【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及物流，尤其涉及一種快遞配送障礙風險管理方法、裝置、設備及存儲介質。
技術介紹
1、隨著電子商務的蓬勃興起，快遞業務量急劇增長，對快遞配送效率和服務質量提出了更高要求。然而，這也增加了快遞配送過程中遇到障礙的風險。快遞配送障礙風險是指在快遞配送過程中，由于各種內部和外部因素導致的配送延誤、貨物損壞、丟失或配送服務中斷等風險。這些風險可以根據其來源和性質進行分類，如交通擁堵、惡劣天氣、配送員失誤、系統故障等。城市交通擁堵、交通事故頻發等交通問題，給快遞配送帶來了諸多挑戰。特別是在高峰時段，配送員往往難以按時到達指定地點，導致配送延誤。惡劣天氣條件，如暴雨、雪災、臺風等，對快遞配送造成嚴重影響。這些天氣條件可能導致配送員無法出行，或貨物在運輸過程中受損。配送員的操作失誤、盜竊行為等人為因素，也是導致快遞配送障礙風險的重要原因。快遞公司的配送系統可能存在漏洞或不足，如信息追蹤不準確、調度不合理等，這些問題都可能影響配送效率和服務質量。
2、因此，現有技術還有待改進和發展。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種快遞配送障礙風險管理方法、裝置、設備及存儲介質，用于提前識別和評估潛在的配送障礙，能夠顯著提高配送效率和安全性，同時降低運營成本。
2、本專利技術第一方面提供了一種快遞配送障礙風險管理方法，所述快遞配送障礙風險管理方法包括：收集快遞訂單以及與快遞訂單對應的配送數據，并對收集的數據進行預處理，得到預處理數據；從所述預處理數據中提取與配送障礙相關的關
3、可選的，在本專利技術第一方面的第一種實現方式中，所述收集快遞訂單以及與快遞訂單對應的配送數據，并對收集的數據進行預處理，得到預處理數據，包括：從多個數據源收集快遞訂單以及與快遞訂單對應的配送數據，配送數據包括配送路徑信息、實時交通數據和天氣狀況數據；識別并處理配送數據中的缺失值和異常值，并對處理后的配送數據進行數據轉換，得到轉換后數據；整合所述轉換后數據，得到預處理數據，并將所述預處理數據保存在預設數據庫中。
4、可選的，在本專利技術第一方面的第二種實現方式中，所述從所述預處理數據中提取與配送障礙相關的關鍵特征，包括：基于決策樹模型構建關鍵特征提取模型；使用自然語言處理技術將預處理數據拆分為多個特征，并使用相關性分析方法去除與配送障礙無關的特征，得到風險特征；將所述風險特征輸入構建特征提取模型以獲取特征提取模型輸出的與配送障礙相關的關鍵特征。
5、可選的，在本專利技術第一方面的第三種實現方式中，所述將提取的關鍵特征輸入配送風險預測模型，以獲取所述配送風險預測模型輸出的風險預測分數，包括：基于機器學習算法，構建配送風險預測模型；對提取的關鍵特征進行特征縮放和數據格式轉換，得到輸入特征；將所述輸入特征輸入所述配送風險預測模型，以獲取所述配送風險預測模型輸出的風險預測分數。
6、可選的，在本專利技術第一方面的第四種實現方式中，所述基于機器學習算法，構建配送風險預測模型，包括：收集歷史訂單，并標記所述歷史訂單與配送障礙相關的關鍵特征以及所述歷史訂單對應的風險結果；構建集成支持向量機模型和梯度提升樹模型的元模型；使用標記后的數據作為訓練數據對所述元模型進行訓練和優化，得到配送風險預測模型。
7、可選的，在本專利技術第一方面的第五種實現方式中，所述根據風險預測分數，對所述快遞訂單進行風險等級劃分，得到多個風險等級的快遞訂單集合，包括：獲取與快遞風險嚴重程度對應的風險等級以及每個風險等級對應的分數閾值；將所述風險預測分數與每個風險等級對應的分數閾值進行比較，確定與所述風險預測分數對應的風險等級；將所述快遞訂單按照風險等級進行劃分，得到多個風險等級的快遞訂單集合。
8、可選的，在本專利技術第一方面的第六種實現方式中，所述根據每個所述快遞訂單集合的風險等級獲取與風險等級對應的應對策略，并根據所述應對策略對所述快遞訂單集合中的快遞訂單進行管理，包括：根據每個快遞訂單集合的風險等級從預設的應對策略數據庫中獲取與風險等級對應的應對策略；對所述應對策略進行解析，明確應對策略中的各項措施的具體內容、執行步驟、所需資源以及責任人員，并形成實施應對方案；根據所述實施應對方案對所述快遞訂單集合中的快遞訂單進行管理，并在管理過程中實時監控所述快遞訂單的狀態和風險變化。
9、本專利技術第二方面提供了一種快遞配送障礙風險管理裝置，包括：預處理模塊，用于收集快遞訂單以及與快遞訂單對應的配送數據，并對收集的數據進行預處理，得到預處理數據；提取模塊，用于從所述預處理數據中提取與配送障礙相關的關鍵特征；預測模塊，用于將提取的關鍵特征輸入配送風險預測模型，以獲取所述配送風險預測模型輸出的風險預測分數；劃分模塊，用于根據風險預測分數，對所述快遞訂單進行風險等級劃分，得到多個風險等級的快遞訂單集合；管理模塊，用于根據每個所述快遞訂單集合的風險等級獲取與風險等級對應的應對策略，并根據所述應對策略對所述快遞訂單集合中的快遞訂單進行管理。
