1.一种基于智能供应链的电商物流配送管理系统，其特征在于：所述系统包括：配送数据采集模块、数据库、商品配送分析模块、配送站点选择模块和配送顺序规划模块；

通过所述配送数据采集模块采集商品的配送信息、装载商品的车辆数据以及配送站点的运营数据；

通过所述数据库存储采集到的全部数据；

通过所述商品配送分析模块对车辆装载商品的空间进行建模，定位已装载完成的商品位置，并分析已装载完成的商品的卸货难度和不同配送路线的风险系数；

通过所述配送站点选择模块分析取货驿站的运营数据，根据运营数据选择最佳的驿站暂存商品；

通过所述配送顺序规划模块根据卸货难度和风险系数预测按不同顺序配送商品的总配送效率，比较总配送效率并选择最优的配送顺序配送商品。

2.根据权利要求1所述的一种基于智能供应链的电商物流配送管理系统，其特征在于：所述配送数据采集模块包括商品信息采集单元和设备信息采集单元，所述商品信息采集单元用于采集需要配送的商品在车辆中装载的位置信息、商品的尺寸、发往的目的地信息以及取货驿站的运营数据；所述设备信息采集单元用于采集配送商品的车辆容纳的空间大小信息，将采集到的全部数据传输到所述数据库中。

3.根据权利要求1所述的一种基于智能供应链的电商物流配送管理系统，其特征在于：所述商品配送分析模块包括商品装载建模单元、装载数据分析单元和配送路线分析单元，所述商品装载建模单元用于对车辆装载商品的空间进行三维建模；所述装载数据分析单元用于调取需要配送商品在车辆中装载的位置信息，并分析已装载完成的车辆中，发往同一目的地的商品的卸货难度；所述配送路线分析单元用于分析随机选择配送顺序后生成的配送路线的风险系数，将分析结果传输到所述配送顺序规划模块中。

4.根据权利要求1所述的一种基于智能供应链的电商物流配送管理系统，其特征在于：所述站点选择模块包括站点数据分析单元和站点规划单元，所述站点数据分析单元用于对商品接收点进行定位，分析商品接收点与驿站间的距离；所述站点规划单元用于调取取货驿站的运营数据：不同取货驿站的用户取货并签收商品的时间，并分析不同取货驿站签收商品的高峰时间段，结合高峰时间段和距离数据选择最佳的驿站暂存商品。

5.根据权利要求1所述的一种基于智能供应链的电商物流配送管理系统，其特征在于：所述配送顺序规划模块包括配送效率预测单元和配送顺序选择单元，所述配送效率预测单元用于预测按照不同顺序配送商品的总配送效率；所述配送顺序选择单元用于比较按照不同配送顺序配送商品的总配送效率，选择最优的配送顺序配送商品。

6.一种基于智能供应链的电商物流配送管理方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：采集商品的配送信息、装载商品的车辆数据和配送站点的运营数据；

S2：对车辆装载商品的空间进行建模，对已装载完成的商品进行定位，分析商品的卸货难度；

S3：随机选择配送顺序，生成配送路线，分析按对应配送顺序配送商品的风险系数；

S4：依据卸货难度和风险系数预测按不同配送顺序配送商品的总配送效率，比较总配送效率并选择最优的配送顺序配送商品；

S5：调取并分析取货驿站的运营数据，并选择最佳的驿站暂存商品。

7.根据权利要求6所述的一种基于智能供应链的电商物流配送管理方法，其特征在于：在步骤S1中：采集到车辆装载商品的空间长度为a，宽度为b，高度为c，采集到在已装载完成的车辆中，商品发往的目的地数量为n，将商品分为n类，不同类型的商品数量集合为F={F1，F2，…，Fn}，随机选择配送顺序配送商品：共有 种配送顺序，在按照随机一种配送顺序配送商品时：采集到对随机一类商品进行卸货时：需要在对应类型商品卸货前卸货的商品数量集合为e={e1，e2，…，ek}，在步骤S2中：对车辆装载商品的空间进行三维建模，得到车门所在平面方程为：y=b，获取到对应类型商品的位置坐标集合为（x，y，z）={（x1，y1，z1），（x2，y2，z2），…，（xk，yk，zk）}，其中，k=Fj，k表示对应类型的商品数量，需要在对应类型的随机一个商品卸货前卸货的商品体积集合为V={V1，V2，…，Vf}，其中，f=ei，f表示需要在对应类型的随机一个商品卸货前卸货的商品数量，根据下列公式计算对应类型的随机一个商品的卸货难度Gi：；

其中，yi表示对应类型中随机一个商品的纵坐标，Vj表示需要在对应类型中随机一个商品在卸货前卸货的随机一个商品的体积，通过相同计算方式得到对应类型所有商品的卸货难度集合为G={G1，G2，…，Gk}，得到对应类型商品的总卸货难度为G总j： ，得’到在按照随机一种配送顺序配送商品时所有商品的总卸货难度为G总i ： ，

’ ’ ’

得到按照不同配送顺序配送商品时所有商品的总卸货难度集合为G总={G总1 ，G总2 ，…， ’G总m}。

8.根据权利要求7所述的一种基于智能供应链的电商物流配送管理方法，其特征在于：在步骤S3中：采集到在按照随机一种配送顺序配送商品时，生成的配送路线的路程集合为d={d1，d2，…，dn‑1}，共有n‑1段配送路线，n≥2，车辆在配送路线上行驶时需要改变行驶方向的次数集合为B={B1，B2，…，Bn‑1}，统计到配送路线出现拥堵的次数集合为M={M1，M2，…，Mn‑1}，配送路线出现拥堵时的平均持续时长集合为t={t1，t2，…，tn‑1}，根据下列公式计算按照随机一种配送顺序配送商品时的风险系数Wi：；

其中，dj表示随机一段配送路线的路程，Bj表示车辆在对应段配送路线上行驶时需要改变行驶方向的次数，Mj表示对应段配送路线出现拥堵的次数，tj表示对应段配送路线出现拥堵时的平均持续时长，通过相同计算方式得到按照不同配送顺序配送商品时的风险系数集合为W={W1，W2，…，Wm}，在步骤S4中：预测按对应配送顺序配送商品时的总配送效率为Qi： ，得到按不同配送顺序配送商品时的总配送效率集合为Q={Q1，Q2，…，Qm}，比较总配送效率，选择总配送效率最高的配送顺序作为最优的配送顺序，按照最优的配送顺序配送商品。

9.根据权利要求6所述的一种基于智能供应链的电商物流配送管理方法，其特征在于：在步骤S5中：对商品的接收点和取货驿站进行定位，得到取货驿站的位置坐标集合为（X，Y）={（X1，Y1），（X2，Y2），…，（Xp，Yp）}，其中，p表示取货驿站数量，利用随机增量法求得覆盖所’ ’有商品接收点的最小圆圆心坐标为（X ，Y），获取到取货驿站一天内签收商品的高峰时间段数量集合为H={H1，H2，…，Hp}，随机一个取货驿站签收商品高峰持续时长集合为T={T1，T2，…，Tq}，其中，q=Hi，q表示随机一个取货驿站一天内签收商品的高峰时间段数，根据下列公式选择最佳的驿站暂存商品：；

其中，Xi和Yi分别表示随机一个取货驿站所在位置的横、纵坐标，Li表示用户前往随机一个取货驿站签收商品的难度系数，通过相同计算方式得到用户前往所有取货驿站签收商品的难度系数集合为L={L1，L2，…，Lp}，比较难度系数，得到最小难度系数为Lmin，选择最小难度系数对应的驿站暂存商品。