如何分析每个已签收快递物流，并查看具体某一天签收的

最新推荐文章于 2025-12-02 21:20:38 发布
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本文教你如何使用快递批量查询工具，通过导入多个单号，快速获取签收日期、物流进度，还能导出数据，提升快递管理效率。

一般大家会怎么快速查询多个快递单号的物流，并查询具体某一天签收的日期呢？下面随小编一起来试试新的技巧，希望能给大家带来帮助。
需要哪些工具？
快递批量查询高手（注册介绍人填：与我）
多个快递单号
怎么快速分析？
在快递批量查询高手中，将多个快递单号导入，一行一个
在这里插入图片描述
确定全都导入完成，单击右下角的这个保存按钮
在这里插入图片描述
即可将全部单号都发送到查询界面上，可以点上方“刷新物流”下的“刷新当前页”
在这里插入图片描述
进度条缓缓滚动着，说明正在查询各个快递单号
在这里插入图片描述
等全部查询完毕，就可以看到单号信息了，像已签收、未签收等都一一显示着
在这里插入图片描述
而在右侧，也可看到已签收快递的签收日期、签收时间，以及时效
在这里插入图片描述
最后我们也可以将这些数据以导出表格的形式保存到电脑上，如下图所示
在这里插入图片描述

java实现物流查询（使用阿里云物流查询接口）
Mr_Jin的博客
08-13 4952
获取所有物流的编码，其实不传编码依旧可以查到，95%能自动检测，但是为了百分百保证查到准确的建议传入当前的物流编码：如：中通 ---> zto。首先进行购买阿里云快递物流查询接口，有免费的，测试的话大家可以购买免费的，非常方便。查询时，获取当前订单，当前订单的发货单号，以及物流编码查询详细的物流详情。购买完成后，点击进入自己的控制台。以及上方提供的接口详情，点进去复制直接用即可。应记录商品的发货单号，以及物流编码存入数据库中。逻辑如下：当发货人员发完货物，代码中包含，查询物流的编码。.........
flowable 多人签收_业务流程 BPM、工作流引擎、Flowable、Activiti
weixin_39981360的博客
12-19 1938
特点基于 Flowable(Activiti)生来具有的稳定工作流引擎支持在线流程设计器，流程导入导出，符合 BPMN 规范，中国式工作流支持流程办理、退回、自由流、会签、并行、串行、服务任务等支持退回任务，退回到指定环节，退回到上一步，退回到发起人支持转办任务，将任务交接给他人办理，办理完成后继续下一步骤支持委托任务，将任务委托给他人，他人办理完成后再回到委托人支持智能提交，相同处理人自动跳过，...
教你如何快速查询快递物流,并自动识别已签收单号
Never_owned的博客
12-06 2710
当你拥有多个快递单号时，就不大方便再去官网一个个查询了，今天小编给大家分享一个新的技巧，可以一次查询多个单号，解放双手，下面就以快速查询多个快递物流，并自动识别已签收单号为例，一起来试试。 材料准备： 一台Win系统的电脑 快递批量查询高手（注册介绍人填：与我） 多个快递单号 步骤演示： 进入快递批量查询高手，在高级设置的“已签收规则”中，输入好词汇，一行一个，记得要保存 接着回到主界面，单击添加单号这个功能，弹出对话框，将多个单号一次导入，单击右下角的这个保存 保存好了，可以看到滚动条一一滚动着，说明
轻松查询多个顺心捷达物流中某一天签收的所有单号
Never_owned的博客
11-17 628
