车辆物流运输提醒方法、装置及电子设备和介质与流程

1.本技术涉及物流技术领域，具体涉及一种车辆物流运输提醒方法、装置及电子设备和介质。


背景技术：

2.现阶段物流运输行业在途不可控因素太多，导致预计到达时间(estimated time of arrival，eta)均不可控。为了及时了解车辆的在途状况，浪费了大量的人力、时间和成本。例如，货没有好，车已在码头排队；货已经好，车没有来，造成货物堆放、码头效能降低；车辆在码头排长队等现象。并且生产产线的排程需要准确可用物料数据，由于在途运输因素不确定，会使得制造车间需要准备较多的安全库存，来应付产线排程需要，过多安全库存会造成存货成本上升。尽管现在好多公司都在做车辆物流运输在途的可视化，但是也是仅限于在途时间数据的传输，并没有对时间数据进行统一的整理和分析，导致浪费了大量的财力达不到可视化改善运营的明显效果。


技术实现要素：

3.鉴于以上问题，本技术提出一种车辆物流运输提醒方法、装置及电子设备和介质，以解决上述问题。
4.本技术的第一方面提供一种车辆物流运输提醒方法所述方法包括：
5.采集车辆在物流运输过程中各个阶段的时间数据；
6.输入所述时间数据至每个阶段对应的数据分布模型；
7.基于所述数据分布模型确定输入的所述时间数据落入的分布范围；
8.根据所述分布范围确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果；
9.根据所述每个阶段的预计到达时间结果确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间是否正常；
10.若确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间异常，发出提示信息提示用户及时调整计划。
11.根据本技术一些实施方式，所述数据分布模型为正态分布模型，其中，所述数据分布模型包括第一分布范围、第二分布范围和第三分布范围。
12.根据本技术一些实施方式，所述第一分布范围为0至σ，所述第二分布范围为σ至2σ，所述第三分布范围为2σ至∞。
13.根据本技术一些实施方式，所述根据所述分布范围确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果包括：
14.若所述时间数据落入所述第一分布范围，确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果为早到；
15.若所述时间数据落入所述第二分布范围，确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果为正常；及
16.若所述时间数据落入所述第三分布范围，确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果为迟到。
17.根据本技术一些实施方式，所述根据所述每个阶段的预计到达时间结果确定所述车辆在物流运输过程中的预计到达时间是否正常包括：
18.若存在一个阶段的预计到达时间结果为异常，确定所述车辆在物流运输过程中的预计到达时间异常，其中，预计到达时间结果异常包括早到和晚到；或
19.若每个阶段的预计到达时间结果都为正常，确定所述车辆在物流运输过程中的预计到达时间正常。
20.根据本技术一些实施方式，所述各个阶段包括始发阶段、在途阶段、门岗阶段和月台阶段。
21.根据本技术一些实施方式，所述始发阶段的时间数据包括系统下单时间、接单时间、装货开始时间、装货结束时间、通过门岗时间、和始发城市交通时间；所述在途阶段的时间数据包括到达口岸时间、口岸检查开始时间、口岸检查结束时间和电子围栏序列时间；所述门岗阶段的时间数据包括到达门岗时间和通过门岗时间；所述月台阶段的时间数据包括到达月台时间、驶入月台时间、卸货开始时间、卸货结束时间和驶离月台时间。
22.本技术的第二方面提供一种车辆物流运输提醒装置，所述装置包括：
23.采集模块，用于采集车辆在物流运输过程中各个阶段的时间数据；
24.输入模块，用于输入所述时间数据至每个阶段对应的数据分布模型；
25.确定模块，用于基于所述数据分布模型确定输入的所述时间数据落入的分布范围；
26.所述确定模块，还用于根据所述分布范围确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果；
27.所述确定模块，还用于根据所述每个阶段的预计到达时间结果确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间是否正常；
28.提示模块，用于若确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间异常，发出提示信息提示用户及时调整计划。
29.本技术第三方面提供一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；以及存储器，所述存储器中存储有多个程序模块，所述多个程序模块由所述处理器加载并执行如前所述的车辆物流运输提醒方法。
