[发明专利]冷链全链路数据信息管理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及物流领域，公开了冷链全链路数据信息管理方法、装置、设备及存储介质，该方法用于实时监测和预测车辆的内部温度和内部湿度的变化情况，及时发现冷链运输过程中的问题和异常，并发出预警信息。该方法包括：实时获取并处理物流订单各个物流环节中的物流数据，得到处理后物流数据；对处理后物流数据进行提取，得到监测数据集，包括物流车辆的位置信息、车速、内部实时温度和内部实时湿度；对物流车辆的内部温度和内部湿度的变化情况进行预测，得到车辆预测温度和车辆预测湿度；根据监测数据集、车辆预测温度和车辆预测湿度生成物流订单可视化图表；分别判断车辆预测温度和车辆预测湿度是否异常，若存在异常，则发出预警信息。

技术领域

本发明涉及物流技术领域，尤其涉及一种冷链全链路数据信息管理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

冷链运输一般指冷藏冷冻类食品在生产、贮藏运输、销售，直至到消费前的各个环节中始终处于规定的低温环境下，以保证食品质量，减少食品损耗的一项系统工程。它是随着科学技术的进步、制冷技术的发展而建立起来的，是以冷冻工艺学为基础、以制冷技术为手段的低温物流过程。因此，冷链运输过程重在保持的食品的质量，因此不仅食品的溯源信息重要，而且冷链运输过程中物流信息同样重要，但是现有的冷链运输过程中虽然有监控运输车辆内部的温度和湿度，但是不能进行异常预警。

因此，现有技术还有待改进和发展。

发明内容

本发明提供了一种冷链全链路数据信息管理方法、装置、设备及存储介质，用于实时监测和预测车辆的内部温度和内部湿度的变化情况，及时发现冷链运输过程中的问题和异常，并发出预警信息。

本发明第一方面提供了一种冷链全链路数据信息管理方法，所述冷链全链路数据信息管理方法包括：实时获取物流订单各个物流环节中的物流数据，并对所述物流数据进行处理，得到处理后物流数据；对所述处理后物流数据进行提取，得到监测数据集，所述监测数据集包括物流车辆的位置信息、车速、内部实时温度和内部湿度内部实时湿度；根据所述监测数据集对物流车辆的内部温度和内部湿度的变化情况进行预测，得到车辆预测温度和车辆预测湿度；根据所述监测数据集、所述车辆预测温度和所述车辆预测湿度生成物流订单可视化图表；分别判断所述车辆预测温度和所述车辆预测湿度是否异常，若车辆预测温度或车辆预测湿度存在异常，则发出预警信息。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述实时获取物流订单各个物流环节中的物流数据，并对所述物流数据进行处理，得到处理后物流数据，包括：从物流监控中心获取物流订单各个物流环节中的物流数据；对所述物流数据进行去噪和滤波处理，得到预处理数据；对所述预处理数据进行结构化处理，得到处理后物流数据，并将所述处理后物流数据存储到MySQL数据库。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述对所述处理后物流数据进行提取，得到监测数据集，所述监测数据集包括物流车辆的位置信息、车速、内部实时温度和内部实时湿度，包括：将处理后物流数据导入Python pandas库；使用布尔索引从导入Python pandas库的处理后物流数据中提取物流车辆的位置信息、车速、内部实时温度和内部实时湿度，得到监测数据集；对所述监测数据集进行无效行删除处理和缺失值填充处理，并将处理后的所述监测数据集存储到MySQL数据库。

可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述根据所述监测数据集对物流车辆的内部温度和内部湿度的变化情况进行预测，得到车辆预测温度和车辆预测湿度，包括：构建用于预测车辆预测温度的第一线性回归模型和用于预测车辆预测湿度的第二线性回归模型，第一线性回归模型和第二线性回归模型分别表示为：

T＝-5.2+0.8T_in-1.2RH_in+0.3v+ε₁

RH＝46.6+2.1RH_in-0.3T_in-0.15v+ε₂