本發(fā)明涉及信息，具體為一種基于區(qū)塊鏈的全渠道訂單管理系統(tǒng)。

背景技術：

1、電商和移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，手機3c數(shù)碼產(chǎn)品市場正經(jīng)歷著爆發(fā)式增長，手機3c數(shù)碼產(chǎn)品是指包括手機在內的3c類電子消費品，3c是指電腦、通訊、消費類電子產(chǎn)品，產(chǎn)品主要包括手機、電腦、平板、智能手表、相機、耳機、音響、游戲機等數(shù)碼設備，應用于人們的日常生活中，由于3c數(shù)碼產(chǎn)品更新?lián)Q代快、市場需求變化頻繁，訂單管理系統(tǒng)面臨著挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的訂單管理系統(tǒng)存在如下問題：

2、供應鏈各節(jié)點間的數(shù)據(jù)無法實時共享，導致信息孤島現(xiàn)象，訂單處理速度受影響，在面對訂單高峰時，傳統(tǒng)系統(tǒng)無法快速響應，易導致訂單履行延遲或丟失；

3、手機3c數(shù)碼產(chǎn)品的庫存管理要求精確且靈活，庫存過多會占用資金，而庫存缺少則會導致無法及時交付訂單，導致資源分配不合理；

4、供應鏈中的各節(jié)點需要協(xié)同工作，而傳統(tǒng)的訂單管理系統(tǒng)無法實時共享供應鏈數(shù)據(jù)，導致供應鏈協(xié)同效率低下，資源調度滯后。

5、因此，本領域技術人員提供一種基于區(qū)塊鏈的全渠道訂單管理系統(tǒng)，以解決上述背景技術中提出的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供一種基于區(qū)塊鏈的全渠道訂單管理系統(tǒng)，以解決上述背景技術中提出的問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術方案予以實現(xiàn)：一種基于區(qū)塊鏈的全渠道訂單管理系統(tǒng)，包括訂單管理與數(shù)字孿生模塊、庫存管理與云網(wǎng)協(xié)同模塊、支付與智能合約模塊、物流與邊緣計算模塊、客戶服務與售后管理模塊、權限管理與安全模塊、數(shù)據(jù)分析與預測模塊、合規(guī)與審計模塊；

3、所述訂單管理與數(shù)字孿生模塊通過數(shù)字孿生技術為訂單創(chuàng)建數(shù)字化模型，實時顯示訂單狀態(tài)的變化；

4、所述庫存管理與云網(wǎng)協(xié)同模塊利用云網(wǎng)融合技術，實時同步各渠道的庫存信息，動態(tài)分配資源；

5、所述支付與智能合約模塊通過區(qū)塊鏈智能合約技術自動化執(zhí)行支付、結算和清算流程，且根據(jù)訂單的不同節(jié)點，自動觸發(fā)付款操作；

6、所述物流與邊緣計算模塊通過邊緣計算，物流數(shù)據(jù)的處理能實時同步至區(qū)塊鏈，以實時追蹤物流狀態(tài)，優(yōu)化配送路徑；

7、所述客戶服務與售后管理模塊管理退貨、換貨和維修的售后服務流程，記錄售后服務的各環(huán)節(jié)，且結合數(shù)字孿生，客戶和企業(yè)能實時查看產(chǎn)品售后狀態(tài)；

8、所述權限管理與安全模塊基于區(qū)塊鏈技術提供身份驗證和權限控制，系統(tǒng)用戶能訪問和操作其有權管理的訂單或數(shù)據(jù)；

9、所述數(shù)據(jù)分析與預測模塊通過數(shù)據(jù)分析、機器學習模型和歷史訂單數(shù)據(jù)，提供市場需求預測、訂單趨勢分析和庫存優(yōu)化建議；

10、所述合規(guī)與審計模塊利用區(qū)塊鏈的不可篡改性，自動記錄系統(tǒng)中的訂單、支付和庫存操作日志，以生成可審計的記錄，方便企業(yè)和審計機構對系統(tǒng)進行合規(guī)檢查。

