一种基于智能调整下单重量后的车辆调度取件方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于智能调整下单重量后的车辆调度取件方法及系统，该方法包括：获取当前订单信息；匹配历史客户订单数据中是否存在与客户信息匹配的目标客户；当存在时，从历史客户订单数据中获取目标客户单件货物的均重量标杆值和均重量标杆值区间范围；判断当前订单信息中单件货物均重是否在均重量标杆值区间范围内；若否，将当前订单信息中单件货物均重调整为均重量标杆值，并计算得到调整后的货物总重量；根据货物总重量调度合适的车辆前往取件。本发明通过分析客户的历史订单数据来判断客户当前下单的货物总重量是否准确，若不准确则重新预估，从而避免出现因下单重量不准而造成资源浪费和取件操作耗时过长的问题。

说明书

技术领域

本发明涉及物流调度技术领域，尤其涉及一种物流车辆区间的调度方法及系统。

背景技术

现有的物流行业中，为了更为合理的调度取件人员或车辆取件，在客户下单时，一般都会要求客户提供下单的货物总重量，然后根据客户提供的货物总重量调度取件人员或车辆前往取件。但是，客户在下单寄件时，其提供的货物总重量往往不准确，而货物重量不准确可能会影响调度中心对配车载重、是否需要尾板、预计操作耗时等预判造成影响，例如，车辆去到客户现场发现货装不下需换车，预计操作耗时偏差大导致影响下面客户的取货时效等，会导致资源浪费或影响时效。

发明内容

本发明提供了一种物流车辆区间的调度方法及系统，以解决现有物流行业中，客户下单时提供的货物总重量往往不准确而导致不能合理调度取件人员和车辆前往取件的问题。

为了解决上述问题，本发明提供了一种基于智能调整下单重量后的车辆调度取件方法，其包括：

获取当前订单信息，当前订单信息包括客户信息、货物数量和货物总重量；

匹配历史客户订单数据是否存在与客户信息匹配的目标客户；

当存在目标客户时，从历史客户订单数据中获取目标客户单件货物的均重量标杆值和均重量标杆值区间范围；

判断当前订单信息中单件货物均重是否在均重量标杆值区间范围内，单件货物均重＝货物总重量/货物数量；

若是，则对当前订单信息中货物总重量不作调整；若否，则将当前订单信息中单件货物均重调整为均重量标杆值，并计算得到调整后的货物总重量；

根据货物总重量调度合适的车辆前往取件。

作为本发明的进一步改进，从历史客户订单数据中获取目标客户单件货物的均重量标杆值和均重量标杆值区间范围，包括：

从历史客户订单数据中，获取目标客户的历史订单货物重量数据，得到货物重量数据集；

根据货物重量数据集计算出单件货物的均重量标杆值μ以及标准差σ，其中，m_i为历史订单中每单的单件货物实际均重量，n为相应的历史订单数；

根据均重量标杆值μ以及标准差σ设定均重量标杆值区间范围。

作为本发明的进一步改进，根据货物重量数据集计算出单件货物的均重量标杆值μ以及标准差σ之前，先将单件货物实际均重量属于异常波动的历史订单货物重量数据从货物重量数据集中进行剔除。

作为本发明的进一步改进，匹配历史客户订单数据是否存在与客户信息匹配的目标客户的步骤之后，还包括：

当不存在目标客户时，根据货物总重量调度车辆前往取件，并且根据客户信息新建客户档案并进行存储。

作为本发明的进一步改进，方法还包括：

取件完成后，获取当前订单的单件货物实际均重量并作为新的历史客户订单数据进行存储。

为了解决上述问题，本发明还提供了一种基于智能调整下单重量后的车辆调度取件系统，其包括：

第一获取模块，用于获取当前订单信息，所述当前订单信息包括客户信息、货物数量和货物总重量；

客户订单存储模块，用于从订单信息中提取客户信息、货物数量和当前货物总重量形成历史客户订单数据，并进行存储；匹配模块，用于匹配所述客户订单存储模块中是否存在与所述客户信息匹配的目标客户；

