本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)管控領(lǐng)域，尤其涉及基于大數(shù)據(jù)的供應(yīng)鏈團(tuán)餐管控系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、以往對于鐵路用餐的供應(yīng)，多因列車的延遲或氣溫的變化而導(dǎo)致食材的不新鮮或浪費(fèi)，這種供餐方式開餐時(shí)間長、效率低，且因浪費(fèi)而導(dǎo)致食材消耗大，尤其對于鐵路車次的臨時(shí)供餐，難以保證時(shí)間。

2、中國專利申請公開號：cn107292574a公開了一種食品的供應(yīng)方法、食品的供應(yīng)系統(tǒng)。其中，食品的供應(yīng)方法包括：接收食品的購買請求信息；根據(jù)購買請求信息，生成食品的供應(yīng)指令；執(zhí)行供應(yīng)指令，并記錄執(zhí)行供應(yīng)指令過程中獲取的執(zhí)行過程信息；將執(zhí)行過程信息上傳至服務(wù)器以供服務(wù)器將執(zhí)行過程信息發(fā)送至終端。該發(fā)明提供了一種食品供應(yīng)全流程的監(jiān)控方法，一方面，方便購買者實(shí)時(shí)跟蹤食品的采收、包裝、配送的全過程，真正了解到食品的新鮮程度；另一方面，賣家也實(shí)現(xiàn)了自己商品服務(wù)的優(yōu)越性，可以作為商家品質(zhì)控制、服務(wù)宣傳的技術(shù)手段，得到更多用戶的信賴。

3、中國專利授權(quán)公告號：cn117829698b公開了一種食品供應(yīng)鏈調(diào)度管理系統(tǒng)，屬于供應(yīng)鏈調(diào)度管理技術(shù)領(lǐng)域，該發(fā)明中先通過各供應(yīng)鏈提供的待供食品圖像與存儲食品圖像進(jìn)行對比，獲取各供應(yīng)鏈的待供食品的品質(zhì)因子，根據(jù)品質(zhì)因子篩選出滿足品質(zhì)要求的供應(yīng)鏈，命為候選供應(yīng)鏈，再從候選供應(yīng)鏈中考慮車輛的耗油量、食品損耗成本和待供食品的品質(zhì)因子，建立目標(biāo)函數(shù)，篩選出最優(yōu)供應(yīng)鏈，該發(fā)明在考慮運(yùn)輸中車輛的耗油量時(shí)，還考慮食品損耗成本和待供食品的品質(zhì)因子，提高最優(yōu)供應(yīng)鏈的選擇精度。

4、但是，上述方法存在以下問題：供應(yīng)過程中會(huì)出現(xiàn)食品供應(yīng)鏈信息滯后的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為此，本發(fā)明提供基于大數(shù)據(jù)的供應(yīng)鏈團(tuán)餐管控系統(tǒng)，用以克服現(xiàn)有技術(shù)中供應(yīng)過程中會(huì)出現(xiàn)食品供應(yīng)鏈信息滯后的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供基于大數(shù)據(jù)的供應(yīng)鏈團(tuán)餐管控系統(tǒng)，包括：

3、菜品信息模塊，其用以采集團(tuán)餐中各菜品的配送時(shí)間；

4、列車信息模塊，其用以采集若干列車的列車信息；

5、收集模塊，其與所述菜品信息模塊相連，用以收集所述配送時(shí)間，并進(jìn)行預(yù)處理，生成對應(yīng)的預(yù)處理數(shù)據(jù)；

6、學(xué)習(xí)模塊，其與所述收集模塊相連，用以選取所述預(yù)處理數(shù)據(jù)的若干指標(biāo)特征進(jìn)行學(xué)習(xí)，并按所述指標(biāo)特征生成菜品的標(biāo)準(zhǔn)配送時(shí)長；

7、計(jì)劃模塊，其與所述列車信息模塊和所述學(xué)習(xí)模塊相連，用以根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)配送時(shí)長和所述列車信息生成對應(yīng)的團(tuán)餐供應(yīng)計(jì)劃，并根據(jù)所述團(tuán)餐供應(yīng)計(jì)劃對所述標(biāo)準(zhǔn)配送時(shí)長進(jìn)行調(diào)整；

8、其中，所述配送時(shí)間為菜品的烹飪時(shí)間、裝盒時(shí)間和運(yùn)輸時(shí)間之和；

9、所述列車信息包括列車的?？繒r(shí)間、發(fā)車時(shí)間和/或路經(jīng)城市；

10、所述預(yù)處理數(shù)據(jù)為根據(jù)所述配送時(shí)間進(jìn)行擬合，并生成采樣率為標(biāo)準(zhǔn)采樣率的團(tuán)餐配送數(shù)據(jù)，并生成對應(yīng)的指標(biāo)特征；

