【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及云計算的物流管控，具體涉及基于云端大數據管控的遠程物流管理方法及系統。
技術介紹
1、隨著全球經濟一體化進程的加速和電子商務的迅猛發展，現代物流業面臨著前所未有的機遇與挑戰；一方面，消費者對貨物配送速度和服務質量的要求越來越高，另一方面，復雜的交通環境、多變的天氣狀況以及倉庫管理中的不確定性等因素也給物流運輸帶來了諸多難題；傳統的物流管理模式往往依賴人工經驗進行路線規劃和風險評估，這種方式不僅效率低下，而且難以適應日益增長的物流需求。
2、在技術層面，盡管近年來信息技術得到了快速發展，但在物流行業的應用尚處于初級階段；大多數物流企業仍采用較為傳統的信息管理系統，無法實現數據的實時采集與分析，導致在面對突發狀況時反應遲緩，不能及時調整運輸計劃，從而影響了物流的整體效率和安全性；
3、缺乏一種能夠實時采集物流運輸過程中多源數據，并通過大數據分析技術進行處理，從而動態調整運輸路徑、評估風險并采取相應措施的方法。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供基于云端大數據管控的遠程物流管理方法及系統，以解決上述背景中問題。
2、本專利技術的目的可以通過以下技術方案實現：
3、基于云端大數據管控的遠程物流管理方法，包括以下步驟：
4、s1：獲取物流運輸過程中的實時多源數據，包括：路況數據、天氣數據和倉庫狀態數據；
5、s2：將實時多源數據與歷史多源數據進行對比分析，識別出物流運輸最佳路徑；
6、其
7、s3：基于最佳運輸路徑，對實時多源數據進行監測，評估當前物流運輸存在的風險，根據評估結果，將風險劃分為高風險和低風險；
8、s4：基于低風險的物流運輸過程，則繼續執行當前物流運輸過程；
9、s5：基于高風險的物流運輸過程，分析風險具體導致因素，根據具體導致因素，實施備選方案。
10、作為本專利技術進一步的方案：所述路況數據、天氣數據和倉庫狀態數據具體包括：
11、路況數據包括：交通流量和實時車速；
12、天氣數據包括：降水量和風速；
13、倉庫數據包括：庫存量。
14、作為本專利技術進一步的方案：所述將實時多源數據與歷史多源數據進行對比分析，識別出物流運輸最佳路徑具體包括：
15、分別獲取每條路徑的實時多源數據和歷史多源數據，通過對比分析，結合路徑得分函數，計算每條路徑得分，并獲取最小路徑得分，作為物流運輸的最佳路徑；
16、其中，所述路徑得分函數的計算表達式為：
17、
18、式中，xc表示實時多源數據的值，xh表示歷史平均多源數據的值，λ表示預設平衡參數，s(z)表示第z條路徑得分，i表示多源數據中參數的數量，z表示路徑數量，σi表示每種參數i對應的方差，n表示參數數量的最大值。
19、作為本專利技術進一步的方案：所述基于最佳運輸路徑，對實時多源數據進行監測，對實時多源數據進行分析，計算物流運輸路徑的風險分數具體包括：
20、利用貝葉斯網絡模型，根據實時輸入多源數據，計算物流運輸過程中的風險概率；
21、根據物流運輸過程中的風險概率，計算物流運輸路徑的概率；
22、其中，所述物流運輸路徑的概率的計算表達式為：
23、
24、式中，x表示實時多源數據，p(risk|x)表示給定實時多源數據x的條件下，物流運輸路徑存在風險的概率，p(x|risk)表示在高風險條件下，實時多源數據的聯合概率分布，p(risk)表示預設先驗風險概率，p(x)表示實時多源數據x的邊際概率。
25、作為本專利技術進一步的方案：所述聯合概率分布的計算表達式為：
26、
27、式中，j表示多源數據中的特征數據數量，m表示特征數據數量的最大值，xj表示多源數據中第j個特征數據，pa(xj)表示第j個特征的父節點集合，p(xj|risk，pa(xj))表示給定風險和父節點的條件下，第i個特征的條件概率。
28、作為本專利技術進一步的方案：所述貝葉斯網絡模型，具體訓練過程包括：
29、本專利技術的物流運輸風險評估模型中，定義變量包括：
30、實時交通流量、實時車速、實時降水量、實時風速、實時庫存量和最終目標變量風險；
31、通過因果分析，構建出一個有向無環圖，展示變量之間的相互關系；
32、獲取實時多源數據和歷史多源數據；
33、將實時多源數據和歷史多源數據整理成貝葉斯網絡分析的格式，并使用最大似然估計對貝葉斯網絡模型進行訓練。
34、作為本專利技術進一步的方案：所述評估當前物流運輸存在的風險，具體包括：
35、判斷物流運輸路徑存在風險的概率是否大于等于預設閾值，若是，記為高風險，若否記為低風險。
