一種通過區塊鏈控制的商品派送追溯系統及方法與流程

2023-06-27 15:38:48 1

1.本發明涉及物流配送技術領域，特別涉及一種通過區塊鏈控制的商品派送追溯系統及方法。


背景技術：

2.在商品完成生產後，一般是由生產商統一派送給各地零售商，再由零售商派送到用戶手中，然而，由於派送的過程涉及多個派送人員和派送客戶，在商品訂單數目較多時，容易造成異常派送，例如：派送商品不及時、派送商品丟失等，目前，當商品派送異常時，往往是用戶較長時間未收到商品再進行反饋，對應的派送點進行追溯，異常的發現具有滯後性、異常處理不及時，進而導致用戶體驗較差；
3.因此，亟需一種解決辦法。


技術實現要素：

4.本發明提供一種通過區塊鏈控制的商品派送追溯系統及方法，基於監控到的派送訂單的派送情況中的派送異常，確定派送人員並對派送人員進行異常提醒，提高了派送異常發現和處理的及時性，提升了商品派送的服務質量。
5.本發明提供一種通過區塊鏈控制的商品派送追溯系統，包括：
6.監控模塊，用於監控正在進行商品派送的派送訂單的派送情況中的派送異常；
7.追溯模塊，用於基於預設的區塊鏈，追溯負責所述派送訂單的派送人員；
8.提醒模塊，用於根據所述派送異常，對所述派送人員進行相應異常提醒。
9.優選的，所述監控模塊執行如下操作：
10.當所述派送訂單未派送完成時，獲取所述派送訂單的承諾派送完成時刻，同時，獲取當前時刻；
11.當所述當前時刻超過所述承諾派送完成時刻，輸出為派送延遲的派送異常；
12.和/或，
13.當接收到所述派送訂單對應的第一派送客戶輸入的至少一個投訴項時，對所述投訴項進行真實性驗證；
14.當驗證通過時，基於所述投訴項，確定派送異常。
15.優選的，所述對所述投訴項進行真實性驗證，包括：
16.基於預設的關聯性分析模型，對所述投訴項和對應所述派送訂單進行關聯性分析，獲得關聯值，並與對應所述投訴項進行關聯；
17.獲取所述第一派送客戶的歷史惡意投訴行為；
18.查詢預設的惡意投訴行為-惡意值庫，確定所述歷史惡意投訴行為的第一惡意值；
19.獲取所述歷史惡意投訴行為的發生時刻距離當前時刻的時間間隔；
20.基於預設的下調規則，根據所述時間間隔，對所述第一惡意值進行下調，獲得下調後的第二惡意值；
21.對所述第二惡意值進行求和計算，獲得所述第一派送客戶的惡意度，同時，獲取所述惡意度對應的預設的可信度，並與對應所述投訴項進行關聯；
22.累加計算所述投訴項關聯的所述關聯值和所述可信度，獲得真實值；
23.若所述真實值大於等於預設的真實值閾值，則對應所述投訴項通過真實性驗證。
24.優選的，所述追溯模塊執行如下操作：
25.從所述區塊鏈中獲取派送訂單-派送人員庫；
26.基於所述派送訂單-派送人員庫，確定所述派送訂單對應的派送人員，完成追溯。
27.優選的，所述提醒模塊執行如下操作：
28.獲取預設的派送異常-提醒策略庫；
29.基於所述派送異常-提醒策略庫，確定所述派送異常對應的提醒策略；
30.基於所述提醒策略，對所述派送人員進行相應提醒。
31.優選的，通過區塊鏈控制的商品派送追溯系統，還包括：
32.搜索模塊，用於當所述派送人員輸入商品丟失事件時，進行丟失商品搜索；
33.其中，所述搜索模塊執行如下操作：
34.從所述商品丟失事件中提取丟失商品以及原始派送路線；
35.查詢預設的監控節點分布圖，確定所述原始派送路線上設置的多個監控節點；
