一种运力采购异常监控与预警方法与流程

本发明涉及物流运输，具体为一种运力采购异常监控与预警方法。

背景技术：

1、随着物流行业的快速发展，对物流货运的实时追踪和管理需求日益增加，而数字化货运就是指利用数字化技术对货运过程进行优化和改进，以提高货运效率、降低货运成本、提升货运安全性和服务质量的一种新型货运模式，在复杂的供应链体系中，运力采购作为连接货物与最终用户的关键环节，其稳定性和效率直接影响到企业的运营效率和客户满意度。

2、然而，传统的运力采购监控与预警方法往往依赖于人工经验和有限的数据分析，难以全面、实时地掌握运输过程中的各种动态变化，导致采购决策滞后、风险预警不及时等问题频发。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种运力采购异常监控与预警方法，以解决上述现有技术中的不足之处。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种运力采购异常监控与预警方法，包括如下步骤：利用多源数据采集系统收集物流采购所需的原始数据，并对收集到的原始数据进行预处理，包括数据清洗、整合、标准化和特征提取，以构建大数据仓库，通过物联网技术调取并验证预定运力的历史运输记录，结合al算法进行风险预测和预警，对采购过程中所需的数据进行深度挖掘和分析，识别出潜在问题并给出改进措施，结合大数据仓库为采购决策提供数据支持，提供方将预定运力的实时状态数据转移给买方，并提供前一订单的推测完成时间和买方预测系统进行比对，基于分析结果，运用人工智能算法识别运力不足、运输延误、车辆故障等潜在问题，并生成包含问题类型、影响范围、建议措施的预警信息，以支持买方调整运力采购方案以完善采购决策。

4、优选的，基于a i算法对识别出的供应商进行多维度评估，包括历史表现、价格竞争力、服务质量等，形成供应商评估报告，根据供应商评估报告和物流需求，运用动态定价策略生成智能报价，并支持与供应商进行谈判时提供关键数据支撑。

5、优选的，所述预警信息以优先级排序的方式展示，根据问题的紧急程度和影响范围，自动调整预警信息的显示顺序。

6、优选的，所述预警信息自带跟踪反馈功能，记录买卖双方对预警信息中各问题的处理情况，为后续的采购优化改进提供依据。

7、优选的，所述预警信息中的改进措施根据问题类型、严重程度及采购特定需求定制，包括但不限于调整运输计划、启用备用运力以及与供应商沟通解决方案。

8、优选的，所述物联网技术还用于对运力车辆故障的远程诊断与修复，当运力异常后供应商提供接入通道，使买家通过远程数据传输接入供应商平台，实现对车辆故障的即时诊断与修复指导，并对运力异常情况进行核实。

9、优选的，还包括一个算法模型反馈机制，买方根据实际情况对预测、预警信息的准确性和建议措施的有效性进行反馈，系统根据反馈结果持续优化人工智能算法和预警模型的性能。

10、优选的，所述数据清洗步骤包括识别并去除重复数据、异常数据以及不完整数据，并采用机器学习算法对缺失值进行智能填充。

11、优选的，所述动态定价策略进一步包括根据历史交易数据和市场趋势预测，对特定时间段或特殊条件下的运输需求进行价格弹性分析，并考虑季节性因素以及竞争对手的价格策略。

12、优选的，所述风险预测和预警系统结合自然语言处理技术，对运输过程中产生的反馈文本信息进行分析。

13、在上述技术方案中，通过大数据仓库为运力采购过程中的数据分析提供支撑，并让提供方分别从两个阶段将预定运力的历史运输记录和实时状态数据转移提供给买方，让a l算法能够全面的对该次运力采购决策进行风险预测和预警，并运用人工智能算法识别被采购运力投入使用前的潜在问题，支持买方及时调整运力采购方案，完善了问题识别与预警机制，也为运力采购的谈判增加了更多筹码。

14、应当理解，前面的一般描述和以下详细描述都仅是示例性和说明性的，而不是用于限制本公开。

15、本申请文件提供本公开中描述的技术的各种实现或示例的概述，并不是所公开技术的全部范围或所有特征的全面公开。

16、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

技术特征：

1.一种运力采购异常监控与预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种运力采购异常监控与预警方法，其特征在于，基于ai算法对识别出的供应商进行多维度评估，包括历史表现、价格竞争力、服务质量等，形成供应商评估报告，根据供应商评估报告和物流需求，运用动态定价策略生成智能报价，并支持与供应商进行谈判时提供关键数据支撑。

3.根据权利要求1所述的一种运力采购异常监控与预警方法，其特征在于，所述预警信息以优先级排序的方式展示，根据问题的紧急程度和影响范围，自动调整预警信息的显示顺序。

4.根据权利要求1所述的一种运力采购异常监控与预警方法，其特征在于，所述预警信息自带跟踪反馈功能，记录买卖双方对预警信息中各问题的处理情况，为后续的采购优化改进提供依据。

5.根据权利要求1所述的一种运力采购异常监控与预警方法，其特征在于，所述预警信息中的改进措施根据问题类型、严重程度及采购特定需求定制，包括但不限于调整运输计划、启用备用运力以及与供应商沟通解决方案。

6.根据权利要求1所述的一种运力采购异常监控与预警方法，其特征在于，所述物联网技术还用于对运力车辆故障的远程诊断与修复，当运力异常后供应商提供接入通道，使买家通过远程数据传输接入供应商平台，实现对车辆故障的即时诊断与修复指导，并对运力异常情况进行核实。

7.根据权利要求1所述的一种运力采购异常监控与预警方法，其特征在于，还包括一个算法模型反馈机制，买方根据实际情况对预测、预警信息的准确性和建议措施的有效性进行反馈，系统根据反馈结果持续优化人工智能算法和预警模型的性能。

8.根据权利要求1所述的一种运力采购异常监控与预警方法，其特征在于，所述数据清洗步骤包括识别并去除重复数据、异常数据以及不完整数据，并采用机器学习算法对缺失值进行智能填充。

9.根据权利要求2所述的一种运力采购异常监控与预警方法，其特征在于，所述动态定价策略进一步包括根据历史交易数据和市场趋势预测，对特定时间段或特殊条件下的运输需求进行价格弹性分析，并考虑季节性因素以及竞争对手的价格策略。

10.根据权利要求1所述的一种运力采购异常监控与预警方法，其特征在于，所述风险预测和预警系统结合自然语言处理技术，对运输过程中产生的反馈文本信息进行分析。

技术总结
本发明公开了一种运力采购异常监控与预警方法，涉及物流运输技术领域，包括如下步骤：利用多源数据采集系统收集物流采购所需的原始数据，并对收集到的原始数据进行预处理，包括数据清洗、整合、标准化和特征提取，以构建大数据仓库通过物联网技术调取并验证预定运力的历史运输记录，结合AI算法进行风险预测和预警，对采购过程中的数据进行深度挖掘和分析，识别出潜在问题并给出改进措施，结合大数据仓库为采购决策提供数据支持。本发明通过大数据仓库为运力采购过程中的数据分析提供支撑，并让提供方分别从两个阶段将预定运力的历史运输记录和实时状态数据转移提供给买方，让AI算法能够全面的对该次运力采购决策进行风险预测和预警。

技术研发人员：吴兵,王亚军,王强
受保护的技术使用者：合肥维天运通信息科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/2/17