30.本技术第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前所述的车辆物流运输提醒方法。
31.本技术中车辆物流运输提醒方法、装置、电子设备及存储介质，通过确定采集的时间数据落入数据分布模型的分布范围，得到车辆在每个阶段的预计到达时间结果，再根据所述每个阶段的预计到达时间结果确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间是否正常。提升物流运输整体运行效率及可靠度。由于物流作业是有上下游及前后作业区分的有顺序性“时间序列”组合成实际作业时效及时间结果，所以提早感知前面节点/环节的异常，就可以有更多时间执行应变方案，提升并解决实时感知作业/运输异常的能力。
附图说明
32.图1是本技术一实施例所提供的车辆物流运输提醒方法的流程示意图。
33.图2是本技术实施例所提供的车辆物流运输提醒装置的示意图。
34.图3是本技术一实施方式提供的电子设备的架构示意图。
具体实施方式
35.为了能够更清楚地理解本技术的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本技术进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
36.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本技术，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
37.除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本技术的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本技术。
38.请参阅图1，图1为本技术一个实施例提供的车辆物流运输提醒方法的流程示意图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。为了便于说明，仅示出了与本技术实施例相关的部分。所述车辆物流运输提醒方法应用于电子设备中。如图1所示，所述车辆物流运输提醒方法包括以下步骤。
39.步骤s1、采集车辆在物流运输过程中各个阶段的时间数据。
40.在本实施方式中，根据车辆在物料运输过程中的运输时间轴，将所述车辆在物料运输过程分为四个阶段。例如，始发阶段(港仓阶段)、在途阶段、门岗阶段和月台阶段。
41.采集所述车辆在物流运输过程中各个阶段的时间数据，根据所述时间数据分析车辆在物流运输过程中的预计到达时间。其中，所述始发阶段的时间数据包括系统下单时间、接单时间、装货开始时间、装货结束时间、通过门岗时间、和始发城市交通时间；所述在途阶段的时间数据包括到达口岸时间、口岸检查开始时间、口岸检查结束时间和电子围栏序列时间；所述门岗阶段的时间数据包括到达门岗时间和通过门岗时间；所述月台阶段的时间数据包括到达月台时间、驶入月台时间、卸货开始时间、卸货结束时间和驶离月台时间。
42.步骤s2、输入所述时间数据至每个阶段对应的数据分布模型。
43.在本实施方式中，每个阶段都对应有一个数据分布模型，所述数据分布模型呈正态分布(如图2所示)。所述数据分布模型包括第一分布范围、第二分布范围和第三分布范围。其中，所述第一分布范围为0至σ，所述第二分布范围为σ至2σ，所述第三分布范围为2σ至∞。
44.步骤s3、基于所述数据分布模型确定输入的所述时间数据落入的分布范围。
45.在本实施方式中，根据所述时间数据落入所述数据分布模型的分布范围，可以确定所述车辆在每个阶段是否正常。
46.例如，当所述时间数据为始发阶段的数据时，若所述时间数据分布在正态分布图的区域面积f(y)内(即第二分布范围内)，说明所述时间数据的可靠性高，导致始发阶段时间延迟的可能性越低，确定所述车辆在始发阶段正常。并且若所述时间数据分布越是靠近所述数据分布模型的均线，说明所述时间数据可靠性越高，确定所述车辆在始发阶段延迟
几率更低，数据更合理。
47.若所述时间数据分布在正态分布图的区域面积f(y)之外(即第一分布范围或第三分布范围)，说明所述时间数据的可靠性极低，导致始发段时间延迟的几率更高，确定所述车辆在始发阶段异常。其中，所述异常包括早到和/或者晚到。
48.需要说明的是，同样在所述在途阶段、门岗阶段和月台阶段的数据分布模型，以及所述数据分布模型的分布范围与所述始发阶段的一致。因此，所述时间数据落入所述分布范围的结论也与所述始发阶段的一致。
49.步骤s4、根据所述分布范围确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果。