36.獲取所述商品丟失事件對應所述派送訂單開始進行派送的第一時刻和對應所述派送人員發現所述丟失商品丟失的第二時刻；
37.獲取所述監控節點在所述第一時刻和所述第二時刻之間捕獲的多個第一場景圖像；
38.基於圖像識別技術，判斷所述第一場景圖像中是否存在所述派送人員或所述派送人員駕駛的派送車輛；
39.若存在，將對應所述第一場景圖像作為第二場景圖像；
40.將所述第二場景圖像按照圖像產生先後順序進行排序，獲得場景圖像序列；
41.基於預設的可疑丟失場景判定規則，從所述第二場景圖像中確定至少一個可疑丟失場景圖像；
42.獲取所述場景序列中可疑丟失場景圖像前預設數目個的所述第二場景圖像，並與所述可疑丟失場景共同作為第三場景圖像；
43.將所述第三場景圖像輸入預設的丟失過程模擬模型，對所述丟失商品的丟失過程進行模擬，獲得至少一個模擬丟失事件；
44.獲取所述模擬丟失事件的事件類型，所述事件類型包括：偷竊事件和非偷竊事件；
45.當所述事件類型為偷竊事件時，基於預設的場景圖像完整性分析模型，對所述第三場景圖像模擬所述丟失過程的完整程度進行分析，獲得完整值；
46.若所述完整值大於等於預設的完整值閾值，確定對應所述模擬丟失事件中的偷竊人員；
47.若所述完整值小於預設的完整值閾值，確定對應所述模擬丟失事件中至少一個可疑人員；
48.基於行為識別技術，提取所述第三場景圖像中的所述可疑人員的第一行為；
49.基於所述第一行為產生的先後順序進行排序，獲得所述可疑人員的行為序列；
50.將所述第一行為與預設的可疑偷竊行為庫中的可疑偷竊行為進行匹配，獲取匹配符合的所述第一行為在所述行為序列中前預設數目個的所述第一行為，並作為第二行為；
51.將所述第二行為和匹配符合的所述第一行為按照行為產生先後順序依次輸入預設的偷竊行為推演模型，獲取所述偷竊行為推演模型的推演結果；
52.若所述推演結果為推演成功，則將對應所述可疑人員作為偷竊人員；
53.將所述偷竊人員的關聯信息發送給預設的調查節點；
54.獲取調查節點的回覆信息；
55.基於所述回覆信息，對所述丟失商品進行搜索；
56.當所述事件類型為非偷竊事件時，提取對應所述模擬丟失事件中的至少一個可疑丟失區域；
57.基於所述可疑丟失區域，對相應所述丟失商品進行搜索。
58.優選的，通過區塊鏈控制的商品派送追溯系統，還包括：
59.調整模塊，用於獲取所述派送人員對相應所述派送異常的處理效果，基於所述處理效果，調整對應所述派送人員的員工等級。
60.優選的，所述調整對應所述派送人員的員工等級，包括：
61.解析所述處理效果，獲得相應所述派送異常的第二派送客戶對相應處理流程的滿意度；
62.基於預設的滿意度-第一調整等級庫，確定對應所述派送人員的第一調整等級；
63.獲取對應所述派送人員的派送行為；
64.基於預設的因果性分析模型，對所述派送行為與對應所述派送異常進行因果關係分析，獲取因果值；
65.獲取對應所述派送人員的處理流程，基於預設的不適宜度分析模型，對所述處理流程進行不適宜性分析，獲得不適宜值；
66.對所述因果值和所述不適宜值進行求和計算，獲得調整指數；
67.基於預設的調整指數-第二調整等級庫，確定對應所述派送人員的第二調整等級；
68.累加計算所述第一調整等級和所述第二調整等級，獲得對應所述派送人員的目標調整等級；
69.查詢預設的員工-員工等級庫，確定對應所述派送人員的當前的第一員工等級；
