一、背景与目标
美菜作为生鲜供应链平台，配送效率与生鲜品质直接相关。天气因素（如暴雨、暴雪、高温、台风等）会显著影响配送时效、成本及生鲜损耗率。通过在系统中引入天气影响配送调整功能，旨在实现以下目标：
1. 动态优化配送路线：根据实时天气数据规避风险路段，减少延误。
2. 智能调整配送时间窗口：提前预判天气影响，灵活安排配送时段。
3. 降低生鲜损耗：通过精准配送减少因天气导致的商品变质风险。
4. 提升客户体验：主动沟通天气影响，增强服务透明度。
二、系统功能设计
1. 天气数据集成
- 数据源：接入第三方气象API（如和风天气、心知天气），获取实时及未来72小时天气数据，包括：
- 降水概率、强度
- 温度、湿度
- 风速、能见度
- 极端天气预警（暴雨/台风/暴雪等）
- 数据覆盖范围：精准到配送区域（如仓库至客户地址的沿途路径）。
2. 配送影响评估模型
- 风险等级划分：
- 低风险：晴朗/多云，正常配送。
- 中风险：小雨/轻度雾霾，需调整路线或增加配送时间缓冲。
- 高风险：暴雨/暴雪/台风，可能触发配送延迟或临时停运。
- 影响因子计算：
- 路线风险：结合地图数据，评估积水路段、施工路段等。
- 商品风险：根据生鲜品类（如叶菜易腐、冷冻品需保温）调整优先级。
- 成本影响：计算因天气导致的额外油耗、人工成本。
3. 动态配送调整策略
- 路线优化：
- 实时规避积水/封路路段，推荐替代路线。
- 对高风险区域，优先分配经验丰富的司机或备用车辆。
- 时间窗口调整：
- 提前通知客户配送时间可能延迟（如暴雨导致下午订单推迟至次日）。
- 对易腐商品（如叶菜、肉类）优先配送，减少在途时间。
- 应急预案触发：
- 极端天气下自动启用备用仓库或合作网点暂存商品。
- 对高价值订单提供“天气险”服务（如延误超2小时赔付）。
4. 客户与司机端交互
- 客户通知：
- 订单确认时显示“天气可能影响配送时间”。
- 天气预警时通过短信/APP推送通知，提供预计延迟时间。
- 司机端支持：
- 导航系统叠加天气风险图层，高亮危险路段。
- 提供应急联系人（如仓库调度、道路救援）。
5. 数据分析与反馈
- 历史数据回溯：分析天气与配送效率、损耗率的关系，优化模型。
- 司机反馈闭环：收集司机实际路况报告，修正天气数据偏差。
三、技术实现方案
1. 系统架构
- 微服务架构：
- 天气服务：独立模块处理气象数据拉取与解析。
- 路线规划服务：集成高德/百度地图API，结合天气风险生成路线。
- 通知服务：对接短信/APP推送通道。
- 数据中台：
- 存储历史天气与配送数据，用于模型训练。
- 实时计算引擎：处理动态天气数据与订单匹配。
2. 关键算法
- 路径风险评分算法：
```python
def calculate_risk_score(weather, road_condition):
权重：天气影响60%，路况40%
weather_weight = 0.6
road_weight = 0.4
return weather_weight * weather_risk + road_weight * road_risk
```
- 时间缓冲计算：
- 中雨：增加15%配送时间。
- 暴雨：增加30%配送时间或拆分订单。
3. 接口设计
- 天气API调用示例：
```http
GET /weather?city=北京&start_time=2023-10-01T08:00&end_time=2023-10-01T12:00
Response:
{
"precipitation": 80%, 降水概率
"temperature": 22, 温度（℃）
"wind_speed": 15, 风速（km/h）
"alerts": ["暴雨预警"] 极端天气预警
}
```
四、实施步骤
1. 数据对接（1个月）：
- 完成气象API采购与测试。
- 历史天气数据回填至数据中台。
2. 模型训练（2个月）：
- 基于历史订单与天气数据训练风险评估模型。
3. 系统开发（3个月）：
- 开发路线优化、通知服务等模块。
4. 试点运行（1个月）：
- 选择3个城市试点，收集司机与客户反馈。
5. 全面推广：
- 优化后覆盖全国主要配送区域。
五、预期效果
- 效率提升：天气导致的配送延误率降低30%。
- 成本优化：因天气导致的额外油耗减少20%。
- 客户满意度：天气相关投诉下降50%。
- 损耗控制：生鲜商品因天气导致的损耗率降低15%。
六、风险与应对
- 数据延迟：备用气象数据源+本地缓存机制。
- 司机适应性：开展天气配送培训，设置奖励机制。
- 客户理解：通过APP动画演示天气影响逻辑，增强信任感。
通过该方案，美菜可构建“天气-配送-客户”的智能联动体系，在保障生鲜品质的同时提升供应链韧性。
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