50.在本实施方式中，根据时间数据落入的分布范围可以确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果。例如，若所述时间数据落入所述第一分布范围，确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果为早到；若所述时间数据落入所述第二分布范围，确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果为正常；若所述时间数据落入所述第三分布范围，确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果为迟到。
51.在一实施方式中，可以根据时间数据在所述始发阶段设置多个时间节点。例如时间节点a为系统下单时间、时间节点b为接单时间、时间节点c为装货开始时间、时间节点d为装货结束时间、时间节点e为通过门岗时间、和时间节点f为始发城市交通时间。
52.例如，当时间节点a异常，那么在始发阶段整个时间节点将60％异常；当时间节点a正常，时间节点b异常，那么在始发阶段整个时间段将60％会异常；当时间节点a、b正常，时间节点c异常，那么在始发阶段整个时间段将60％异常；当时间节点a、b、c正常，时间节点d异常，那么在始发阶段整个时间段将60％异常；当时间节点a、b、c、d正常，时间节点e异常，那么在始发阶段整个时间段将60％异常；当时间节点a、b、c、d、e正常，时间节点f异常，那么在始发阶段整个时间段将60％异常。由此可见，各个时间节点的权重不换，只是会移动至下一个时间节点。上述各个时间节点均可以通过收集一定量的数据，形成正态分布图，根据正态分布图分析可知各节点对应的时间数据的可靠性分布，可提前知各节点时间是否会出现异常，从而导致始发段总时间是否会发生异常，并且可以针对异常及时调整方案。
53.需要说明的是，影响所述始发阶段的因素包括仓储流程的因素和装货速度的快慢。而影响所述装货速度的快慢的因素包括设备和人力方面的因素。
54.在一实施方式中，可以根据时间数据在所述在途阶段设置多个时间节点。例如时间节点a为到达口岸时间、时间节点b为口岸检查开始时间、时间节点c为口岸检查结束时间、时间节点d为电子围栏序列时间。
55.例如，当时间节点a异常，那么在所述在途阶段整个时间节点将60％异常；当时间节点a正常，时间节点b异常，那么在所述在途阶段整个时间段将60％会异常；当时间节点a、b正常，时间节点c异常，那么在所述在途阶段整个时间段将60％异常；当时间节点a、b、c正常，时间节点d异常，那么在所述在途阶段整个时间段将60％异常由此可见，各个时间节点的权重不换，只是会移动至下一个时间节点。上述各个时间节点均可以通过收集一定量的数据，形成正态分布图，根据正态分布图分析可知各节点对应的时间数据的可靠性分布，可提前知各节点时间是否会出现异常，从而导致在所述在途阶段总时间是否会发生异常，并且可以针对异常及时调整方案。
56.需要说明的是，影响所述始发阶段的因素包括口岸工作人员问题、货物品类不一，
检查时间不同和在途环境影响。
57.在一实施方式中，可以根据时间数据在所述门岗阶段设置多个时间节点。例如时间节点a为到达门岗时间、时间节点b为通过门岗时间。
58.例如，当时间节点a异常，那么在所述门岗阶段整个时间节点将60％异常；当时间节点a正常，时间节点b异常，那么在所述门岗阶段整个时间段将60％会异常上述各个时间节点均可以通过收集一定量的数据，形成正态分布图，根据正态分布图分析可知各节点对应的时间数据的可靠性分布，可提前知各节点时间是否会出现异常，从而导致在所述门岗阶段总时间是否会发生异常，并且可以针对异常及时调整方案。
59.需要说明的是，影响所述门岗阶段的因素包括门岗人员检查时间不一和忙时出现车辆拥堵现象。
60.在一实施方式中，可以根据时间数据在所述月台阶段设置多个时间节点。例如时间节点a为到达月台时间、时间节点b为驶入月台时间、时间节点c为卸货开始时间、时间节点d为卸货结束时间、时间节点e为驶离月台时间。
61.例如，当时间节点a异常，那么在月台阶段整个时间节点将60％异常；当时间节点a正常，时间节点b异常，那么在月台阶段整个时间段将60％会异常；当时间节点a、b正常，时间节点c异常，那么在月台阶段整个时间段将60％异常；当时间节点a、b、c正常，时间节点d异常，那么在月台阶段整个时间段将60％异常；当时间节点a、b、c、d正常，时间节点e异常，那么在月台阶段整个时间段将60％异常由此可见，各个时间节点的权重不换，只是会移动至下一个时间节点。上述各个时间节点均可以通过收集一定量的数据，形成正态分布图，根据正态分布图分析可知各节点对应的时间数据的可靠性分布，可提前知各节点时间是否会出现异常，从而导致月台阶段总时间是否会发生异常，并且可以针对异常及时调整方案。
62.需要说明的是，影响所述月台阶段的因素包括人员因素、装卸货所需设备和货物品类(货物品类不一装卸货时间不同)。
63.步骤s5、根据所述每个阶段的预计到达时间结果确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间是否正常。若确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间异常，流程进入步骤s6；若确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间正常，流程进入步骤s7。