70.基於所述目標調整等級，對所述第一員工等級進行調整，獲得對應所述派送人員調整後的第二員工等級；
71.基於所述第二員工等級，對相應所述派送人員的第一員工等級進行實時更新，獲得調整後的員工-員工等級庫，並定時存入預設的區塊鏈中。
72.優選的，通過區塊鏈控制的商品派送追溯系統，還包括：
73.構建模塊，用於對所述派送訂單對應的第三派送客戶進行詢問獲取詢問結果，基於所述詢問結果，構建用戶偏好庫，當下次對所述第三派送客戶進行商品派送時，基於所述第三派送客戶的用戶偏好進行派送；
74.所述構建模塊執行如下操作：
75.解析所述詢問結果，獲取所述第三派送客戶偏好的配送方式，並與對應所述第三派送客戶進行關聯，獲得關聯配對組；
76.獲取預設的空白資料庫，持續將所述關聯配對組存入所述空白資料庫中，作為用戶偏好庫，每次將最近一次更新的所述用戶偏好庫存入所述區塊鏈中；
77.當至少存在一個待派送客戶時，基於所述用戶偏好庫，判斷是否能獲取到所述待派送客戶的用戶偏好；
78.若獲取成功，基於所述用戶偏好，調度所述派送人員進行相應派送；
79.若獲取失敗，基於預設的派送規則，調度所述派送人員進行相應派送。
80.本發明的一種通過區塊鏈控制的商品派送追溯方法，包括：
81.步驟s1：監控正在進行商品派送的派送訂單的派送情況中的派送異常；
82.步驟s2：基於預設的區塊鏈，追溯負責所述派送訂單的派送人員；
83.步驟s3：根據所述派送異常，對所述派送人員進行相應異常提醒。
84.本發明的其它特徵和優點將在隨後的說明書中闡述，並且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發明而了解。本發明的目的和其他優點可通過在所寫的說明書、權利要求書、以及附圖中所特別指出的結構來實現和獲得。
85.下面通過附圖和實施例，對本發明的技術方案做進一步的詳細描述。
附圖說明
86.附圖用來提供對本發明的進一步理解，並且構成說明書的一部分，與本發明的實施例一起用於解釋本發明，並不構成對本發明的限制。在附圖中：
87.圖1為本發明實施例中一種通過區塊鏈控制的商品派送追溯系統的示意圖；
88.圖2為本發明實施例中一種通過區塊鏈控制的商品派送追溯方法的流程圖。
具體實施方式
89.以下結合附圖對本發明的優選實施例進行說明，應當理解，此處所描述的優選實施例僅用於說明和解釋本發明，並不用於限定本發明。
90.本發明提供一種通過區塊鏈控制的商品派送追溯系統，如圖1所示，包括：
91.監控模塊1，用於監控正在進行商品派送的派送訂單的派送情況中的派送異常；
92.追溯模塊2，用於基於預設的區塊鏈，追溯負責所述派送訂單的派送人員；
93.提醒模塊3，用於根據所述派送異常，對所述派送人員進行相應異常提醒。
94.上述技術方案的工作原理及有益效果為：
95.監控正在進行商品派送的派送訂單中的派送異常(例如：派送員a正在向用戶派送商品，用戶b反應沒有收到商品)。從預設的區塊鏈(區塊鏈技術屬於現有技術，不再贅述)中確定派送異常的派送訂單的派送人員(例如：訂單編號xxxxx的派送人員為c)。通過智能終端發送設備發送提醒信息(例如：您有一個編號為xxxxx的訂單派送異常，請及時處理)給派送人員。
96.本發明實施例基於監控到的派送訂單的派送情況中的派送異常，確定派送人員並對派送人員進行異常提醒，提高了派送異常發現和處理的及時性，提升了商品派送的服務質量。
