买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：深圳市光启仓储物流有限公司

摘要：本发明涉及库存管理技术领域，具体为基于物联网技术的智能仓储管理系统，系统包括：传感器网络数据采集模块基于物联网传感器网络，采集库存物品位置、环境监测器参数和操作数据，设置节点包括库存物品、存储位置、搬运机器人，设置边包括搬运路径和存储位置关系，进行汇总更新，生成多维仓储数据。本发明中，通过历史销售数据的市场趋势分析和协同过滤算法，能够精准预测未来库存需求，提升库存周转率，结合仓库内环境参数和操作数据，建模并优化库存物品存储位置和搬运路径，识别并解决仓储布局瓶颈，最大化仓库空间利用率，实时监控库存动态并动态调整作业流程，根据库存物品需求变化重新分配存储位置和搬运路径，优化操作效率。

主权项：1.基于物联网技术的智能仓储管理系统，其特征在于，所述系统包括：传感器网络数据采集模块基于物联网传感器网络，采集库存物品位置、环境监测器参数和操作数据，设置节点包括库存物品、存储位置、搬运机器人，设置边包括搬运路径和存储位置关系，进行位置、状态和操作路径数据汇总更新，生成多维仓储数据；需求预测与分析模块基于所述多维仓储数据，进行历史销售数据库存变动数据市场趋势分析，利用协同过滤算法，通过历史销售数据分析提取用户需求拟合模式，计算预测未来库存需求，将未来库存需求与实时库存状态对比，生成未来库存需求预测；所述历史销售数据库存变动数据市场趋势分析的步骤具体为：调用所述多维仓储数据，获取历史销售数据，采用公式： 对历史销售数据和库存变动数据进行汇总，生成历史销售汇总结果S；其中，S表示历史销售汇总结果，hi表示历史销售数据，ki表示库存变动数据；对所述历史销售汇总结果S进行时间序列分析，采用公式： 提取时间序列特征T；其中，T表示时间序列特征，Sj表示第j个历史销售汇总结果，tj表示时间序列数据，c和dj为调整参数，生成时间序列特征T；对所述时间序列特征T进行市场趋势分析，参照公式： 结合市场影响因子，生成市场趋势分析结果M；其中，M表示市场趋势分析结果，Tk表示第k个时间序列特征，fk表示市场影响因子，ek和g为平滑参数；根据所述市场趋势分析结果M，采用公式： 进行历史销售数据库存变动数据市场趋势分析；其中，A表示历史销售数据库存变动数据市场趋势分析结果，nl表示市场数据整合系数，v为数据整合调整系数；所述提取用户需求拟合模式的步骤具体为：从用户的时间序列特征Ti获取数据，运用协同过滤技术，采用公式： 识别并聚合同类用户群体特征，得到同类用户群体数据U；其中，U为同类用户群体数据，wi为用户权重，Ti为用户的时间序列特征，r、si为调整参数，平衡差异化用户的特征权重；结合所述同类用户群体数据U和购买行为历史，使用行为模式分析，采用公式： 聚合购买模式，创建购买模式数据P；其中，P为购买模式数据，Uj为第j个用户的群体数据，bj表示对应购买行为，hj、t为调整系数，平衡购买行为的影响；通过所述购买模式数据P，分析市场变化和产品趋势，采用公式： 调整需求预测参数，形成用户需求拟合模式F；其中，F为用户需求拟合模式，Pk为第k个购买模式数据，dk为需求调整因子，x、yk为平滑参数；所述未来库存需求预测的获取步骤具体为：从所述用户需求拟合模式F获取输出，应用市场预测模型，采用公式： 计算未来目标时间段内的库存需求，形成初步未来库存需求R；其中，R为初步未来库存需求，Fi表示第i个用户需求拟合模式的输出，mi为对应的市场趋势影响系数，ai、b为调整参数，匹配差异化市场条件下的需求预测；分析所述初步未来库存需求R与当前库存状态的差异，采用公式： 评估并量化库存缺口，形成库存缺口数据G；其中，G为库存缺口数据，Rj为预测的第j个时间点的库存需求，sj为同一时间点的实际库存状态，cj和d为平滑参数；结合所述库存缺口数据G和经济指标及供应链能力参数，采用公式： 评估并调整未来库存计划，形成未来库存需求预测Q；其中，Q为未来库存需求预测，Gk为第k个库存缺口数据，vk为经济指标调整系数，ok、u为供应链能力的平滑参数；仓储布局优化模块基于所述未来库存需求预测，结合仓库内环境参数和操作数据，将库存物品存储位置搬运机器人节点建模，通过对仓储布局中物品搬运路径存储位置关系分析，识别当前布局瓶颈和优化空间，生成优化后仓储布局；动态调度控制模块基于所述优化后仓储布局，实时监控库存动态和操作情况，对作业进行动态调整，通过对库存物品需求变化周转速度保存条件分析，进行库存位置重新分配，动态调整库存物品存储位置和搬运路径，生成库存动态调度方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市光启仓储物流有限公司 基于物联网技术的智能仓储管理系统