一种物流智能分配与管理方法
技术领域
本发明涉及物流管理领域，尤其涉及一种物流智能分配与管理方法。
背景技术
物流是物品从供应地向接收地的实体流动过程中，根据实际需要，将运输、储存、装卸搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等功能有机结合起来实现用户要求的过程。物流是商务活动中重要环节，是对订单商品进行从发货地到收获地的规划、实施和管理的全过程。
近几年，随着移动互联网的高速发展，原本门槛较高的网络购物变得越来越简单，而电商平台相继推出各种大促活动，快递包裹量的突发性暴增对电商企业与平台的物流管理能力提出了严峻挑战，而物流管理对电商企业来说，其重要性不言而喻，若物流管理不善，不光会导致物流费用的浪费，增加电商企业的运营成本，还可能导致运输和派送时间长，造成订单丢失以及大量售后服务成本，因此构建一个电商订单物流管理系统，智能管理电商企业对订单物流，减轻电商对物流这种重要环节的人力与资金投入，从而有效的减少电商的运营成本。
在相关技术中，针对一批待物流的物流订单，通常存在多个可为该批物流订单提供物流服务的物流服务商，而每一个物流服务商针对不同地区，在物流成本、时效、服务等方面存在不同的表现。对于一批物流订单而言，如何确定出将该批物流订单分配给多个可选的物流服务商的合适比例，以使得在物流成本、时效、服务等方面达到较佳的状态，是目前业界亟待解决的问题。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供一种物流智能分配与管理方法。
本发明采用的技术方案是：一种物流智能分配与管理方法，其实现步骤如下：
S1、配置关系，采用非关系的数据结构，对计费单位、计费重量、基本费用、其他费用、货运限制、寄达目的地进行配置；
S2、建立物流计费规则库，根据物流服务商提供的物流计费数据，导入每个物流服务商对应的物流计费规则；
S3、建立智能配置规则，针对每个电商交易平台，针对寄达目的地计算物流服务商的默认匹配顺序以及每条物流线路的优先级别；
S4、如果订单有指定物流服务商，则按照指定物流服务商发货，如果订单没有指定物流服务商，则执行步骤S5；
S5、物流智能分配，根据订单中的货物尺寸，计算货物按照不同摆放方式的体积，带入物流计费规则，得出最优解，订单按照最优解的物流服务商发货。
作为优选的，所述的步骤S5中，物流智能分配采用分组多线程方式并行计算，根据智能配置规则确认出符合条件的线路，根据数量进行分组，子线程进行运算，汇总比对得出最优解。
优选的，所述步骤S5中，所述计算货物按照不同摆放方式的体积，是通过重新排列外包装尺寸，实现不同的摆放方式的体积计算。
优选的，所述步骤S5中，还包括根据货运限制对订单的物流服务商进行筛选。
优选的，还包括步骤如下：
S6、统计一段时间内的订单物流报表，计算每条物流线路在完成复数个订单后的问题率。
优选的，还包括步骤如下：
S7、自动禁用问题率高于第一阈值的物流线路。
优选的，所述第一阈值是0.05。
本发明的有益效果是：
(1)自动计算最优的订单物流，实现物流的自动匹配。
(2)支持多种物流根据不同的摆放进行价格比较，节省物流费用。
(3)通过本方法得分物流价格预估的准确率高，速度快，有益于订单的管理，减少客服工作量。
附图说明
图1为本发明的物流匹配流程图；
图2为本发明的货运限制匹配流程图；
图3为本发明的货运费计算流程图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
参见图1至图3，本发明是一种物流智能分配与管理方法。
一种物流智能分配与管理方法，其实现步骤如下：
S1、配置关系，采用非关系的数据结构，对计费单位、计费重量、基本费用、其他费用、货运限制、寄达目的地进行配置；
