一种基于大数据的农产品供应链质量管理方法

技术领域

本发明属于农产品供应链技术领域，具体涉及一种基于大数据的农产品供应链质量管理方法。

背景技术

农产品供应链指的是农产品从商家到消费者手中的整个过程中的活动链条，包括农产品种植、农产品销售、农产品运输、农产品储存等，因为农产品自身具有容易腐败变质的特性，所以运输和储存农产品都需要满足一定的条件，举例如运输大多数种类的水果都要求的温度范围在0℃-4℃之间，而运输香蕉要求的温度范围则相对高点，最好保持在12℃到14℃之间，在进行农产品供应链的管理时，应该尽量保证农产品的质量，避免消费者收到腐败变质的农产品，但现有技术中缺少这样一种管理农产品供应链的方法，由此，本发明提供一种基于大数据的农产品供应链质量管理方法。

发明内容

本发明根据农产品的环境要求，确定能够满足环境要求的物流转运中心，并且基于运输成本和运输时间的考虑，为农产品的销售订单生成最优运输路线，在每个物流转运中心对下一个物流转运中心相同的销售订单进行合并运输，还在物流转运中心对损坏的农产品进行及时补充，使消费者不会收到腐败变质的农产品。

为了达到上述的发明目的，给出如下所述的一种基于大数据的农产品供应链质量管理方法，主要包括以下的步骤：

生成关于农产品的销售订单，并且取得所述销售订单中的发货地和收货地，同时获取所述销售订单中的农产品对于运输和储存的环境要求，所述环境要求包括温度环境、湿度环境，所述销售订单中还包括农产品的数量，以及订单状态；

从全部的物流转运中心中确定出能够满足所述销售订单中的农产品对于运输和储存的环境要求的若干物流转运中心，并且结合所述发货地和所述收货地，计算所述销售订单的最优运输路线，还将与所述销售订单相对应的农产品运输到所述最优运输路线上的最近的下一个物流转运中心；

在所述下一个物流转运中心，对于与所述销售订单相对应的农产品进行短暂储存，并且根据不同的所述销售订单的各个所述最优运输路线，对于所述下一个物流转运中心的下一个物流转运中心相同的不同的所述销售订单进行合并运输，在所述下一个物流转运中心的下一个物流转运中心重复本步骤的处理，直到把与所述销售订单相对应的农产品运输到距离所述收货地最近的物流转运中心。

作为本发明的一种优选技术方案，在运输与所述销售订单相对应的农产品的途中，实时监控所述销售订单中的订单状态，当所述销售订单出现被退单的情况时，继续将农产品运输到所述销售订单的最优运输路线上的最近的下一个物流转运中心进行短暂储存，在满足预设的条件后，将与所述销售订单相对应的农产品运输回发货地进行长期储存和再次销售，所述预设的条件包括储存农产品达到指定的天数，以及被退单的发货地相同的所述销售订单中的农产品的数量之和达到指定的数量。

作为本发明的一种优选技术方案，在运输与所述销售订单相对应的农产品的途中，监测农产品运输环境中的温度和湿度，并且根据农产品运输环境中的温度和湿度，以及所述销售订单中的农产品的数量，预测得到与所述销售订单相对应的农产品的损失量。

作为本发明的一种优选技术方案，在运输与所述销售订单相对应的农产品的途中，基于预测得到的与所述销售订单相对应的农产品的损失量，判断所述销售订单的最优运输路线上的最近的下一个物流转运中心储存的农产品和发货地均与所述销售订单相同的被退单的其他销售订单中的农产品的数量之和是否满足大于农产品的损失量，当满足时，继续将农产品运输到所述销售订单的最优运输路线上的最近的下一个物流转运中心，并且对损失的农产品进行补充，当不满足时，将农产品运输到最近的能够进行农产品补充的物流转运中心，还重新计算所述销售订单从当前物流转运中心到收货地的新的最优运输路线。

作为本发明的一种优选技术方案，计算所述销售订单的最优运输路线，包括如下的步骤：

获取最优运输路线的起点和终点的地理坐标，确定最优运输路线的地理搜索范围；

将满足所述销售订单中的农产品对于运输和储存的环境要求的若干物流转运中心分别看作不同的节点，判断通过前向搜索确定的第一类节点的数量是否小于等于通过后向搜索确定的第一类节点的数量，若是，则继续进行一次前向搜索，反之，则继续进行一次后向搜索；

