一种冷链物流的物联网智能化监控方法及系统与流程

本发明涉及冷链物流物联网监控，更具体地说，它涉及一种冷链物流的物联网智能化监控方法及系统。

背景技术：

1、冷链物流运输通常要求货物在装载、运输、分拨和交付过程中保持在规定温度范围内，尤其在生鲜食品、医药制品、乳制品及其他温度敏感货物的多点配送场景中，温控稳定性直接影响货物品质和交付安全。随着物联网感知设备、车辆定位设备、温湿度采集设备以及制冷设备运行监测手段的应用，冷链运输过程已经能够获得车厢温湿度、车辆当前位置、制冷设备运行状态、开门状态等数据，为冷链运输状态监控提供了较好的数据基础。

2、在实际多点配送任务中，同一承载单元内通常装载多个托盘单元，不同托盘单元在装载位置、堆码高度、与制冷设备出风区域的距离、与车门的距离以及相邻货物热影响关系方面存在差异。车辆在前序配送节点开门卸货时，外界热湿空气进入承载单元，部分托盘单元可能出现局部升温、回冷滞后或持续放热现象；同时，制冷设备的当前制冷能力和剩余冷能也会随配送过程发生变化。由此，在后续配送节点尚未到达之前，货物批次可能已经形成累积性的冷量不足趋势，而该趋势不一定能够通过单一车厢温度或单点温度报警及时、准确地反映出来。

3、现有冷链监控方式多侧重于整体温度阈值判断、运输轨迹记录或制冷设备状态监测，在常规配送场景中能够满足基本监控需求。但在多点配送后段风险识别中，仅依据承载单元整体温度判断，难以区分具体托盘单元的热滞后差异，也不便于判断冷量缺口主要来自托盘热滞后、节点开门扰动、装载换热阻抗还是制冷能力不足。对于仍需继续配送的货物批次而言，若缺少托盘单元与后续配送节点之间的冷量收支分析，容易造成风险定位不够精细、处置对象不够明确、卸货顺序和隔离处置缺乏量化依据等情况。

4、因此，有必要针对包括货物批次、托盘单元、承载单元、制冷设备和多点配送任务的冷链运输过程，建立能够反映托盘级热滞后、节点冷量需求、有效冷量供给以及冷量缺口来源的监控方法，并结合实时变化数据对处置策略进行闭环更新和动态调控，以提升多点配送后段断链风险识别和托盘隔离卸货处置的精细化水平。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种冷链物流的物联网智能化监控方法及系统。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

3、一种冷链物流的物联网智能化监控方法，包括：

4、s1，针对包括货物批次、托盘单元、承载单元、制冷设备和多点配送任务的冷链物流运输过程，构建配送热拓扑模型，确定后续配送节点，并获取与配送热拓扑模型对应的模型输入数据和可调资源数据；

5、s2，基于配送热拓扑模型和模型输入数据，对各托盘单元建立托盘热滞后画像，并根据托盘热滞后画像生成各托盘单元的托盘级热滞后指数；

6、s3，基于后续配送节点、各托盘单元、托盘级热滞后指数和模型输入数据，构建节点托盘冷量收支模型，并根据节点托盘冷量收支模型生成经托盘级热滞后修正的后续冷量缺口指标和冷量缺口归因结果；当经托盘级热滞后修正的后续冷量缺口指标达到预设风险条件时，确定货物批次存在后段断链风险；

7、s4，基于冷量缺口归因结果、托盘级热滞后指数、节点托盘冷量收支模型和可调资源数据，确定目标托盘单元及目标托盘单元对应的冷量缺口贡献指标，生成并执行托盘隔离卸货策略；

8、s5，在执行托盘隔离卸货策略后，基于模型输入数据中的实时变化数据进行闭环更新，并根据闭环更新结果对托盘隔离卸货策略进行动态调控，形成面向多点配送后段断链风险的闭环监控与动态调控。

9、在其中一个实施例中，配送热拓扑模型包括货物批次节点、托盘单元节点、承载单元节点、制冷设备节点和配送节点，配送节点包括后续配送节点；配送热拓扑模型还包括拓扑边，拓扑边包括托盘单元与承载单元之间的换热关系边、相邻托盘单元之间的热耦合关系边、托盘单元与配送节点之间的交付关系边、制冷设备与托盘单元之间的供冷关系边以及配送节点与外界温湿度之间的扰动关系边。

10、在其中一个实施例中，模型输入数据包括温控基础数据、托盘温度状态数据、装载空间状态数据、配送扰动状态数据、制冷设备状态数据和历史温控数据；可调资源数据包括托盘位置调整资源、保温转移资源、配送顺序调整资源和开门作业约束资源。

11、在其中一个实施例中，托盘级热滞后指数的生成具体包括：基于模型输入数据，确定空货温差滞后量、回冷响应滞后量、持续放热量、装载换热阻抗量和开门扰动耦合量；对空货温差滞后量、回冷响应滞后量、持续放热量、装载换热阻抗量和开门扰动耦合量进行同尺度归一化处理和时序权重融合处理，形成托盘热滞后画像并得到托盘级热滞后指数。

