一种基于大数据的预制食品仓储补货管理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及大数据智能分析技术领域，尤其涉及一种基于大数据的预制食品仓储补货管理方法及系统

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的预制食品仓储补货管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及大数据智能分析
，尤其涉及一种基于大数据的预制食品仓储补货管理方法及系统
。

技术介绍

[0002]随着人口的增长和生活节奏的加快，预制食品（即提前加工好并包装好的食品）在现代社会中得到了广泛的应用和推广，预制食品具有便捷
、
快速
、
耐保存等特点，满足了人们对食品的需求，然而，对于预制食品企业来说，有效管理仓储和补货是确保产品质量
、
减少损耗和提高效率的重要环节，一项重要技术是自动化仓储系统，该系统利用自动化设备和技术，对仓库进行智能管理和操作，例如，使用自动化堆垛机
、
输送机和仓储管理系统，实现预制食品的存储
、
定位
、
取出等工作，提高操作效率，降低错误率，然而目前的现有技术还存在着一些缺陷，例如传统的仓储补货方法通常基于静态的规则和经验，无法充分考虑不同季节
、
实际需求和环境因素，导致食品需求预测不精准，同时传统方法通常缺乏对仓储状态的实时监控和反馈导致补货速度较低
。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要提供一种基于大数据的预制食品仓储补货管理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题
。
[0004]为实现上述目的，一种基于大数据的预制食品仓储补货管理方法，所述方法包括以下步骤：步骤
S1
：获取仓储食品分布数据；根据预设的仓储部署架构对仓储食品分布数据进行仓储网络构建，获得仓储网络；根据仓储食品分布数据和仓储网络构建仓储网络的仓储控制模块；步骤
S2
：利用摄像头获取预制食品初始图像；基于预制食品初始图像对仓储网络进行空间区域划分，生成食品存储区域；对食品存储区域进行环境数据采集，确定存储季节数据；对存储季节数据和实时食品图像进行食品放置保鲜评估；步骤
S3
：利用数据库获取食品历史出售率；根据食品放置保鲜评估的结果和食品历史出售率进行预制食品热卖度分析，从而生成高热卖食品数据和低热卖食品数据；将高热买食品数据和低热卖食品数据进行优先级存储分布，从而生成热卖食品存储数据；食品放置保鲜评估的结果可以用存储食品的季节保鲜系数来表征；步骤
S4
：对热卖食品存储数据进行实际出售预测，生成出售预测结果；对出售预测结果和热卖食品存储数据进行食品出柜率评估；步骤
S5
：根据食品出柜率评估的结果进行网络节点分布，生成存储网络节点；根据存储网络节点进行实时监控模块设置，生成出柜实时监控模块；将出售预测结果导入至出柜实时监控模块中进行实时监控，生成离柜信号；食品出柜率评估的结果可以用食品存储数据的出柜预测指数来表征；
步骤
S6
：根据离柜信号
、
热卖食品存储数据和出售预测结果进行智能补货决策构建，生成智能补货引擎；利用仓储控制模块对智能补货引擎进行智能补货，从而生成智能补货清单
。
[0005]本专利技术通过构建仓储控制模块，采用自动化仓储系统
、
物联网技术和供应链管理系统等
技术介绍
，实现对仓库的智能化管理和优化，提高补货的效率和准确性，通过实时监测和管理仓库的温湿度
、
储存条件等因素，可以避免预制食品在仓储过程中受到不良环境影响而造成的损耗，确保食品质量和安全，通过仓储网络的构建和仓储控制模块的应用，可以优化仓库的物料流动路径和补货策略，提高仓库的运营效率和灵活性，通过预测和分析数据，可以及时了解客户需求和市场趋势，从而合理安排补货计划，提高供应链的响应能力和客户满意度；通过基于预制食品初始图像的分析，能够准确划分仓库内的食品存储区域，提高管理的准确性和效率，通过对食品存储区域的环境数据采集，可以实时了解每个区域的温湿度等环境参数，以便进行食品的保鲜计算和管理，通过食品放置保鲜计算，能够得到季节保鲜系数，用于评估食品在不同存储区域的保鲜状况，从而更好地管理补货和保质期控制，通过精确的食品存储区域划分和季节保鲜系数计算，能够更加科学地管理食