36、作為本專利技術進一步的方案：基于高風險的物流運輸過程，分析風險具體導致因素，具體包括：
37、若實時多源數據超過預設安全閾值時，系統自動標記該因素為高風險的導致因素，并進行記錄；
38、系統將實時數據與歷史數據進行對比分析，通過計算當前交通流量與歷史平均流量的差異，結合天氣條件評估潛在的運輸威脅。
39、作為本專利技術進一步的方案：所述根據具體導致因素，實施備選方案，具體包括：
40、針對識別出的高風險，系統會立即制定應對策略，包括調整運輸路線、駕駛員降低車速及增加行駛間距；
41、在運輸過程中，系統將動態更新駕駛員的行駛安排；
42、在實施備選方案的過程中，系統通過云端平臺實時更新駕駛員和調度人員的風險狀態，確保他們掌握最新的環境變化及應對措施，具體的實時更新包括實時車速、風速和路況等信息的推送；
43、所有高風險事件及其處理措施將在系統中進行詳細記錄，形成風險分析報告，具體內容包括高風險識別時間、影響因素和處理措施。
44、基于云端大數據管控的遠程物流管理系統，包括：
45、數據采集模塊，所述數據采集模塊用于獲取物流運輸過程中的實時多源數據，包括：路況數據、天氣數據和倉庫狀態數據；
46、數據對比分析模塊，所述數據對比分析模塊用于將實時多源數據與歷史多源數據進行對比分析，識別出物流運輸最佳路徑；
47、路徑風險評估模塊，所述運輸路徑風險評估模塊基于最佳運輸路徑，對實時多源數據進行監測，評估當前物流運輸存在的風險，根據評估結果，將風險劃分為高風險和低風險；
48、低風險路徑執行模塊，所述低風險路徑執行模塊基于低風險的物流運輸過程，則繼續執行當前物流運輸過程；
49、高風險路徑處理模塊，所述高風險路徑處理模塊基于高風險的物流運輸過程，分析風險具體導致因素，根據具體導致因素，實施備選方案。
50、本專利技術的有益效果：
51、(1)本本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于云端大數據管控的遠程物流管理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于云端大數據管控的遠程物流管理方法，其特征在于，所述路況數據、天氣數據和倉庫狀態數據具體包括：
3.根據權利要求1所述的基于云端大數據管控的遠程物流管理方法，其特征在于，所述將實時多源數據與歷史多源數據進行對比分析，識別出物流運輸最佳路徑具體包括：
4.根據權利要求1所述的基于云端大數據管控的遠程物流管理方法，其特征在于，所述基于最佳運輸路徑，對實時多源數據進行監測，對實時多源數據進行分析，計算物流運輸路徑的風險分數具體包括：
5.根據權利要求4所述的基于云端大數據管控的遠程物流管理方法，其特征在于，所述聯合概率分布的計算表達式為：
6.根據權利要求4所述的基于云端大數據管控的遠程物流管理方法，其特征在于，所述貝葉斯網絡模型，具體訓練過程包括：
7.根據權利要求1所述的基于云端大數據管控的遠程物流管理方法，其特征在于，所述評估當前物流運輸存在的風險，具體包括：
8.根據權利要求1所述的基于云端大數據管控
9.根據權利要求1所述的基于云端大數據管控的遠程物流管理方法，其特征在于，所述根據具體導致因素，實施備選方案，具體包括：
10.基于云端大數據管控的遠程物流管理系統，其特征在于，用于如權利要求1-9任一項所述的基于云端大數據管控的遠程物流管理方法，包括：
...【技術特征摘要】
1.基于云端大數據管控的遠程物流管理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于云端大數據管控的遠程物流管理方法，其特征在于，所述路況數據、天氣數據和倉庫狀態數據具體包括：
3.根據權利要求1所述的基于云端大數據管控的遠程物流管理方法，其特征在于，所述將實時多源數據與歷史多源數據進行對比分析，識別出物流運輸最佳路徑具體包括：
4.根據權利要求1所述的基于云端大數據管控的遠程物流管理方法，其特征在于，所述基于最佳運輸路徑，對實時多源數據進行監測，對實時多源數據進行分析，計算物流運輸路徑的風險分數具體包括：
5.根據權利要求4所述的基于云端大數據管控的遠程物流管理方法，其特征在于，所述聯合概率分布的計算表達式為：...
【專利技術屬性】
技術研發人員：班一然，王海洋，趙壯壯，
申請(專利權)人：蘇州凌歸物流科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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