CN112184115B - 物流预警方法、物流推荐方法、装置及相关设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种物流预警方法、物流推荐方法、装置及相关设备，物流预警方法，包括：采集实时物流轨迹信息；根据所采集的实时物流轨迹信息，对每一实时物流轨迹最新更新的物流节点，计算在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的包裹的第一包裹数量以及在该物流节点的停留时间超过第二时间阈值的包裹的第二包裹数量；响应于所述第一包裹数量大于第一数量阈值，生成一告警信息，所述告警信息指示该物流节点所在的物流轨迹中存在运输故障的物流节点；响应于所述第二包裹数量小于第二数量阈值，生成一丢件提示信息，所述丢件提示信息指示在同一物流节点的停留时间超过第二时间阈值的包裹被识别为丢件。本发明提供的方法及装置实现物流预警。

Description

物流预警方法、物流推荐方法、装置及相关设备

技术领域

本发明涉及计算机应用领域，尤其涉及一种物流预警方法、物流推荐方法、装置及相关设备。

背景技术

物流场景中，物流节点(诸如揽收节点、派送节点、中转节点等)可能会存在爆仓、节点员工罢工，或其它人力大量短缺等情形，从而导致节点瘫痪或其它不能履约或者履约能力大幅下降的情况。此时，物流记录会暂停更新，从而最新的记录会保持在之前更新的记录上，对此，用户无法判断是丢件还是物流公司的节点出了问题。在电商网络的场景中，当用户的订单物流长时间断更的情况下，买家往往会要求卖家补发，此时，卖家也无从得知前一物流的断更原因，从而通常仍然会选择同一家物流供应商，导致快递再次积压或者无法派送。

由此，如何通过物流信息识别物流异常的原因，从而提供相对应的告警信息和提示信息，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明为了克服上述相关技术存在的缺陷，提供一种物流预警方法、物流推荐方法、装置及相关设备，进而通过物流信息识别物流异常的原因，从而提供相对应的告警信息和提示信息。

根据本发明的一个方面，提供物流预警方法，包括：

采集实时物流轨迹信息；

根据所采集的实时物流轨迹信息，对每一实时物流轨迹最新更新的物流节点，计算在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的包裹的第一包裹数量以及在该物流节点的停留时间超过第二时间阈值的包裹的第二包裹数量；

响应于所述第一包裹数量大于第一数量阈值，生成一告警信息，所述告警信息指示该物流节点所在的物流轨迹中存在运输故障的物流节点；

响应于所述第二包裹数量小于第二数量阈值，生成一丢件提示信息，所述丢件提示信息指示在同一物流节点的停留时间超过第二时间阈值的包裹被识别为丢件。

在本发明的一些实施例中，所述响应于所述第一包裹数量大于第一数量阈值，生成一告警信息还包括：

自该物流节点所在的物流轨迹中确定运输故障的物流节点。

在本发明的一些实施例中，所述自该物流节点所在的物流轨迹中确定运输故障的物流节点包括：

获取在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的多个包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点；

判断在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的多个包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点是否相同；

若在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的多个包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点相同，则下一预设物流节点为运输故障的物流节点；

若在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的多个包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点存在不同，则该物流节点为运输故障的物流节点。

在本发明的一些实施例中，所述获取在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点之后还包括：

响应于在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的多个包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点存在不同时，若其中一部分包裹的下一预设物流节点相同的数量大于第一数量阈值，则该物流节点以及下一预设物流节点皆为运输故障的物流节点。