11、所述標(biāo)準(zhǔn)采樣率為所述學(xué)習(xí)模塊能夠識別的采樣率，且對于單次采樣，其對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)采樣率為單個(gè)采樣率。

12、所述指標(biāo)特征包括各菜品的食材種類、烹飪方式和/或運(yùn)輸方式。

13、進(jìn)一步地，所述菜品模塊，包括：

14、輸入器，其用以輸入若干所述菜品的名稱；

15、云平臺，其用以根據(jù)所述菜品的名稱選取對應(yīng)菜品的烹飪時(shí)間、裝盒時(shí)間和運(yùn)輸時(shí)間；

16、平衡調(diào)度器，其與所述輸入器和所述云平臺相連，用以計(jì)算所述菜品的所述配送時(shí)間。

17、進(jìn)一步地，所述列車信息模塊，包括：

18、接收器，其用以接收配餐供應(yīng)鏈中若干列車的列車信息；

19、服務(wù)器，其與所述接收器相連，用以根據(jù)所述列車信息調(diào)取所述列車的?？繒r(shí)間、發(fā)車時(shí)間和/或路經(jīng)城市。

20、進(jìn)一步地，所述學(xué)習(xí)模塊，包括：

21、傳輸器，其用以接收所述預(yù)處理數(shù)據(jù)；

22、提取器，其與所述傳輸器相連，用以提取所述預(yù)處理數(shù)據(jù)的指標(biāo)特征；

23、匹配器，其與所述提取器相連，用以對所述預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并生成所述菜品對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)配送時(shí)長，

24、其中，所述匹配器中設(shè)有標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間生成模型；

25、所述標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間生成模型為對所述預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練生成。

26、進(jìn)一步地，所述計(jì)劃模塊，包括：

27、監(jiān)測器，其用以接收所述標(biāo)準(zhǔn)配送時(shí)長和所述列車信息；

28、調(diào)節(jié)器，其與所述監(jiān)測器相連，用以根據(jù)所述標(biāo)準(zhǔn)配送時(shí)長和所述列車信息生成所述團(tuán)餐供應(yīng)計(jì)劃；

29、校驗(yàn)器，其與所述調(diào)節(jié)器相連，用以對所述團(tuán)餐供應(yīng)計(jì)劃進(jìn)行校驗(yàn)；

30、其中，所述調(diào)節(jié)器中設(shè)有供應(yīng)計(jì)劃模型；

31、所述校驗(yàn)器中設(shè)有準(zhǔn)確率閾值，所述準(zhǔn)確率閾值為所述團(tuán)餐供應(yīng)計(jì)劃實(shí)際配送時(shí)準(zhǔn)確率的最低標(biāo)準(zhǔn)。

32、進(jìn)一步地，將準(zhǔn)備配送的菜品輸入至所述輸入器，所述云平臺調(diào)取所述菜品對應(yīng)的烹飪時(shí)間、裝盒時(shí)間和運(yùn)輸時(shí)間，所述平衡調(diào)度器計(jì)算所述配送時(shí)間并傳輸至所述收集模塊，并對所述配送時(shí)間進(jìn)行預(yù)處理，生成所述預(yù)處理數(shù)據(jù)，

33、其中，所述預(yù)處理為對所述配送時(shí)間進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，

34、所述標(biāo)準(zhǔn)化處理為將所述配送時(shí)間按標(biāo)準(zhǔn)采樣率進(jìn)行分割；

35、所述標(biāo)準(zhǔn)采樣率為所述標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間生成模型能夠識別的采樣率，與所述標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間生成模型的最小識別能力有關(guān)。

36、進(jìn)一步地，所述傳輸器模塊接收所述預(yù)處理數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述預(yù)處理數(shù)據(jù)生成對應(yīng)的指標(biāo)特征，傳入所述匹配器，所述標(biāo)準(zhǔn)時(shí)間生成模型得出所述菜品對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)配送時(shí)長。

37、進(jìn)一步地，所述列車信息模塊接收所述列車的所述列車信息并傳輸至所述計(jì)劃模塊，所述監(jiān)測器接收所述標(biāo)準(zhǔn)配送時(shí)長和所述列車信息，所述調(diào)節(jié)器生成所述團(tuán)餐供應(yīng)計(jì)劃，

