本发明属于物流调度管理，具体涉及一种基于大数据的综合物流订单跟踪调度管理平台。
背景技术：
1、电子商务的普及使得在线购物成为人们生活中的重要部分，这使得物流运输需求急剧增加，对于终端客户而言，现代生活快节奏让客户对即时满足的期望越来越高，他们希望能够在需要时迅速获取商品，而不是等待较长时间，在这种情况下及时性需求占据物流运输需求的主导地位。但物流运输中受运输主体、客体的影响时常存在运输时效性的问题，因而需要在运输时效不佳的情况下进行调度管理。
2、但现有技术中对物流订单的运输时效调度管理存在以下弊端:1.现有技术对物流订单的运输时效识别基本是由客户操作，当客户查看到物流运输停滞或物流运输时长过长时通过联系商家，由商家进行调度管理，这种调度属于被动式调度，一方面容易造成调度延迟在这段延迟期间，物流问题可能进一步恶化，客户体验受到负面影响，另一方面被动式调度可能导致调度和解决问题的过程相对低效，如果客户和商家之间的沟通不畅或商家无法及时响应，问题可能得不到迅速解决，再一方面客户需要花费时间和精力来检测物流问题、与商家联系并协调解决方案，这增加了客户的负担，降低了整体服务体验。
3、2、当商家知晓物流运输存在时效性问题时一般会启动紧急调度程序，例如更换运输方式、增加运力等，这些操作都需要物流服务点的支持，但现有技术在规划物流路线时未考虑到物流服务点的分布位置，容易发生运输过程中需要物流服务点的支持时而与物流服务点相距较远的情况，存在物流调度响应延迟的隐患，同时远距离的物流调度也会造成额外的运输成本，很大程度上影响了物流运输调度效果。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明提供了一种基于大数据的综合物流订单跟踪调度管理平台，有效解决了背景技术提到的问题。
2、本发明具体采用以下技术方案来实现：一种基于大数据的综合物流订单跟踪调度管理平台,包括：平台构建模块，用于将商家的imc系统与物流管理系统进行集成，构建综合物流订单跟踪调度管理平台。
3、物流订单创建模块，用于从客户下单的目标商品订单中提取下单地址、下单编号和客户下单账号，并基于下单编号从i mc系统中获取目标商品订单的关联营销人员登录账户，同时基于下单编号从物流管理系统中提取下单商品的物流承运方、物流承运者和物流承运单号，由此将下单地址、客户下单账号、关联营销人员登录账户和物流承运单号在管理平台创建物流订单。
4、运输路线规划模块，用于基于下单地址规划运输路线，并将规划的运输路线传输至物流承运者。
5、运输段划分模块，用于将规划的运输路线进行运输段划分。
6、运输段计划运输时长分析模块，用于预测客户的理想收货时长，由此分析各运输段的计划运输时长。
7、运输段实际运输时长获取模块，用于基于物流承运单号从物流承运管理系统中查询出各运输段的实际运输时长。
8、异常运输段识别模块，用于将各运输段的实际运输时长与计划运输时长进行对比，由此识别异常运输段。
9、异常运输原因追踪模块，用于追踪异常运输段的异常运输原因。
10、运输调度规划模块，用于根据异常运输段的异常运输原因进行运输调度规划。
11、运输调度推送处理模块，用于基于目标商品订单的关联营销人员登录账户将规划的运输调度信息和物流承运者向关联营销人员推送，由其进行跟进处理。
12、作为本发明的进一步创新，所述基于下单地址规划运输路线进参见下述过程：基于下单商品的物流承运方从物流管理系统的物流服务点分布图中获取物流承运方对应各物流服务点的分布位置。
13、确定运输起点，由此结合运输起点、下单地址和各物流服务点的分布位置进行运输路线规划。
14、作为本发明的进一步创新，所述将规划的运输路线进行运输段划分如下操作：统计运输路线中存在的城市数量，并将各城市所在位置按照距离下单地址由远到近的顺序进行排列。