在本发明的一些实施例中，若实时发往的下一物流节点和所述下一预设物流节点相同，则判断下一预设物流节点是否为派件节点；

若是，则获取所述派件节点在预定时间段内的派件轨迹；

根据获取的派件轨迹判断所述派件节点是否为运输故障的物流节点。

在本发明的一些实施例中，所述第二数量阈值小于第一数量阈值。

在本发明的一些实施例中，所述第二时间阈值大于第一时间阈值。

根据本发明的又一方面，还提供一种物流推荐方法，包括：

获取如上所述的物流预警方法生成的告警信息；

根据所述告警信息向发件端提供物流推荐。

在本发明的一些实施例中，所述根据所述告警信息向发件端提供物流推荐包括：

获取所述告警信息指示的运输故障的物流节点所在物流提供方；

基于所获取的物流提供方在提供物流推荐时执行如下步骤中的一种：

将所获取的物流提供方自推荐的物流提供方中删除；

在推荐所获取的物流提供方时，一并显示该物流提供方存在运输故障的物流节点；

禁止发件端选择所获取的物流提供方。

在本发明的一些实施例中，所述根据所述告警信息向发件端提供物流推荐包括：

获取所述告警信息指示的运输故障的物流节点；

计算物流路由，使得所计算的物流路由避开所述运输故障的物流节点；

提供所计算的物流路由。

根据本发明的又一方面，还提供一种物流预警装置，包括：

采集模块，配置成采集实时物流轨迹信息；

计算模块，配置成根据所采集的实时物流轨迹信息，对每一实时物流轨迹最新更新的物流节点，计算在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的包裹的第一包裹数量以及在该物流节点的停留时间超过第二时间阈值的包裹的第二包裹数量；

告警模块，配置成响应于所述第一包裹数量大于第一数量阈值，生成一告警信息，所述告警信息指示该物流节点所在的物流轨迹中存在运输故障的物流节点；

丢件识别模块，配置成响应于所述第二包裹数量小于第二数量阈值，生成一丢件提示信息，所述丢件提示信息指示在同一物流节点的停留时间超过第二时间阈值的包裹被识别为丢件。

根据本发明的又一方面，还提供一种物流推荐装置，包括：

获取模块，配置成获取如上所述的物流预警方法生成的告警信息；

推荐模块，配置成根据所述告警信息向发件端提供物流推荐。

根据本发明的又一方面，还提供一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行如上所述的步骤。

根据本发明的又一方面，还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如上所述的步骤。

相比现有技术，本发明的优势在于：

本发明通过所采集的实时物流轨迹信息以及时间阈值的设定，统计在物流节点的停留时间超过第一时间阈值的包裹的第一包裹数量以及在物流节点的停留时间超过第二时间阈值的包裹的第二包裹数量，进而判断该物流轨迹断更是由于丢件还是物流轨迹中存在运输故障的物流节点，从而根据判断结果分别生成告警信息和丢件提示信息。

进一步地，本发明还通过生成的告警信息进行物流的推荐，从而避免由于用户无法获知物流轨迹断更异常的原因，进而导致快递再次积压或者无法派送。

附图说明

通过参照附图详细描述其示例实施方式，本发明的上述和其它特征及优点将变得更加明显。

图1示出了根据本发明实施例的物流预警方法的流程图。

图2示出了根据本发明具体实施例的自该物流节点所在的物流轨迹中确定运输故障的物流节点的流程图。

图3示出了根据本发明具体实施例的派件节点的异常判断的流程图。

图4示出了根据本发明实施例的物流推荐方法的流程图。

图5示出了根据本发明实施例的物流预警装置的模块图。

图6示出了根据本发明实施例的物流推荐装置的模块图。

图7示意性示出本发明示例性实施例中一种计算机可读存储介质示意图。

图8示意性示出本发明示例性实施例中一种电子设备示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本发明将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。

此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的步骤。例如，有的步骤还可以分解，而有的步骤可以合并或部分合并，因此，实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

在本发明的各个实施例中，本发明提供的物流预警方法和/或物流推荐方法可以应用至各类场景中，例如，根据识别的物流断更异常结果，向收件用户、发件用户(包括商家)进行预警告知，向电商平台的订单管理进行预警告知，向物流公司进行预警告知，向物流公司的监管平台进行预警告知等；例如，根据预警告知，由物流公司向收件用户、发件用户(包括商家)进行物流推荐；由电商平台向收件用户、发件用户(包括商家)进行物流推荐等。前述的预警告知可以不限于在物流推荐场景中使用，还可以在例如物流轨迹大数据分析、物流异常转运等场景中提供相应信息。以上仅仅是示意性地提供本发明的多种应用场景，本发明的应用场景并非以此为限制，再此不予赘述。