97.本發明提供一種通過區塊鏈控制的商品派送追溯系統，監控模塊1執行如下操作：
98.當所述派送訂單未派送完成時，獲取所述派送訂單的承諾派送完成時刻，同時，獲
取當前時刻；
99.當所述當前時刻超過所述承諾派送完成時刻，輸出為派送延遲的派送異常；
100.和/或，
101.當接收到所述派送訂單對應的第一派送客戶輸入的至少一個投訴項時，對所述投訴項進行真實性驗證；
102.當驗證通過時，基於所述投訴項，確定派送異常。
103.上述技術方案的工作原理及有益效果為：
104.獲取派送未完成的派送訂單的承諾派送完成時刻(例如：8月10日)，同時，獲取當前時刻(例如：8月11日)。如果當前時刻超過承諾派送完成時刻，確定該派送訂單未派送延遲，或者，獲取第一派送客戶產生投訴時輸入的投訴項(例如：商品包裝破裂)，驗證投訴項的真實性，如果通過驗證，則該第一派送客戶投訴的派送訂單派送異常。
105.本發明實施例基於未完成派送訂單的承諾派送完成時刻、當前時刻以及第一派送客戶的投訴項確定派送異常，提高了異常確定的合理性。
106.本發明提供一種通過區塊鏈控制的商品派送追溯系統，其特徵在於，所述對所述投訴項進行真實性驗證，包括：
107.基於預設的關聯性分析模型，對所述投訴項和對應所述派送訂單進行關聯性分析，獲得關聯值，並與對應所述投訴項進行關聯；
108.獲取所述第一派送客戶的歷史惡意投訴行為；
109.查詢預設的惡意投訴行為-惡意值庫，確定所述歷史惡意投訴行為的第一惡意值；
110.獲取所述歷史惡意投訴行為的發生時刻距離當前時刻的時間間隔；
111.基於預設的下調規則，根據所述時間間隔，對所述第一惡意值進行下調，獲得下調後的第二惡意值；
112.對所述第二惡意值進行求和計算，獲得所述第一派送客戶的惡意度，同時，獲取所述惡意度對應的預設的可信度，並與對應所述投訴項進行關聯；
113.累加計算所述投訴項關聯的所述關聯值和所述可信度，獲得真實值；
114.若所述真實值大於等於預設的真實值閾值，則對應所述投訴項通過真實性驗證。
115.上述技術方案的工作原理及有益效果為：
116.獲取第一派送客戶投訴時，需要進行驗證，一些用戶會因為購物體驗不好隨意投訴，例如：收到商品的商品不符合預期，一些老年用戶不知道線上投訴渠道轉而投訴派送點，所以需要對投訴項和派送訂單的關聯性進行分析。基於預設的關聯性分析模型(利用多個人工對用戶產生投訴項和對應派送訂單的關聯性分析的記錄作為訓練數據對神經網絡模型進行訓練，訓練至收斂的神經網絡模型)，確定投訴項的關聯值(關聯值越大，對應的投訴項越有可能是關聯的派送訂單產生的，例如：第一派送客戶提供商品包裝損壞照片，那麼由於派送圖中對商品保護措施不到位的原因的可能性大，關聯值為85)。獲取第一派送客戶的歷史惡意投訴行為(例如：訂單準時、完好派送，第一派送客戶仍投訴的行為)。基於預設的惡意投訴行為-惡意值庫(資料庫，存儲惡意投訴行為和惡意值的對應關係)，確定歷史惡意投訴行為的第一惡意值(第一惡意值越大，對應歷史惡意投訴行為越不可信)。獲取歷史惡意投訴行為距離當前時刻的時間間隔(例如：30天)，基於預設的下調規則(時間間隔越大，對應第一惡意值下調的越多)，確定下調後的第二惡意值。對第二惡意值進行求和獲得