品的保鲜，延长食品的保质期，减少损耗；通过利用食品的历史出售率数据，可以评估每种食品的热卖程度，这有助于仓库管理者了解市场需求，并做出相应的补货和存储决策，通过将高热卖食品和低热卖食品进行优先级存储分布，可以确保高热卖食品的及时补货和保鲜措施，提高销售效益和顾客满意度，通过将低热卖食品放置在次要的存储区域，可以合理利用仓库的存储空间，提高存储效率和整体仓储管理水平；利用神经网络模型进行出售预测，可以提高预测准确度，帮助仓库管理者更好地了解热卖食品的销售趋势和需求量，从而制定更精确的补货和存储策略，利用出柜预测指数计算公式进行出柜指数计算，可以实时评估食品的出柜情况，这有助于监控热卖食品的销售表现，并及时调整补货和存储策略，以提高销售效益和减少食品浪费，通过结合出售预测和出柜指数，仓库管理者可以做出精细化的仓储补货决策，对于销售良好的热卖食品，可以及时补货保持库存充足；对于销售较差的食品，可以调整存储策略或采取促销等措施提高销售；实时监控和离柜信号的生成可以提高仓库管理的反应速度，减少货物短缺和销售延误的情况发生，提升顾客满意度，出柜实时监控模块的设置可以有效提高存储区域的利用效率，减少过度储存或不足的情况，降低库存成本，基于出售预测结果的实时监控可以帮助仓库管理者进行精确的仓储补货决策，避免库存过剩或过低的情况，网络节点分布和存储网络节点的生成能够优化仓库内部的食品存储布局，提高操作效率并减少潜在的仓库管理问题；智能补货决策引擎的构建能够提高补货决策的准确性和及时性，避免因人为因素或经验不足导致的补货失误和延迟，从而降低库存成本和满足顾客需求，仓储控制模块的智能补货功能可以自动化补货过程，减少人工干预和操作时间，提高补货效率和管理效能，智能补货清单的生成可以提供明确的补货任务指引，避免漏补
、
错补或过度补货的情况发生，提高配货准确性和仓库工作人员的操作效率，结合离柜信号
、
热卖食品存储数据和出售预测结果的智能补货决策和操作，可以及时满足热卖食品的需求，提高销售潜力和客户满意度
。
本专利技术通过对预制食品线下仓储区域进行区域网络铺盖，并通过分析季节性环境数据对预制食品进行保鲜度计算，最后通过实时监控节点进行监控，提高了食品需求预测精准度以及减少食品损耗和浪费，提高食品的新鲜度和安全性，同时提高了补货响应速度和效率
。
[0006]本专利技术的有益效果在于通过获取仓储食品分布数据并根据预设的仓储部署架构构建仓储网络，以及构建仓储控制模块，可以实现对仓储过程的有效管理和控制，这有助于提高仓储效率
、
减少人工操作，并确保食品存储在适宜的位置和环境中，使用摄像头获取预制食品初始图像，然后基于图像对仓储网络进行空间区域划分，生成食品存储区域，并进行环境数据采集和季节保鲜计算，得到季节保鲜系数，这样可以实现对食品存储过程的智能化管理，确保食本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于大数据的预制食品仓储补货管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤
S1
：获取仓储食品分布数据；根据预设的仓储部署架构对仓储食品分布数据进行仓储网络构建，获得仓储网络；根据仓储食品分布数据和仓储网络构建仓储网络的仓储控制模块；步骤
S2
：利用摄像头获取预制食品初始图像；基于预制食品初始图像对仓储网络进行空间区域划分，生成食品存储区域；对食品存储区域进行环境数据采集，确定存储季节数据；对存储季节数据和实时食品图像进行食品放置保鲜评估；步骤
S3
：利用数据库获取食品历史出售率；根据食品放置保鲜评估的结果和食品历史出售率进行预制食品热卖度分析，从而生成高热卖食品数据和低热卖食品数据；将高热买食品数据和低热卖食品数据进行优先级存储分布，从而生成热卖食品存储数据；步骤
S4
：对热卖食品存储数据进行实际出售预测，生成出售预测结果；对出售预测结果和热卖食品存储数据进行食品出柜率评估；步骤
S5
：根据食品出柜率评估的结果进行网络节点分布，生成存储网络节点；根据存储网络节点进行实时监控模块设置，生成出柜实时监控模块；将出售预测结果导入至出柜实时监控模块中进行实时监控，生成离柜信号；步骤
S6
：根据离柜信号
、
热卖食品存储数据和出售预测结果进行智能补货决策构建，生成智能补货引擎；利用仓储控制模块对智能补货引擎进行智能补货，从而生成智能补货清单
。2.