图1示出了根据本发明实施例的物流预警方法的流程图。物流预警方法和/或物流推荐方法包括如下步骤：

步骤S110：采集实时物流轨迹信息。

步骤S120：根据所采集的实时物流轨迹信息，对每一实时物流轨迹最新更新的物流节点，计算在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的包裹的第一包裹数量以及在该物流节点的停留时间超过第二时间阈值的包裹的第二包裹数量。

具体而言，在物流节点的停留时间可以根据当前时间与物流轨迹的上次更新时间之差计算。在一些变化例中，考虑到物流节点的系统故障，同一快递可能多次更新该快递到达该物流节点/该快递准备发往下一物流节点的物流轨迹信息，然而该快递仍然停留在该物流节点，在该实施例中，则停留时间以该快递的物流轨迹中首次达到该物流节点的时间起算。

步骤S130：响应于所述第一包裹数量大于第一数量阈值，生成一告警信息，所述告警信息指示该物流节点所在的物流轨迹中存在运输故障的物流节点。

步骤S140：响应于所述第二包裹数量小于第二数量阈值，生成一丢件提示信息，所述丢件提示信息指示在同一物流节点的停留时间超过第二时间阈值的包裹被识别为丢件。

具体而言，通过设置所述第二时间阈值大于第一时间阈值，所述第二数量阈值小于第一数量阈值，从而将丢件与物流轨迹中存在运输故障的物流节点区分。上述第二时间阈值、第一时间阈值、第二数量阈值以及第一数量阈值的设置正是考虑到丢件的快递其物流轨迹的断更时间更长，而物流轨迹中存在运输故障的物流节点的快递数量更多，由此，实现数据统计上的丢件和物流节点运输故障的区分。进一步地，第二时间阈值、第一时间阈值、第二数量阈值以及第一数量阈值的值可以通过人工设定，并根据识别结果进行自学习和阈值调整。在一些变化例中，上述阈值也可以通过机器学习模型，基于大量的历史物流轨迹，学习获得。本发明可以实现更多的变化方式，在此不予赘述。

在本发明提供的物流预警方法中，通过所采集的实时物流轨迹信息以及时间阈值的设定，统计在物流节点的停留时间超过第一时间阈值的包裹的第一包裹数量以及在物流节点的停留时间超过第二时间阈值的包裹的第二包裹数量，进而判断该物流轨迹断更是由于丢件还是物流轨迹中存在运输故障的物流节点，从而根据判断结果分别生成告警信息和丢件提示信息。

在本发明的一些实施例中，步骤S130响应于所述第一包裹数量大于第一数量阈值，生成一告警信息还包括可以自该物流节点所在的物流轨迹中确定运输故障的物流节点的步骤。由此，当通过步骤S120和步骤S130判断，物流轨迹中存在运输故障的物流节点之后，可以进一步通过上述步骤确定哪一物流节点运输故障，从而可以在预警的各类应用中提供更为准确和完整的信息，以便于进行物流推荐、物流调整和物流分析等等。自该物流节点所在的物流轨迹中确定运输故障的物流节点的步骤可以通过图2所示的流程图来实现。图2共示出如下步骤：

步骤S131：获取在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点；

步骤S132：判断在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的多个包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点是否相同；

若步骤S132判断在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的多个包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点皆相同，则执行步骤S133：下一预设物流节点为运输故障的物流节点；

若步骤S132判断在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的多个包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点存在不同，则执行步骤S134：该物流节点为运输故障的物流节点。

由此，通过上述步骤，根据停留时间超过第一时间阈值的多个包裹的下一预设物流节点之间的比对，来确定运输故障的物流节点是哪一个。具体而言，当多个下一预设物流节点为同一个时，则多个发往下一预设物流节点的包裹无法发出，则运输故障的物流节点为下一预设物流节点；当多个下一预设物流节点存在不同时，则发往多个不同的下一预设物流节点的包裹皆无法发出，则运输故障的物流节点为当前物流节点。