惡意度，獲取惡意度預設的可信值(惡意度越大，可信值越低)。累加計算投訴項關聯的關聯值和可信度，獲得真實值，若真實值大於等於真實值閾值(例如：90)的投訴項通過真實性驗證。
117.本發明實施例基於投訴項和派送訂單的關聯性以及第一派送客戶的歷史惡意行為，確定通過真實性驗證的投訴項，提升了投訴項獲取的真實性。
118.本發明提供一種通過區塊鏈控制的商品派送追溯系統，追溯模塊2執行如下操作：
119.從所述區塊鏈中獲取派送訂單-派送人員庫；
120.基於所述派送訂單-派送人員庫，確定所述派送訂單對應的派送人員，完成追溯。
121.上述技術方案的工作原理及有益效果為：
122.從預設的區塊鏈中獲取派送訂單-派送人員庫(資料庫，存儲派送訂單和派送人員的對應關係)，確定存在派送異常的派送訂單的派送人員，提高了派送人員獲取的準確度。
123.本發明提供一種通過區塊鏈控制的商品派送追溯系統，提醒模塊3執行如下操作：
124.獲取預設的派送異常-提醒策略庫；
125.基於所述派送異常-提醒策略庫，確定所述派送異常對應的提醒策略；
126.基於所述提醒策略，對所述派送人員進行相應提醒。
127.上述技術方案的工作原理及有益效果為：
128.從預設的派送異常-提醒策略庫(資料庫，存儲派送異常和提醒策略的對應關係)確定派送異常的提醒策略(例如：派送異常為派送延遲，提醒對應派送人員優先派送異常派送訂單)，通過智能終端發送設備(例如：智慧型手機)提醒對應派送人員。
129.本發明實施例基與派送異常-提醒策略庫對派送人員進行異常提醒，提高了異常提醒的合理性和及時性。
130.本發明提供一種通過區塊鏈控制的商品派送追溯系統，還包括：
131.搜索模塊，用於當所述派送人員輸入商品丟失事件時，進行丟失商品搜索；
132.其中，所述搜索模塊執行如下操作：
133.從所述商品丟失事件中提取丟失商品以及原始派送路線；
134.查詢預設的監控節點分布圖，確定所述原始派送路線上設置的多個監控節點；
135.獲取所述商品丟失事件對應所述派送訂單開始進行派送的第一時刻和對應所述派送人員發現所述丟失商品丟失的第二時刻；
136.獲取所述監控節點在所述第一時刻和所述第二時刻之間捕獲的多個第一場景圖像；
137.基於圖像識別技術，判斷所述第一場景圖像中是否存在所述派送人員或所述派送人員駕駛的派送車輛；
138.若存在，將對應所述第一場景圖像作為第二場景圖像；
139.將所述第二場景圖像按照圖像產生先後順序進行排序，獲得場景圖像序列；
140.基於預設的可疑丟失場景判定規則，從所述第二場景圖像中確定至少一個可疑丟失場景圖像；
141.獲取所述場景序列中可疑丟失場景圖像前預設數目個的所述第二場景圖像，並與所述可疑丟失場景共同作為第三場景圖像；
142.將所述第三場景圖像輸入預設的丟失過程模擬模型，對所述丟失商品的丟失過程
進行模擬，獲得至少一個模擬丟失事件；
143.獲取所述模擬丟失事件的事件類型，所述事件類型包括：偷竊事件和非偷竊事件；
144.當所述事件類型為偷竊事件時，基於預設的場景圖像完整性分析模型，對所述第三場景圖像模擬所述丟失過程的完整程度進行分析，獲得完整值；
145.若所述完整值大於等於預設的完整值閾值，確定對應所述模擬丟失事件中的偷竊人員；
146.若所述完整值小於預設的完整值閾值，確定對應所述模擬丟失事件中至少一個可疑人員；
147.基於行為識別技術，提取所述第三場景圖像中的所述可疑人員的第一行為；