64.在本实施方式中，可以根据所述每个阶段的预计到达时间结果确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间。例如，若存在一个阶段的预计到达时间结果为异常，确定所述车辆在物流运输过程中的预计到达时间异常，其中，预计到达时间结果异常包括早到和晚到；若每个阶段的预计到达时间结果都为正常，确定所述车辆在物流运输过程中的预计到达时间正常。
65.步骤s6、若确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间异常，发出提示信息提示用户及时调整计划。
66.在本实施方式中，若车辆在物流运输过程中的预计到达时间异常，则发送提示信息至用户。例如，可以通过邮件、短信或即时通信工具(例如微信)时，将所述提示信息发送至对应的邮箱、手机号码或者即时通信工具账号。
67.步骤s7、若确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间正常，发出提示信息提示用户所述预计到达时间正常。
68.图1详细介绍了本技术的车辆物流运输提醒方法，所述方法通过将物流运输过程
中的时间数据按节点分割，并以正态分布图分析。可以清晰的知道影响节点的eta的相关因素，并对异常节点及时报警，提早感知并提早制定应变方案，提升物流运输整体运行效率及可靠度。由于物流作业是有上下游及前后作业区分的有顺序性“时间序列”组合成实际作业时效及时间结果，所以提早感知前面节点/环节的异常，就可以有更多时间执行应变方案，提升并解决实时感知作业/运输异常的能力。下面结合图2和图3，对实现所述车辆物流运输提醒的软件装置的功能模块以及硬件装置架构进行介绍。应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
69.图2为本技术一实施方式提供的车辆物流运输提醒装置的结构图。
70.在一些实施方式中，所述车辆物流运输提醒装置200可以包括多个由程序代码段所组成的功能模块，以实现车辆物流运输过程中的预计到达时间提醒的功能。
71.参考图2，本实施方式中，车辆物流运输提醒装置200根据其所执行的功能，可以被划分为多个功能模块，所述各个功能模块用于执行图1对应实施方式中的各个步骤，以实现物流提醒的功能。本实施方式中，所述车辆物流运输提醒装置200的功能模块包括：采集模块201、输入模块202、确定模块203以及提示模块204。各个功能模块的功能将在下面的实施例中进行详述。
72.所述采集模块201采集车辆在物流运输过程中各个阶段的时间数据。
73.在本实施方式中，根据车辆在物料运输过程中的运输时间轴，将所述车辆在物料运输过程分为四个阶段。例如，始发阶段(港仓阶段)、在途阶段、门岗阶段和月台阶段。
74.所述采集模块201采集所述车辆在物流运输过程中各个阶段的时间数据，根据所述时间数据分析车辆在物流运输过程中的预计到达时间。其中，所述始发阶段的时间数据包括系统下单时间、接单时间、装货开始时间、装货结束时间、通过门岗时间、和始发城市交通时间；所述在途阶段的时间数据包括到达口岸时间、口岸检查开始时间、口岸检查结束时间和电子围栏序列时间；所述门岗阶段的时间数据包括到达门岗时间和通过门岗时间；所述月台阶段的时间数据包括到达月台时间、驶入月台时间、卸货开始时间、卸货结束时间和驶离月台时间。
75.所述输入模块202输入所述时间数据至每个阶段对应的数据分布模型。
76.在本实施方式中，每个阶段都对应有一个数据分布模型，所述数据分布模型呈正态分布(如图2所示)。所述数据分布模型包括第一分布范围、第二分布范围和第三分布范围。其中，所述第一分布范围为0至σ，所述第二分布范围为σ至2σ，所述第三分布范围为2σ至∞。
77.所述确定模块203基于所述数据分布模型确定输入的所述时间数据落入的分布范围。
78.在本实施方式中，根据所述时间数据落入所述数据分布模型的分布范围，可以确定所述车辆在每个阶段是否正常。
79.例如，当所述时间数据为始发阶段的数据时，若所述时间数据分布在正态分布图的区域面积f(y)内(即第二分布范围内)，说明所述时间数据的可靠性高，导致始发阶段时间延迟的可能性越低，确定所述车辆在始发阶段正常。并且若所述时间数据分布越是靠近所述数据分布模型的均线，说明所述时间数据可靠性越高，确定所述车辆在始发阶段延迟几率更低，数据更合理。
80.若所述时间数据分布在正态分布图的区域面积f(y)之外(即第一分布范围或第三分布范围)，说明所述时间数据的可靠性极低，导致始发段时间延迟的几率更高，确定所述车辆在始发阶段异常。其中，所述异常包括早到和/或者晚到。
81.需要说明的是，同样在所述在途阶段、门岗阶段和月台阶段的数据分布模型，以及所述数据分布模型的分布范围与所述始发阶段的一致。因此，所述时间数据落入所述分布范围的结论也与所述始发阶段的一致。
82.所述确定模块203还根据所述分布范围确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果。