进一步地，当在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的多个包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点存在不同时，若其中一部分包裹的下一预设物流节点相同的数量大于第一数量阈值，则该物流节点以及下一预设物流节点皆为运输故障的物流节点。由此可见，多个发往下一预设物流节点的包裹无法发出同时，发往多个不同的下一预设物流节点的包裹也无法发出，则可以判定该物流节点以及下一预设物流节点皆为运输故障的物流节点。

进一步地，若在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的多个包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点相同，则可以继续执行如图3所示的步骤，从而可以执行派件节点的异常判断流程。具体而言，如图3所示：

步骤S132：判断在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的多个包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点是否相同。

若是，则执行步骤S135：判断下一预设物流节点是否为派件节点。

若步骤S135判断为是，则执行步骤S136：获取所述派件节点在预定时间段内的派件轨迹。

然后执行步骤S137：根据获取的派件轨迹判断所述派件节点是否为运输故障的物流节点。

由此，可以通过派件网点的最近一端时间的多个派件轨迹，从而判断派件节点是否存为运输故障的物流节点(例如，暴雨时快递仓库淹水；派件人员不足；派件路段封路等等)。

以上仅仅是本发明的物流预警方法的多个具体实现方式，各实现方式可以独立或组合来实现，本发明并非以此为限制。

在实现物流预警之后，本发明还可以提供一种物流推荐方法，如图4所示。图4共示出如下步骤：

步骤S210：获取如上所述的物流预警方法生成的告警信息。

步骤S220：根据所述告警信息向发件端提供物流推荐。

由此，在本发明提供的物流推荐方法中，通过生成的告警信息进行物流的推荐，从而避免由于用户无法获知物流轨迹断更异常的原因，进而导致快递再次积压或者无法派送。

具体而言，在进行物流推荐时，可以获取所述告警信息指示的运输故障的物流节点所在物流提供方。由此，在物流推荐的实现中，可以将所获取的物流提供方自推荐的物流提供方中删除；若要对所获取的物流提供方进行推荐，则一并显示该物流提供方存在运输故障的物流节点；禁止发件端选择所获取的物流提供方。具体而言，在该实施例中，各推荐的物流提供方(物理公司)可以以列表、选择项等形式展示给用户。由此，上述各类推荐方式皆可以避免用户采用存在运输故障的物流节点的物流提供方，或者采用该物流提供方时，考虑运输故障的物流节点是否对当前物流造成影响。

进一步地，本发明还以通过如下步骤实现物流推荐：获取所述告警信息指示的运输故障的物流节点；计算物流路由，使得所计算的物流路由避开所述运输故障的物流节点(例如可以通过三段码、四段码、分拣码、大头笔等进行规避)；提供所计算的物流路由(例如可以向用户提供避开出现故障的物流节点的物流路由的物流码信息)。由此，即使用户选择存在运输故障的物流节点的物流提供方且发件地和收件地之间的物流轨迹可能经过运输故障的物流节点，仍然可以通过轨迹规划，避开运输故障的物流节点，从而提高物流运输效率。

以上仅仅是本发明的物流推荐方法的多个具体实现方式，各实现方式可以独立或组合来实现，本发明并非以此为限制。

下面参见图5，图5示出了根据本发明实施例的物流预警装置的模块图。物流预警装置300包括采集模块310、计算模块320、告警模块330以及丢件识别模块340。

采集模块310配置成采集实时物流轨迹信息；

计算模块320配置成根据所采集的实时物流轨迹信息，对每一实时物流轨迹最新更新的物流节点，计算在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的包裹的第一包裹数量以及在该物流节点的停留时间超过第二时间阈值的包裹的第二包裹数量；

告警模块330配置成响应于所述第一包裹数量大于第一数量阈值，生成一告警信息，所述告警信息指示该物流节点所在的物流轨迹中存在运输故障的物流节点；

丢件识别模块340配置成响应于所述第二包裹数量小于第二数量阈值，生成一丢件提示信息，所述丢件提示信息指示在同一物流节点的停留时间超过第二时间阈值的包裹被识别为丢件。