38、其中，所述團(tuán)餐供應(yīng)計(jì)劃的生成過程為計(jì)算所述標(biāo)準(zhǔn)配送時(shí)長和列車運(yùn)行時(shí)間的最小公倍數(shù)，并通過所述最小公倍數(shù)確定菜品的送餐時(shí)間，生成所述團(tuán)餐供應(yīng)計(jì)劃；

39、所述列車運(yùn)行時(shí)間為列車的?？繒r(shí)間和發(fā)車時(shí)間之差。

40、進(jìn)一步地，所述校驗(yàn)器中的供應(yīng)計(jì)劃模型校驗(yàn)所述團(tuán)餐供應(yīng)計(jì)劃，

41、其中，校驗(yàn)過程為獲取所述團(tuán)餐供應(yīng)計(jì)劃實(shí)際配送時(shí)的準(zhǔn)確率，并將所述準(zhǔn)確率與所述準(zhǔn)確率閾值比較。

42、進(jìn)一步地，所述準(zhǔn)確率大于所述準(zhǔn)確率閾值時(shí)，不對所述學(xué)習(xí)模塊進(jìn)行調(diào)整，所述準(zhǔn)確率小于所述準(zhǔn)確率閾值時(shí)，對所述學(xué)習(xí)模塊的若干指標(biāo)特征和采樣率進(jìn)行調(diào)整。

43、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明利用設(shè)置菜品信息模塊，用以采集若干菜品的配送時(shí)間，列車信息模塊，用以采集若干列車的列車信息，收集模塊，用以收集配送時(shí)間并進(jìn)行預(yù)處理，生成對應(yīng)的預(yù)處理數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)模塊，用以選取預(yù)處理數(shù)據(jù)的若干指標(biāo)特征進(jìn)行學(xué)習(xí)，并生成菜品的標(biāo)準(zhǔn)配送時(shí)長，計(jì)劃模塊，用以根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)配送時(shí)長和列車信息生成團(tuán)餐供應(yīng)計(jì)劃，并根據(jù)團(tuán)餐供應(yīng)計(jì)劃對學(xué)習(xí)模塊進(jìn)行調(diào)整，利用學(xué)習(xí)模塊對團(tuán)餐供應(yīng)鏈進(jìn)行了可視化，降低了配送過程管控的難度，保證了配送過程中食材的新鮮程度，有效解決了不易控制食品生產(chǎn)量的問題，進(jìn)一步避免了食品供應(yīng)鏈出現(xiàn)信息滯后的問題，提高了團(tuán)餐供應(yīng)鏈的實(shí)用性。

44、進(jìn)一步地，通過在菜品模塊中設(shè)置平衡調(diào)度器，能夠?qū)崟r(shí)菜品的配送時(shí)間進(jìn)行計(jì)算，提高了供應(yīng)鏈的運(yùn)作效率，保證了配送過程中食材的新鮮程度，從而降低了對食材追溯的復(fù)雜度。

45、進(jìn)一步地，通過在校驗(yàn)器中設(shè)置準(zhǔn)確率閾值，能夠快速判斷是否需要對學(xué)習(xí)模塊進(jìn)行調(diào)整，從而進(jìn)一步解決了不易控制食品生產(chǎn)量的問題。

46、進(jìn)一步地，通過在收集模塊中對配送時(shí)間進(jìn)行預(yù)處理，避免了配送時(shí)間采集時(shí)失誤產(chǎn)生的誤差，從而提升了模型學(xué)習(xí)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

47、進(jìn)一步地，通過利用提取器對預(yù)處理數(shù)據(jù)生成指標(biāo)特征的方式，能夠快速地選取預(yù)處理數(shù)據(jù)的有效特征，利用學(xué)習(xí)模塊對團(tuán)餐供應(yīng)鏈進(jìn)行了可視化，從而進(jìn)一步提升了模型學(xué)習(xí)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

48、進(jìn)一步地，通過設(shè)置供應(yīng)計(jì)劃模型，對預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，提高了團(tuán)餐供應(yīng)計(jì)劃的準(zhǔn)確率，有效解決了食材配送后人為原因?qū)е聼o法繼續(xù)追溯的問題。

49、進(jìn)一步地，通過對學(xué)習(xí)模塊的若干指標(biāo)特征和采樣率進(jìn)行調(diào)整，實(shí)現(xiàn)了對供應(yīng)鏈的智能化和實(shí)時(shí)調(diào)控，進(jìn)一步避免了食品供應(yīng)鏈出現(xiàn)信息滯后的問題，提高了團(tuán)餐供應(yīng)鏈的實(shí)用性。