第二获取模块，用于根据匹配模块反馈的结果，当存在目标客户时，从所述客户订单存储模块中获取所述目标客户单件货物的均重量标杆值和均重量标杆值区间范围；

判断模块，用于判断所述当前订单信息中单件货物均重是否在所述均重量标杆值区间范围内；所述单件货物均重＝货物总重量/货物数量；

重量调整模块，用于根据判断模块反馈的结果，若当前订单信息中单件货物均重不在所述均重量标杆值区间范围内时，则将所述当前订单信息中单件货物均重调整为所述均重量标杆值，并计算得到调整后的货物总重量；

第一调度模块，用于根据货物总重量调度合适的车辆前往取件。

作为本发明的进一步改进，其还包括：

第三获取模块，用于从所述客户订单存储模块中，获取所述目标客户的历史订单货物重量数据，得到货物重量数据集；

计算模块，用于根据所述货物重量数据集计算出单件货物的均重量标杆值μ以及标准差σ，其中，m_i为历史订单中每单的单件货物实际均重量，n为相应的历史订单数；

设定模块，用于根据所述均重量标杆值μ以及标准差σ设定所述均重量标杆值区间范围。

作为本发明的进一步改进，其还包括：

剔除模块，用于得到货物重量数据集后，将所述单件货物实际均重量属于异常波动的历史订单货物重量数据从所述货物重量数据集中进行剔除。

作为本发明的进一步改进，其还包括：

第二调度模块，用于根据匹配模块反馈的结果，当不存在目标客户时，根据货物总重量调度车辆前往取件；

所述客户订单存储模块，还用于根据所述匹配模块反馈的结果，当不存在目标客户时，根据所述客户信息新建客户档案并进行存储。

作为本发明的进一步改进，其还包括：

实际重量获取模块，用于取件完成后，获取当前订单的单件货物实际均重量；

所述客户订单存储模块，还用于存储所述单件货物实际均重量。

相比于现有技术，本发明在客户下单时，从订单信息中获取货物总重量并得到单件货物均重，将单件货物均重与历史客户订单数据中统计得到的均重量标杆值区间范围进行比较，若当前订单的单件货物均重在均重量标杆值区间范围之内，则认为此次提供的单件货物均重数据准确，不需要进行调整，可直接按照该重量数据调度车辆前往取件，若当前订单的货物重量不在均重量标杆值区间范围之内，则认为此次提供的货物总重量不准确，需按照根据历史客户订单数据统计得到的均重量标杆值对货物总重量进行调整，并根据调整后的货物总重量调度车辆前往取件，其有效的避免了因客户提供的货物总重量不准确而导致资源浪费的问题，减少了因下单时的货物总重量不准而造成预计操作耗时不准，降低了取件超时的风险。

附图说明

图1为本发明基于智能调整下单重量后的车辆调度取件方法一个实施例的流程示意图；

图2为本发明基于智能调整下单重量后的车辆调度取件方法中获取均重量标杆值和均重量标杆值区间范围一个实施例的流程示意图；

图3为本发明基于智能调整下单重量后的车辆调度取件方法中获取均重量标杆值和均重量标杆值区间范围另一个实施例的流程示意图；

图4为本发明基于智能调整下单重量后的车辆调度取件方法另一个实施例的流程示意图；

图5为本发明基于智能调整下单重量后的车辆调度取件方法另一个实施例的流程示意图；

图6为本发明基于智能调整下单重量后的车辆调度取件系统一个实施例的功能模块示意图；

图7为本发明基于智能调整下单重量后的车辆调度取件系统另一个实施例的功能模块示意图；

图8为本发明基于智能调整下单重量后的车辆调度取件系统另一个实施例的功能模块示意图；

图9为本发明基于智能调整下单重量后的车辆调度取件系统另一个实施例的功能模块示意图；

图10为本发明基于智能调整下单重量后的车辆调度取件系统另一个实施例的功能模块示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用来限定本发明。

图1展示了本发明基于智能调整下单重量后的车辆调度取件方法的一个实施例。在本实施例中，如图1所示，该基于智能调整下单重量后的车辆调度取件方法包括以下步骤：

步骤S1，获取当前订单信息，当前订单信息包括客户信息、货物数量和货物总重量。

具体地，在接收到客户的订单后，根据该订单信息获取客户信息、货物数量和货物总重量，其中，客户信息包括客户名称，客户代号，客户地址等，所述货物数量和货物总重量为客户下单时填写或报给业务员的信息。