进行一次前向搜索后，判断第二类节点中是否存在与后向搜索中相同的节点，若是，则将相同的节点作为连接节点，若否，跳转比较前向搜索和后向搜索的第一类节点的数量的步骤，进行一次后向搜索后，判断第二类节点中是否存在与前向搜索中相同的节点，若是，则将相同的节点作为连接节点，若否，跳转比较前向搜索和后向搜索的第一类节点的数量的步骤；

对于不同的连接节点，分别确定不同的连接节点所在的路线，并且计算不同的连接节点在前向搜索中的节点成本与不同的连接节点在后向搜索中的节点成本之和，确定与最小的节点成本之和相对应的路线，同时判断最小的节点成本之和是否满足小于等于前向搜索的第二类节点中的最小的节点成本与后向搜索的第二类节点中的最小的节点成本的和，若满足，将与最小的节点成本之和相对应的路线作为最优运输路线，若不满足，跳转比较前向搜索和后向搜索的第一类节点的数量的步骤。

作为本发明的一种优选技术方案，所述一次前向搜索的过程包括如下的步骤：

从当前全部的第二类节点中选择出节点成本最低的一个第二类节点，并且将这个第二类节点登记为第一类节点；

判断这个第一类节点是否在最优运输路线的地理搜索范围内，若不在，则丢弃这个第一类节点，跳转比较前向搜索和后向搜索的第一类节点的数量的步骤，若在，则继续下个步骤；

判断这个第一类节点的后方连线的等级是否大于这个后方连线后一个的后方连线的等级减去预设的等级数，若否，则丢弃这个第一类节点，跳转比较前向搜索和后向搜索的第一类节点的数量的步骤，若是，这个第一类节点被登记为有效的第一类节点，并且将这个有效的第一类节点的节点成本登记为有效节点成本；

确定能够与这个有效的第一类节点直接相连的不同的第二类节点，分别计算不同的第二类节点的后方连线的成本加上所述有效节点成本的累计值，当不同的第二类节点是首次被搜索到时，将所述累计值登记为不同的第二类节点的节点成本，当不同的第二类节点不是首次被搜索到时，判断所述累计值是否小于历史登记的不同的第二类节点的节点成本，若是，将所述累计值更新为不同的第二类节点的节点成本，若否，将历史登记的不同的第二类节点的后方节点登记为有效的第一类节点。

作为本发明的一种优选技术方案，通过如下的公式f(x,y)判断第一类节点是否在最优运输路线的地理搜索范围内：

其中，地理搜索范围形如将起点的地理坐标和终点的地理坐标分别作为焦点的一个椭圆，x，y为第一类节点的地理坐标，x

作为本发明的一种优选技术方案，当f(x,y)≥0成立时，判定第一类节点在最优运输路线的地理搜索范围内，当f(x,y)＜0成立时，判定第一类节点不在最优运输路线的地理搜索范围内。

与现有技术相比，本发明的有益效果至少如下所述：

本发明首先生成关于农产品的销售订单，其次从全部的物流转运中心中确定出能够满足销售订单中的农产品对于运输和储存的环境要求的若干物流转运中心，并且结合销售订单的发货地和收货地，计算销售订单的最优运输路线，最后在物流转运中心，根据不同的销售订单的各个最优运输路线，对于各个最优运输路线上的下一个物流转运中心相同的不同的销售订单进行合并运输，最后将与销售订单相对应的农产品运输到距离收货地最近的物流转运中心。本发明解决了现有技术中难以对农产品供应链进行有效的质量管理的问题，通过本发明不仅能够使农产品的销售订单按照运输时间和成本都最少的最优的运输路线进行运输，而且还能够避免消费者最后收到腐败变质的农产品。

附图说明

图1为本发明的一种基于大数据的农产品供应链质量管理方法的步骤流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

可以理解，本申请所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但除非特别说明，这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说，在不脱离本申请的范围的情况下，可以将第一xx脚本称为第二xx脚本，且类似地，可将第二xx脚本称为第一xx脚本。