12、在其中一个实施例中，节点托盘冷量收支模型包括节点托盘需冷矩阵、节点托盘有效冷量矩阵和节点托盘冷量缺口矩阵；节点托盘需冷矩阵中的矩阵元素为托盘单元节点所需冷量；节点托盘有效冷量矩阵中的矩阵元素为托盘单元节点有效冷量；节点托盘冷量缺口矩阵由节点托盘需冷矩阵与节点托盘有效冷量矩阵对应比较得到，节点托盘冷量缺口矩阵中的矩阵元素为托盘单元节点冷量缺口。

13、在其中一个实施例中，s3中，根据节点托盘冷量缺口矩阵、托盘级热滞后指数、配送扰动状态数据以及托盘单元对应的配送节点，生成经托盘级热滞后修正的后续冷量缺口指标。

14、在其中一个实施例中，冷量缺口归因结果包括候选目标配送节点、与候选目标配送节点对应的候选目标托盘单元以及与候选目标托盘单元对应的冷量缺口来源类型；冷量缺口来源类型包括托盘热滞后缺口、节点开门扰动缺口、装载换热阻抗缺口和制冷能力不足缺口中的至少一种。

15、在其中一个实施例中，托盘隔离卸货策略包括热源隔离动作、定向供冷动作、保温单元转移动作和配送优先动作中的至少一种。

16、在其中一个实施例中，实时变化数据包括从托盘温度状态数据中获取的托盘实时温度和托盘实时温度变化速度、从装载空间状态数据中获取的承载单元温湿度数据、从配送扰动状态数据中获取的实时开门状态和车辆当前位置、以及从制冷设备状态数据中获取的制冷设备当前制冷能力和制冷设备剩余冷能中的至少一种。

17、在其中一个实施例中，一种冷链物流的物联网智能化监控系统，包括：

18、拓扑构建模块，用于针对包括货物批次、托盘单元、承载单元、制冷设备和多点配送任务的冷链物流运输过程，构建配送热拓扑模型，确定后续配送节点，并获取模型输入数据和可调资源数据；

19、画像生成模块，用于基于配送热拓扑模型和模型输入数据，对各托盘单元建立托盘热滞后画像，并根据托盘热滞后画像生成各托盘单元的托盘级热滞后指数；

20、收支构建模块，用于基于后续配送节点、各托盘单元、托盘级热滞后指数和模型输入数据，构建节点托盘冷量收支模型；

21、缺口归因模块，用于根据节点托盘冷量收支模型生成经托盘级热滞后修正的后续冷量缺口指标和冷量缺口归因结果；

22、风险确定模块，用于当经托盘级热滞后修正的后续冷量缺口指标达到预设风险条件时，确定货物批次存在后段断链风险；

23、策略执行模块，用于基于冷量缺口归因结果、托盘级热滞后指数、节点托盘冷量收支模型和可调资源数据，确定目标托盘单元及其对应的冷量缺口贡献指标，生成并执行托盘隔离卸货策略；

24、闭环调控模块，用于在执行托盘隔离卸货策略后，基于模型输入数据中的实时变化数据进行闭环更新，并根据闭环更新结果对托盘隔离卸货策略进行动态调控。

25、与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：

26、本发明通过针对货物批次、托盘单元、承载单元、制冷设备和多点配送任务构建配送热拓扑模型，并确定后续配送节点，使冷链运输过程中的空间位置关系、热影响关系和配送节点关系能够被统一纳入监控分析，相较于仅依据承载单元整体温度进行判断的方式，能够更细致地识别不同托盘单元在多点配送过程中的温控差异，提高后段断链风险识别的基础数据完整性和判断针对性；

27、基于托盘热滞后画像生成托盘级热滞后指数，并结合后续配送节点、各托盘单元和模型输入数据构建节点托盘冷量收支模型，生成经托盘级热滞后修正的后续冷量缺口指标和冷量缺口归因结果，使冷量不足不再停留于整体报警层面，而是能够进一步对应到具体托盘单元、具体配送节点及具体缺口来源，有利于提升后段断链风险判断的精细程度，减少因热滞后、开门扰动或制冷能力变化未被区分而造成的处置偏差；

28、在经托盘级热滞后修正的后续冷量缺口指标达到预设风险条件时，确定目标托盘单元及其冷量缺口贡献指标，并结合可调资源数据生成和执行托盘隔离卸货策略；策略执行后，又依据实时变化数据进行闭环更新，并对托盘隔离卸货策略进行动态调控，使托盘隔离、卸货顺序、冷量分配和开门作业控制能够随托盘温度变化、车辆位置变化、开门状态变化以及制冷设备能力变化进行适配，提高多点配送后段温控处置的连续性、稳定性和执行可靠性。