一种钢材仓储物流溯源与订单智能匹配调度方法与流程

本申请涉及仓储物流的，尤其涉及一种钢材仓储物流溯源与订单智能匹配调度方法。

背景技术：

1、钢材仓储物流贯穿入库、存储、出库、运输及终端交付全链条，其溯源能力、订单匹配精度与调度协同水平，直接影响钢铁供应链的运营成本、交付效率及质量管控效果。随着行业数字化升级，传统人工主导、信息碎片化的管理模式，已难以满足钢材仓储物流的智能化运营需求。

2、现有钢材仓储物流系统在溯源管理方面，仅实现基础出入库记录，未整合钢材基础属性、质量凭证、仓储位置及全流程作业数据，无法构建全生命周期数字化溯源档案。各业务环节数据相互割裂，质量信息与物流信息无法联动追溯，出现货物错配、交付偏差、质量争议时难以快速定位问题，同时客户无法实时查询批次及物流信息。

3、同时，现有仓储资源管控多为静态库区管理，无法实时更新垛位可用库容、存储状态及设备、月台的忙闲信息，库存数据更新滞后、状态失真，易造成库容浪费、设备闲置、垛位错用及盘点偏差，大幅降低仓储资源整体利用率。

4、此外，现有系统存在各作业环节割裂、时序混乱的问题，出库、装车、运输作业缺乏协同规划，易出现设备等待、车辆滞留、作业拥堵等低效问题，无法实时识别设备故障、车辆延误、路况异常等突发工况，难以实现动态重调度，订单交付抗干扰能力差。

5、申请内容

6、本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题。

7、为达到上述目的，本申请提出了一种钢材仓储物流溯源与订单智能匹配调度方法，包括以下步骤：

8、s1、采集入库钢材的基础属性数据、质量凭证数据与仓储位置数据，为每一批次钢材生成唯一的数字身份标识，建立钢材全生命周期溯源档案；

9、s2、对仓储库区、垛位、装卸设备、月台资源进行数字化建模，实时更新各垛位钢材的库存数量、状态及仓储资源的占用情况，形成动态库存资源池；

10、s3、接收客户订单并进行结构化解析，提取订单的钢材需求参数、交付要求与物流参数，基于多维度评价指标计算订单优先级；

11、s4、以订单优先级为基础，以库存匹配度最高、出库作业成本最低、物流运输效率最优为优化目标，从动态库存资源池中筛选适配的库存垛位，并匹配对应的装卸资源与物流运力，生成初始订单匹配方案；

12、s5、根据初始订单匹配方案，结合仓储作业时序约束与物流运力时序约束，生成出库作业序列、装车作业计划与车辆运输路径，下发至仓储执行端与物流执行端，并在执行过程中实时采集异常信息，触发动态重调度；

13、s6、采集订单执行全链路的出库、装车、在途、签收节点数据，同步更新至对应批次钢材的溯源档案，同时将执行结果数据反馈至匹配调度模型，完成模型迭代优化。

14、具体地，所述步骤s2具体包括：

15、按照仓储库区的功能分区、垛位的承重上限、存储适配品类、对应装卸设备额定载荷，构建仓储资源数字化地图，标注每个垛位的可存钢材类型、最大存储量与配套装卸设备编号；

16、基于入库、移库、出库作业的实时数据，动态更新各垛位的钢材库存数量、占用状态与可用库容，同步更新装卸设备、出库月台的忙闲状态与可用时段，形成实时动态库存资源池。

17、具体地，所述步骤s3中，订单的钢材需求参数包括品类、材质、规格、数量、加工要求；交付要求包括交货时间、交货地点、验收标准；物流参数包括运输方式、车辆要求、卸货条件。

18、所述多维度评价指标包括订单交付紧急度、客户等级、订单金额、物流履约难度，通过层次分析法确定各指标权重，计算得到订单优先级数值，优先级数值越高则调度排序越靠前。

19、具体地，所述订单优先级数值p通过以下公式计算：

20、p=w1·e+w2·c+w3·a+w4·l

21、其中，e为订单交付紧急度评分，c为客户等级评分，a为订单金额评分，l为物流履约难度评分，w1,w2,w3,w4分别为对应权重，由层次分析法确定且满足w1+w2+w3+w4=1。