83.在本实施方式中，根据时间数据落入的分布范围可以确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果。例如，若所述时间数据落入所述第一分布范围，确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果为早到；若所述时间数据落入所述第二分布范围，确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果为正常；若所述时间数据落入所述第三分布范围，确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果为迟到。
84.所述确定模块203还根据所述每个阶段的预计到达时间结果确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间是否正常。
85.在本实施方式中，所述确定模块203可以根据所述每个阶段的预计到达时间结果确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间。例如，若存在一个阶段的预计到达时间结果为异常，确定所述车辆在物流运输过程中的预计到达时间异常，其中，预计到达时间结果异常包括早到和晚到；若每个阶段的预计到达时间结果都为正常，确定所述车辆在物流运输过程中的预计到达时间正常。
86.所述提示模块204用于若确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间异常，发出提示信息提示用户及时调整计划。
87.所述提示模块204还用于若确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间正常，发出提示信息提示用户时间正常。
88.图3为本技术一实施方式提供的电子设备的功能模块示意图。所述电子设备10包括存储器11、处理器12以及存储在所述存储器11中并可在所述处理器12上运行的计算机程序13，例如车辆物流运输提醒的程序。
89.在本实施方式中，所述电子设备10可以是但不限于手机、平板电脑、计算机、服务器等装置。
90.所述处理器12执行所述计算机程序13时实现上述方法实施例中车辆物流运输提醒方法的步骤。或者，所述处理器13执行所述计算机程序13实现上述车辆物流运输提醒装置实施例中各模块/单元的功能。
91.示例性的，所述计算机程序13可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器11中，并由所述处理器12执行，以完成本技术。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序13在所述电子设备10中的执行过程。例如，所述计算机程序13可以被分割成图2中的模块201-204。
92.本领域技术人员可以理解，所述示意图3仅仅是电子设备10的示例，并不构成对电子设备10的限定，电子设备10可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者
不同的部件，例如所述电子设备10还可以包括输入输出设备等。
93.所称处理器12可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以包括其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器12是所述电子设备10的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备10的各个部分。
94.所述存储器11可用于存储所述计算机程序13和/或模块/单元，所述处理器12通过运行或执行存储在所述存储器11内的计算机程序和/或模块/单元，以及调用存储在存储器11内的数据，实现所述电子设备10的各种功能。存储器11可以包括外部存储介质，也可以包括内存。此外，存储器11可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
95.所述电子设备10集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