S2、建立物流计费规则库，根据物流服务商提供的物流计费数据，导入每个物流服务商对应的物流计费规则；
S3、建立智能配置规则，针对每个电商交易平台，针对寄达目的地计算物流服务商的默认匹配顺序以及每条物流线路的优先级别；
S4、如果订单有指定物流服务商，则按照指定物流服务商发货，如果订单没有指定物流服务商，则执行步骤S5；
S5、物流智能分配，根据订单中的货物尺寸，计算货物按照不同摆放方式的体积，带入物流计费规则，得出最优解，订单按照最优解的物流服务商发货。
作为优选的，步骤S5中，物流智能分配采用分组多线程方式并行计算，根据智能配置规则确认出符合条件的线路，根据数量进行分组，子线程进行运算，汇总比对得出最优解。
优选的，步骤S5中，计算货物按照不同摆放方式的体积，是通过重新排列外包装尺寸，实现不同的摆放方式的体积计算。
优选的，步骤S5中，还包括根据货运限制对订单的物流服务商进行筛选。
优选的，还包括步骤如下：
S6、统计一段时间内的订单物流报表，计算每条物流线路在完成复数个订单后的问题率；
S7、自动禁用问题率高于第一阈值的物流线路。
其中，第一阈值默认是0.05。
作为本方案的其中一个实施例，通过基于Java语言的计算机程序实现上述方案，采用Spring cloud框架架设软件系统，使用Oracle数据库、redis数据库和mongodb数据库进行数据存储，该程序的运行流程如下：
S1、配置关系，采用非关系的数据结构，对计费单位、计费重量、基本费用、其他费用、货运限制、寄达目的地进行配置；
S2、建立物流计费规则库，根据物流服务商提供的物流计费数据，导入每个物流服务商对应的物流计费规则；对接的多个物流服务商能送到哪些地方、有什么货运的限制、哪些平台可以用对应的物流服务商，均写入到物流计费规则库中；
S3、建立智能配置规则，针对每个电商交易平台，针对寄达目的地计算物流服务商的默认匹配顺序，配置最近的仓库作为起点，计算每条物流线路的优先级别，默认匹配顺序可以通过销售人员需要人工进行修改编辑；
S4、如果订单有指定物流服务商，则按照指定物流服务商发货，如果订单没有指定物流服务商，则执行步骤S5；
S5、物流智能分配；
S5.1、根据仓库和货运平台匹配货运，得到A结果集；
S5.2、通过Methodtype函数实用.net传递过来的货运ID作为B结果集；
S5.3、对比A结果集和B结果集，如果A结果集包含B结果集，则将B结果集反馈为结果集1，如果A结果集不包含B结果集，则结束匹配；
S5.4、获取订单的商品sku信息，重新排列外包装尺寸，计算摆放体积，并通过对结果集1进行货运险是匹配，得出相应的结果集2；
S5.5、计算物流费用，得出结果集3，具体计算流程参见图3；
S5.6、根据是否包含指定货运、是否是物理仓库，计算物流费用的最优解，保存其他匹配的货运；
S6、统计一段时间内的订单物流报表，计算每条物流线路的问题率，销售端随时可以查看并发现物流线路的时效问题，及时作出调整与售后跟进；
S7、禁用问题率高于第一阈值的物流线路，例如时效达不到订单时限要求、物流价格偏高、有更好的替代线路等。
其中本实施例的第一阈值为0.05，根据具体情况可做调整。
在步骤S1中，本实施例的关系配置数据采用json的方式进行存储，不管以后系统或数据库的结构怎么变化，都能很好的兼容。
在物流管理系统中，物流的线路很多，规则也很繁琐，如何最快速的确定最优线路是问题的关键，本实施例的所有线路信息存储在redis内，可以满足的高速检索计算的需要。
参见图2，本实施例中，通过依次判断订单是否不受限制、是否计算托盘重量、是否要记泡，与货运限制条件进行匹配，来完成货运限制的筛选。
本方案的物流匹配方法兼容性好，能够适配各国各地区的不同物流平台。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。