11、優(yōu)選的，所述訂單管理與數(shù)字孿生模塊包括訂單創(chuàng)建單元、訂單狀態(tài)追蹤單元、數(shù)字孿生創(chuàng)建單元、訂單生命周期管理單元；所述訂單創(chuàng)建單元生成來自不同渠道的訂單；所述訂單狀態(tài)追蹤單元實時追蹤訂單的各狀態(tài)，且在區(qū)塊鏈上記錄各狀態(tài)的更新；所述數(shù)字孿生創(chuàng)建單元為各訂單生成數(shù)字孿生體，通過可視化方式展示訂單的實時狀態(tài)，且結合預測模型進行模擬；所述訂單生命周期管理單元用于管理訂單由創(chuàng)建到交付的全過程；

12、所述庫存管理與云網(wǎng)協(xié)同模塊包括實時庫存同步單元、庫存優(yōu)化單元、庫存調撥單元、庫存可視化單元；所述實時庫存同步單元在不同銷售渠道和倉儲地點間實時同步庫存數(shù)據(jù)；所述庫存優(yōu)化單元通過云網(wǎng)協(xié)同技術優(yōu)化庫存分布和調度；所述庫存調撥單元根據(jù)訂單需求和庫存狀態(tài)進行自動分配和調撥；所述庫存可視化單元提供庫存的實時可視化界面，顯示各渠道和各倉庫的庫存狀態(tài)；

13、所述支付與智能合約模塊包括支付處理單元、智能合約執(zhí)行單元、清算單元、支付狀態(tài)跟蹤單元；所述支付處理單元集成多種支付方式；所述智能合約執(zhí)行單元自動化執(zhí)行支付、結算和退款的操作；所述清算單元在訂單完成后，自動執(zhí)行結算和清算過程，將結果記錄在區(qū)塊鏈上；所述支付狀態(tài)跟蹤單元跟蹤支付過程的各狀態(tài)，將支付的進展實時同步到訂單管理模塊中。

14、優(yōu)選的，所述物流與邊緣計算模塊包括物流狀態(tài)追蹤單元、邊緣計算處理單元、物流合作伙伴管理單元、物流優(yōu)化單元；所述物流狀態(tài)追蹤單元實時跟蹤物流配送的各節(jié)點，在區(qū)塊鏈上記錄物流狀態(tài)的變化；所述邊緣計算處理單元用于處理物流數(shù)據(jù)，優(yōu)化配送路徑；所述物流合作伙伴管理單元與多物流服務提供商集成，統(tǒng)一管理物流合作伙伴且進行物流狀態(tài)更新；所述物流優(yōu)化單元基于實時交通、訂單優(yōu)先級和倉儲位置，動態(tài)調整配送路徑；

15、所述數(shù)據(jù)分析與預測模塊包括訂單趨勢分析單元、庫存預測單元、銷售報告生成單元、智能調度單元；所述訂單趨勢分析單元分析歷史訂單數(shù)據(jù)和實時訂單趨勢，生成銷售預測，幫助企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)和庫存；所述庫存預測單元基于訂單數(shù)據(jù)、市場趨勢和庫存狀態(tài)，預測庫存需求；所述銷售報告生成單元自動生成銷售報告；所述智能調度單元利用預測數(shù)據(jù)自動調整庫存調度和物流策略；

16、所述合規(guī)與審計模塊包括合規(guī)記錄單元、審計報告生成單元、合規(guī)監(jiān)控單元、稅務與法規(guī)管理單元；所述合規(guī)記錄單元自動記錄訂單、支付和庫存操作的日志；所述審計報告生成單根據(jù)記錄的日志，自動生成合規(guī)審計報告；所述合規(guī)監(jiān)控單元實時監(jiān)控系統(tǒng)中的操作，察覺潛在的不合規(guī)行為，自動警報；所述稅務與法規(guī)管理單元自動生成稅務記錄和報告。