148.基於所述第一行為產生的先後順序進行排序，獲得所述可疑人員的行為序列；
149.將所述第一行為與預設的可疑偷竊行為庫中的可疑偷竊行為進行匹配，獲取匹配符合的所述第一行為在所述行為序列中前預設數目個的所述第一行為，並作為第二行為；
150.將所述第二行為和匹配符合的所述第一行為按照行為產生先後順序依次輸入預設的偷竊行為推演模型，獲取所述偷竊行為推演模型的推演結果；
151.若所述推演結果為推演成功，則將對應所述可疑人員作為偷竊人員；
152.將所述偷竊人員的關聯信息發送給預設的調查節點；
153.獲取調查節點的回覆信息；
154.基於所述回覆信息，對所述丟失商品進行搜索；
155.當所述事件類型為非偷竊事件時，提取對應所述模擬丟失事件中的至少一個可疑丟失區域；
156.基於所述可疑丟失區域，對相應所述丟失商品進行搜索。
157.上述技術方案的工作原理及有益效果為：
158.當派送人員進行商品派送時，可是會出現商品丟失事件(例如：陌生人員偷竊商品、派送商品從派送車上滾落而派送人員未留意等)，因此，亟需進行解決。
159.從商品丟失事件中提取丟失商品和原始派送路線(例如：派送點到派送客戶之間的派送路徑)。查詢預設的監控節點分布圖(例如：監控設備分布圖)，確定丟失商品派送路線上的監控設備在第一時刻和第二時刻之間(開始派送到商品丟失的時間段)的第一場景圖像。基於圖像識別技術(圖像識別技術屬於現有技術，其原理不再贅述)，從第一場景圖像種確定存在派送人員或派送人員駕駛的派送車輛的第二場景圖像，將第二場景圖像按照圖像產生的先後順序進行排序，獲得場景圖像序列。
160.基於預設的可疑丟失場景判定規則(例如：在場景圖像序列中，第n個場景圖像中拍攝到丟失商品，且場景中a東張西望，第n+1個場景中商品丟失，則第n個場景為可疑丟失場景)，從場景序列中確定至少一個可疑丟失場景。確定可疑丟失場景前預設數目個(例如：10個)第二場景圖像，和可疑場景一起作為第三場景圖像。將第三場景輸入預設的丟失過程模擬模型(利用多個人工根據場景圖像對丟失過程的復現記錄作為訓練記錄對神經網絡模型進行訓練，訓練至收斂的神經網絡模型)，獲得至少一個模擬丟失事件。獲取模擬丟失事件的事件類型，包括：偷竊事件(例如：陌生人員偷竊貨物)和非偷竊事件(例如：商品從運輸車上滾落而派送人員未察覺)。
161.由於派送路線上分布的監控設備可能存在拍攝盲區，所以存在不能直接拍攝到商
品丟失的直接畫面。如果是非偷竊事件，那麼對商品搜索時只需要適當擴大搜索範圍。如果是偷竊事件，場景圖像的完整性影響了偷竊人員的判定，所以可以利用預設的場景圖像完整性分析模型(利用多個人工對用於模擬丟失事件的場景圖像的完整性進行分析的記錄對神經網絡模型進行訓練，訓練至收斂的神經網絡模型)獲得第三場景圖像的完整值(完整值越大，復現的模擬丟失事件越真實)。當完整值較大(例如：直接拍攝到偷竊的畫面)，可以直接確定偷竊人員。當完整值小於預設的完整值閾值(例如：90)時，由於用於預測的場景圖像不夠完整，不能直接確定出偷竊人員，只能確定可疑人員。基於行為識別技術，從第三場景圖像中獲取可疑人員的第一行為。將第一行為輸入到預設的偷竊行為推演模型(利用多個人工進行偷竊行為推演的記錄對神經網絡模型進行訓練，訓練至收斂的神經網絡模型)。如果推演成功，把相關人員信息發送給預設的調查節點(例如：公安)。基於調查節點的回覆信息(例如：已尋找到丟失商品，請前往xx處領取)，對丟失商品進行搜索。如果是非偷竊事件，根據模擬的丟失事件，確定相應的可疑丟失區域，對丟失商品進行搜尋。