在本发明的示例性实施方式的物流预警装置中，通过所采集的实时物流轨迹信息以及时间阈值的设定，统计在物流节点的停留时间超过第一时间阈值的包裹的第一包裹数量以及在物流节点的停留时间超过第二时间阈值的包裹的第二包裹数量，进而判断该物流轨迹断更是由于丢件还是物流轨迹中存在运输故障的物流节点，从而根据判断结果分别生成告警信息和丢件提示信息。

下面参见图6，图6示出了根据本发明实施例的物流推荐装置的模块图。物流推荐装置400包括获取模块410以及推荐模块420。

获取模块410配置成获取如上所述的物流预警方法生成的告警信息；

推荐模块420配置成根据所述告警信息向发件端提供物流推荐。

在本发明的示例性实施方式的物流推荐装置中，通过生成的告警信息进行物流的推荐，从而避免由于用户无法获知物流轨迹断更异常的原因，进而导致快递再次积压或者无法派送。

图5和图6仅仅是示意性的分别示出本发明提供的物流预警装置300以及物流推荐装置400，在不违背本发明构思的前提下，模块的拆分、合并、增加都在本发明的保护范围之内。本发明提供的物流预警装置300以及物流推荐装置400可以由软件、硬件、固件、插件及他们之间的任意组合来实现，本发明并非以此为限。

在本发明的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被例如处理器执行时可以实现上述任意一个实施例中所述物流预警方法和/或物流推荐方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述物流预警方法和/或物流推荐方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。

参考图7所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品700，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

所述计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在租户计算设备上执行、部分地在租户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在租户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到租户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

在本发明的示例性实施例中，还提供一种电子设备，该电子设备可以包括处理器，以及用于存储所述处理器的可执行指令的存储器。其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一个实施例中所述物流预警方法和/或物流推荐方法的步骤。

所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。

下面参照图8来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备500。图8显示的电子设备500仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图8所示，电子设备500以通用计算设备的形式表现。电子设备500的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元510、至少一个存储单元520、连接不同系统组件(包括存储单元520和处理单元510)的总线530、显示单元540等。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元510执行，使得所述处理单元510执行本说明书上述物流预警方法和/或物流推荐方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元510可以执行如图1至图4任一幅或多幅附图所示的步骤。

所述存储单元520可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)5201和/或高速缓存存储单元5202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)5203。

所述存储单元520还可以包括具有一组(至少一个)程序模块5205的程序/实用工具5204，这样的程序模块5205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线530可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备500也可以与一个或多个外部设备600(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通讯，还可与一个或者多个使得租户能与该电子设备500交互的设备通讯，和/或与使得该电子设备500能与一个或多个其它计算设备进行通讯的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通讯。这种通讯可以通过输入/输出(I/O)接口550进行。并且，电子设备500还可以通过网络适配器560与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通讯。网络适配器560可以通过总线530与电子设备500的其它模块通讯。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备500使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本发明实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行根据本发明实施方式的上述物流预警方法和/或物流推荐方法。

相比现有技术，本发明的优势在于：

本发明通过所采集的实时物流轨迹信息以及时间阈值的设定，统计在物流节点的停留时间超过第一时间阈值的包裹的第一包裹数量以及在物流节点的停留时间超过第二时间阈值的包裹的第二包裹数量，进而判断该物流轨迹断更是由于丢件还是物流轨迹中存在运输故障的物流节点，从而根据判断结果分别生成告警信息和丢件提示信息。

进一步地，本发明还通过生成的告警信息进行物流的推荐，从而避免由于用户无法获知物流轨迹断更异常的原因，进而导致快递再次积压或者无法派送。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

Claims (12)

1.一种物流预警方法，其特征在于，包括：

采集实时物流轨迹信息；

根据所采集的实时物流轨迹信息，对每一实时物流轨迹最新更新的物流节点，计算在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的包裹的第一包裹数量以及在该物流节点的停留时间超过第二时间阈值的包裹的第二包裹数量；