10、可選的，在本專利技術第二方面的第一種實現方式中，所述預處理模塊包括：收集單元，用于從多個數據源收集快遞訂單以及與快遞訂單對應的配送數據，配送數據包括配送路徑信息、實時交通數據和天氣狀況數據；預處理單元，用于識別并處理配送數據中的缺失值和異常值，并對處理后的配送數據進行數據轉換，得到轉換后數據；整合單元，用于整合所述轉換后數據，得到預處理數據，并將所述預處理數據保存在預設數據庫中。
11、可選的，在本專利技術第二方面的第二種實現方式中，所述提取模塊包括：第一構建單元，用于基于決策樹模型構建關鍵特征提取模型；去除單元，用于使用自然語言處理技術將預處理數據拆分為多個特征，并使用相關性分析方法去除與配送障礙無關的特征，得到風險特征；提取單元，用于將所述風險特征輸入構建特征提取模型以獲取特征提取模型輸出的與配送障礙相關的關鍵特征。
12、可選的，在本專利技術第二方面的第三種實現方式中，所述預測模塊包括：第二構建單元，用于基于機器學習算法，構建配送風險預測模型；轉換單元，用于對提取的關鍵特征進行特征縮放和數據格式轉換，得到輸入特征；預測單元，用于將所述輸入特征輸入所述配送風險預測模型，以獲取所述配送風險預測模型輸出的風險預測分數。
13、可選的，在本專利技術第二方面的第四種實現方式中，所述劃分模塊包括：第一獲取單元，用于獲取與快遞風險嚴重程度對應的風險等級以及每個風險等級對應的分數閾值；比較單元，用于將所述風險預測分數與每個風險等級對應的分數閾值進行比較，確定與所述風險預測分數對應的風險等級；劃分單元，用于將所述快遞訂單按照風險等級進行劃分，得到多個風險等級的快遞訂單集合。
14本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種快遞配送障礙風險管理方法，其特征在于，所述快遞配送障礙風險管理方法包括：
2.根據權利要求1所述的快遞配送障礙風險管理方法，其特征在于，所述收集快遞訂單以及與快遞訂單對應的配送數據，并對收集的數據進行預處理，得到預處理數據，包括：
3.根據權利要求1所述的快遞配送障礙風險管理方法，其特征在于，所述從所述預處理數據中提取與配送障礙相關的關鍵特征，包括：
4.根據權利要求1所述的快遞配送障礙風險管理方法，其特征在于，所述將提取的關鍵特征輸入配送風險預測模型，以獲取所述配送風險預測模型輸出的風險預測分數，包括：
5.根據權利要求4所述的快遞配送障礙風險管理方法，其特征在于，所述基于機器學習算法，構建配送風險預測模型，包括：
6.根據權利要求1所述的快遞配送障礙風險管理方法，其特征在于，所述根據風險預測分數，對所述快遞訂單進行風險等級劃分，得到多個風險等級的快遞訂單集合，包括：
7.根據權利要求1所述的快遞配送障礙風險管理方法，其特征在于，所述根據每個所述快遞訂單集合的風險等級獲取與風險等級對應的應對策略，并
8.一種快遞配送障礙風險管理裝置，其特征在于，包括：
9.一種快遞配送障礙風險管理設備，其特征在于，包括存儲器和至少一個處理器，所述存儲器中存儲有計算機可讀指令；
10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機可讀指令，其特征在于，所述計算機可讀指令被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一項所述快遞配送障礙風險管理方法的各個步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種快遞配送障礙風險管理方法，其特征在于，所述快遞配送障礙風險管理方法包括：
2.根據權利要求1所述的快遞配送障礙風險管理方法，其特征在于，所述收集快遞訂單以及與快遞訂單對應的配送數據，并對收集的數據進行預處理，得到預處理數據，包括：
3.根據權利要求1所述的快遞配送障礙風險管理方法，其特征在于，所述從所述預處理數據中提取與配送障礙相關的關鍵特征，包括：
4.根據權利要求1所述的快遞配送障礙風險管理方法，其特征在于，所述將提取的關鍵特征輸入配送風險預測模型，以獲取所述配送風險預測模型輸出的風險預測分數，包括：
5.根據權利要求4所述的快遞配送障礙風險管理方法，其特征在于，所述基于機器學習算法，構建配送風險預測模型，包括：
6.根據權利要求1所述的快遞配...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳玉芬，李培吉，李斯，夏揚，王蘊博，
申請(專利權)人：上海東普信息科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。