基于AI大模型的物流数字化管理系统的制作方法

本发明涉及电子数据处理，具体为基于ai大模型的物流数字化管理系统。

背景技术：

1、在数字化时代，ai大模型等先进技术为物流行业的转型升级提供了新的机遇。利用数字技术对物流进行全面管理，提高物流效率、降低成本、提升服务质量，已成为物流行业发展的必然趋势。

2、根据公开号为cn117787838b公开了基于ai大模型的物流数字化管理系统及方法，具体包括：首先，对原始物流数据进行预处理，将预处理后的物流数据转换到高维特征空间，并分析数据特征的时间序列关联，提取出影响决策的信息；然后，构建时间感知多层循环网络模型，通过时间感知门控单元、多层循环结构、多元特征融合和加权机制，得到决策信息。

3、部分现有的，物流数字化管理系统在使用的时候，难以准确预测物流订单量的变化，尤其是在受到季节变化、节假日、促销活动等外部因素影响时，订单量的突变情况难以把握，缺乏对不同订单量变化情况的针对性分析和处理机制，导致资源分配不合理，影响物流效率。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了基于ai大模型的物流数字化管理系统，解决了缺乏对不同订单量变化情况的针对性分析和处理机制，导致资源分配不合理，影响物流效率的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

3、基于ai大模型的物流数字化管理系统，包括：

4、综合比较分析单元，用于根据物流信息采集单元传输的历史数据对同时段内物流变化情况进行分析，生成增大变化结果和减小变化结果，并接着将增大变化结果传输到变大综合分析单元，将减小变化结果传输到减小综合分析单元；

5、变大综合分析单元，该用于对获取的增大变化结果进行分析，计算同时段的预测量，并将预测量与实时库存量比较生成库存增大信号和正常监测信号，针对库存增大信号，计算补充量，并结合同时段历史数据生成补充信息，同时将补充信息和正常监测信号传输到管理信息输出单元；

6、减小综合分析单元，用于对获取的减小变化结果进行分析，通过比较实时库存量与订单量的关系，同时根据历史数据中的订单量生成补充信息，并将补充信息传输到管理信息输出单元。

7、而且，还包括物流信息采集单元和管理信息输出单元；

8、物流信息采集单元，用于将获取的历史数据传输到综合比较分析单元；

9、管理信息输出单元，用于将获取的补充信息和正常监测信号显示给对应的操作人员。

10、而且，所述综合比较分析单元生成增大变化结果和减小变化结果的具体方式为：

11、获取时间t内所有的历史数据，同时基于时间段对历史数据进行分类，得到同时段历史数据，接着以其中一组同时段历史数据为分析目标进行分析，同时对分析目标的订单量进行获取，并按照时间顺序对相邻时间段的订单量变化进行分析，同时生成对应的订单量变化结果，其中订单量变化结果包括：增大变化结果和减小变化结果。

12、而且，所述变大综合分析单元对增大变化结果进行分析的具体方式为：

13、获取当前时间点，同时获取历史数据中与当前时间点相同的同时段历史数据，并基于当前时间点计算影响因子，接着获取同时段历史数据中对应的订单量，并记作标准值，同时将标准值与影响因子进行综合计算得到预测量，且具体的计算方式为：预测量=标准值×影响因子，接着将预测量与实时库存量进行比较，并生成库存增大信号和正常监测信号。

14、而且，所述变大综合分析单元对预测量与实时库存量进行比较的具体方式为：

15、若预测量大于库存量，则生成库存增大信号，并对库存增大信号进行分析，若预测量小于库存量，则生成正常监测信号，并将正常监测信号传输到管理信息输出单元。

16、而且，所述变大综合分析单元对库存增大信号进行分析的具体方式为：

17、计算预测量与实时库存量的差值记作补充量，同时根据补充量计算相应的补充时间，且补充时间的计算方式为：

18、获取同时段历史数据，并基于同时段历史数据获取对应的订单量，接着计算单位消耗量，且具体计算方式为：单位消耗量=订单量÷天数，同时获取实时库存量，并基于实时库存计算剩余消耗时长，且具体计算方式为：剩余消耗时长=实时库存量÷单位消耗量，同时获取当前时间点对应的订单量突变情况，且订单量突变情况包括：存在突变和不存在突变，并分别对订单量突变情况进行分析。