15、按照城市的排列顺序依次将各城市所在位置与各物流服务点的分布位置进行对比，得到各城市与各物流服务点的相隔距离，由此计算各城市对应各物流服务点的接近度，其中e表示自然常数。
16、将各城市对应各物流服务点的接近度与设置的有效接近度进行对比，从而筛选出接近度大于有效接近度的物流服务点，作为特定物流服务点。
17、统计各城市对应的特定物流服务点数量，并与预设的达标特定物流服务点数量进行对比，若某城市对应的特定物流服务点数量达到达标特定物流服务点数量，则将该城市作为运输节点。
18、将筛选出的运输节点按照与下单地址距离由近到远的顺序进行排列，进而将相邻运输节点之间的距离与预定义的适宜距离进行对比，若某相邻运输节点之间的距离小于适宜距离，则从该相邻运输节点中选取靠后运输节点进行剔除，进而将剔除后的运输节点形成若干运输段，各运输段对应一个起始运输节点和终止运输节点。
19、作为本发明的进一步创新，所述预测客户的理想收货时长参见下述过程：基于客户下单账号调取客户的历史下单记录，进而从历史下单记录关联的物流运输记录中提取物流运输时长，并从历史下单记录关联的物流评价记录中提取物流运输满意度。
20、将各条历史下单记录的物流运输满意度与设置的物流运输满意度进行对比，从中筛选出大于或等于物流运输满意度的历史下单记录，作为参考下单记录。
21、将参考下单记录的物流运输时长进行均值计算，并将计算结果作为客户的理想收货时长。
22、作为本发明的进一步创新，所述各运输段的计划运输时长分析过程如下：基于各运输段对应的起始运输节点所在位置和终止运输节点所在位置获取各运输段的运输距离。
23、将客户的理想收货时长结合各运输段的运输距离通过表达式计算各运输段的计划运输时长。
24、作为本发明的进一步创新，所述异常运输段的识别过程如下：将各运输段的实际运输时长与计划运输时长进行对比，计算各运输段的运输差距指数，具体计算公式为
25、
26、将各运输段的运输差距指数与预设的允许运输差距指数进行对比，若某运输段的运输差距指数大于允许运输差距指数，则将该运输段记为异常运输段。
27、作为本发明的进一步创新，所述追踪异常运输段的异常运输原因具体实现过程如下：(1)基于物流承运单号从物流承运管理系统中查询出各运输段的实际运输路线，并从规划的运输路线中提取异常运输段的规划运输路线。
28、(2)将异常运输段的实际运输路线和规划运输路线进行重合对比，得到重合运输路线长度，由此计算运输路线偏离度，其中
29、
30、(3)将异常运输段的运输路线偏离度与预配的合理偏离度进行对比，若异常运输段的运输路线偏离度大于合理偏离度，则追踪异常运输原因为运输绕路，反之则执行(4)。
31、(4)基于物流承运单号从物流承运管理系统中查询出异常运输段的起始运输时刻和结束运输时刻，构成运输时段，并从物流管理系统中提取异常运输段对应实际运输路线在运输时段的交通畅通度，进而与有效交通畅通度进行对比，若异常运输段对应实际运输路线在运输时段的交通畅通度小于有效交通畅通度，则追踪异常运输原因为运输堵塞，反之则追踪异常运输原因为运输能力受限。
32、作为本发明的进一步创新，所述异常运输段对应实际运输路线在运输时段的交通畅通度的操作如下：在物流管理系统内嵌入交通地图导航，由此从物流管理系统的交通地图导航中调取异常运输段对应实际运输路线在运输时段的交通路况，具体为车辆平均行驶速度和交通流密度。
33、将车辆平均行驶速度和交通流密度导入表达式
34、得到异常运输段对应实际运输路线在运输时段的交通畅通度。
35、作为本发明的进一步创新，根据异常运输段的异常运输原因进行运输调度规划的实施如下：基于异常运输段的异常运输原因导入表达式得到是否需要运输调度的判别结果p,式中p＝0表示不需要运输调度，p＝1表示需要运输调度，r1表示运输堵塞，r2表示运输绕路，r3表示运输能力受限。