步骤S2，匹配历史客户订单数据是否存在与客户信息匹配的目标客户。当存在目标客户时，执行步骤S3。

具体地，该历史客户订单数据包括曾发生过业务往来的所有客户的信息。在获取当前订单信息后，从当前订单信息中获取到客户信息，并将客户信息与历史客户订单数据进行匹配，以确认历史客户订单数据中是否存在与客户信息匹配的目标客户。

步骤S3，从历史客户订单数据中获取目标客户单件货物的均重量标杆值和均重量标杆值区间范围。

具体地，通过分析客户的历史订单数据即可获知客户历史订单的货物的平均重量，即均重量标杆值，进而根据均重量标杆值即可设定一个均重量标杆值区间范围。本实施例通过分析目标客户的历史订单数据即可获知目标客户的单件货物的均重量标杆值和均重量标杆值区间范围。

步骤S4，判断当前订单信息中单件货物均重是否在均重量标杆值区间范围内。若是，则执行步骤S5；若否，则执行步骤S6。

需要说明的是，单件货物均重＝货物总重量/货物数量。

具体地，当前订单信息中单件货物均重在该均重量标杆值区间范围之内，即判定客户此次提供的货物总重量准确，执行步骤S5；单件货物均重在该均重量标杆值区间范围之内，即判定客户此次提供的货物总重量不准确，执行步骤S6。

步骤S5，对当前订单信息中货物总重量不作调整。

步骤S6，将当前订单信息中单件货物均重调整为均重量标杆值，并计算得到调整后的货物总重量。

需要说明的是，调整后的货物总重量＝均重量标杆值*货物数量

步骤S7，根据货物总重量调度合适的车辆前往取件。

具体地，若当前订单信息中单件货物均重在均重量标杆值区间范围内，则当前订单信息中货物总重量不作调整，并根据该货物总重量调度合适的车辆前往取件；若当前订单信息中单件货物均重不在均重量标杆值区间范围内，则将当前订单信息中单件货物均重调整为均重量标杆值，并计算得到调整后的货物总重量，并根据调整后的货物总重量调度合适的车辆前往取件。

例如，表1展示了A公司的均重量标杆值和设定的均重量标杆值区间范围。

表1 A公司均重量标杆值和设定的均重量标杆值区间范围信息

公司均重量标杆值均重量标杆值区间范围A公司12.99889[11.42511，14.57267]

假如此时接收到该公司的订单，订单的货物数量为10件，货物总重量为100，计算单件货物均重；

单件货物均重＝货物总重量/货物数量＝100/10＝10；

此时单件货物均重未落入均重量标杆值区间范围[11.42511，14.57267]之内，因此，该公司提供的货物总重量不准确，需要对当前订单的货物总重量进行调整预估，根据均重量标杆值即可计算得到调整后的预估货物总重量；

调整后的预估货物总重量＝12.99889*10＝129.9889；

再根据该调整预估后的货物总重量调度车辆前往该公司进行取件。

下表2给出了A公司历史订单中多条下单重量作调整预估后与实际重量数据的对比。

表2 A公司订单记录

下单公司下单编码下单日期下单件数下单重量实际重量预估重量是否需调整A公司编码12018/4/1063010576是A公司编码22018/5/121530164191是A公司编码32018/5/142530410318是A公司编码42018/5/255307364是A公司编码52018/5/252202325是A公司编码62018/6/91330154165是A公司编码72018/6/2239200367496是A公司编码82018/6/3021200173267是A公司编码92018/7/1216200235200否

本实施例在客户下单时，从订单信息中获取货物总重量并得到单件货物均重，将单件货物均重与历史客户订单数据中统计得到的均重量标杆值区间范围进行比较，若当前订单的单件货物均重在均重量标杆值区间范围之内，则认为此次提供的单件货物均重数据准确，不需要进行调整，可直接按照该重量数据调度车辆前往取件，若当前订单的货物重量不在均重量标杆值区间范围之内，则认为此次提供的货物总重量不准确，需按照根据历史客户订单数据统计得到的均重量标杆值对货物总重量进行调整预估，并根据调整预估后的货物总重量调度车辆前往取件。由表2可看出，采用本实施例，对下单重量行调整，预估后的下单货物重量与实际重量之间的差值明显缩小，其有效的避免了因客户提供的货物总重量不准确而导致资源浪费的问题，减少了因下单时的货物总重量不准而造成预计操作耗时不准，降低了取件超时的风险。