17、優(yōu)選的，所述訂單創(chuàng)建單元通過多渠道訂單優(yōu)先級算法在多渠道訂單的情況下，系統(tǒng)需要根據(jù)不同渠道的優(yōu)先級和訂單屬性來動態(tài)決定處理順序，公式如下：p(i)＝α1·ci+α2·vi+α3·ti，

18、其中，p(i)表示訂單i的優(yōu)先級，ci表示訂單的渠道權重，vi表示訂單的價值，ti表示訂單的時間緊迫性，α1、α2、α3是加權系數(shù)；

19、所述訂單狀態(tài)追蹤單元通過馬爾可夫鏈預測模型預測訂單狀態(tài)的變化和進行跟蹤，來描述訂單狀態(tài)在不同時間節(jié)點的轉移，公式如下：p(xt+1＝xj|xt＝xi)＝pij，

20、其中，xt是訂單在時間t時的狀態(tài)，pij是訂單由狀態(tài)xi轉移到狀態(tài)xj的概率。

21、優(yōu)選的，所述數(shù)字孿生創(chuàng)建單元中，動態(tài)孿生體更新的偏微分方程數(shù)字孿生需要實時根據(jù)訂單的狀態(tài)和外部因素進行動態(tài)更新，假設訂單狀態(tài)作為時間和外部因素的函數(shù)，使用偏微分方程來描述其變化：

22、

23、其中，s(t,x)表示訂單狀態(tài)在時間t和空間位置x上的分布，是函數(shù)，u(t,x)是外部輸入變量；

24、所述訂單生命周期管理單元中，最優(yōu)訂單生命周期的動態(tài)規(guī)劃訂單由創(chuàng)建到交付，系統(tǒng)需在多種操作中確定最優(yōu)路徑，以最短時間或最少成本完成訂單，公式如下：

25、

26、其中，vt(st)表示在時間t時，訂單在狀態(tài)st下的最大價值，at是系統(tǒng)在時間t時做出的決策，r(st,at)是訂單在狀態(tài)st下執(zhí)行決策at產(chǎn)生的即時回報，γ是折扣因子。

27、優(yōu)選的，所述實時庫存同步單元基于分布式一致性協(xié)議的庫存同步算法為在多節(jié)點間實時同步庫存狀態(tài)，使用基于分布式一致性協(xié)議的庫存同步機制，通過如下公式描述：

28、

29、其中，iti表示在時間t時刻節(jié)點i處的庫存量，表示由節(jié)點j向節(jié)點i調撥的庫存增量，表示由節(jié)點i向節(jié)點j發(fā)出的庫存量，是參與庫存同步的節(jié)點集合；

30、所述庫存優(yōu)化單元基于線性規(guī)劃的庫存最優(yōu)化算法庫存優(yōu)化的目標是最優(yōu)庫存水平，使用線性規(guī)劃能描述優(yōu)化問題，目標是最小化總成本，包括庫存持有成本和短缺成本，公式如下：

31、

32、其中，z是總成本，hi是第i個商品的庫存持有成本，ii是第i個商品的庫存量，si是第i個商品的短缺成本，si是第i個商品的缺貨量；

33、約束條件：

34、其中，di是需求量，tj是由其他倉庫或供應商的補貨量。

35、優(yōu)選的，所述庫存調撥單元基于網(wǎng)絡流模型的庫存調撥算法庫存調撥能建模為網(wǎng)絡流問題，目的是在不同倉庫間調撥庫存，滿足訂單需求和最小化調撥成本，公式如下：

36、其中，c是調撥的總成本，cij是由倉庫i向倉庫j調撥單位庫存的成本，xij是由倉庫i向倉庫j調撥的庫存數(shù)量；

37、約束條件：

38、其中，dj是倉庫j的需求量；

39、容量約束：0≤xij≤uij，

40、其中，uij是倉庫i向倉庫j調撥的最大容量；

41、所述庫存可視化單元基于熱力圖的庫存分布可視化算法為在系統(tǒng)中可視化展示庫存的分布情況，通過將庫存分布數(shù)據(jù)轉化為熱力圖的形式，利用二維核密度估計來生成庫存分布的概率密度函數(shù)，公式如下：