162.本發明實施例基於獲取的可疑丟失的第三場景，模擬商品丟失的過程，確定偷竊人員和丟失區域，提升了偷竊人員確定的合理性，提高了商品搜索的效率。
163.本發明提供一種通過區塊鏈控制的商品派送追溯系統，還包括：
164.調整模塊，用於獲取所述派送人員對相應所述派送異常的處理效果，基於所述處理效果，調整對應所述派送人員的員工等級。
165.上述技術方案的工作原理及有益效果為：
166.獲取派送人員對相應所述派送異常的處理效果(例如：成功找到丟失物品、成功解決用戶投訴等)，並基於處理效果，調整派送人員的員工等級。
167.本發明實施例通過建立的員工等級，對員工進行約束，提升員工處理問題的積極性。
168.本發明提供一種通過區塊鏈控制的商品派送追溯系統，調整對應所述派送人員的員工等級，包括：
169.解析所述處理效果，獲得相應所述派送異常的第二派送客戶對相應處理流程的滿意度；
170.基於預設的滿意度-第一調整等級庫，確定對應所述派送人員的第一調整等級；
171.獲取對應所述派送人員的派送行為；
172.基於預設的因果性分析模型，對所述派送行為與對應所述派送異常進行因果關係分析，獲取因果值；
173.獲取對應所述派送人員的處理流程，基於預設的不適宜度分析模型，對所述處理流程進行不適宜性分析，獲得不適宜值；
174.對所述因果值和所述不適宜值進行求和計算，獲得調整指數；
175.基於預設的調整指數-第二調整等級庫，確定對應所述派送人員的第二調整等級；
176.累加計算所述第一調整等級和所述第二調整等級，獲得對應所述派送人員的目標調整等級；
177.查詢預設的員工-員工等級庫，確定對應所述派送人員的當前的第一員工等級；
178.基於所述目標調整等級，對所述第一員工等級進行調整，獲得對應所述派送人員調整後的第二員工等級；
179.基於所述第二員工等級，對相應所述派送人員的第一員工等級進行實時更新，獲得調整後的員工-員工等級庫，並定時存入預設的區塊鏈中。
180.上述技術方案的工作原理及有益效果為：
181.派送人員對異常處理訂單處理完畢後，如果無論處理效果好壞對相應派送人員都沒有獎懲制度，會造成異常處理時對應處理人員積極性不高，進而影響用戶體驗；因此，亟需進行解決。
182.基於預設的回訪規則(例如：電話派送客戶)，獲得第二派送客戶對處理流程的滿意度，第二派送客戶是判定為派送異常的派送訂單的對應用戶，滿意度越高說明對應的派送人員異常處理完成效果好。基於預設的滿意度-第一調整等級確定規則(滿意度越高，員工等級上調越多)確定相應派送人員的第一調整等級。獲取相應派送人員的派送行為和處理流程，基於預設因果性分析模型(利用多個人工對派送行為和異常派送訂單的因果關係進行分析的記錄對神經網絡模型進行訓練，訓練至收斂的神經網絡模型)，對派送行為和異常派送訂單的因果關係進行分析，獲得派送行為與異常訂單的因果值(因果值越大，異常訂單越有可能是對應派送行為引起的)。據預設的不適宜度分析模型(利用多個人工對處理流程不適宜度進行分析的記錄對神經網絡模型進行訓練，訓練至收斂的神經網絡模型)，獲取處理過程不適宜值(例如：沒有按時派送補發給用戶的商品)，對因果值和不適宜值進行求和獲得調整指數(例如：90)。基於預設的調整指數-第二調整等級庫(資料庫，存儲調整指數和第二調整等級的對應關係)確定第二調整等級(例如：-2)。
