一种基于图技术的物流管理系统及方法与流程

1.本发明涉及物流管理技术领域，具体涉及一种基于图技术的物流管理系统及方法。


背景技术：

2.物流管理(logistics management)，是指在社会再生产过程中，根据物质资料实体流动的规律，应用管理的基本原理和科学方法，对物流活动进行计划、组织、指挥、协调、控制和监督，使各项物流活动实现最佳的协调与配合，以降低物流成本，提高物流效率和经济效益。
3.物流管理需要科学构建运输网络，并合理安排分组装运以及合理库存来减少仓储开支和运费开支。管理者还要在保证服务质量和物流服务稳定性的前提下对需求变化做出快速反应。物流管理的最大难点是将复杂的信息进行有效整合，以更低的价格制定出最有效的方案。此外，不论企业规模大小，库存都可以看作是企业的生命线，管理者需要在消费者需求和库存间达到平衡。
4.一方面，管理者可以通过保持较高的库存水平，始终满足所有客户的需求，但这样企业必须承受大量库存带来的高昂成本，包括仓存成本以及过期产品带来的清算成本。另一方面，公司可以通过削减库存水平避免这些潜在成本，但这样要冒失去销售机会的风险，导致客户失望并影响未来收入。


技术实现要素：

5.针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于图技术的物流管理系统及方法，以提高物流管理效率。
6.第一方面，一种基于图技术的物流管理系统，包括：
7.数据集创建模块：用于根据物流信息创建数据集，并对所述数据集进行分析处理得到多个点数据和多条边数据；
8.模型构建模块：用于根据所述多个点数据和多条边数据构建物流模型，并将所述物流模型存储于图数据库；
9.模型加权模块：用于根据业务需求对所述图数据库中的物流模型进行加权处理，生成对应的加权模型图。
10.进一步地，
11.所述点数据为位置数据，包括仓库、转运中心和配送点；
12.所述边数据为两个点数据之间的关联数据，所述边数据的类型由起始点数据和终止点数据决定。
13.进一步地，所述边数据的类型包括运输方式和距离，具体为：
14.当起始点数据和终止点数据不同时，所述边数据类型为运输方式；
15.当起始点数据和终止点数据相同且不为仓库时，所述边数据类型为运输方式；
16.当起始点数据和终止点数据相同且均为仓库时，所述边数据类型为距离；
17.其中，所述运输方式包括但不限于公路运输、水路运输、空中运输、铁路运输，所述距离为路线长度。
18.进一步地，所述加权处理，具体为：
19.根据业务需求，采用图技术对物流模型的多条边数据进行属性加权，生成带有特定属性的加权模型图。
20.进一步地，所述属性包括耗时、费用和路线长度。
21.第二方面，一种基于图技术的物流管理方法，步骤包括：
22.根据物流信息创建数据集，并对所述数据集进行分析处理得到多个点数据和多条边数据；
23.根据所述多个点数据和多条边数据构建物流模型，并将所述物流模型存储于图数据库；
24.根据业务需求对所述图数据库中的物流模型进行加权处理，生成对应的加权模型图。
25.进一步地，
26.所述点数据为位置数据，包括仓库、转运中心和配送点；
27.所述边数据为两个点数据之间的关联数据，所述边数据的类型由起始点数据和终止点数据决定。
28.进一步地，所述边数据的类型包括运输方式和距离，具体为：
29.当起始点数据和终止点数据不同时，所述边数据类型为运输方式；
30.当起始点数据和终止点数据相同且不为仓库时，所述边数据类型为运输方式；
31.当起始点数据和终止点数据相同且均为仓库时，所述边数据类型为距离；
32.其中，所述运输方式包括但不限于公路运输、水路运输、空中运输、铁路运输，所述距离为路线长度。
33.进一步地，所述加权处理，具体为：
34.根据业务需求，采用图技术对物流模型的多条边数据进行属性加权，生成带有特定属性的加权模型图。
35.进一步地，所述属性包括耗时、费用和路线长度。
36.本发明的有益效果体现在：通过构建物流模型，并将物流模型存储于图数据库中，通过对物流模型的加权处理，实现智能选择功能，使用户能直观、快速地获取最优物流调货方案，提高了物流管理效率。
附图说明
37.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