进一步的，如图2所示，从历史客户订单数据中获取目标客户单件货物的均重量标杆值和均重量标杆值区间范围具体包括以下步骤：

步骤S10，从历史客户订单数据中，获取目标客户的历史订单货物重量数据，得到货物重量数据集。

步骤S11，根据货物重量数据集计算出单件货物的均重量标杆值μ以及标准差σ。

需要说明的是，m_i为历史订单中每单的单件货物实际均重量，n为相应的历史订单数。

步骤S12，根据均重量标杆值μ以及标准差σ设定均重量标杆值区间范围。

具体地，计算得到均重量标杆值μ之后，根据该均重量标杆值μ计算得到标准差σ，再根据均重量标杆值μ和标准差σ确认均重量标杆值区间范围。本实施例中，优选设定均重量标杆值区间范围为[μ-σ，μ+σ]。例如，下表3展示了A公司的9个下单记录的货物重量数据：

表3清洗后的货物重量数据

11.8813.513.4311.51612.7511.511.7214.71

根据上表3即可计算得到均重量标杆值均重量标杆值μ，其中，

进一步根据上述计算标准差的公式计算得到标准差σ＝1.573781；

从而计算得到均重量标杆值区间范围均重量标杆值区间范围的上限值μ+σ＝14.57267，下限值μ-σ＝11.42511，即均重量标杆值区间范围均重量标杆值区间范围为[11.42511，14.57267]。

需要说明的是，目标客户单件货物均重量标杆值和均重量标杆值区间范围的计算，根据历史订单数据的更新，实时更新计算；当新订单过来时，可直接调用该目标客户的已计算出的单件货物均重量标杆值和均重量标杆值区间范围。

进一步的，为了降低货物重量数据集中的异常历史订单货物重量数据对计算均重量标杆值μ和标准差σ的影响，如图3所示，在步骤S11之前，还包括：

步骤S20，将单件货物实际均重量属于异常波动的历史订单货物重量数据从货物重量数据集中进行剔除。

具体地，目标客户的货物重量数据集中，其历史订单货物重量数据并非稳定在某个范围波动，可能出现异常数据值的情况，例如，某一历史订单货物重量数据远小于其余历史订单货物重量数据，因此，通过对目标客户的多个历史订单货物重量数据进行清洗，以剔除掉异常数据值，从而降低异常数据值对计算均重量标杆值μ和标准差σ的影响。

本实施例中，在获取到目标客户的多个历史订单货物重量数据之后，首先，确认多个历史订单货物重量数据中的下四分位数Q1和上四分位数Q2，并计算得到四分位极差IQR，IQR＝Q2-Q1，需要说明的是，四分位数是指在统计学中把所有数值由小到大排列并分成四等份，处在25％位置上的下四分位数，和处在75％位置上的上四分位数；其次，确认正常区间范围，优选地，该正常区间范围设定为[Q1-1.5*IQR，Q2+1.5*IQR]；最后，剔除货物重量数据集中未落入正常区间范围内的历史订单货物重量数据，从而得到清洗完成的货物重量数据集。例如，下表4展示了A公司最近10次下单货物的实际重量数据：

表4 A公司下单货物的实际重量数据

11.8813.513.4311.51612.7511.511.7214.7121.82

由上表4可知，其下四分位数Q1、上四分位数Q2和四分位极差IQR分别为：

Q1＝11.72，Q2＝14.71，IQR＝Q2-Q1＝2.65；

根据Q1、Q2和IQR计算得到正常区间范围的上限值和下限值：

下限值＝Q1-1.5*IQR＝7.745，上限值＝Q2+1.5*IQR＝18.685，即该正常区间范围为[7.745，18.685]。对比表4可知，21.82这个数据未落入该正常区间范围之内，因此，剔除该数据，得到清洗后的货物重量数据集。

需要说明的是，本实施例中，还可采用简单统计量分析法、3σ准则、聚类分析法等来识别货物重量数据集中属于异常波动的历史订单货物重量数据，以达到剔除货物重量数据集中的异常数据的目的，均属于本发明的保护范围之内。

