[发明专利]基于大数据的第四方汽配物流平台及管理方法

权利要求书

1.一种基于大数据的第四方汽配物流管理方法，其特征在于，包括：

在维修单位、配件供应商、交易平台以及配送单位之间构建基于云平台的汽配链；

在维修单位触发维修需求之后，对维修需求进行分析，确定待用配件标识以及待用配件对应的优先级；

基于所述待用配件标识及其对应优先级，通过预先基于决策树构建的自适应配送模型在仓储单位中确定待用配件对应的目标仓储；

基于所述待用配件标识生成订单，并将订单下达至所述目标仓储；所述维修单位通过所述交易平台从所述配件供应商建立订单流，所述配件供应商向所述维修单位建立物流；

从目标仓储中提取所述待用配件，基于所述优先级调用配送单位的物流资源进行配送，并跟踪配送进度生成物流信息；

其中，对维修需求进行分析，确定待用配件标识以及待用配件对应的优先级，包括：

识别所述维修需求中各文字标识对应的文字内容，确定包含配件标识的标识字段；

将所述标识字段作为所述待用配件标识；

从配件库中确定待用配件的配件信息，其中所述配件信息包括数量信息、费用信息、生产数据以及存储信息；

对所述配件信息进行量化，得到量化信息；

基于所述量化信息确定所述待用配件的优先参数；

基于所述优先参数确定所述待用配件对应的优先级；

其中，对所述配件信息进行量化，得到量化信息，包括：

获取所述配件信息中生产数据对应的生产极值信息；

基于所述生产极值信息和所述生产数据之间的差值对所述配件信息进行量化，确定生产数据对应的量化生产数据为：

其中，表示生产因子；生产极值信息包括单位时间内的生产极小值和生产极大值；所述生产数据之间的差值包括：生产极小值和当日生产数据之间的第一差值、生产极大值和当日生产数据之间的第二差值；

基于所述量化信息确定所述待用配件的优先参数为：

其中，分别表示数量因子、存储因子以及费用因子；量化信息包括：量化数量信息、量化费用信息、量化生产数据以及量化存储信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述维修需求包括第一类别维修需求和第二类别维修需求，所述第一类别维修需求指维修信息中的配件种类和数量确定，所述第二类别维修需求指维修信息的配件种类和数量不确定；在确定待用配件标识以及待用配件对应的优先级之前，还包括：

确定属于第一类维修需求还是第二类维修需求；

如果是第一类维修需求，则获取各个配件的标识；

如果是第二类维修需求，则根据模糊识别算法，匹配出必修配件和选修配件。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二类维修需求为车辆碰撞后维修需求，所述如果是第二类维修需求，则根据模糊识别算法，匹配出必修配件和选修配件，包括：

获取车辆的多张图像，对所图像进行识别，根据所述模糊识别算法确定车型以及故障区域；

确定所述故障区域残缺的必修配件，并根据所述车型匹配选修配件。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述待用配件标识及其对应优先级，通过预先基于决策树构建的自适应配送模型在仓储单位中确定待用配件对应的目标仓储，包括：

从仓储单位的仓储信息中确定与所述待用配件标识匹配的至少一个备用仓储；

基于所述备用仓储的信息和待用配件的信息估计物流时间；

基于所述物流时间、待用配件的优先级和运送难度参数，通过预先构建的自适应配送模型从所述仓储单位中确定待用配件对应的目标仓储。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，从仓储单位的仓储信息中确定与所述待用配件标识匹配的至少一个备用仓储，包括：

基于所述必修配件和选修配件的配件信息，根据预先构建的仓储网络，分别确定必修配件的目标仓储和选修配件的目标仓储；或者，基于所述必修配件和选修配件的配件信息，确定配件组合信息，根据预先构建的仓储网络确定所述配件组合的目标仓储。