38.图1为实施例一提供的一种基于图技术的物流管理系统的模块框图；
39.图2为实施例一提供的一种基于图技术的物流管理系统的物流模型图；
40.图3为实施例二提供的一种基于图技术的物流管理方法的流程图；
41.图4为实施例三提供的一种基于图技术的物流管理方法的配送费用模型图；
42.图5为实施例三提供的一种基于图技术的物流管理方法的配送时长模型图；
43.图6为实施例三提供的一种基于图技术的物流管理方法的仓库距离模型图。
具体实施方式
44.下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。
45.需要注意的是，除非另有说明，本技术使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
46.实施例一
47.如图1所示，一种基于图技术的物流管理系统，包括：
48.数据集创建模块：用于根据物流信息创建数据集，并对数据集进行分析处理得到多个点数据和多条边数据；
49.模型构建模块：用于根据多个点数据和多条边数据构建物流模型，并将物流模型存储于图数据库；
50.模型加权模块：用于根据业务需求对图数据库中的物流模型进行加权处理，生成对应的加权模型图。
51.具体地，数据集创建模块根据物流信息创建数据集，数据集包括了货物的所有物流信息，如：货物配送点、货物仓库、转运中心，以及货物从一个地理位置到另一个地理位置之间的距离和运输方式等信息。
52.进一步地，对数据集里的数据进行分析处理，得到多个点数据和多个边数据。将转运中心、仓库以及配送点等位置数据作为点数据，将两个点数据之间的关联数据作为边数据，边数据的类型由起始点数据和终止点数据决定，包括运输方式和距离。当起始点数据和终止点数据不同时，或，当起始点数据和终止点数据相同且不为仓库时，边数据类型为运输方式，如：公路运输、水路运输、空中运输和铁路运输等。当起始点数据和终止点数据相同且均为仓库时，边数据类型为距离，其中，仓库之间的距离为路线长度。
53.得到多个点数据和多条边数据后，模型构建模块根据多个点数据和多条边数据，进行物流模型构建，如图2所示，物流模型包括仓库、配送点、转运中心以及之间的关系。物流模型构建完成，将物流模型存储于图数据库中，图数据库整合了供应链模型上的所有相关信息，且图数据库与移动终端通过网络连接，供应链中的至少一个用户能通过网络对图数据库进行访问和查询。
54.用户可以在物流管理系统中，通过模型加权模块根据业务需求对图数据库中的物流模型进行加权处理，即采用图技术对物流模型的多条边数据进行属性加权，生成带有特定属性的加权模型图。其中，属性包括耗时、费用和路线长度。
55.实施例二
56.如图3所示，一种基于图技术的物流管理方法，步骤包括：
57.s1：根据物流信息创建数据集，并对所述数据集进行分析处理得到多个点数据和多条边数据；
58.具体地，数据集创建模块根据物流信息创建数据集，数据集包括了货物的所有物流信息，如：货物配送点、货物仓库、转运中心，以及货物从一个位置到另一个位置之间的距离和运输方式等信息。
59.进一步地，对数据集里的数据进行分析处理，得到多个点数据和多个边数据。将转运中心、仓库以及配送点等位置数据作为点数据，将两个点数据之间的关联数据作为边数据，边数据的类型由起始点数据和终止点数据决定，包括运输方式和距离。当起始点数据和终止点数据不同时，或，当起始点数据和终止点数据相同且不为仓库时，边数据类型为运输方式，如：公路运输、水路运输、空中运输和铁路运输等。当起始点数据和终止点数据相同且同为仓库时，边数据类型为距离，其中，仓库之间的距离为路线长度。
60.s2:根据所述多个点数据和多条边数据构建物流模型，并将所述物流模型存储于图数据库；
61.具体地，得到多个点数据和多条边数据后，模型构建模块根据多个点数据和多条边数据，进行物流模型构建，如图2所示，物流模型包括仓库、配送点、转运中心以及之间的关系。物流模型构建完成，将物流模型存储于图数据库中，图数据库整合了供应链模型上的所有相关信息，且图数据库与移动终端通过网络连接，供应链中的至少一个用户能通过网络对图数据库进行访问和查询。
62.s3:根据业务需求对所述图数据库中的物流模型进行加权处理，生成对应的加权模型图；