本实施例通过对目标客户的多个历史订单的货物重量数据货物总重量进行清洗，从而剔除掉异常数据值，使得上述计算得到的均重量标杆值和均重量标杆值区间范围更为精确。

为了方便服务客户，上述实施例的基础上，其他实施例中，如图4所示，当不存在目标客户时，步骤S2之后还包括以下步骤：

步骤S30，根据货物总重量调度车辆前往取件，并且根据客户信息新建客户档案并进行存储。

具体地，当历史客户订单数据中不存在与客户信息匹配的目标客户时，即可确认该客户为新客户，当前订单为客户首次下单，此时，缺乏该客户的历史订单货物重量数据，即按照客户提供的货物总重量调度车辆前往取件，并且，新建客户档案，并将该客户档案进行存储，该客户后续下单数据即可逐步形成丰富的历史客户订单数据，后续即可通过分析统计该客户的历史订单货物重量数据评估或调整客户下单时的货物重量数据。

本实施例通过在确认客户为新客户时，建立客户档案并储存至历史客户订单数据中，从而丰富历史客户订单数据资源，方便后续统计分析其历史订单数据以对货物重量进行评估或调整。

为了进一步丰富客户的历史数据库，使得根据客户的历史数据库分析得到的结果更为准确，上述实施例的基础上，其他实施例中，如图5所示，在取件完成后，该基于智能调整下单重量后的车辆调度取件方法还包括：

步骤S40，取件完成后，获取当前订单的单件货物实际均重量并作为新的历史客户订单数据进行存储。

具体地，在取件人员取件之后，再次对该当前订单的货物进行称重，并记录货物的单件货物实际均重量，再将该单件货物实际均重量与目标客户进行关联之后进行存储。

进一步的，若当前订单信息的客户为新客户时，则在建立该客户的客户档案之后，将该单件货物实际均重量与该客户的客户档案关联之后进行存储。

本实施例通过在取件完成后对货物进行真实称重，并将货物的单件货物实际均重量进行存储，可以用来对本次订单重量调整评估效果的评价，以及有利于对后续调整评估的优化，使得后续在使用该客户的历史数据库对客户下单的货物重量进行评估或调整时，结果更为准确。

图6展示了本发明基于智能调整下单重量后的车辆调度取件系统的第一个实施例。如图6所示，该基于智能调整下单重量后的车辆调度取件系统包括第一获取模块10、客户订单存储模块11、匹配模块12、第二获取模块13、判断模块14、重量调整模块15、第一调度模块16。

其中，第一获取模块10，用于获取当前订单信息，当前订单信息包括客户信息、货物数量和货物总重量；客户订单存储模块11，用于从订单信息中提取客户信息、货物数量和货物总重量得到历史客户订单数据，并进行存储，其中，该客户订单存储模块11存储有所有客户的所有历史客户订单数据；匹配模块12，用于匹配客户订单存储模块11中是否存在与客户信息匹配的目标客户；第二获取模块13，用于根据匹配模块12反馈的结果，当存在目标客户时，从客户订单存储模块11中获取目标客户单件货物的均重量标杆值和均重量标杆值区间范围；判断模块14，用于判断当前订单信息中单件货物均重是否在均重量标杆值区间范围内；单件货物均重＝货物总重量/货物数量；重量调整模块15，用于根据判断模块14反馈的结果，若当前订单信息中单件货物均重不在均重量标杆值区间范围内时，则将当前订单信息中单件货物均重调整为均重量标杆值，并计算得到调整后的货物总重量；第一调度模块16，用于根据货物总重量调度合适的车辆前往取件。

具体地，匹配模块12根据第一获取模块10获取的当前订单信息，跟客户订单存储模块11中的客户订单数据进行匹配，以确认是否存在与客户信息匹配的目标客户，当存在匹配的目标客户时，第二获取模块13从客户的历史订单数据中获知客户历史订单的货物的平均重量，即均重量标杆值，以及均重量标杆值区间范围，再通过判断模块14判断当前订单信息中单件货物均重是否在均重量标杆值区间范围内，以确认客户此次提供的货物总重量是否准确，若准确，则第一调度模块16按照客户提供的货物总重量调度车辆前往取件，若不准确，则重量调整模块15将当前订单信息中单件货物均重调整为均重量标杆值，并计算得到调整后的货物总重量，并且第一调度模块16根据调整后的货物总重量调度合适的车辆前往取件，从而有效的避免了因客户提供的货物总重量不准确而导致资源浪费的问题，减少了因下单时的货物总重量不准而造成预计操作耗时不准，降低了取件超时的风险。

