基于SAAS的货运数据采集系统的制作方法

本发明属于货运数据采集领域，涉及数据采集技术，具体是基于saas的货运数据采集系统。

背景技术：

1、货运统计是指研究一定时期内货运总量、货物构成和货流方向及其动态变化的统计，货运原始凭证的数据经过综合整理，能得出反映运输业各生产单位和各地区之间全部货物和各类货物运输情况的指标体系，主要分类标志有货物类别运输区段、运输类别、运输距离等。

2、现有的货运数据采集系统无法通过历史货运数据对货运平台的货运效率进行优化分析，同时也无法根据运输货物的特征为其分配最为合适的运输车辆，导致货运平台的整体货运效率无法得到有效提升。

3、针对上述技术问题，本技术提出一种解决方案。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于saas的货运数据采集系统，用于解决现有的现有的货运数据采集系统无法根据运输货物的特征为其分配最为合适的运输车辆的问题；

2、本发明需要解决的技术问题为：如何提供一种可以根据运输货物的特征为其分配最为合适的运输车辆的基于saas的货运数据采集系统。

3、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

4、基于saas的货运数据采集系统，包括数据采集平台，所述数据采集平台通信连接有效率分析模块、优化分析模块、特征分析模块以及存储模块；

5、所述效率分析模块用于对货运平台的货物运输效率进行检测分析：将货运平台的货运任务标记为分析对象，获取分析对象的运程数据yc、运质数据yz以及运时数据ys；通过对运程数据yc、运质数据yz以及运时数据ys进行数值计算得到分析对象的运效系数yx；对所有分析对象的运效系数yx进行求和取平均值得到货运平台的运效值，通过运效值的数值大小生成优化分析信号或特征分析信号并发送至数据采集平台；

6、数据采集平台接收到优化分析信号后将优化分析信号发送至优化分析平台，所述优化分析模块用于在接收到优化分析信号后对货运平台的货运效率进行优化分析并生成路线优化信号、车辆优化信号或分拣优化信号并发送至数据采集平台；

7、数据采集平台接收到特征分析信号后将特征分析信号发送至特征分析模块，所述特征分析模块用于在接收到特征分析信号后对货运平台的货物运输特征进行分析并得到货物区间的特征集合，将货物区间的特征集合发送至数据采集平台，数据采集平台接收到货物区间的特征集合后将货物区间的特征集合发送至存储模块中进行存储。

8、作为本发明的一种优选实施方式，运程数据yc为分析对象的货物运输路程长度值，单位为千米；运质数据yz为分析对象的运输货物重量值，单位为吨；运时数据ys为分析对象的货物运输时长，单位为小时。

9、作为本发明的一种优选实施方式，通过运效值的数值大小生成优化分析信号或特征分析信号的具体过程包括：通过存储模块获取到运效阈值，将运效值与运效阈值进行比较：若运效值小于运效阈值，则判定货运平台的货运效率不满足要求，生成优化分析信号并将优化分析信号发送至数据采集平台；若运效值大于等于运效阈值，则判定货运平台的货运效率满足要求，生成特征分析信号并将特征分析信号发送至数据采集平台。

10、作为本发明的一种优选实施方式，优化分析模块对货运平台的货运效率进行优化分析的具体过程包括：将运效系数yx小于运效阈值的分析对象标记为优化对象，获取优化对象的货运车辆在行驶过程中的平均时速并标记为优化对象的时速值，通过存储模块获取到时速阈值，将时速值与时速阈值进行比较：若时速值小于时速阈值，则将分析对象的优化方向标记为路线优化；若时速值大于等于时速阈值，则获取优化对象的货运车辆在货物运输过程中出现故障的次数并标记为故障值，故障值的数值不为零时，将分析对象的优化方向标记为车辆优化；故障值的数值为零时，将分析对象的优化方向标记为分拣优化。

