(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211069107.2 (22)申请日 2022.09.02 (71)申请人 深圳小狮快送科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市龙岗区坂田街 道杨美社区长发中路5号云里智能园5 栋四层 (72)发明人 黄海伦　刘松　王家伟　吴志坚　 杨上富　 (74)专利代理 机构 北京久诚知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 11542 专利代理师 刘归港 (51)Int.Cl. G06Q 10/08(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/00(2012.01)G06Q 40/04(2012.01) G06F 16/27(2019.01) (54)发明名称 基于大数据的第四方汽配物流平台及管理 方法 (57)摘要 本申请的实施例提供了一种基于大数据的 第四方汽配物流平台及管理方法。 其中， 管理方 法包括： 在维修单位、 配件供应商、 交易平台以及 配送单位之间构建汽配链， 在维修单位触发维修 需求之后， 对维修需求进行分析， 确定待用配件 及其对应的优 先级； 之后基于上述信息通过预先 基于决策树构建的自适应配送模型在仓储单位 的仓储信息中进行匹配， 确定待用配件对应的目 标仓储， 并将订单下达至该目标仓储中， 基于优 先级调用配送单位的物流资源进行配送， 并将配 件需求信息同步至配件供应商， 同时协同其他流 程手续的处理， 本申请实施例的技术方案提高了 汽配的运送效率。 权利要求书2页 说明书15页 附图4页 CN 115375244 A 2022.11.22 CN 115375244 A 1.一种基于大 数据的第四方汽配物流管理方法， 其特 征在于， 包括： 在维修单位、 配件供应商、 交易平台以及配送单位之间构建基于云平台的汽配链； 在维修单位触发维修需求之后， 对维修需求进行分析， 确定待用配件标识以及待用配 件对应的优先级； 基于所述待用配件标识及其对应优先级， 通过预先基于决策树构建的自适应配送模型 在仓储单位中确定待用配件 对应的目标仓储； 基于所述待用配件标识生成订单， 并将订单下达至所述目标仓储； 所述维修单位通过 所述交易平台从所述配件供应商建立 订单流， 所述配件供应商向所述维修单位建立物流； 从目标仓储中提取所述待用配件， 基于所述优先级调用配送单位的物流资源进行配 送， 并跟踪配送进度生成物流信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述维修需求包括第 一类别维修需求和第 二类别维修需求， 所述第一类别维修需求指维修信息中的配件种类和数量确定， 所述第二 类别维修需求指维修信息的配件种类和数量不确定； 在确定待用配件标识以及待用配件对 应的优先级之前， 还 包括： 确定属于第一类维修需求还是第二类维修需求； 如果是第一类维修需求， 则获取 各个配件的标识； 如果是第二类维修需求， 则根据模糊识别算法， 匹配出必修配件和选修配件。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述第 二类维修需求为车辆碰撞后维修需 求， 所述如果是第二类维修需求， 则根据模糊识别算法， 匹配出必修配件和选修配件， 包括： 获取车辆的多张图像， 对所图像进行识别， 根据所述模糊识别算法确定车型以及故障 区域； 确定所述故障区域残缺的必修配件， 并根据所述车 型匹配选修配件。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 对维修需求进行分析， 确定待用配件标识 以及待用配件 对应的优先级， 包括： 识别所述维修需求中各文字标识对应的文字内容， 确定包 含配件标识的标识字段； 将所述标识字段作为所述待用配件标识； 从配件库中确定待用配件的配件信 息， 其中所述配件信 息包括数量信 息、 费用信 息、 生 产数据以及存 储信息； 对所述配件信息进行量 化， 得到量 化信息； 基于所述 量化信息确定所述待用配件的优先参数； 基于所述优先参数确定所述待用配件 对应的优先级。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 对所述配件信 息进行量化， 得到量化信 息， 包括： 获取所述配件信息中生产数据对应的生产极值信息； 基于所述生产极值信 息和所述生产 数据之间的差值对所述配件信 息进行量化， 确定生 产数据对应的量 化信息。 6.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 基于所述待用配件标识及其对应优先级， 通过预先基于决策树构建的自适应配送模型在仓储单位中确定待用配件对应的目标仓储， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115375244 A 2从仓储单位的仓储信息中确定与所述待用配件标识匹配的至少一个备用仓储； 基于所述备用仓储的信息和待用配件的信息估计物流时间； 基于所述物流时间、 待用配件的优先级和运送难度参数， 通过预先构建的自适应配送 模型从所述仓储单位中确定待用配件 对应的目标仓储。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 从仓储单位的仓储信 息中确定与 所述待用 配件标识匹配的至少一个备用仓储， 包括： 基于所述必修配件和选修配件的配件信息， 根据预先构建的仓储网络， 分别确定必修 配件的目标仓储和选修配件的目标仓储； 或者， 基于所述必修配件和选修配件的配件信息， 确定配件组合信息， 根据预 先构建的仓储网络确定所述配件组合的目标仓储。 8.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 基于所述备用仓储的信 息和待用配件的信 息估计物流时间， 包括： 根据物流运力参数、 仓储位置和维修单位之间的距离、 配件体积以及运输难度等级中 的至少一个维度确定各 备用仓储 对应的物流时间； 基于所述物流时间、 待用配件的优先级和运送难度参数， 通过预先构建的自适应配送 模型从所述仓储单位中确定待用配件 对应的目标仓储， 包括： 基于预先基于决策树训练的得到的自适应配送模型， 将所述待用配件对应的运输难度 参数、 各备用仓储对应的物流时间以及所述待用配件的优先级输入所述自适应配送模型 中， 输出各备用仓储 对应的损失函数值； 确定所述损失函数值最小时对应的仓储标识， 将所述仓储标识对应的仓储作为所述目 标仓储。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取各仓储对应的仓储信息、 配送点对应的配送信息， 其中所述仓储信息和所述配送 信息中都包括 位置信息、 配送成本信息； 基于所述仓储信息和所述配送信息， 构建决策树， 所述决策树中的节点用于表示仓储 和配送点； 基于历史订单信 息中的配件信 息和运送信 息对所述决策树进行训练， 得到所述自适应 配送模型。 10.一种基于大 数据的第四方汽配物流平台， 其特 征在于， 包括： 云平台单元， 用于在维修单位、 配件供应商、 交易平台以及配送单位之间构建基于云平 台的汽配链； 分析单元， 用于在维修单位触发维修需求之后， 对维修需求进行分析， 确定待用配件标 识以及待用配件 对应的优先级； 匹配单元， 用于基于所述待用配件标识及其对应优先级， 通过预先基于决策树构建的 自适应配送模型在仓储单位中确定待用配件 对应的目标仓储； 订单单元， 用于基于所述待用配件标识生成订单， 并将订单 下达至所述目标仓储； 物流单元， 用于从目标仓储中提取所述待用配件， 基于所述优先级调用配送单位的物 流资源进行配送并跟踪配送进度生成物流信息 。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115375244 A 3