上述实施例的基础上，其他实施例中，如图7所示，该基于智能调整下单重量后的车辆调度取件系统还包括第三获取模块20、计算模块21和设定模块22。

其中，第三获取模块20，用于从客户订单存储模块11中，获取目标客户的历史订单货物重量数据，得到货物重量数据集；计算模块21，用于根据货物重量数据集计算出单件货物的均重量标杆值μ以及标准差σ；设定模块22，用于根据均重量标杆值μ以及标准差σ设定均重量标杆值区间范围。

具体地，第三获取模块20在从客户订单存储模块11中获取到目标客户的历史订单货物重量数据之后，通过计算模块21对历史订单货物重量数据进行计算，得到均重量标杆值μ和标准差σ，再通过设定模块22根据均重量标杆值μ以及标准差σ设定均重量标杆值区间范围。

需要说明的是，m_i为历史订单中每单的单件货物实际均重量，n为相应的历史订单数。

需要说明的是，目标客户单件货物均重量标杆值和均重量标杆值区间范围的计算，根据历史订单数据的更新，实时更新计算；当新订单过来时，可直接调用该目标客户的已计算出的单件货物均重量标杆值和均重量标杆值区间范围。

上述实施例的基础上，其他实施例中，如图8所示，该基于智能调整下单重量后的车辆调度取件系统还包括剔除模块30，用于得到货物重量数据集后，将单件货物实际均重量属于异常波动的历史订单货物重量数据从货物重量数据集中进行剔除。

具体地，目标客户的货物重量数据集中，其历史订单货物重量数据并非稳定在某个范围波动，可能出现异常数据值的情况，例如，某一历史订单货物重量数据远小于其余历史订单货物重量数据，因此，通过剔除模块30对目标客户的多个历史订单货物重量数据进行清洗，以剔除掉异常数据值，从而降低异常数据值对计算均重量标杆值μ和标准差σ的影响。

需要说明的是，本实施例中，可采用箱线图分析法、简单统计量分析法、3σ准则、聚类分析法等来识别货物重量数据集中属于异常波动的历史订单货物重量数据，以达到剔除货物重量数据集中的异常数据的目的，具体参见基于智能调整下单重量后的车辆调度取件方法实施例中所述，此处不再赘述。

上述实施例的基础上，其他实施例中，如图9所示，该基于智能调整下单重量后的车辆调度取件系统还包括第二调度模块30，用于根据匹配模块12反馈的结果，当不存在目标客户时，根据货物总重量调度车辆前往取件，同时，客户订单存储模块11，根据匹配模块12反馈的结果，当不存在目标客户时，根据客户信息新建客户档案并进行存储。

具体地，当历史客户订单数据中不存在与客户信息匹配的目标客户时，即可确认该客户为新客户，当前订单为客户首次下单，此时，缺乏该客户的历史订单货物重量数据，即按照客户提供的货物总重量调度车辆前往取件即可。同时，在确认当前下订单的客户为新客户时，客户订单存储模块11根据客户信息新建客户档案并进行存储，从而方便记录该客户后续下单的订单信息。

上述实施例的基础上，其他实施例中，如图10所示，该基于智能调整下单重量后的车辆调度取件系统还包括实际重量获取模块40，用于取件完成后，获取当前订单的单件货物实际均重量。同时，客户订单存储模块11将该单件货物实际均重量与当前订单信息对应的客户信息进行关联之后进行存储，若当前客户为新用户，则在新用户的客户档案建立完成之后进行关联并存储。

具体地，取件人员完成取件任务之后，还会对货物重新进行称重得到单件货物的实际均重量，实际重量获取模块40将该单件货物实际均重量存储至客户订单存储模块11中，可以用来对本次订单重量调整评估效果的评价，以及有利于对后续调整评估的优化，使得后续在使用该客户的历史数据库对客户下单的货物重量进行评估或调整时，结果更为准确。

关于上述五个实施例基于智能调整下单重量后的车辆调度取件系统中各模块实现技术方案的其他细节，可参见上述实施例中的基于智能调整下单重量后的车辆调度取件方法中的描述，此处不再赘述。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于系统类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上对发明的具体实施方式进行了详细说明，但其只作为范例，本发明并不限制于以上描述的具体实施方式。对于本领域的技术人员而言，任何对该发明进行的等同修改或替代也都在本发明的范畴之中，因此，在不脱离本发明的精神和原则范围下所作的均等变换和修改、改进等，都应涵盖在本发明的范围内。