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申请/专利权人:北京鑫平物流有限公司;北京凯阔物流有限公司
摘要:本发明公开了一种快递物流运输的工业物联网管理系统以及方法,涉及物流管理技术领域,本发明在物流节点部署传感器和边缘计算设备,实时采集和处理数据,利用卡尔曼滤波器、DBSCAN算法和离散小波变换进行数据平滑、异常检测和压缩,显著提高数据质量和传输效率;通过时间戳对齐和加权平均法,将边缘计算设备上传的实时数据、历史数据和外部数据进行融合,采用卡尔曼滤波器提高数据精度;创建数字孪生模型,实时反映操作情况,利用卡尔曼滤波器进行数据分析和异常检测,并在数字孪生环境中进行物流操作和应急场景模拟,利用动态规划和线性规划算法进行路径优化和资源调度,提高物流操作效率和应急响应能力。
主权项:1.一种快递物流运输的工业物联网管理方法,其特征在于,包括:步骤1.物流数据采集,对物流节点,包括仓库、配送中心和运输车辆进行定位和物流数据采集,安装GPS、温湿度传感器、震动传感器;实时采集运输中数据,包括车辆位置、货物存储环境温度、湿度、货物运输中震动情况,通过传感器和物联网设备进行数据收集;在物流节点部署边缘计算设备,进行初步数据处理和分析;步骤2.数据整合,将采集到的物流数据存储在数据库中;将边缘计算设备上传的数据与历史数据和外部数据进行融合处理;步骤3.实时线路分析,为每一个物流节点和运输车辆创建对应数字孪生模型,用于反映实际操作情况;利用数字孪生模型进行实时数据分析,检测并预警运输过程中的异常情况,包括设备故障、路线偏离、环境变化;并在数字孪生环境中模拟物流操作和应急场景;步骤4.自适应物流网络优化,采用机器学习和人工智能算法,实时分析物流网络中车辆、仓库和人力资源的状态数据;根据分析结果动态调整车辆调度、仓储利用和人力安排;自适应物流网络优化步骤中,结合实时交通数据,动态调整运输路径;根据实际需求和成本智能选择运输方式,包括陆运、空运。
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