183.累加計算第一調整等級和第二調整等級獲取目標調整等級(例如：-1)，從預設的員工-員工等級庫確定對應派送人員的第一員工等級(例如：5)。基於目標調整等級對第一員工等級進行調整，獲取調整後的第二員工等級(例如：4)。定時將更新後的員工-員工等級庫存到預設的區塊鏈中，所述第二員工等級的計算公式如下：
184.θ2＝θ1+γ1δ+γ2τ(γ1》0，γ2《0)
185.其中，θ2為所述第二員工等級，θ1為所述第一員工等級，δ為所述滿意度，τ為所述調整指數，γ1和γ2為預設的關係係數；
186.本發明實施例基於第二派送客戶滿意度、派送人員和派送異常的因果關係和處理流程的不適宜值確定派送人員的員工等級的調整等級，對當前的員工等級進行定時更新調整，提升了員工等級調整的合理性，增加了對派送人員的約束。
187.本發明提供一種通過區塊鏈控制的商品派送追溯系統，還包括：
188.構建模塊，用於對所述派送訂單對應的第三派送客戶進行詢問獲取詢問結果，基於所述詢問結果，構建用戶偏好庫，當下次對所述第三派送客戶進行商品派送時，基於所述第三派送客戶的用戶偏好進行派送；
189.所述構建模塊執行如下操作：
190.解析所述詢問結果，獲取所述第三派送客戶偏好的配送方式，並與對應所述第三派送客戶進行關聯，獲得關聯配對組；
191.獲取預設的空白資料庫，持續將所述關聯配對組存入所述空白資料庫中，作為用戶偏好庫，每次將最近一次更新的所述用戶偏好庫存入所述區塊鏈中；
192.當至少存在一個待派送客戶時，基於所述用戶偏好庫，判斷是否能獲取到所述待派送客戶的用戶偏好；
193.若獲取成功，基於所述用戶偏好，調度所述派送人員進行相應派送；
194.若獲取失敗，基於預設的派送規則，調度所述派送人員進行相應派送。
195.上述技術方案的工作原理及有益效果為：
196.在對派送客戶進行商品配送時，一些用戶可能固定時間段不在家，隨機進行派送時，派送人員可能出現「跑空」現象，或者派送客戶習慣於將派送商品放固定位置(例如：門口鞋櫃)中，每次聯繫用戶比較麻煩，因此，亟需進行解決；
197.解析回訪結果，獲取第三派送客戶偏好的配送方式(例如：每天17：30以後，送貨上門)，並與對應第三派送客戶構成關聯配對組，存入空白的資料庫中。在對待第三派送客戶進行派送前，查看用戶是否錄入偏好信息，如果錄入，根據待第三派送客戶對應的偏好信息進行派送，如果未錄入，則按照原計劃進行派送。
198.本發明實施例基於派送客戶的詢問結果，獲取派送客戶的配送偏好信息，構建用戶偏好庫，在進行配送時，防止跑空，提高了派送人員的工作效率，同時也提高了用戶體驗。
199.本發明提供一種通過區塊鏈控制的商品派送追溯方法，如圖2所示，包括：
200.步驟s1：監控正在進行商品派送的派送訂單的派送情況中的派送異常；
201.步驟s2：基於預設的區塊鏈，追溯負責所述派送訂單的派送人員；
202.步驟s3：根據所述派送異常，對所述派送人員進行相應異常提醒。
203.上述技術方案的工作原理及有益效果已在方法權要中說明，不作贅述。
204.顯然，本領域的技術人員可以對本發明進行各種改動和變型而不脫離本發明的精神和範圍。這樣，倘若本發明的這些修改和變型屬於本發明權利要求及其等同技術的範圍之內，則本發明也意圖包含這些改動和變型在內。