11、作为本发明的一种优选实施方式，优化分析模块对货运平台的货运效率进行优化分析的过程还包括：将优化方向被标记为路线优化、车辆优化以及分拣优化的分析对象的数量分别标记为路线值、车辆值以及分拣值，将路线值、车辆值以及分拣值进行数值比较：若路线值的数值最大，则生成路线优化信号并将路线优化信号发送至数据采集平台，数据采集平台接收到路线优化信号后将路线优化信号发送至管理人员的手机终端；若车辆值的数值最大，则生成车辆优化信号并将车辆优化信号发送至数据采集平台，数据采集平台接收到车辆优化信号后将车辆优化信号发送至管理人员的手机终端；若分拣值的数值最大，则生成分拣优化信号并将分拣优化信号发送至数据采集平台，数据采集平台接收到分拣优化信号后将分拣优化信号发送至管理人员的手机终端。

12、作为本发明的一种优选实施方式，特征分析模块对货运平台的货物运输特征进行分析的具体过程包括：将分析对象的运输货物体积值标记为空间数据kj，通过运质数据yz与空间数据kj进行数值计算得到分析对象的货物系数hw；由所有分析对象的货物系数hw最大值与货物系数hw最小值构成货物范围，将货物范围分割为若干个货物区间，将货物系数hw位于货物区间的分析对象标记为货物区间的匹配对象，将运效系数yx数值最大的m1个匹配对象标记为筛选对象，将筛选对象进行货物运输的车辆型号标记为特征车型，由所有筛选对象的特征车型构成货物区间的特征集合；在下一次进行货物运输时首先计算运输货物的货物系数hw，然后根据货物系数hw调取对应货物区间的特征集合，从特征集合中选择货物运输的车辆型号。

13、作为本发明的一种优选实施方式，该基于saas的货运数据采集系统的工作方法，包括以下步骤：

14、步骤一：对货运平台的货物运输效率进行检测分析：将货运平台的货运任务标记为分析对象，获取分析对象的运程数据yc、运质数据yz以及运时数据ys并通过数值计算得到分析对象的运效系数yx；

15、步骤二：对所有分析对象的运效系数yx进行求和取平均值得到货运平台的运效值，在运效值小于运效阈值时执行步骤三；在运效值大于等于运效阈值时执行步骤四；

16、步骤三：对货运平台的货运效率进行优化分析：将运效系数yx小于运效阈值的分析对象标记为优化对象，将优化对象的优化方向标记为路线优化、车辆优化或分拣优化并得到路线值、车辆值以及分拣值，将路线值、车辆值以及分拣值进行数值比较并通过比较结果生成路线优化信号、车辆优化信号或分拣优化信号并发送至数据采集平台；

17、步骤四：对货运平台的货物运输特征进行分析并得到分析对象的货物系数hw，由所有分析对象的货物系数hw最大值与货物系数hw最小值构成货物范围，将货物范围分割为若干个货物区间，获取货物区间的特征集合并将特征集合发送至存储模块中进行存储。

18、本发明具备下述有益效果：

19、1、通过效率分析模块可以对货运平台的货物运输效率进行检测分析，通过对货运平台的货运任务在执行过程中的各项参数进行数值计算与分析得到运效值，通过运效值对货运平台的整体货运效率进行反馈，然后根据运效值的数值大小进行优化决策；

20、2、通过优化分析模块可以对货运平台的货运效率进行优化分析，通过对货运效率不合格的货运任务在任务执行过程中各个阶段的货运参数进行综合分析得到优化对象的优化方向，然后根据货运平台内所有优化对象的优化方向分布情况生成对应的优化信号，根据优化信号可以采取针对性的优化措施来提高货运平台的货运效率；

21、3、通过特征分析模块可以对货运平台的货物运输特征进行分析，通过对分析对象的货物系数进行计算，然后根据货物区间内分析对象的运效系数对匹配对象进行筛选，通过匹配对象执行货物运输任务的车辆型号组成特征集合，从而提高货物运输的车辆选择效率。