本发明针对农产品供应链的质量管理问题，避免消费者收到腐败变质的农产品，给出了如图1所示的一种基于大数据的农产品供应链质量管理方法，主要通过执行如下的步骤过程来实现：

步骤一、生成关于农产品的销售订单，并且取得上述销售订单中的发货地和收货地，同时获取上述销售订单中的农产品对于运输和储存的环境要求，上述环境要求包括温度环境、湿度环境，上述销售订单中还包括农产品的数量，以及订单状态；

步骤二、从全部的物流转运中心中确定出能够满足上述销售订单中的农产品对于运输和储存的环境要求的若干物流转运中心，并且结合上述发货地和上述收货地，计算上述销售订单的最优运输路线，还将与上述销售订单相对应的农产品运输到上述最优运输路线上的最近的下一个物流转运中心；

步骤三、在上述下一个物流转运中心，对于与上述销售订单相对应的农产品进行短暂储存，并且根据不同的上述销售订单的各个上述最优运输路线，对于上述下一个物流转运中心的下一个物流转运中心相同的不同的上述销售订单进行合并运输，在上述下一个物流转运中心的下一个物流转运中心重复本步骤的处理，直到把与上述销售订单相对应的农产品运输到距离上述收货地最近的物流转运中心；

具体的，上述步骤一产生农产品的销售订单，销售订单中包括农产品的种类、农产品的数量、农产品的环境要求、发货地、收货地、订单状态等，其中，订单状态又包括待发货、运输中、退货中等，上述步骤二查找能够满足农产品对运输和储存的环境要求的物流转运中心，这些物流转运中心可以对农产品进行短暂储存，并且确保农产品不会发生腐败变质，同时在这些物流转运中心之间计算出最优运输路线，也就是说通过该最优运输路线运输农产品，能够降低农产品的运输时间和运输成本，上述步骤三在同一个物流转运中心，对不同销售订单的农产品进行储存，还对不同销售订单重新进行物流分配，对下一个物流转运中心相同的销售订单的农产品进行统一的运输，以解决不同销售订单分开运输而造成的运输成本大大增加的问题。

进一步的，在运输与上述销售订单相对应的农产品的途中，实时监控上述销售订单中的订单状态，当上述销售订单出现被退单的情况时，继续将农产品运输到上述销售订单的最优运输路线上的最近的下一个物流转运中心进行短暂储存，在满足预设的条件后，将与上述销售订单相对应的农产品运输回发货地进行长期储存和再次销售，上述预设的条件包括储存农产品达到指定的天数，以及被退单的发货地相同的上述销售订单中的农产品的数量之和达到指定的数量；

具体的，考虑到在销售订单运输的途中，也即在消费者还未收到农产品之前，可能出现销售订单被退单的情况，此时，直接将某个销售订单的农产品运回发货地，将花费不小的运输成本，因此，本发明将被退单的某个销售订单的农产品继续运往最优运输路线上的最近的下一个物流转运中心，在这个物流转运中心短暂储存农产品，保证农产品的质量，当储存天数满足一定的条件，或者当被退单且发货地相同的销售订单的农产品的数量之和满足一定的数量要求时，才将相应的销售订单的农产品一起运回发货地，这样做能减少被退单的销售订单的运输成本，这些被退单的销售订单的农产品的其他用途将在下文中进行描述。

进一步的，在运输与上述销售订单相对应的农产品的途中，监测农产品运输环境中的温度和湿度，并且根据农产品运输环境中的温度和湿度，以及上述销售订单中的农产品的数量，预测得到与上述销售订单相对应的农产品的损失量；

进一步的，在运输与上述销售订单相对应的农产品的途中，基于预测得到的与上述销售订单相对应的农产品的损失量，判断上述销售订单的最优运输路线上的最近的下一个物流转运中心储存的农产品和发货地均与上述销售订单相同的被退单的其他销售订单中的农产品的数量之和是否满足大于农产品的损失量，当满足时，继续将农产品运输到上述销售订单的最优运输路线上的最近的下一个物流转运中心，并且对损失的农产品进行补充，当不满足时，将农产品运输到最近的能够进行农产品补充的物流转运中心，还重新计算上述销售订单从当前物流转运中心到收货地的新的最优运输路线；