如何在电脑上同时查询多个快递单号的物流，并筛选出具体某一天签收的所有单号呢？下面小编就以顺心捷达为例，一起来试试。 教程之前，先看一下用快递批量查询高手同时查询多个顺心捷达物流的效果 一行一条单号信息（注册介绍人填：与我） 双击一个单号进去查看，都可看到更详细的走件情况、 开始教程，先添加快递单号，保存一下，再去查询 查询过程中，进度条缓缓滚动着，说明正在查询所有单号 查询好了，将右边下拉列表中的选项切换为“最后更新时间” 然后设置好时间段，点查询这个按钮即可 最后就可以筛选出某一天签收的所有单
查询每个快递物流后，如何筛选出某一天发出或者签收的全部单号
Never_owned的博客
12-14 889
一般除了官网，还有哪些比较简单又安全的物流查询技巧呢？今天小编给大家分享一个新的技巧，下面就以查询多家快递物流并筛选出某一天发出或者签收的全部单号为例，一起来试试吧。 需要哪些工具？ 快递批量查询高手（注册介绍人填：与我） 多家快递单号 怎么快速筛选？ 运行快递批量查询高手，在添加单号中，将多个单号导入，并单击保存 保存好了，进度条滚动，说明正在一一查询所有单号 滚动完成，就可以看到每个快递单号的物流情况了 先筛选出具体某一天发出的单号，将对应的选项切换为“发出物流时间” 调整好时间，比如2021年
怎样批量查询宅急送在途信息，并分析提前签收
Never_owned的博客
07-29 275
宅急送单号物流怎么查询？可以在电脑上操作吗？快递批量查询高手可以支持吗？小编的回答当然是可以的，下面就以快速查询宅急送物流并分析提前签收为例，一起来试试。 如下图，此单在最后第三条物流信息显示已签收，而后还有走件信息 分析所得，提前签收中的一种定义为：签收后还有物流信息的；那么还有一种定义为：指定某一天前签收的也称为提前签收 先在软件“高级设置”中选项好对应的接口和风格，记得保存设置 回到软件界面，添加好快递单号，一行一个，再去查询（注册介绍人填：与我） 等全部查询完毕，就可以看到每个单号的物流 接
您有一个快递方便签收吗？打电话的可能是机器人
11-21 3866
最近一则视频让大家看了都忍不住心酸，有微博网友发文称在上海某小区内，一位快递小哥冒雨送快递结果等快递小哥下楼后却发现一车的快递被偷得没剩几件了事件一经曝光，迅速登上微博热搜榜，看了视频网友大呼心疼，虽然事情神反转，经证实是快递小哥和女朋友吵架，情绪失控，雨中爆哭，但微博搜索快递小哥，会发现快递...
快递签收需要证明？签收回单 API 就能助您
kdniao1的博客
09-28 522
只要调用 API，就能获取包含 “核心要素” 的签收证明：不仅有基础的 “运单号、签收时间、收件人姓名 / 电话”，还有权威的 “签收网点名称、签收人签字（电子 / 手写）、签收照片（如有）”，部分物流商还支持返回 “代收人信息”（比如驿站代收时的驿站名称、代收时间）。快递鸟签收回单 API 的核心逻辑，不是 “帮你找证明”，而是 “在签收时就自动存好权威证明”—— 通过对接物流商官方系统，实时获取并留存具有法律效力的签收凭证，企业需要时随时调用，不用再依赖人工。
发货准不准、到货稳不稳？老板最该盯的5个物流分析指标！
Leo的博客
07-23 1422
物流履约管理的核心在于5大关键指标：发货准时率（OTD）反映仓储效率，到货准时率（OTIF）决定客户满意度，异常率揭示系统性问题，成本结构分析优化费用支出，签收周期波动性影响业务稳定。建议通过BI看板实现可视化监控，包含五大模块：履约总览、异常地图、成本分析、签收效率和承运商对比。通过数据驱动的精细化运营，实现物流从"可管理"到"可优化"的升级，确保企业兑现对客户的交付承诺。
关于兔优达产品的时效签收准点率考核通知.pdf
07-22
随着电商行业的蓬勃发展，物流配送服务的质量成为了消费者选择的重要考量因素之一。为了满足高端客户对于发货速度和服务质量的需求，同时提升公司末端派送网点的服务保障能力，兔优达产品作为公司重点打造的高服务...