36、当判别需要运输调度时则基于异常运输段所在位置选取目标物流服务点，并依据异常运输段的异常运输原因确定运输调度对象，进而将目标物流服务点和运输调度对象构成运输调度规划信息。
37、作为本发明的进一步创新，所述运输调度规划还包括对下一运输段的计划运输时长进行重新规划，具体实施如下：将异常运输段的实际运输时长与计划运输时长进行对比，得到差额运输时长。
38、基于异常运输段获取下一运输段的计划运输时长，并将其结合差额运输时长得到重新规划的计划运输时长。
39、相较于现有技术，本发明的有益效果如下：1、本发明通过从商家角度构建综合物流订单跟踪调度管理平台，并基于客户下单信息在平台上创建物流订单，进而在此基础上将运输路线进行运输段划分，由此利用平台跟进各运输段的运输时效性，从而在运输时效异常时主动进行调度处理，实现了物流订单运输时效性的主动识别调度，大大规避了调度延迟现象，有利于保障物流调度的及时性，同时在一定程度上减轻了客户负担，提升了客户的购物服务体验。
40、2、本发明构建综合物流订单跟踪调度管理平台时通过将商家的i mc系统纳入平台，并在创建物流订单时将物流订单分配关联营销人员，从而在识别运输时效异常时向关联营销人员推送，由其进行调度处理，实现了物流订单调度的针对性处理，避免将时效异常的物流订单统一交给固定的人去处理造成的响应不及时，从而减少时效异常对客户服务和交付时效的影响，另外关联营销人员通常更了解其负责的客户和产品，通过推送给相关营销人员，可以实现更个性化的客户服务和解决方案，提高客户满意度。
41、3、本发明在规划物流订单的运输路线时通过将物流服务点的分布位置考虑在内，使得运输路线能够尽可能与物流服务点毗邻，从而最大限度避免出现运输过程中需要物流服务点的支持时而与物流服务点相距较远的情况，不仅弱化了物流调度响应延迟的隐患，还降低了额外的运输成本，使得物流运输调度效果得到有效提升。
42、4、本发明在基于各运输段的运输时效跟进结果识别出异常运输段时还增加了异常运输原因的追踪，为运输调度提供了可靠处理方向，有利于提高调度效率，避免运输时效性问题进一步扩大。
43、5、本发明在识别物流运输时效是否异常时不是以固定的正常运输时长作为识别依据，而是通过调取客户的历史下单记录，从中解析出客户的理想收货时长，将其作为识别依据，能够使识别结果更具个性化，更符合客户期望，有助于提高客户满意度，使客户感到服务更贴近其需求。
1.一种基于大数据的综合物流订单跟踪调度管理平台，其特征在于,包括：
2.如权利要求1所述的一种基于大数据的综合物流订单跟踪调度管理平台，其特征在于：所述基于下单地址规划运输路线进参见下述过程：
3.如权利要求1所述的一种基于大数据的综合物流订单跟踪调度管理平台，其特征在于：所述将规划的运输路线进行运输段划分如下操作：
4.如权利要求1所述的一种基于大数据的综合物流订单跟踪调度管理平台，其特征在于：所述预测客户的理想收货时长参见下述过程：
5.如权利要求4所述的一种基于大数据的综合物流订单跟踪调度管理平台，其特征在于：所述各运输段的计划运输时长分析过程如下：
6.如权利要求1所述的一种基于大数据的综合物流订单跟踪调度管理平台，其特征在于：所述异常运输段的识别过程如下：
7.如权利要求1所述的一种基于大数据的综合物流订单跟踪调度管理平台，其特征在于：所述追踪异常运输段的异常运输原因具体实现过程如下：
8.如权利要求7所述的一种基于大数据的综合物流订单跟踪调度管理平台，其特征在于：所述异常运输段对应实际运输路线在运输时段的交通畅通度的操作如下：
9.如权利要求7所述的一种基于大数据的综合物流订单跟踪调度管理平台，其特征在于：根据异常运输段的异常运输原因进行运输调度规划的实施如下：
10.如权利要求1所述的一种基于大数据的综合物流订单跟踪调度管理平台，其特征在于：所述运输调度规划还包括对下一运输段的计划运输时长进行重新规划，具体实施如下：