42、其中，是庫存在(x,y)位置的密度估計值，用于可視化庫存分布，k是核函數(shù)，(xi,yi)是第i個倉庫的坐標位置，hx、hy是在x和y方向上的平滑參數(shù)。

43、優(yōu)選的，所述物流狀態(tài)追蹤單元基于區(qū)塊鏈的物流狀態(tài)更新模型，為保證物流狀態(tài)在不同節(jié)點間的實時同步與不可篡改，通常采用基于區(qū)塊鏈的狀態(tài)更新機制，各次物流狀態(tài)變化均會更新在區(qū)塊鏈中，采用如下哈希鏈公式描述物流狀態(tài)追蹤：

44、h(st+1)＝h(h(st)∥h(δst))，

45、其中，h(st+1)是物流在時間t+1時的狀態(tài)哈希值，h(st)是物流在時間t時的狀態(tài)哈希值，δst表示在時間t物流狀態(tài)的變化，∥表示串聯(lián)操作；

46、所述邊緣計算處理單元中，邊緣節(jié)點任務分配的負載均衡算法在邊緣計算環(huán)境中，物流數(shù)據(jù)處理任務需要在多邊緣節(jié)點間高效分配，確保負載均衡，以采用基于均勻分布的負載平衡算法，公式如下：

47、

48、其中，li是分配給第i個邊緣節(jié)點的工作負載，wi是邊緣節(jié)點i的處理能力，t是總任務量；

49、邊緣節(jié)點響應時間公式：

50、其中，ri是邊緣節(jié)點i的響應時間，ci是該節(jié)點的計算量，ni是節(jié)點的網(wǎng)絡延遲，bi是節(jié)點的帶寬。

51、優(yōu)選的，所述物流合作伙伴管理單元基于博弈論的物流合作伙伴協(xié)作模型，多物流合作伙伴間需要協(xié)同工作來完成復雜的運輸任務，使用博弈論模型來優(yōu)化合作策略，假設物流合作伙伴的利益和成本均相關，使用如下納什均衡模型來描述：

52、

53、其中，ui是合作伙伴i的效用函數(shù)，rj是合作伙伴j的收入，cj(xj)是合作伙伴j的成本，成本取決于其投入xj；

54、合作伙伴分配優(yōu)化公式：

55、

56、其中，ci(xi)是合作伙伴i的運輸成本，t是總任務量；

57、所述物流優(yōu)化單元基于di?jkstra算法的最短路徑物流優(yōu)化，為優(yōu)化物流路徑，采用經(jīng)典的di?jkstra最短路徑算法，計算由物流起點到終點的最優(yōu)運輸路徑，該算法用于在帶權重的圖中找到最短路徑，公式如下：d(v)＝min(d(u)+w(u,v))，

58、其中，d(v)表示由起點到節(jié)點v的最短路徑距離，d(u)是由起點到當前節(jié)點u的最短路徑距離，w(u,v)是節(jié)點u到節(jié)點v間的路徑權重；

59、物流成本優(yōu)化公式：

60、其中，ctotal是物流運輸?shù)目偝杀荆琩ij是由節(jié)點i到節(jié)點j的最短路徑距離，vij是節(jié)點i和j間的貨物運輸量。

61、優(yōu)選的，所述庫存預測單元基于貝葉斯庫存需求預測模型，庫存預測通過貝葉斯更新結合歷史訂單和當前市場需求進行動態(tài)調整，貝葉斯模型通過將當前信息作為先驗概率，結合未來的庫存需求，計算后驗概率，貝葉斯公式如下：