某物流企业AI转型：用成熟度评估模型提升配送效率（架构师复盘）
小白菜的博客
07-29 886
核心问题：X物流2021年订单量突破100万单/月，但配送时效从平均18小时延长至21小时，客户投诉率上升至8%。人工调度依赖经验，无法应对实时路况（如早高峰拥堵）；路径规划未考虑司机技能（如生鲜配送需要冷藏车）、订单优先级（如医药订单需加急）；数据分散在TMS（运输管理系统）、GPS、客户系统中，无法联动分析。转型目标：用AI技术解决“调度效率低、路径不合理”的核心问题，实现“时效提升20%、成本降低15%”的业务目标。范围。
提示工程需求分析：架构师必读的7个经典案例
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
07-29 653
在传统软件开发中，需求分析的痛点往往是“人类语言→结构化文档”的转化损耗；而在AI时代，新增了“结构化文档→AI可理解指令”的二次转化。提示工程正是解决这一问题的关键技术——它通过精心设计的“提示词”，将模糊的业务需求转化为LLM可执行的任务指令，进而输出符合架构设计要求的结构化结果。揭示提示工程在需求分析中的核心价值——降低需求与架构的“理解鸿沟”；通过7个经典案例，展示不同场景下提示工程的落地方法；总结架构师可复用的“提示驱动需求分析”方法论。
国际物流、快递、空运、海运、FBA头程、专线分别都有什么不同
汇集物流新资讯、分析行业热点趋势、传递国际物流情报
08-10 1017
做进出口贸易的朋友，应该都会感觉国际物流非常复杂，涉及的东西都非常多，即使从事国际物流的人员，似乎很多东西也是半懂不懂。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 844
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
基于Springboot2+Vue2的旅游景点购票系统
自学网站s.jf3q.com,菜鸟的成长之路
12-02 608
本系统是一个集旅游景点信息展示、在线购票、用户游记分享与互动交流于一体的综合性平台。核心价值在于提供便捷的景点门票预订服务，同时构建活跃的旅游社区，促进用户间的经验分享。
Plugin ‘org.springframework.bootspring-boot-maven-plugin‘ not found的解决方法
2509_94105214的博客
11-30 233
尝试使用 VPN 或更换网络环境，然后再次执行 Maven 构建命令。出现这个报错通常是因为 Maven 无法找到相应的 Spring Boot Maven 插件。如果仍然有问题，请提供更多详细信息，例如完整的错误堆栈跟踪和你的 Maven 配置，以便我更好地帮助你解决问题。如果没有，可以将相应的配置添加到父项目的。执行 Maven 的清理命令，然后重新构建项目。这将清除所有已编译的类文件和错误的依赖缓存，并重新下载正确的依赖。如果你的项目是基于父项目的，检查父项目的。
Java 缓冲区优化
qq_43427354的博客
12-02 465
在 Java 中，缓冲区（Buffer） 是一块用于临时存储数据的内存区域，核心作用是协调数据生产者和消费者的速度差异，减少频繁 I/O 操作或数据拷贝的开销，提升程序性能。它本质是 “数据中转站”，避免了直接对原始数据源（如文件、网络流、数组）的频繁读写，通过 “批量处理” 优化效率。
蓝桥杯20534爆破 java
最新发布
2302_80219214的博客
12-02 838
我们可以用Prim 算法，该算法的核心是从一个起点开始，逐步将距离当前连通集合最近的节点加入集合，最终形成最小生成树。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1770
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
物流公司签收率时效，比如10D内签收率，20D内签收率，怎么设计一下这个指标，让业务清晰地了解问题
09-11
<think> 我们被要求设计物流公司的签收率时效指标，如10D内签收率、20D内签收率，以便业务能够清晰地了解物流表现。这通常涉及到定义指标的计算方法、数据来源、以及如何呈现这些指标以发现问题。 步骤： 1. 明确指标定义：签收率时效指标是指在一定时间窗口内（如10天或20天）成功签收的包裹占总包裹的比例。需要明确时间窗口的起始点（例如从发货日或物流揽收日开始计算）和截止点（以签收时间为准）。 2. 数据收集：需要从物流系统中提取每个包裹的揽收时间、签收时间以及是否签收的状态。确保数据准确且覆盖所有相关订单。 3. 计算方法：对于每个时间窗口，计算在该时间窗口内签收的包裹数除以该时间段内应签收的总包裹数（通常指所有已发货的包裹，排除未发货或取消的订单）。 4. 排除异常情况：对于无法投递的包裹（如地址错误、客户拒收等），需要明确是否计入分母，以及如何处理这些情况。 5. 可视化与报告：设计直观的报表或仪表盘，展示不同时间窗口的签收率，并能够按时间（如日、周、月）、地区、物流渠道等维度进行下钻分析，以便快速定位问题。 具体指标设计示例： - 10D内签收率 = (揽收后10天内签收的包裹数) / (总发货包裹数 - 异常包裹数) * 100% - 20D内签收率同理。 