一种基于区块链的全渠道订单管理系统的制作方法

本发明涉及信息，具体为一种基于区块链的全渠道订单管理系统。

背景技术：

1、电商和移动互联网的发展，手机3c数码产品市场正经历着爆发式增长，手机3c数码产品是指包括手机在内的3c类电子消费品，3c是指电脑、通讯、消费类电子产品，产品主要包括手机、电脑、平板、智能手表、相机、耳机、音响、游戏机等数码设备，应用于人们的日常生活中，由于3c数码产品更新换代快、市场需求变化频繁，订单管理系统面临着挑战，传统的订单管理系统存在如下问题：

2、供应链各节点间的数据无法实时共享，导致信息孤岛现象，订单处理速度受影响，在面对订单高峰时，传统系统无法快速响应，易导致订单履行延迟或丢失；

3、手机3c数码产品的库存管理要求精确且灵活，库存过多会占用资金，而库存缺少则会导致无法及时交付订单，导致资源分配不合理；

4、供应链中的各节点需要协同工作，而传统的订单管理系统无法实时共享供应链数据，导致供应链协同效率低下，资源调度滞后。

5、因此，本领域技术人员提供一种基于区块链的全渠道订单管理系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供一种基于区块链的全渠道订单管理系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于区块链的全渠道订单管理系统，包括订单管理与数字孪生模块、库存管理与云网协同模块、支付与智能合约模块、物流与边缘计算模块、客户服务与售后管理模块、权限管理与安全模块、数据分析与预测模块、合规与审计模块；

3、所述订单管理与数字孪生模块通过数字孪生技术为订单创建数字化模型，实时显示订单状态的变化；

4、所述库存管理与云网协同模块利用云网融合技术，实时同步各渠道的库存信息，动态分配资源；

5、所述支付与智能合约模块通过区块链智能合约技术自动化执行支付、结算和清算流程，且根据订单的不同节点，自动触发付款操作；

6、所述物流与边缘计算模块通过边缘计算，物流数据的处理能实时同步至区块链，以实时追踪物流状态，优化配送路径；

7、所述客户服务与售后管理模块管理退货、换货和维修的售后服务流程，记录售后服务的各环节，且结合数字孪生，客户和企业能实时查看产品售后状态；

8、所述权限管理与安全模块基于区块链技术提供身份验证和权限控制，系统用户能访问和操作其有权管理的订单或数据；

9、所述数据分析与预测模块通过数据分析、机器学习模型和历史订单数据，提供市场需求预测、订单趋势分析和库存优化建议；

10、所述合规与审计模块利用区块链的不可篡改性，自动记录系统中的订单、支付和库存操作日志，以生成可审计的记录，方便企业和审计机构对系统进行合规检查。

11、优选的，所述订单管理与数字孪生模块包括订单创建单元、订单状态追踪单元、数字孪生创建单元、订单生命周期管理单元；所述订单创建单元生成来自不同渠道的订单；所述订单状态追踪单元实时追踪订单的各状态，且在区块链上记录各状态的更新；所述数字孪生创建单元为各订单生成数字孪生体，通过可视化方式展示订单的实时状态，且结合预测模型进行模拟；所述订单生命周期管理单元用于管理订单由创建到交付的全过程；

12、所述库存管理与云网协同模块包括实时库存同步单元、库存优化单元、库存调拨单元、库存可视化单元；所述实时库存同步单元在不同销售渠道和仓储地点间实时同步库存数据；所述库存优化单元通过云网协同技术优化库存分布和调度；所述库存调拨单元根据订单需求和库存状态进行自动分配和调拨；所述库存可视化单元提供库存的实时可视化界面，显示各渠道和各仓库的库存状态；

13、所述支付与智能合约模块包括支付处理单元、智能合约执行单元、清算单元、支付状态跟踪单元；所述支付处理单元集成多种支付方式；所述智能合约执行单元自动化执行支付、结算和退款的操作；所述清算单元在订单完成后，自动执行结算和清算过程，将结果记录在区块链上；所述支付状态跟踪单元跟踪支付过程的各状态，将支付的进展实时同步到订单管理模块中。

14、优选的，所述物流与边缘计算模块包括物流状态追踪单元、边缘计算处理单元、物流合作伙伴管理单元、物流优化单元；所述物流状态追踪单元实时跟踪物流配送的各节点，在区块链上记录物流状态的变化；所述边缘计算处理单元用于处理物流数据，优化配送路径；所述物流合作伙伴管理单元与多物流服务提供商集成，统一管理物流合作伙伴且进行物流状态更新；所述物流优化单元基于实时交通、订单优先级和仓储位置，动态调整配送路径；

