一种数字孪生智慧物流的管理方法及系统与流程

本发明涉及物流领域的技术，具体涉及一种数字孪生智慧物流的管理方法及系统。

背景技术：

1、随着新一代信息技术的迅猛发展，数字孪生(digital twin)技术以数字化的方式构建了物理实体的多维、多时空尺度、多物理量以及多学科的动态虚拟模型，并成功实现了动态虚拟模型在真实环境中属性、行为以及规则的精确再现。

2、随着电子商务的飞速发展，产生了大量碎片化订单，由此导致仓库过度积压、发货错误、漏发、分拣过程粗暴以及快递丢失等问题屡见不鲜。当前货物的运输主要经过从发货地经过各级分拣中心逐级分拣转运，最终到达收货地附近的快递驿站。当分拣中心收到来自上一级分拣中心或发货地的货物时，往往会将货物累积到一定程度，然后由物流车辆进行转运至下一级分拣中心或快递驿站。然而，这种货物转运方式通常由分拣及运输人员主观决策，存在一定局限性。例如，当分拣中心存在闲置的运输车辆同时又有一定数量的待转运货物时，通常直接将待转运货物进行转运至相应的分拣中心，从而导致运输效率低下，货物堆积风险增加等问题。

3、针对上述问题，有必要采用更加高效智能的货物运输定位管理方式。

技术实现思路

1、以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。

2、本发明的目的在于解决上述问题，提供了一种数字孪生智慧物流的管理方法及系统，提升货物运输方式中的运输效率，提高运输定位的精准度，降低货物堆积风险，实现更高效、实时的物流转运操作。

3、本发明的技术方案为：本发明揭示了一种数字孪生智慧物流的管理方法，方法包括：

4、步骤1：根据预构建的物流分拣网点集和物流线路集创建数字孪生物流模型，获取该数字孪生物流模型的网点分拣总量，获取数字孪生物流模型中每个物流分拣网点的标准物流分拣量，根据网点分拣总量和标准物流分拣量计算每个物流分拣网点的平均物流分拣量，然后从数字孪生物流模型中提取当前物流分拣网点，提取该当前物流分拣网点的下级物流分拣网点集；

5、步骤2：依次从下级物流分拣网点集中提取下级物流分拣网点，获取当前物流分拣网点中需要转运至下级物流分拣网点的目标转运货物集，获取下级物流分拣网点的当前存货量，判断目标转运货物集中是否存在超期货物，若目标转运货物集中存在超期货物，则将超期货物转运至下级物流分拣网点，若目标转运货物集中不存在超期货物，则记录在数字孪生物流模型中将目标转运货物集从当前物流分拣网点模拟化转运至下级物流分拣网点的转运时长；

6、步骤3：获取下级物流分拣网点的上级物流分拣网点集，提取上级物流分拣网点集在转运时长内可转运至下级物流分拣网点的物流转入量，利用数字孪生物流模型模拟下级物流分拣网点在转运时长内的物流转出量，根据下级物流分拣网点的当前存货量、物流转入量及物流转出量计算下级物流分拣网点的货物预测量；

7、步骤4：根据下级物流分拣网点的平均物流分拣量及货物预测量计算下级物流分拣网点的物流分拣指数，根据物流分拣指数在下级物流分拣网点集中筛选出目标分拣网点，识别目标分拣网点在当前物流分拣网点中的待转运货物集，将待转运货物集转运至目标分拣网点，完成数字孪生智慧物流的定位管理。

8、根据本发明的数字孪生智慧物流的管理方法的一实施例，步骤1的根据预构建的物流分拣网点集及物流线路集创建数字孪生物流模型的处理，包括以下的步骤：

9、步骤1-1：获取物流分拣网点集中的每个物流分拣网点的地理位置，根据这些地理位置创建每个物流分拣网点的数字孪生网点模型；

10、步骤1-2：在数字孪生网点模型中依次提取物流分拣网点，获取所提取的物流分拣网点的转运范围；

11、步骤1-3：根据所获取的转运范围在所创建的数字孪生网点模型中提取物流分拣网点的下级物流分拣网点集；

12、步骤1-4：获取所物流分拣网点与对应的下级物流分拣网点集中的每一个下级物流分拣网点的物流线路，得到物流线路集；

13、步骤1-5：利用数字孪生网点模型中的每一个物流分拣网点的物流线路集将数字孪生网点模型中的所有物流分拣网点进行连接，得到初始数字孪生物流模型；

14、步骤1-6：获取初始数字孪生物流模型中的各个物流分拣网点的货物分拣数据及各条物流线路上的实时运输数据，将所获取的货物分拣数据及实时运输数据在初始数字孪生物流模型上进行展示，得到最终的数字孪生物流模型。

15、根据本发明的数字孪生智慧物流的管理方法的一实施例，步骤1的根据网点分拣总量和标准物流分拣量计算每个物流分拣网点的平均物流分拣量的处理，包括以下的步骤：

16、步骤1-7：根据每个物流分拣网点的标准物流分拣量计算标准物流分拣总量；

17、步骤1-8：根据所计算的标准物流分拣量、标准物流分拣总量、网点分拣总量及预构建的平均物流分拣量计算公式，计算每个物流分拣网点的平均物流分拣量。

18、根据本发明的数字孪生智慧物流的管理方法的一实施例，步骤1的提取当前物流分拣网点的下级物流分拣网点集的处理包括以下步骤：

19、首先，确定当前物流分拣网点的转运范围；

20、然后，根据转运范围提取当前物流分拣网点的所有下级物流分拣网点，得到下级物流分拣网点集。

21、根据本发明的数字孪生智慧物流的管理方法的一实施例，步骤2中的判断目标转运货物集中是否存在超期货物的过程进一步包括：

22、步骤2-1：获取目标转运货物集中每件货物的运输时限及运输路程；

23、步骤2-2：利用预构建的截止时间计算公式，根据每件货物的运输时限及运输路程计算每件货物在当前物流分拣网点的截止时间；

24、步骤2-3：获取当前时间，并判断当前时间是否超过目标转运货物集中每件货物的截止时间，如果当前时间未超过截止时间，则目标转运货物集中不存在超期货物，如果当前时间超过截止时间，则目标转运货物集中存在超期货物。