63.具体地，用户可以在物流管理系统中，通过模型加权模块根据业务需求对图数据库中的物流模型进行加权处理，即采用图技术对物流模型的多条边数据进行属性加权，生成带有特定属性的加权模型图。其中，特定属性包括耗时、费用和路线长度。
64.实施例三
65.一种基于图技术的物流管理方法，步骤包括：
66.s1：根据物流信息创建数据集，并对所述数据集进行分析处理得到多个点数据和多条边数据；
67.具体地，数据集创建模块根据物流信息创建数据集，数据集包括了货物的所有物流信息，如：货物配送点、货物仓库、转运中心，以及货物从一个位置到另一个位置之间的距离和运输方式等信息。
68.进一步地，对数据集里的数据进行分析处理，得到多个点数据和多个边数据。将转运中心、仓库以及配送点等位置数据作为点数据，将两个点数据之间的关联数据作为边数据，边数据的类型由起始点数据和终止点数据决定，包括运输方式和距离。当起始点数据和终止点数据不同时，或，当起始点数据和终止点数据相同且不为仓库时，边数据类型为运输方式，如：公路运输、水路运输、空中运输和铁路运输等。当起始点数据和终止点数据相同且同为仓库时，边数据类型为距离，其中，仓库之间的距离为路线长度。
69.s2:根据所述多个点数据和多条边数据构建物流模型，并将所述物流模型存储于图数据库；
70.具体地，得到多个点数据和多条边数据后，模型构建模块根据多个点数据和多条边数据，进行物流模型构建，如图2所示，物流模型包括仓库、配送点、转运中心以及之间的关系。物流模型构建完成，将物流模型存储于图数据库中，图数据库整合了供应链模型上的
所有相关信息，且图数据库与移动终端通过网络连接，供应链中的至少一个用户能通过网络对图数据库进行访问和查询。
71.s3:根据业务需求对所述图数据库中的物流模型进行加权处理，生成对应的加权模型图；
72.具体地，当用户的业务需求为：公路运输方式下的配送路线成本优化时，则先从图数据库中选出公路运输方式下的模型图，再选择配送费用作为特定属性，以对图数据库中的物流模型进行属性加权，生成配送费用模型图，如图4所示，该模型图的边数据即为公路配送费用。通过加权生成的配送费用模型图，可以明确的展示出各个仓库、运转中心、配送点之间的配送费用。若货物从一个位置配送到另一个位置，则用户可以根据加权后的配送费用模型图，直观的选取其中配送成本最低的配送路线，使用户能快速选择出配送成本最低的运货路线。如：从仓库1配送到配送点1，则最短路线为：仓库1
→
转运中心2
→
转运中心6
→
配送点1，其总费用为：1+7+8＝16
73.当用户的业务需求为：空中运输方式下配送时长最短时，则先从图数据库中选出空中运输方式下的模型图，再选择配送时长作为特定属性，以对图数据库中的物流模型进行属性加权，生成配送时长模型图，如图5所示，该模型图的边数据即为空运配送时长。通过加权生成的配送时长模型图，可以明确的展示出各个仓库、运转中心、配送点之间的配送所需耗时。若货物从一个位置配送到另一个位置，则用户可以根据加权后的配送时长模型图，直观的选取其中配送时长最短的配送路线，使用户能快速选择出配送最快的运货路线。如从配送点2配送到仓库，选择距离配送点2路径最短的仓库作为发货地，即选择仓库4作为发货地，再选择运货最快路径，即：仓库4
→
转运中心5
→
配送点2，其配送时长为：2+9＝11。
74.当用户的业务需求为：集散中心选址时，则先从图数据库中选出仅有仓库作为点数据的模型图，再选择距离作为边数据，以对图数据库中的物流模型进行属性加权，生成仓库距离模型图，如图6所示，该模型图的边数据即为任意两个仓库之间的路线长度。通过仓库距离模型图，可以明确的展示出各个仓库之间的距离。用户可以根据加权后的仓库距离模型图，使用户能快速、直观地选择出到其他仓库的总距离最短的仓库，以此作为集散中心。例如，图6中各个仓库与其他仓库距离总和最小的距离数值为：6+5+5+9＝25，即选取仓库5作为集散中心。
75.本发明通过构建物流模型，并将物流模型存储于图数据库中，通过对物流模型的加权处理，实现智能选择功能，使用户能直观、快速地获取最优物流调货方案，提高了物流管理效率。
76.最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。