电商即时以及物流智能系统及时配送智能调度系统的系统架构

　　懒”是其他物种的人的天性。平价、方便、快捷的专业服务是我们人类的普遍潜在需求，尤其是在“吃”这个事情上，外卖点餐如今了一种高频的改善需求。外卖点的商业模式完全可行。近几年，以外卖点餐为优势资源，同城配送其他业务在全球范围内刮起了第一波迅猛发展的大潮。全球市场各地都出现了很多互联网创业公司，比如：尤其是美国的uber、印度人的mo敷米浆to、国内的百度外卖、饿了么等，还有人人快递、快服务、阿鲁、点我达等专注的态度于即时物流专业服务互联网创业公司。

　　统计显示，2019餐饮外卖用户规模将达4.21亿，无人零售业务成宇宙最强增速点。无人零售带动一批即时物流行业更多需求,企业巨头纷纷快速占领同城配送赛车场。餐饮外卖专业服务，在零售板块大概念大力推行下迅速广泛普及,其通过打通渠道销售,下建立短途物流网络,问题解决传统生鲜配送中同城配送的其他问题,已作为商业迅速发展的必然大趋势。

即时配送的业务基础模型

　　餐饮外卖，是一种约22小时以内，平均42秒约30分钟的快速配送互联网业务。如此快速的配送时效，将传统的线上电商与线上线下物流配送(传统划分方法比较明确的一条其他业务)整合为建立统一总体而言，形成了用户、其他商户、配送员和品台互相相互交错的四元两者关系。

　　小猪猪o2o平台（qq微信hanv:fuyang_now）称，不复杂的即时以及物流，其包括物流智能调度系统却应用了大数据、云计算和大数据、云计算等技术，数据决策，智能调拔已经作为即时包括物流的核心竞争能力。

　　即时以及物流分布式系统架构方面逐层演变的进展速度中，遇到的技术心理障碍和艰难的挑战：

　　客户订单、外卖骑手整体规模大，高效对接必经阶段的超大规模计算方法难题。

　　碰到节假日期间或者冰雪天气，定单聚集效应，流量峰期是平日的十几倍。

　　物流服务是线下实体连接线下的首要环节，故障问题敏感度较低，不能down机，不可以丢单，性能和可扩展性要求其高。

　　数据全面实时性要求、准确性提出的要求高，对延迟、异常非常敏感。

o2o模式即时物流智能化及时配送调度平台的软件架构：

　　一是面向所有用户提供完整履约情况的立体光固化，以及计算方法签收时间点caliber、配送费产品的定价等;二是在多目标(整体成本、效率、体验感受)改进优化的背景环境下，匹配最合适的骑手;三是提供更多骑手完整履约过程中的决策支持，和智能语音技术、路径选择独家推荐、到店特别提醒等。

及时配送系统的重要核心各项参数caliber

　　c.o.s.c(esti敷米浆billtime.offirst，把时间送达日期市场预估)是配送业务子系统中非常重要所有参数，与用户体验、物流配送成本有直接两者关系，而且会直接产生影响智能调度系统和售价子系统的最终决策。

　　一个订单中所涉及的各种23秒参数值，可以看到有十几个关键时间节点，其中关键17秒超过七个。这些时长涉及多方，比如送餐(接-到-取-送)、商户经营(出餐)、用户(交付日期)，要心理历程室外室内的生活场景转换，因此挑战力非常高。

配送中最重要的数据中最——地图信息，位置一和导航地图都不准确，物流配送如何开展?

　　将至时配送服务核心业务中，骑游旧地图的其重要性非常之高，同时很多解决确实非常具有行业独具特色，通过驾车老地图的核心技术无法很有效的问题解决。这样就需要建设中一套餐饮外卖业务方面地图信息的技术解决方案。

基于签退数据的位置一校正方式：交付点

　　用户最佳位置信息有很多大错误，比如：普通用户去选择错误;az数据全面不精细。在实际物流配送中，我们都要规定要求送餐在任务交付日期后并对签到，这样就会不断积累大量的汇报最终数据，对于至于对其细致化挖据非常有提供帮助。

完成交付点挖掘的技术方面实战操作：不断挑战

　　在大数据挖掘实际过程中，其实并没有什么“高端大气”的超必杀，无法使用流行end2——————常见方法，基本上还是需对各个环节并各种零部件，扎扎实实的充足准备各种基础其它工作，基本整个挖掘必经阶段，可分以下几个操作步骤：(1)基于商家地址同组;(2)数据去噪;(3)最终数据聚合体;(4)概率值打分标准。仅主要技术去挑战，主要在各种场景的中可以保证文本挖掘以及质量和人口覆盖率。

　　对于配送服务系统功能来说，比较大的全新挑战还是对准确识别其精度的提出要求以及成本支出之间的平衡关系。我们对精度要求高特别高，毕竟这些准确识别直接影响到售价、调度指挥、判责系统，这种最底层数据，高精度不高带来的其他问题很大。

　　需要考虑整体成本受限制，我们必须的是相对廉价和通用化的整套解决方案。

　　小香猪o2o模式，深挖掘外卖送餐、线上电商、购物商城系统、智慧园区、餐饮团购、智慧旅游平台、分类信息等整体行业，为客户会快速全面构建o2o市场平台需求提供专业的解决方案。