同货物运输温度的冷链订单进行路线拟合计算路线拟合度，将路线拟合度大于预设路线拟合度阈值且货物的重量之和和体积之和均不大于物流车辆的荷载量的冷链运输订单进行拼单，并重新规划路线。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的冷链物流智能管理方法，其特征在于，所述将相同货物运输温度的冷链订单进行路线拟合计算路线拟合度中路线拟合度的计算公式为：A=*100%，所述A为路线拟合度，为第n个冷链运输订单的运输路线里程，C为n个冷链运输订单拼单后依次配送的总运输里程，且所述路线拟合度阈值有管理人员设定。