根据权利要求1所述的基于大数据的预制食品仓储补货管理方法，其特征在于，步骤
S1
包括以下步骤：步骤
S11
：根据仓库管理系统获取仓储食品分布数据；步骤
S12
：对仓储食品分布数据进行数据清洗，生成仓储食品清洗数据；对仓储食品清洗数据进行缺失值填充，生成仓储食品填充数据；利用
Z
‑
score
标准化方法对仓储食品填充数据进行数据标准化，从而生成仓储食品标准数据；步骤
S13
：对仓储食品标准数据进行聚类分析，生成食品相似分组数据；根据预制食品的食品特性和需求模式对食品相似分组数据进行数据分类，得到仓储食品分类数据；步骤
S14
：基于仓储食品分布数据和仓储食品分类数据进行仓储网络拓扑图构建，生成仓储网络拓扑图；通过图论方法对仓储网络拓扑图进行仓储网络构建，从而生成仓储网络；步骤
S15
：基于仓储网络拓扑图对仓储网络进行控制模块安置，得到仓储控制模块
。3.
根据权利要求2所述的基于大数据的预制食品仓储补货管理方法，其特征在于，步骤
S2
包括以下步骤：步骤
S21
：利用摄像机获取预制食品初始图像；步骤
S22
：根据预设的时间间隔对预制食品初始图像进行二次采集，得到预制食品变化图像；步骤
S23
：利用物体检测算法对预制食品变化图像进行食品位置区域确定，从而生成食品位置数据；根据分水岭算法对食品位置数据进行空间区域划分，从而生成食品存储区域；步骤
S24
：基于食品存储区域进行内部传感器安装，从而获取存储环境数据；对仓储环境数据进行存储特性提取，从而得到仓储温度数据和仓储湿度数据；根据仓储温度数据和仓储湿度数据进行数据可视化，生成温度
‑
湿度应变曲线；
步骤
S25
：对温度
‑
湿度应变曲线进行峰值分析，生成温度
‑
湿度峰值数据；根据温度
‑
湿度峰值数据确定存储季节数据，其中存储季节数据包括存储第一季节和存储第二季节，其中存储第一季节包括春季和夏季，存储第二季节包括秋季和冬季；步骤
S26
：根据快速傅里叶变换方法对预制食品初始图像和预制食品变化图像进行图像转换，生成初始压缩图像和变化压缩图像；将初始压缩图像和变化压缩图像进行像素点色深检测，得到色深变化系数；步骤
S27
：将初始压缩图像和变化压缩图像进行像素点色深检测，得到色深变化系数；根据存储季节数据和色深变化数据进行食品预存保鲜计算公式构建，从而利用食品预存保鲜计算公式计算得到季节保鲜系数，并将季节保鲜系数作为食品放置保鲜评估的结果；其中，步骤
S27
中的食品预存保鲜计算公式如下所示：式中，表示为存储食品的季节保鲜系数，表示为像素点色深变化值，表示为存储食品的时间，表示为控制食品保鲜能力的衰减速度，表示为控制食品保鲜能力的增长速度，表示为环境湿度，表示为环境温度，表示为调节保鲜能力变化的曲线形状，表示为控制保鲜能力随时间变化的周期，表示为控制保鲜能力随时间变化的幅度，表示为食品预存保鲜计算异常调整值
。4.
根据权利要求3所述的基于大数据的预制食品仓储补货管理方法，其特征在于，步骤
S3
包括以下步骤：步骤
S31
：通过数据库查询历史出售率，从而获取食品历史出售率；步骤
S32
：利用数据分析工具对季节保鲜系数和食品历史出售率进行预制食品热卖度分析，从而生成食品热卖数据；将食品热卖数据与预设的热卖度指标进行对比，当食品热卖数据大于或等于预设的热卖度指标时，则生成高热卖食品数据；当食品热卖数据小于预设的热卖度指标时，则生成低热卖食品数据；步骤
S33
：根据高热卖食品数据和低热卖食品数据进行仓储...

【专利技术属性】
技术研发人员：张小轲，陈远福，晏杰，李红，周才香，汤和文，江资慧，
申请(专利权)人：长沙市三知农业科技有限公司，
类型：发明
国别省市：