[发明专利]一种生物制品运输管理方法及系统有效
申请号: | 202210628510.8 | 申请日: | 2022-06-06 |
公开(公告)号: | CN114707941B | 公开(公告)日: | 2023-03-24 |
发明(设计)人: | 周蕾;胡秋实;刘旭 | 申请(专利权)人: | 张家港长三角生物安全研究中心 |
主分类号: | G06Q10/0832 | 分类号: | G06Q10/0832;G06Q10/0635 |
代理公司: | 苏州润桐嘉业知识产权代理有限公司 32261 | 代理人: | 李蓉蓉 |
地址: | 215600 江苏省苏州市张家*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 生物制品 运输 管理 方法 系统 | ||
1.一种生物制品运输管理方法,其特征在于,所述方法应用于一种生物制品运输管理系统,所述系统包括信息采集模块、信息分析模块、运输决策模块、运输监测模块、风险预警模块,包括:
通过信息采集模块对生物制品运输信息进行采集,其中,所述生物制品运输信息包括生物制品的基本数据信息、运输需求信息;
通过信息分析模块对所述生物制品的所述基本数据信息进行接收,分析确定所述生物制品的运输贮存标准;
结合所述运输贮存标准和所述运输需求信息,通过运输决策模块分析确定运输方案集合,其中,所述运输方案集合包括多个运输方案;
对所述多个运输方案进行全局寻优,确定最佳运输方案,并根据所述最佳运输方案对所述生物制品进行运输;
基于大数据组建所述生物制品的运输风险事故集合,并利用事故树法依次分析所述运输风险事故集合中各个运输风险事故的最小割集,组成最小割集集合;
通过运输监测模块对所述生物制品的运输过程进行实时监测,得到实时运输数据集合;
通过风险预警模块对所述实时运输数据集合进行同步接收,并结合所述最小割集集合进行风险预警,进而根据所述风险预警进行所述生物制品的运输管理;
所述分析确定所述生物制品的运输贮存标准,包括:
采集所述生物制品的贮存的国家标准、行业标准、预设标准;
根据所述国家标准、行业标准、预设标准,综合分析确定常规贮存标准,其中,所述常规贮存标准是指所述生物制品的最低贮存标准;
根据所述常规贮存标准,确定常规贮存温度阈值、常规贮存湿度阈值、常规贮存紫外强度阈值;
将所述常规贮存温度阈值、所述常规贮存湿度阈值、所述常规贮存紫外强度阈值设为所述生物制品的运输贮存标准;
基于大数据组建生物制品的特殊成分集合,并依次确定所述特殊成分集合中各个特殊成分的各个贮存条件;
根据所述各个特殊成分和所述各个贮存条件的一一对应关系,构建特殊成分数据库;
根据所述基本数据信息确定所述生物制品的成分信息,并将所述成分信息在所述特殊成分数据库中进行遍历;
根据遍历结果,若所述成分信息中存在一成分属于所述特殊成分数据库,将所述成分标记为特殊成分;
在所述特殊成分数据库中匹配所述特殊成分的贮存条件,并根据所述贮存条件对所述运输贮存标准进行调整;
根据所述运输贮存标准,确定运输贮存温度阈值;
依次提取所述运输贮存温度阈值的下限温度值、上限温度值;
以所述下限温度值为试验上限温度,并按预设温度设计方案对所述生物制品进行低温稳定性试验;
以所述上限温度值为试验下限温度,并按所述预设温度设计方案对所述生物制品进行高温稳定性试验;
根据所述低温稳定性试验和所述高温稳定性试验,确定所述生物制品在脱冷链后,各个试验温度条件下的最长保持稳定时间;
根据所述试验温度条件和所述最长保持稳定时间的一一对应关系,构建脱冷链稳定性数据库;
根据所述运输需求信息,确定运输的出发地点、目标地点、目标需求;
根据所述出发地点、所述目标地点,结合所述运输贮存标准,确定所述运输方案集合,其中,所述运输方案集合包括多个运输方案;
提取所述多个运输方案的任意一个运输方案,并将所述运输方案作为初始运输方案;
基于所述目标需求,结合所述脱冷链稳定性数据库计算所述初始运输方案的综合指数;
基于预设邻域方案,构建所述初始运输方案邻域,其中,所述初始运输方案邻域包括多个邻域运输方案;
基于所述目标需求,结合所述脱冷链稳定性数据库依次计算所述多个邻域运输方案的邻域综合指数,组成多个邻域综合指数;
将所述多个邻域综合指数进行对比,筛选出综合指数最佳的邻域运输方案,记作邻域最佳运输方案;
若所述邻域最佳运输方案的邻域综合指数优于所述初始运输方案的综合指数,以所述邻域最佳运输方案替换所述初始运输方案;
若迭代寻优达到预设迭代次数,将所述初始运输方案作为所述最佳运输方案进行输出;
将所述运输方案、所述邻域最佳运输方案依次添加至禁忌表;
依次计算所述运输方案、所述邻域最佳运输方案添加至所述禁忌表的时长;
当所述运输方案添加至所述禁忌表的时长满足预设禁忌期限时,将所述运输方案从所述禁忌表释放;
当所述邻域最佳运输方案添加至所述禁忌表的时长满足所述预设禁忌期限时,将所述邻域最佳运输方案从所述禁忌表释放;
其中,所述基于大数据组建所述生物制品的运输风险事故集合,并利用事故树法依次分析所述运输风险事故集合中各个运输风险事故的最小割集,组成最小割集集合,包括:
采集所述生物制品的历史运输记录;
根据所述历史运输记录中的典型风险事故记录,组建运输风险事故集合,其中,所述运输风险事故集合包括多个运输风险事故;
依次将所述多个运输风险事故作为顶上事件;
分析所述顶上事件的事故因子;
基于所述典型风险事故记录,对所述顶上事件和所述事故因子进行分析,并绘制事故树;
根据所述事故树,计算确定最小割集;
基于所述多个运输风险事故的所述最小割集,组成所述最小割集集合。
2.一种生物制品运输管理系统,其特征在于,所述系统包括:
信息采集模块,用于对生物制品运输信息进行采集,其中,所述生物制品运输信息包括生物制品的基本数据信息、运输需求信息;
信息分析模块,用于对所述生物制品的所述基本数据信息进行接收,分析确定所述生物制品的运输贮存标准;
运输决策模块,所述运输决策模块包括:
第一运输决策模块,用于结合所述运输贮存标准和所述运输需求信息,通过运输决策模块分析确定运输方案集合,其中,所述运输方案集合包括多个运输方案;
第二运输决策模块,用于对所述多个运输方案进行全局寻优,确定最佳运输方案,并根据所述最佳运输方案对所述生物制品进行运输;
第三运输决策模块,用于基于大数据组建所述生物制品的运输风险事故集合,并利用事故树法依次分析所述运输风险事故集合中各个运输风险事故的最小割集,组成最小割集集合;
运输监测模块,用于对所述生物制品的运输过程进行实时监测,得到实时运输数据集合;
风险预警模块,用于对所述实时运输数据集合进行同步接收,并结合所述最小割集集合进行风险预警,进而根据所述风险预警进行所述生物制品的运输管理;
所述信息分析模块还用于:
采集所述生物制品的贮存的国家标准、行业标准、预设标准;
根据所述国家标准、行业标准、预设标准,综合分析确定常规贮存标准,其中,所述常规贮存标准是指所述生物制品的最低贮存标准;
根据所述常规贮存标准,确定常规贮存温度阈值、常规贮存湿度阈值、常规贮存紫外强度阈值;
将所述常规贮存温度阈值、所述常规贮存湿度阈值、所述常规贮存紫外强度阈值设为所述生物制品的运输贮存标准;
所述信息分析模块还用于:
基于大数据组建生物制品的特殊成分集合,并依次确定所述特殊成分集合中各个特殊成分的各个贮存条件;
根据所述各个特殊成分和所述各个贮存条件的一一对应关系,构建特殊成分数据库;
根据所述基本数据信息确定所述生物制品的成分信息,并将所述成分信息在所述特殊成分数据库中进行遍历;
根据遍历结果,若所述成分信息中存在一成分属于所述特殊成分数据库,将所述成分标记为特殊成分;
在所述特殊成分数据库中匹配所述特殊成分的贮存条件,并根据所述贮存条件对所述运输贮存标准进行调整;
根据所述运输贮存标准,确定运输贮存温度阈值;
依次提取所述运输贮存温度阈值的下限温度值、上限温度值;
以所述下限温度值为试验上限温度,并按预设温度设计方案对所述生物制品进行低温稳定性试验;
以所述上限温度值为试验下限温度,并按所述预设温度设计方案对所述生物制品进行高温稳定性试验;
根据所述低温稳定性试验和所述高温稳定性试验,确定所述生物制品在脱冷链后,各个试验温度条件下的最长保持稳定时间;
根据所述试验温度条件和所述最长保持稳定时间的一一对应关系,构建脱冷链稳定性数据库;
所述运输决策模块还用于:
根据所述运输需求信息,确定运输的出发地点、目标地点、目标需求;
根据所述出发地点、所述目标地点,结合所述运输贮存标准,确定所述运输方案集合,其中,所述运输方案集合包括多个运输方案;
提取所述多个运输方案的任意一个运输方案,并将所述运输方案作为初始运输方案;
基于所述目标需求,结合所述脱冷链稳定性数据库计算所述初始运输方案的综合指数;
基于预设邻域方案,构建所述初始运输方案邻域,其中,所述初始运输方案邻域包括多个邻域运输方案;
基于所述目标需求,结合所述脱冷链稳定性数据库依次计算所述多个邻域运输方案的邻域综合指数,组成多个邻域综合指数;
将所述多个邻域综合指数进行对比,筛选出综合指数最佳的邻域运输方案,记作邻域最佳运输方案;
若所述邻域最佳运输方案的邻域综合指数优于所述初始运输方案的综合指数,以所述邻域最佳运输方案替换所述初始运输方案;
若迭代寻优达到预设迭代次数,输出所述最佳运输方案;
将所述运输方案、所述邻域最佳运输方案依次添加至禁忌表;
依次计算所述运输方案、所述邻域最佳运输方案添加至所述禁忌表的时长;
当所述运输方案添加至所述禁忌表的时长满足预设禁忌期限时,将所述运输方案从所述禁忌表释放;
当所述邻域最佳运输方案添加至所述禁忌表的时长满足所述预设禁忌期限时,将所述邻域最佳运输方案从所述禁忌表释放;
采集所述生物制品的历史运输记录;
根据所述历史运输记录中的典型风险事故记录,组建运输风险事故集合,其中,所述运输风险事故集合包括多个运输风险事故;
依次将所述多个运输风险事故作为顶上事件;
分析所述顶上事件的事故因子;
基于所述典型风险事故记录,对所述顶上事件和所述事故因子进行分析,并绘制事故树;
根据所述事故树,计算确定最小割集;
基于所述多个运输风险事故的所述最小割集,组成所述最小割集集合。
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