15、所述数据分析与预测模块包括订单趋势分析单元、库存预测单元、销售报告生成单元、智能调度单元；所述订单趋势分析单元分析历史订单数据和实时订单趋势，生成销售预测，帮助企业优化生产和库存；所述库存预测单元基于订单数据、市场趋势和库存状态，预测库存需求；所述销售报告生成单元自动生成销售报告；所述智能调度单元利用预测数据自动调整库存调度和物流策略；

16、所述合规与审计模块包括合规记录单元、审计报告生成单元、合规监控单元、税务与法规管理单元；所述合规记录单元自动记录订单、支付和库存操作的日志；所述审计报告生成单根据记录的日志，自动生成合规审计报告；所述合规监控单元实时监控系统中的操作，察觉潜在的不合规行为，自动警报；所述税务与法规管理单元自动生成税务记录和报告。

17、优选的，所述订单创建单元通过多渠道订单优先级算法在多渠道订单的情况下，系统需要根据不同渠道的优先级和订单属性来动态决定处理顺序，公式如下：p(i)＝α1·ci+α2·vi+α3·ti，

18、其中，p(i)表示订单i的优先级，ci表示订单的渠道权重，vi表示订单的价值，ti表示订单的时间紧迫性，α1、α2、α3是加权系数；

19、所述订单状态追踪单元通过马尔可夫链预测模型预测订单状态的变化和进行跟踪，来描述订单状态在不同时间节点的转移，公式如下：p(xt+1＝xj|xt＝xi)＝pij，

20、其中，xt是订单在时间t时的状态，pij是订单由状态xi转移到状态xj的概率。

21、优选的，所述数字孪生创建单元中，动态孪生体更新的偏微分方程数字孪生需要实时根据订单的状态和外部因素进行动态更新，假设订单状态作为时间和外部因素的函数，使用偏微分方程来描述其变化：

22、

23、其中，s(t,x)表示订单状态在时间t和空间位置x上的分布，是函数，u(t,x)是外部输入变量；

24、所述订单生命周期管理单元中，最优订单生命周期的动态规划订单由创建到交付，系统需在多种操作中确定最优路径，以最短时间或最少成本完成订单，公式如下：

25、

26、其中，vt(st)表示在时间t时，订单在状态st下的最大价值，at是系统在时间t时做出的决策，r(st,at)是订单在状态st下执行决策at产生的即时回报，γ是折扣因子。

27、优选的，所述实时库存同步单元基于分布式一致性协议的库存同步算法为在多节点间实时同步库存状态，使用基于分布式一致性协议的库存同步机制，通过如下公式描述：

28、

29、其中，iti表示在时间t时刻节点i处的库存量，表示由节点j向节点i调拨的库存增量，表示由节点i向节点j发出的库存量，是参与库存同步的节点集合；

30、所述库存优化单元基于线性规划的库存最优化算法库存优化的目标是最优库存水平，使用线性规划能描述优化问题，目标是最小化总成本，包括库存持有成本和短缺成本，公式如下：

31、

32、其中，z是总成本，hi是第i个商品的库存持有成本，ii是第i个商品的库存量，si是第i个商品的短缺成本，si是第i个商品的缺货量；

33、约束条件：

34、其中，di是需求量，tj是由其他仓库或供应商的补货量。

35、优选的，所述库存调拨单元基于网络流模型的库存调拨算法库存调拨能建模为网络流问题，目的是在不同仓库间调拨库存，满足订单需求和最小化调拨成本，公式如下：

36、其中，c是调拨的总成本，cij是由仓库i向仓库j调拨单位库存的成本，xij是由仓库i向仓库j调拨的库存数量；

37、约束条件：

38、其中，dj是仓库j的需求量；

39、容量约束：0≤xij≤uij，

40、其中，uij是仓库i向仓库j调拨的最大容量；

41、所述库存可视化单元基于热力图的库存分布可视化算法为在系统中可视化展示库存的分布情况，通过将库存分布数据转化为热力图的形式，利用二维核密度估计来生成库存分布的概率密度函数，公式如下：

42、其中，是库存在(x,y)位置的密度估计值，用于可视化库存分布，k是核函数，(xi,yi)是第i个仓库的坐标位置，hx、hy是在x和y方向上的平滑参数。

43、优选的，所述物流状态追踪单元基于区块链的物流状态更新模型，为保证物流状态在不同节点间的实时同步与不可篡改，通常采用基于区块链的状态更新机制，各次物流状态变化均会更新在区块链中，采用如下哈希链公式描述物流状态追踪：

44、h(st+1)＝h(h(st)∥h(δst))，

45、其中，h(st+1)是物流在时间t+1时的状态哈希值，h(st)是物流在时间t时的状态哈希值，δst表示在时间t物流状态的变化，∥表示串联操作；

46、所述边缘计算处理单元中，边缘节点任务分配的负载均衡算法在边缘计算环境中，物流数据处理任务需要在多边缘节点间高效分配，确保负载均衡，以采用基于均匀分布的负载平衡算法，公式如下：

