【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及ai驱动的自助式仓配动态管理方法及平台。
技术介绍
1、现代供应链管理中仓储和配送环节的仓库通常分布在不同的地理位置，各自处理着大量的库存和订单，在现有技术中，各个边缘仓库通常是独立运行的，导致存在诸多问题，一方面，各个边缘仓库的数据往往存储在不同的系统中，缺乏有效的数据整合机制，这种信息孤岛现象使得不同仓库之间的库存和订单信息不能及时共享，导致信息不对称，从而影响了整体供应链的效率；另一方面，在信息孤立和数据整合困难的情况下，传统的方法难以实现全面的仓配管理方案优化，即使某个边缘仓库内部进行了优化，也很难考虑到整个供应链的优化需求，缺乏全局视角的优化能力使得仓储和配送方案的效果有限。
技术实现思路
1、本申请通过提供了ai驱动的自助式仓配动态管理方法及平台，旨在解决现有技术中各个边缘仓库互相孤立，仓储数据往往不能有效整合，使得信息不对称、难以全面分析，导致仓配管理的效率较低的技术问题。
2、本申请公开的第一个方面，提供了ai驱动的自助式仓配动态管理方法，所述方法包括：按照预设时间周期，在待进行仓配管理的多个边缘仓库端分别采集获得多个库存数据序列和多个订单数据序列；基于所述多个边缘仓库端本地的多个边缘仓储分析模型，分别对所述多个库存数据序列和多个订单数据序列进行仓储分析，获得多个边缘仓储分析结果；按照预设边缘仓储标准，对所述多个边缘仓储分析结果进行是否合格以及合格/不合格程度的判断，获得多个边缘仓储判断结果；将所述多个边缘仓储判断结果通过
3、本申请公开的第二个方面，提供了ai驱动的自助式仓配动态管理平台，所述平台用于上述ai驱动的自助式仓配动态管理方法，所述平台包括：数据采集单元，所述数据采集单元用于按照预设时间周期，在待进行仓配管理的多个边缘仓库端分别采集获得多个库存数据序列和多个订单数据序列；仓储分析单元，所述仓储分析单元用于基于所述多个边缘仓库端本地的多个边缘仓储分析模型，分别对所述多个库存数据序列和多个订单数据序列进行仓储分析，获得多个边缘仓储分析结果；仓储判断单元，所述仓储判断单元用于按照预设边缘仓储标准，对所述多个边缘仓储分析结果进行是否合格以及合格/不合格程度的判断，获得多个边缘仓储判断结果；仓配管理分析单元，所述仓配管理分析单元用于将所述多个边缘仓储判断结果通过所述多个边缘仓库端上传至云端，通过所述云端的多端仓配管理模块，基于所述预设边缘仓储标准，对所述多个边缘仓储判断结果进行仓配管理分析，获得多端仓配管理方案集合；管理方案寻优单元，所述管理方案寻优单元用于在所述多端仓配管理方案集合内进行寻优，获得最优多端仓配管理方案；仓配动态管理单元，所述仓配动态管理单元用于将所述最优多端仓配管理方案传输至所述多个边缘仓库端，基于所述最优多端仓配管理方案进行所述多个边缘仓库端的仓配动态管理。
4、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
5、通过ai驱动的自助式方法，边缘仓库端可以自动采集和分析库存与订单数据，减少人工干预，提高数据处理效率和实时响应能力；通过在多个边缘仓库端采集库存数据和订单数据，并基于本地边缘仓储分析模型进行分析，可以实现实时的数据更新和分析，减少了数据孤岛问题，提高了仓储管理的准确性和效率；通过统一的预设边缘仓储标准进行分析和判断，确保了边缘仓储结果的一致性和可比性，这种标准化的处理方法提高了数据的整合性和分析的可靠性；在云端对多个边缘仓储分析结果进行综合分析，生成多端仓配管理方案集合，并进行优化，能够实时适应市场变化和仓储状态，这种动态优化的能力提升了仓配管理的灵活性；通过对仓储成本、运输成本和运输风险进行综合评估，建立适应度评估函数，并进行方案优化，能够全面考虑各个因素的影响，获得最佳的多端仓配管理方案，提升了整体仓配管理方案的实际应用效果。
6、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
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1.AI驱动的自助式仓配动态管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的AI驱动的自助式仓配动态管理方法，其特征在于，所述基于所述多个边缘仓库端本地的多个边缘仓储分析模型，分别对所述多个库存数据序列和多个订单数据序列进行仓储分析，获得多个边缘仓储分析结果，方法包括：
3.如权利要求2所述的AI驱动的自助式仓配动态管理方法，其特征在于，所述采用所述多个历史库存数据集合和多个历史订单数据集合，构建所述多个边缘仓库端本地的多个边缘仓储分析模型，方法包括：
4.如权利要求1所述的AI驱动的自助式仓配动态管理方法，其特征在于，所述按照预设边缘仓储标准，对所述多个边缘仓储分析结果进行是否合格以及合格/不合格程度的判断，获得多个边缘仓储判断结果，方法包括：
5.如权利要求1所述的AI驱动的自助式仓配动态管理方法，其特征在于，所述在所述多端仓配管理方案集合内进行寻优，获得最优多端仓配管理方案，方法包括：
6.如权利要求5所述的AI驱动的自助式仓配动态管理方法，其特征在于，所述调取目标货物的历史运输数据，进行所述目标货物的
7.如权利要求5所述的AI驱动的自助式仓配动态管理方法，其特征在于，所述在所述多端仓配管理方案集合内进行寻优，获得最优多端仓配管理方案，方法包括：
8.AI驱动的自助式仓配动态管理平台，其特征在于，用于实施权利要求1-7任一项所述的AI驱动的自助式仓配动态管理方法，所述平台包括：
...【技术特征摘要】
1.ai驱动的自助式仓配动态管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的ai驱动的自助式仓配动态管理方法，其特征在于，所述基于所述多个边缘仓库端本地的多个边缘仓储分析模型，分别对所述多个库存数据序列和多个订单数据序列进行仓储分析，获得多个边缘仓储分析结果，方法包括：
3.如权利要求2所述的ai驱动的自助式仓配动态管理方法，其特征在于，所述采用所述多个历史库存数据集合和多个历史订单数据集合，构建所述多个边缘仓库端本地的多个边缘仓储分析模型，方法包括：
4.如权利要求1所述的ai驱动的自助式仓配动态管理方法，其特征在于，所述按照预设边缘仓储标准，对所述多个边缘仓储分析结果进行是否合格以及合格/不合格程度的判断，获得多...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦晋，
申请(专利权)人：上海斐驼网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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