响应于所述第一包裹数量大于第一数量阈值，生成一告警信息，所述告警信息指示该物流节点所在的物流轨迹中存在运输故障的物流节点；

响应于所述第二包裹数量小于第二数量阈值，生成一丢件提示信息，所述丢件提示信息指示在同一物流节点的停留时间超过第二时间阈值的包裹被识别为丢件；

其中，所述第二数量阈值小于第一数量阈值；

所述第二时间阈值大于第一时间阈值。

2.如权利要求1所述的物流预警方法，其特征在于，所述响应于所述第一包裹数量大于第一数量阈值，生成一告警信息还包括：

自该物流节点所在的物流轨迹中确定运输故障的物流节点。

3.如权利要求2所述的物流预警方法，其特征在于，所述自该物流节点所在的物流轨迹中确定运输故障的物流节点包括：

获取在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的多个包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点；

判断在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的多个包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点是否相同；

若在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的多个包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点相同，则下一预设物流节点为运输故障的物流节点；

若在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的多个包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点存在不同，则该物流节点为运输故障的物流节点。

4.如权利要求3所述的物流预警方法，其特征在于，所述获取在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的多个包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点之后还包括：

响应于在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的多个包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点存在不同时，若其中一部分包裹的下一预设物流节点相同的数量大于第一

数量阈值，则该物流节点以及下一预设物流节点皆为运输故障的物流节点。

5.如权利要求3所述的物流预警方法，其特征在于，若在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的多个包裹的预设物流轨迹的下一预设物流节点相同，则判断下一预设物流节点是否为派件节点；

若是，则获取所述派件节点在预定时间段内的派件轨迹；

根据获取的派件轨迹判断所述派件节点是否为运输故障的物流节点。

6.一种物流推荐方法，其特征在于，包括：

获取如权利要求1至5任一项所述的物流预警方法生成的告警信息；

根据所述告警信息向发件端提供物流推荐。

7.如权利要求6所述的物流推荐方法，其特征在于，所述根据所述告警信息向发件端提供物流推荐包括：

获取所述告警信息指示的运输故障的物流节点所在物流提供方；

基于所获取的物流提供方在提供物流推荐时执行如下步骤中的一种：

将所获取的物流提供方自推荐的物流提供方中删除；

在推荐所获取的物流提供方时，一并显示该物流提供方存在运输故障的物流节点；

禁止发件端选择所获取的物流提供方。

8.如权利要求6所述的物流推荐方法，其特征在于，所述根据所述告警信息向发件端提供物流推荐包括：

获取所述告警信息指示的运输故障的物流节点；

计算物流路由，使得所计算的物流路由避开所述运输故障的物流节点；

提供所计算的物流路由。

9.一种物流预警装置，其特征在于，包括：

采集模块，配置成采集实时物流轨迹信息；

计算模块，配置成根据所采集的实时物流轨迹信息，对每一实时物流轨迹最新更新的

物流节点，计算在该物流节点的停留时间超过第一时间阈值的包裹的第一包裹数量以及在该物流节点的停留时间超过第二时间阈值的包裹的第二包裹数量；

告警模块，配置成响应于所述第一包裹数量大于第一数量阈值，生成一告警信息，所述告警信息指示该物流节点所在的物流轨迹中存在运输故障的物流节点；

丢件识别模块，配置成响应于所述第二包裹数量小于第二数量阈值，生成一丢件提示信息，所述丢件提示信息指示在同一物流节点的停留时间超过第二时间阈值的包裹被识别为丢件；

其中，所述第二数量阈值小于第一数量阈值；

所述第二时间阈值大于第一时间阈值。

10.一种物流推荐装置，其特征在于，包括：

获取模块，配置成获取如权利要求1至5任一项所述的物流预警方法生成的告警信息；

推荐模块，配置成根据所述告警信息向发件端提供物流推荐。

11.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器；

存储器，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时执行：

如权利要求1至5任一项所述的物流预警方法；和/或如权利要求6至8任一项所述的物流推荐方法。

12.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行：

如权利要求1至5任一项所述的物流预警方法；和/或如权利要求6至8任一项所述的物流推荐方法。