47、

48、其中，li是分配给第i个边缘节点的工作负载，wi是边缘节点i的处理能力，t是总任务量；

49、边缘节点响应时间公式：

50、其中，ri是边缘节点i的响应时间，ci是该节点的计算量，ni是节点的网络延迟，bi是节点的带宽。

51、优选的，所述物流合作伙伴管理单元基于博弈论的物流合作伙伴协作模型，多物流合作伙伴间需要协同工作来完成复杂的运输任务，使用博弈论模型来优化合作策略，假设物流合作伙伴的利益和成本均相关，使用如下纳什均衡模型来描述：

52、

53、其中，ui是合作伙伴i的效用函数，rj是合作伙伴j的收入，cj(xj)是合作伙伴j的成本，成本取决于其投入xj；

54、合作伙伴分配优化公式：

55、

56、其中，ci(xi)是合作伙伴i的运输成本，t是总任务量；

57、所述物流优化单元基于di jkstra算法的最短路径物流优化，为优化物流路径，采用经典的di jkstra最短路径算法，计算由物流起点到终点的最优运输路径，该算法用于在带权重的图中找到最短路径，公式如下：d(v)＝min(d(u)+w(u,v))，

58、其中，d(v)表示由起点到节点v的最短路径距离，d(u)是由起点到当前节点u的最短路径距离，w(u,v)是节点u到节点v间的路径权重；

59、物流成本优化公式：

60、其中，ctotal是物流运输的总成本，dij是由节点i到节点j的最短路径距离，vij是节点i和j间的货物运输量。

61、优选的，所述库存预测单元基于贝叶斯库存需求预测模型，库存预测通过贝叶斯更新结合历史订单和当前市场需求进行动态调整，贝叶斯模型通过将当前信息作为先验概率，结合未来的库存需求，计算后验概率，贝叶斯公式如下：

62、其中，p(d|i)是在给定信息i下，需求d的后验概率，p(i|d)是已知需求d时，信息i的似然函数，p(d)是需求的先验概率，p(i)是信息的边际概率；

63、库存需求期望值计算公式：e[d]＝∫d·p(d|i)dd，

64、其中，e[d]是未来库存需求的期望值，用于指导库存管理；

65、所述销售报告生成单元基于聚类算法中的k-means模型，销售数据通常需要按客户、产品类别或时间段进行分类，以生成针对性的销售报告，公式如下：

66、其中，j是聚类的目标函数，ci是第i个聚类，μi是第i个聚类的中心，xj是属于聚类ci的数据点；

67、销售趋势聚类公式：

68、其中，ct是某一时段的销售趋势聚类指标，si是该时段的销售量，是销售的均值；

69、所述智能调度单元基于遗传算法优化调度模型，在智能调度中，调度系统需要根据订单优先级、库存位置、运输能力的因素动态调整调度计划，使用遗传算法来优化调度策略，遗传算法优化公式：

70、

71、其中，f(x)是调度的目标函数，xi是解空间中的解，wi是与调度方案xi相关的权重；

72、遗传算法中的适应度函数：

73、其中，f(x)是调度方案的适应度函数，c(x)是调度方案的成本；

74、交叉和变异操作：

75、交叉：通过交换方案的部分基因序列生成新方案：

76、x′＝(x1[1:k],x2[k+1:n])，

77、变异：改变方案的部分基因以探索新的解：

78、xi′＝xi+∈，

79、通过多代迭代优化，遗传算法会趋向最优调度方案。

80、本发明提供一种基于区块链的全渠道订单管理系统。具备以下有益效果：

81、1、本发明通过引入数字孪生技术，系统能为各订单创建数字孪生模型，实时显示订单状态、库存和物流情况，数字孪生模型是静态的，能预测潜在问题提供解决建议，使订单的全生命周期完全透明化，而通过数字孪生，企业能动态实时地监控订单各环节，在处理复杂的供应链时，能提前预知问题，避免延迟或订单丢失，进而实现更高效、更透明的订单履行。

82、2、本发明基于云网融合和云网协同技术，系统实现跨多平台、多区域的供应链协同，使库存、物流和生产数据在云端和边缘计算节点间实现实时共享与协作，订单需求的变化能立即反映到供应链的各环节，实现快速响应和资源优化，同时，利用云网协同技术，供应链中的各节点能实时协作，打破信息孤岛，实现智能化的库存管理和供应链调度，缩短订单处理时间，以提高履行效率。

83、3、本发明通过数字孪生和机器学习模型，系统能智能化地分析订单历史数据、市场需求和库存变化，预测未来的订单趋势，根据预测结果自动调度库存和物流资源，而云网协同确保处理能力的动态分配，使高峰期的订单能快速处理，且系统利用先进的预测算法和数据分析，使企业能提前调整资源配置，避免库存过多或缺少的问题，显著提升订单处理的准确性和及时性。