具体的，又考虑到在运输销售订单的农产品时，由于农产品往往对运输环境有严格的要求，比如温度、湿度等，而在运输途中一般又难以准确且实时的保证运输环境条件，销售订单的农产品在运输途中还是可能会出现腐败变质的问题，为了解决这个问题，避免消费者最后收到腐败变质的农产品，影响消费体验，可以在运输销售订单的农产品的途中，监控运输环境的温度、湿度等条件，并且基于历史积累下来的经验大数据，具体包括农产品的历史运输环境数据、历史运输量、历史损失量等，来训练根据农产品的运输环境和数量预测农产品的损失量的机器学习模型，通过这个机器学习模型实现在运输途中预测农产品的损失量，进而如果能在最优运输路线上的下一个物流转运中心使用上述被退单的销售订单的农产品对农产品的损失量进行补充，这样消费者就不会收到有问题的农产品了，能够保证销售出的农产品的质量，但是当最优运输路线上的下一个物流转运中心储存的上述被退单的销售订单的农产品的数量不足时，需要首先将农产品运输到能够进行补货的物流转运中心，然后再重新规划最优运输路线。

进一步的，计算上述销售订单的最优运输路线，包括如下的步骤：

第一步、获取最优运输路线的起点和终点的地理坐标，确定最优运输路线的地理搜索范围；

第二步、将满足上述销售订单中的农产品对于运输和储存的环境要求的若干物流转运中心分别看作不同的节点，判断通过前向搜索确定的第一类节点的数量是否小于等于通过后向搜索确定的第一类节点的数量，若是，则继续进行一次前向搜索，反之，则继续进行一次后向搜索；

第三步、进行一次前向搜索后，判断第二类节点中是否存在与后向搜索中相同的节点，若是，则将相同的节点作为连接节点，若否，跳转比较前向搜索和后向搜索的第一类节点的数量的步骤，进行一次后向搜索后，判断第二类节点中是否存在与前向搜索中相同的节点，若是，则将相同的节点作为连接节点，若否，跳转比较前向搜索和后向搜索的第一类节点的数量的步骤；

第四步、对于不同的连接节点，分别确定不同的连接节点所在的路线，并且计算不同的连接节点在前向搜索中的节点成本与不同的连接节点在后向搜索中的节点成本之和，确定与最小的节点成本之和相对应的路线，同时判断最小的节点成本之和是否满足小于等于前向搜索的第二类节点中的最小的节点成本与后向搜索的第二类节点中的最小的节点成本的和，若满足，将与最小的节点成本之和相对应的路线作为最优运输路线，若不满足，跳转比较前向搜索和后向搜索的第一类节点的数量的步骤；

具体的，本发明旨在将运输销售订单的农产品的运输时间、运输成本降至最低，因此提出了上述第一步到上述第四步来实现该目的，首先确定最优运输路线的地理搜索范围，这样做是为了缩小计算最优运输路线的地理范围，比如分别远离起点和终点很多的地理范围就不适合用来生成最优运输路线，其次分别从起点和终点展开最优路线的双向搜索，本发明将从起点到终点搜索最优路线的过程当作前向搜索，靠近终点的方向为前向，将从终点到起点搜索最优路线的过程当作后向搜索，靠近起点的方向为后向，并且比较前向搜索和后向搜索中的第一类节点的数量的多少，从而选择继续进行不同的搜索，这样能够使前向搜索和后向搜索均衡的展开，第一类节点的含义将在下文中描述，其次每完成一次前向搜索或者后向搜索时，都会判断二者中是否存在相同的节点，当存在相同的节点时，则说明此时已经产生了从起点到终点的路线，最后确定每个连接节点所在的路线，并且确定成本最小的路线，还需要在该路线的成本小于等于前向搜索的第二类节点中的最小的节点成本与后向搜索的第二类节点中的最小的节点成本之和时，才将该路线判定为最优的运输路线，第二类节点指的是当前处于活动状态的节点，比如起点的第二类节点就是可以和其直接连接的全部节点。