22、具体地，所述步骤s4的多目标智能匹配包括：

23、根据订单的钢材品类、材质、规格、数量要求，从动态库存资源池中筛选出属性完全匹配的候选库存垛位集合；

24、针对候选库存垛位，计算出库作业成本、物流运输距离与预计运输时长；

25、构建多目标优化函数，目标函数包括库存匹配准确率最大化、综合作业成本最小化、订单响应时长最小化，约束条件包括库存总量满足订单需求、装卸设备载荷适配、车辆载重与容积适配，采用改进遗传算法求解得到最优匹配方案；

26、针对单垛位无法满足的订单，自动拆分至多个适配垛位，针对同一交货区域、同一交货时段的多个订单，自动合并为同一运输批次，生成合单匹配方案。

27、具体地，所述步骤s5的仓储物流协同动态调度包括：

28、基于匹配方案中的出库垛位、对应装卸设备、出库月台与车辆到场时间，按照先到先服务与优先级优先结合的规则，排定出库吊装作业时序、月台装车时序，生成仓储作业指令与车辆到厂预约指令；

29、结合实时路况、收货地点卸货时段约束，规划车辆最优运输路径，生成物流运输指令；

30、实时监测执行过程中的异常事件，包括库存盘点差异、装卸设备故障、车辆延误、路况异常，当异常事件影响订单交付时，自动触发重调度逻辑，更新作业序列与运输方案。

31、具体地，所述步骤s6具体包括：

32、在出库、装车、运输在途、签收四个节点，通过扫描数字身份标识采集节点时间、作业人员、车辆信息、重量复核数据，同步上传至溯源档案，实现订单执行全链路可视化；

33、向客户端开放溯源查询接口，支持通过订单号、钢材批次号查询钢材质量信息与物流实时位置；

34、定期提取历史订单的匹配准确率、出库效率、运输准时率数据，对匹配调度模型的权重参数进行迭代优化。

35、本申请一种钢材仓储物流溯源与订单智能匹配调度方法的有益效果如下：

36、1、构建钢材全生命周期数字化溯源体系，为各批次钢材赋予数字身份并建立溯源档案，打通各环节数据壁垒，实现质量、仓储、物流数据联动追溯，可快速定位错货、交付偏差、质量争议等问题根源，同时支持客户实时溯源查询，有效提升供应链透明度与故障追溯效率。

37、2、对库区、垛位、装卸设备、月台进行数字化建模，构建仓储资源数字地图，结合实时作业数据动态更新库存库容、设备及月台工作状态，形成实时动态库存资源池，有效规避资源闲置、垛位错用、盘点偏差等问题，大幅提升仓储资源整体利用率。

38、3、实现仓储物流全链路协同调度与动态重调度，结合订单优先级、库存及物流资源统筹规划出库、装车、运输作业时序，消除作业脱节、拥堵、资源空耗等问题，同时可实时识别设备故障、车辆延误、路况异常等突发情况，自动触发重调度优化方案，显著提升订单交付稳定性与场景适配能力。

技术实现思路

1.一种钢材仓储物流溯源与订单智能匹配调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种钢材仓储物流溯源与订单智能匹配调度方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种钢材仓储物流溯源与订单智能匹配调度方法，其特征在于，所述步骤s3中，订单的钢材需求参数包括品类、材质、规格、数量、加工要求；交付要求包括交货时间、交货地点、验收标准；物流参数包括运输方式、车辆要求、卸货条件；

4.根据权利要求1所述的一种钢材仓储物流溯源与订单智能匹配调度方法，其特征在于，所述订单优先级数值p通过以下公式计算：

5.根据权利要求1所述的一种钢材仓储物流溯源与订单智能匹配调度方法，其特征在于，所述步骤s4的多目标智能匹配包括：

6.根据权利要求1所述的一种钢材仓储物流溯源与订单智能匹配调度方法，其特征在于，所述步骤s5的仓储物流协同动态调度包括：

7.根据权利要求1所述的一种钢材仓储物流溯源与订单智能匹配调度方法，其特征在于，所述步骤s6具体包括：