公式表示： $$ \text{10D内签收率} = \frac{\text{揽收后10天内签收的包裹数}}{\text{总发货包裹数} - \text{异常包裹数}} \times 100\% $$ 代码示例（伪代码）： ```python # 假设有一个订单列表orders，每个订单包含揽收日期(receive_date)和签收日期(sign_date) # 异常包裹：例如sign_date为空且订单状态为异常（如退回、地址错误等） def calculate_sign_rate(orders, days): total_orders = 0 sign_orders = 0 for order in orders: # 排除未发货等无效订单，这里假设所有订单都已发货 if order['status'] in ['cancelled', 'not_shipped']: continue total_orders += 1 # 如果签收日期不为空，且揽收日期不为空 if order['sign_date'] and order['receive_date']: # 计算揽收到签收的天数 delivery_days = (order['sign_date'] - order['receive_date']).days if delivery_days <= days and delivery_days >=0: sign_orders += 1 # 注意：异常包裹通常不计入分母，这里假设异常包裹已经被排除在订单列表之外，或者在订单状态中标记，我们跳过它们 if total_orders == 0: return 0 return sign_orders / total_orders * 100 # 计算10天内签收率 sign_rate_10d = calculate_sign_rate(orders, 10) # 计算20天内签收率 sign_rate_20d = calculate_sign_rate(orders, 20) ``` 注意事项： - 时间计算基准：一般使用自然日，但也可以根据业务需要调整为工作日。 - 数据质量：确保揽收日期和签收日期准确，避免因数据延迟导致的计算偏差。 - 异常处理：明确哪些情况属于异常（如退货、拒收、地址错误等），并决定是否从分母中剔除。 为了业务清晰了解问题，建议： - 按不同维度（如地区、产品类别、物流供应商）拆分指标，以便识别具体问题环节。 - 设置目标值，对比实际签收率与目标的差距。 - 监控趋势变化，及时发现异常波动。 这样设计的指标能够帮助业务部门快速了解物流时效表现，并针对性地改善物流服务。 §§相关问题§§: 1. 如何提高物流公司10D内签收率？ 2. 物流签收率指标计算中如何处理异常包裹？ 3. 签收率时效指标与客户满意度有什么关系？ </think> ### 设计物流公司签收率时效指标的方法 **明确指标定义与计算逻辑** 10D内签收率 = $\frac{\text{10天内签收的包裹数}}{\text{总发货包裹数}} \times 100\%$ 20D内签收率同理替换时间窗口。关键点： - **时间起点**：统一从物流揽收时间开始计算（非下单时间） - **时间终点**：以签收系统记录或客户确认时间为准 - **分母排除项**：取消订单、地址错误包裹等不可抗因素 **数据源与监控维度** - **核心数据字段**： ```plaintext 订单ID | 揽收时间 | 签收时间 | 配送区域 | 物流渠道 | 异常标记 ``` - **分析维度**： - 按区域/城市层级下钻（如华东区10D签收率 vs 全国均值） - 按物流渠道对比（如自营物流 vs 第三方承运商） - 按产品类型细分（大件/小件时效差异） **可视化与问题定位工具** - **时效分布热力图**：X轴为天数（0-30D），Y轴为包裹量，颜色深浅表示签收密度 - **问题诊断看板**： ```plaintext ┌──────────────┬─────────┬─────────┬─────────────┐ │ 区域 │ 10D签收率 │ 20D签收率 │ 延迟主因 │ ├──────────────┼─────────┼─────────┼─────────────┤ │ 华南 │ 82% │ 95% │ 末端网点积压 │ │ 西北 │ 65% │ 78% │ 干线运输延迟 │ └──────────────┴─────────┴─────────┴─────────────┘ ``` - **阈值告警**：当某区域10D签收率周环比下降>5%时自动触发根因分析 **业务联动机制** - **绩效关联**：将20D签收率纳入承运商KPI，低于85%启动整改 - **异常闭环**：延迟包裹自动推送工单至责任部门（运输/网点/客服） - **预测应用**：基于历史数据建模预测 $\text{签收率}=f(\text{旺季指数},\text{天气预警})$ **实施注意事项** - 定义标准SLA：例如10D针对同城件，20D针对跨省件 - 数据校验规则：签收时间超过揽收时间60天视为数据异常 - 口径一致性：国际件需明确是否包含清关时间
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