19、而且，所述变大综合分析单元对订单量突变情况进行分析的具体方式为：

20、若不存在订单量突变的情况，则计算补充速度，且具体的计算方式为：补充速度=补充量÷补充时间，同时以剩余消耗时长对应的时间点为起点，以补充速度为标准均匀补充，并生成补充信息，接着将补充信息传输到管理信息输出单元；

21、若存在订单量突变的情况，则获取剩余时长对应的时间点，同时以补充量为标准生成补充信息，并将补充信息传输到管理信息输出单元。

22、而且，所述减小综合分析单元对减小变化结果进行分析的具体方式为：

23、获取实时库存量，同时将实时库存量与订单量进行比较，若实时库存量大于订单量，则表示实时库存量满足对应的需求，并生成满足分析信号，反之若实时库存量小于订单量，则表示实时库存量不满足对应的需求，并生成不满足分析信号，接着对满足分析信号和不满足分析信号分别进行分析。

24、而且，所述减小综合分析单元对满足分析信号和不满足分析信号分别进行分析的具体方式为：

25、对满足分析信号进行分析的具体方式为：计算实时库存量与订单量的差值记作剩余库存量，同时获取与当前时段相邻的下一时段订单量，接着以剩余库存量计算下一相邻时段的补充量，同时生成补充信息，并将补充信息传输到管理信息输出单元；

26、对不满足分析信号进行分析的具体方式为：计算实时库存量与订单量的差值记作补充量，接着根据补充量生成补充信息，并将补充信息传输到管理信息输出单元。

27、本发明提供了基于ai大模型的物流数字化管理系统。与现有技术相比具备以下有益效果：

28、本发明通过物流信息采集单元，能够整合物流历史数据，并由综合比较分析单元对数据进行分类和分析，按照时间顺序分析订单量变化，为物流决策提供全面、准确的依据，利用变大综合分析单元和减小综合分析单元，考虑季节变化、节假日、促销活动等因素，计算影响因子，对订单量进行精准预测，通过对订单量变化情况的针对性分析，分别针对订单量增大和减小的情况制定不同的处理策略。在订单量突变时，能够快速响应，计算补充速度或生成补充信息，确保物流运营的顺畅进行，提高物流效率。

技术特征：

1.基于ai大模型的物流数字化管理系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于ai大模型的物流数字化管理系统，其特征在于，还包括物流信息采集单元和管理信息输出单元；

3.根据权利要求1所述的基于ai大模型的物流数字化管理系统，其特征在于，所述综合比较分析单元生成增大变化结果和减小变化结果的具体方式为：

4.根据权利要求1所述的基于ai大模型的物流数字化管理系统，其特征在于，所述变大综合分析单元对增大变化结果进行分析的具体方式为：

5.根据权利要求4所述的基于ai大模型的物流数字化管理系统，其特征在于，所述变大综合分析单元对预测量与实时库存量进行比较的具体方式为：

6.根据权利要求5所述的基于ai大模型的物流数字化管理系统，其特征在于，所述变大综合分析单元对库存增大信号进行分析的具体方式为：

7.根据权利要求6所述的基于ai大模型的物流数字化管理系统，其特征在于，所述变大综合分析单元对订单量突变情况进行分析的具体方式为：

8.根据权利要求1所述的基于ai大模型的物流数字化管理系统，其特征在于，所述减小综合分析单元对减小变化结果进行分析的具体方式为：

9.根据权利要求8所述的基于ai大模型的物流数字化管理系统，其特征在于，所述减小综合分析单元对满足分析信号和不满足分析信号分别进行分析的具体方式为：

技术总结本发明公开了基于AI大模型的物流数字化管理系统，本发明涉及电子数据处理技术领域，解决了缺乏对不同订单量变化情况的针对性分析和处理机制，导致资源分配不合理，影响物流效率的技术问题，本发明通过物流信息采集单元，能够整合物流历史数据，并由综合比较分析单元对数据进行分类和分析，按照时间顺序分析订单量变化，为物流决策提供全面、准确的依据，考虑不同因素计算影响因子，对订单量进行精准预测，通过对订单量变化情况的针对性分析，分别针对订单量增大和减小的情况制定不同的处理策略，在订单量突变时，能够快速响应，计算补充速度或生成补充信息，确保物流运营的顺畅进行，提高物流效率。技术研发人员：邢胜男受保护的技术使用者：中包物联网科技（北京）有限公司技术研发日：技术公布日：2024/12/2