96.最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本技术的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本技术进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本技术的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本技术技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种车辆物流运输提醒方法，其特征在于，所述方法包括：采集车辆在物流运输过程中各个阶段的时间数据；输入所述时间数据至每个阶段对应的数据分布模型；基于所述数据分布模型确定输入的所述时间数据落入的分布范围；根据所述分布范围确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果；根据所述每个阶段的预计到达时间结果确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间是否正常；若确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间异常，发出提示信息提示用户及时调整计划。2.如权利要求1所述的车辆物流运输提醒方法，其特征在于，所述数据分布模型为正态分布模型，其中，所述数据分布模型包括第一分布范围、第二分布范围和第三分布范围。3.如权利要求2所述的车辆物流运输提醒方法，其特征在于，所述第一分布范围为0至σ，所述第二分布范围为σ至2σ，所述第三分布范围为2σ至∞。4.如权利要求3所述的车辆物流运输提醒方法，其特征在于，所述根据所述分布范围确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果包括：若所述时间数据落入所述第一分布范围，确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果为早到；若所述时间数据落入所述第二分布范围，确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果为正常；及若所述时间数据落入所述第三分布范围，确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果为迟到。5.如权利要求4所述的车辆物流运输提醒方法，其特征在于，所述根据所述每个阶段的预计到达时间结果确定所述车辆在物流运输过程中的预计到达时间是否正常包括：若存在一个阶段的预计到达时间结果为异常，确定所述车辆在物流运输过程中的预计到达时间异常，其中，预计到达时间结果异常包括早到和晚到；或若每个阶段的预计到达时间结果都为正常，确定所述车辆在物流运输过程中的预计到达时间正常。6.如权利要求1所述的车辆物流运输提醒方法，其特征在于，所述各个阶段包括始发阶段、在途阶段、门岗阶段和月台阶段。7.如权利要求6所述的车辆物流运输提醒方法，其特征在于，所述始发阶段的时间数据包括系统下单时间、接单时间、装货开始时间、装货结束时间、通过门岗时间、和始发城市交通时间；所述在途阶段的时间数据包括到达口岸时间、口岸检查开始时间、口岸检查结束时间和电子围栏序列时间；所述门岗阶段的时间数据包括到达门岗时间和通过门岗时间；所述月台阶段的时间数据包括到达月台时间、驶入月台时间、卸货开始时间、卸货结束时间和驶离月台时间。8.一种车辆物流运输提醒装置，其特征在于，所述装置包括：采集模块，用于采集车辆在物流运输过程中各个阶段的时间数据；输入模块，用于输入所述时间数据至每个阶段对应的数据分布模型；确定模块，用于基于所述数据分布模型确定输入的所述时间数据落入的分布范围；
所述确定模块，还用于根据所述分布范围确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果；所述确定模块，还用于根据所述每个阶段的预计到达时间结果确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间是否正常；提示模块，用于若确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间异常，发出提示信息提示用户及时调整计划。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：处理器；以及存储器，所述存储器中存储有多个程序模块，所述多个程序模块由所述处理器加载并执行如权利要求1至7中任意一项所述的车辆物流运输提醒方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的车辆物流运输提醒方法。

技术总结
本申请提供一种车辆物流运输提醒方法，包括：采集车辆在物流运输过程中各个阶段的时间数据；输入所述时间数据至每个阶段对应的数据分布模型；基于所述数据分布模型确定输入的所述时间数据落入的分布范围；根据所述分布范围确定所述车辆在每个阶段的预计到达时间结果；根据所述每个阶段的预计到达时间结果确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间是否正常；若确定车辆在物流运输过程中的预计到达时间异常，发出提示信息提示用户及时调整计划。本申请还提供一种车辆物流运输提醒装置、电子设备和存储介质。本申请可以提升物流运输整体运行效率及可靠度。行效率及可靠度。行效率及可靠度。


技术研发人员：赵磊 陈经贤 王建华
受保护的技术使用者：准时达国际供应链管理有限公司
技术研发日：2020.11.23
技术公布日：2022/5/25