进一步的，上述一次前向搜索的过程包括如下的步骤：

第一步、从当前全部的第二类节点中选择出节点成本最低的一个第二类节点，并且将这个第二类节点登记为第一类节点；

第二步、判断这个第一类节点是否在最优运输路线的地理搜索范围内，若不在，则丢弃这个第一类节点，跳转比较前向搜索和后向搜索的第一类节点的数量的步骤，若在，则继续下个步骤；

第三步、判断这个第一类节点的后方连线的等级是否大于这个后方连线后一个的后方连线的等级减去预设的等级数，若否，则丢弃这个第一类节点，跳转比较前向搜索和后向搜索的第一类节点的数量的步骤，若是，这个第一类节点被登记为有效的第一类节点，并且将这个有效的第一类节点的节点成本登记为有效节点成本；

第四步、确定能够与这个有效的第一类节点直接相连的不同的第二类节点，分别计算不同的第二类节点的后方连线的成本加上上述有效节点成本的累计值，当不同的第二类节点是首次被搜索到时，将上述累计值登记为不同的第二类节点的节点成本，当不同的第二类节点不是首次被搜索到时，判断上述累计值是否小于历史登记的不同的第二类节点的节点成本，若是，将上述累计值更新为不同的第二类节点的节点成本，若否，将不同的第二类节点的后方节点登记为有效的第一类节点；

具体的，前向搜索和后向搜索的处理步骤相同，只不过是搜索最优路线的方向不同，因此以前向搜索的处理步骤为例进行详细说明，不再赘述后向搜索的处理步骤，首先从当前全部的第二类节点中选择出节点成本最低的一个第二类节点，将其作为第一类节点，其中，节点成本指的是通往节点的后向连线的成本之和，单个后向连线的成本为与后向连线的前向节点相对应的物流转运中心储存农产品的成本，以及通过与后向连线相对应的道路将农产品运输到其前向节点的时间成本之和，其次判断这个第一类节点是否在最优运输路线的上述地理搜索范围内，如果不在的话，就丢弃这个节点，再次当这个第一类节点在最优运输路线的上述地理搜索范围内时，继续判断这个第一类节点的后方连线的等级是否大于这个后方连线后一个的后方连线的等级减去预设的等级数，如果不是的话，就丢弃这个节点，如果是的话，就登记这个节点为有效的第一类节点，并且登记其节点成本为有效节点成本，其中，后方连线的等级指的是与后方连线相对应的道路的等级，比如可以根据道路的路况来设置等级，路况越好，等级越高，还可以按照国道、省道、县道、乡道的顺序依次设置从高到低的等级，不选择和后方的后方连线的等级相差太大的后方连线，从而确保安全、快速的运输农产品，最后确定这个有效的第一类节点的不同的第二类节点，并且分别计算他们的节点成本，如果不同的第二类节点是首次被搜索，直接使用计算结果更新节点成本，如果不是首次被搜索，再比较计算结果和历史登记的节点成本的大小，若小于，直接使用计算结果更新节点成本，否则，将历史登记的第二类节点的后方节点登记为有效的第一类节点，通过上述第一步到上述第四步能够实现销售订单的最低的运输成本，同时保证最短的运输时间。

进一步的，通过如下的公式f(x,y)判断第一类节点是否在最优运输路线的地理搜索范围内：

其中，地理搜索范围形如将起点的地理坐标和终点的地理坐标分别作为焦点的一个椭圆，x，y为第一类节点的地理坐标，x

进一步的，当f(x,y)≥0成立时，判定第一类节点在最优运输路线的地理搜索范围内，当f(x,y)＜0成立时，判定第一类节点不在最优运输路线的地理搜索范围内；

具体的，将上述最优运输路线的地理搜索范围设置为以起点的地理坐标和终点的地理坐标分别作为焦点的椭圆，通过调节这个椭圆的长轴和短轴的比例值，从而能够控制椭圆的形状发生改变，进而适当改变最优运输路线的地理搜索范围，通过在不同的地理搜索范围上计算最优运输路线，以最终得到运输时间和成本都最少的最优运输路线。

应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的程序可存储于一个非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上上述的实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上上述的实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

以上上述的仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。