62、其中，p(d|i)是在給定信息i下，需求d的后驗概率，p(i|d)是已知需求d時，信息i的似然函數(shù)，p(d)是需求的先驗概率，p(i)是信息的邊際概率；

63、庫存需求期望值計算公式：e[d]＝∫d·p(d|i)dd，

64、其中，e[d]是未來庫存需求的期望值，用于指導庫存管理；

65、所述銷售報告生成單元基于聚類算法中的k-means模型，銷售數(shù)據(jù)通常需要按客戶、產(chǎn)品類別或時間段進行分類，以生成針對性的銷售報告，公式如下：

66、其中，j是聚類的目標函數(shù)，ci是第i個聚類，μi是第i個聚類的中心，xj是屬于聚類ci的數(shù)據(jù)點；

67、銷售趨勢聚類公式：

68、其中，ct是某一時段的銷售趨勢聚類指標，si是該時段的銷售量，是銷售的均值；

69、所述智能調度單元基于遺傳算法優(yōu)化調度模型，在智能調度中，調度系統(tǒng)需要根據(jù)訂單優(yōu)先級、庫存位置、運輸能力的因素動態(tài)調整調度計劃，使用遺傳算法來優(yōu)化調度策略，遺傳算法優(yōu)化公式：

70、

71、其中，f(x)是調度的目標函數(shù)，xi是解空間中的解，wi是與調度方案xi相關的權重；

72、遺傳算法中的適應度函數(shù)：

73、其中，f(x)是調度方案的適應度函數(shù)，c(x)是調度方案的成本；

74、交叉和變異操作：

75、交叉：通過交換方案的部分基因序列生成新方案：

76、x′＝(x1[1:k],x2[k+1:n])，

77、變異：改變方案的部分基因以探索新的解：

78、xi′＝xi+∈，

79、通過多代迭代優(yōu)化，遺傳算法會趨向最優(yōu)調度方案。

80、本發(fā)明提供一種基于區(qū)塊鏈的全渠道訂單管理系統(tǒng)。具備以下有益效果：

81、1、本發(fā)明通過引入數(shù)字孿生技術，系統(tǒng)能為各訂單創(chuàng)建數(shù)字孿生模型，實時顯示訂單狀態(tài)、庫存和物流情況，數(shù)字孿生模型是靜態(tài)的，能預測潛在問題提供解決建議，使訂單的全生命周期完全透明化，而通過數(shù)字孿生，企業(yè)能動態(tài)實時地監(jiān)控訂單各環(huán)節(jié)，在處理復雜的供應鏈時，能提前預知問題，避免延遲或訂單丟失，進而實現(xiàn)更高效、更透明的訂單履行。

82、2、本發(fā)明基于云網(wǎng)融合和云網(wǎng)協(xié)同技術，系統(tǒng)實現(xiàn)跨多平臺、多區(qū)域的供應鏈協(xié)同，使庫存、物流和生產(chǎn)數(shù)據(jù)在云端和邊緣計算節(jié)點間實現(xiàn)實時共享與協(xié)作，訂單需求的變化能立即反映到供應鏈的各環(huán)節(jié)，實現(xiàn)快速響應和資源優(yōu)化，同時，利用云網(wǎng)協(xié)同技術，供應鏈中的各節(jié)點能實時協(xié)作，打破信息孤島，實現(xiàn)智能化的庫存管理和供應鏈調度，縮短訂單處理時間，以提高履行效率。

83、3、本發(fā)明通過數(shù)字孿生和機器學習模型，系統(tǒng)能智能化地分析訂單歷史數(shù)據(jù)、市場需求和庫存變化，預測未來的訂單趨勢，根據(jù)預測結果自動調度庫存和物流資源，而云網(wǎng)協(xié)同確保處理能力的動態(tài)分配，使高峰期的訂單能快速處理，且系統(tǒng)利用先進的預測算法和數(shù)據(jù)分析，使企業(yè)能提前調整資源配置，避免庫存過多或缺少的問題，顯著提升訂單處理的準確性和及時性。