25、根据本发明的数字孪生智慧物流的管理方法的一实施例，步骤2中的对于存在超期货物的情况，进行超期货物转运的处理过程如下：

26、首先，获取当前物流分拣网点的单位转运量；

27、然后，根据每件货物的截止时间对目标转运货物集中的货物进行排序，得到待转运货物序列，根据单位转运量在待转运货物序列中提取包含超期货物的超期货物集；

28、最后，将超期货物集转运至下级物流分拣网点，以确保及时处理超期货物。

29、根据本发明的数字孪生智慧物流的管理方法的一实施例，步骤3中的提取上级物流分拣网点集在转运时长内可转运至下级物流分拣网点的物流转入量的处理，进一步包括：

30、首先利用数字孪生物流模型模拟出上级物流分拣网点集在转运时长内出动的运输车辆，得到运输车辆集；

31、然后识别运输车辆集中可以在转运时长内到达下级物流分拣网点的运输车辆，得到目标车辆集；

32、最后提取目标车辆集中每辆目标车辆的货物运输量，得到下级物流分拣网点的物流转入量。

33、根据本发明的数字孪生智慧物流的管理方法的一实施例，步骤4中的根据下级物流分拣网点的平均物流分拣量及货物预测量计算下级物流分拣网点的物流分拣指数的处理包括：

34、采用预构建的物流分拣指数公式，利用下级物流分拣网点的平均物流分拣量及货物预测量计算下级物流分拣网点的物流分拣指数，以评估该网点的物流分拣效率。

35、根据本发明的数字孪生智慧物流的管理方法的一实施例，步骤4中的根据物流分拣指数在下级物流分拣网点集中筛选出目标分拣网点的处理包括以下步骤：

36、在各个下级物流分拣网点的物流分拣指数中提取最小的物流分拣指数；

37、识别所述最小的物流分拣指数对应的下级物流分拣网点，将对应的下级物流分拣网点作为目标分拣网点。

38、本发明还揭示了一种数字孪生智慧物流的管理系统，系统包括：

39、平均物流分拣量计算模块，配置为：根据预构建的物流分拣网点集和物流线路集创建数字孪生物流模型，获取该数字孪生物流模型的网点分拣总量，获取数字孪生物流模型中每个物流分拣网点的标准物流分拣量，根据网点分拣总量和标准物流分拣量计算每个物流分拣网点的平均物流分拣量，然后从数字孪生物流模型中提取当前物流分拣网点，提取该当前物流分拣网点的下级物流分拣网点集；

40、超期货物转运模块，配置为：依次从下级物流分拣网点集中提取下级物流分拣网点，获取当前物流分拣网点中需要转运至下级物流分拣网点的目标转运货物集，获取下级物流分拣网点的当前存货量，判断目标转运货物集中是否存在超期货物，若目标转运货物集中存在超期货物，则将超期货物转运至下级物流分拣网点，若目标转运货物集中不存在超期货物，则记录在数字孪生物流模型中将目标转运货物集从当前物流分拣网点模拟化转运至下级物流分拣网点的转运时长；

41、货物预测量模拟计算模块，配置为：获取下级物流分拣网点的上级物流分拣网点集，提取上级物流分拣网点集在转运时长内可转运至下级物流分拣网点的物流转入量，利用数字孪生物流模型模拟下级物流分拣网点在转运时长内的物流转出量，根据下级物流分拣网点的当前存货量、物流转入量及物流转出量计算下级物流分拣网点的货物预测量；

42、待转运货物集转运模块，配置为：根据下级物流分拣网点的平均物流分拣量及货物预测量计算下级物流分拣网点的物流分拣指数，根据物流分拣指数在下级物流分拣网点集中筛选出目标分拣网点，识别目标分拣网点在当前物流分拣网点中的待转运货物集，将待转运货物集转运至目标分拣网点，完成数字孪生智慧物流的定位管理。

43、本发明对比现有技术有如下的有益效果：本发明通过数字孪生模型的精确建立与实时更新，可以在物流运输过程中进行动态监测与优化。从而实现货物转运的智能调度，合理分配运输资源，降低货物堆积风险，提高运输效率，减少运输成本，并有效应对电商碎片化订单带来的挑战。这将有助于优化整个货物运输网络，提升物流产业的发展水平，为电商行业的持续发展提供可靠支撑。

44、总体而言，本发明提供的数字孪生智慧物流的定位管理方法及系统具有很高的实用性和应用价值。通过数字化和模拟技术的应用，能够有效解决传统物流运输中存在的问题，提高物流运输的效率和准确性。数字孪生物流模型的建立使得物流定位管理变得更加智能化和高效化，为实现智慧、高效的物流定位管理提供了创新性解决方案。

45、本发明的应用领域广泛，可以应用于电商物流、快递物流、仓储物流等各个领域，为现代物流产业的发展和进步贡献了新的思路和方法。随着数字技术的不断发展和物流业的不断创新，本发明所提供的数字孪生智慧物流的定位管理方法及装置将不断优化和完善，为物流行业的升级与改进带来更多的机遇和潜力。