【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及物流管理，特别涉及一种基于ai数智化的供应链仓储管理系统及方法。
技术介绍
1、在当今的仓储管理领域，随着自动化立体仓库的广泛应用，一系列问题逐渐凸显。在现代的自动化立体仓库中，每天都有海量的分拣、运输、出入库等作业在进行。然而，一旦设备的故障排查出现错误或者失效，局部的异常情况便会迅速波及整体，导致作业效率大幅降低。
2、目前，众多立体仓库在管理方面存在缺陷，其管理、生产、仓库等相关数据分别由独立的作业系统控制，缺乏一个统一的监管制度，这无疑增加了管理成本，制约了管理效率的提升。
3、传统的生产资源安排校核和调整管控智能化程度明显不足，很大程度上依赖人为操作，这使得人为因素对产线的生产效率产生了较大影响，难以实现高效、精准的生产管理。
4、在实际生产过程中，由于仓库设计的不合理、设备的异常状况、多任务的频繁切换、多种器具的高频次出入以及存储仓位的频繁轮换等多种因素的综合作用，各子模块往往难以达到预期的生产效率。这给准确分析各子模块在实际生产流程中的效率表现，以及精准定位低效模块带来了极大的困难。
5、此外，传统的营销服务模式主要侧重于己方产品质量的监管，无法实现供应端与需求端的有效联动，缺乏系统性的管理。这种模式导致产品销售渠道狭窄，售后成本居高不下，难以满足市场的多元化需求和高效运作的要求。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于ai数智化的供应链仓储管理系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的至少任一问题
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于ai数智化的供应链仓储管理系统及方法，包括物联网、虚拟现实技术和数字孪生技术的结合，用于实现实体仓储全生命周期过程的映射；
3、三维计算机视觉技术，部署于高计算能力的边缘计算平台上，用于进行货物检测和空间感知；
4、深度学习与其他机器学习技术的应用，用于分析人、物以及人与物之间的交互关系；
5、多维感知技术和ai数智供应链技术，用于将线下实体空间实时还原到云系统中；
6、匹配最佳算法，自动执行数据准备、分析和融合，对孪生数据进行深度挖掘。
7、优选的，还包括用于实时监控和预测货物流动的arima模型，以及用于优化仓库布局和库存管理的线性规划方法。
8、优选的，还包括多类别逻辑回归和k均值聚类算法，用于提升仓储操作中分类和聚类任务的准确性和效率。
9、优选的，所述数字孪生技术用于提高数据价值和各项服务的响应能力及准确性。
10、优选的，包括部署结合物联网、虚拟现实技术和数字孪生技术的系统，以利用物理模型、传感器和运行历史等数据实现对实体仓储的全生命周期过程映射。
11、优选的，在虚拟空间中构建立库业务生产看板，融合立库区业务数据、设备运维信息、台账信息、三维模型等数据，通过设备精准定位、实时数据查看、全景细节展示、异常告警提示等综合管理看板，在孪生空间开展分析和展示立库线状态，比对差异化、精细化生产计划策略，以提高企业决策效率。
12、优选的，基于立体仓库已有划区，进行出入库概率图分析及展示，分析出入库任务分布与频次，并统计分析堆垛机可用时长、在线、离线、故障等运行状态，针对线体、库存进行预警，进一步优化立库存储策略，提升存储效率，降低库存成本和运营风险。
13、优选的，在虚拟的数字孪生系统中，分析入库、出库流程，设计堆垛机优先级调度策略和出入库约束原则，借助遗传算法和神经网络优化算法等技术，自行得出合理仓位并指导堆垛机按最优路径行进，实现出库和入库多作业任务优化调度，同时记录和追溯从原材料入库到产品出库的每一个环节数据，以控制产品质量。
14、优选的，根据产线设计规模、预先设定的生产及关键运行参数等内容对立库出入库过程进行推演，在整个推演过程中实时评估生产效率、设备状态以及运转过程是否异常等，从而对设计方案进行进一步的改善再验证，评估最佳的设计方案，动态规划增量立库产线的规模大小，为未来新增立库产线或规划提供决策级策略支撑。
15、本专利技术的有益效果如下：
16、本专利技术中，首先，针对设备故障排查出错或失效导致作业效率大幅降低的问题，本专利技术能够通过精准的故障监测和智能排查机制，迅速定位并解决设备故障，最大程度减少局部异常对整体作业效率的影响，确保仓储作业的高效稳定运行；
17、其次，解决了现有立体仓库管理、生产、仓库等数据分散且缺乏统一监管制度导致管理成本增加的难题，通过整合和统一管理各类数据，实现了集中化、规范化的统筹管理，显著降低了管理成本，提高了管理效率和决策的科学性；
18、再者，克服了传统生产资源安排校核和调整管控智能化程度低、受人为因素影响大的缺陷，利用先进的ai技术和智能算法，实现了生产资源的精准安排、校核和自动化调整，减少了人为干扰，大幅提升了产线的生产效率，
19、同时，能够精准分析各子模块在实际生产流程中的效率表现，准确识别并定位低效模块，借助多维感知技术和数字孪生技术，对仓库的实际运行状况进行全面模拟和实时监测，为优化生产流程和提升整体效率提供了有力支持；
20、此外，打破了传统营销服务模式中供应端与需求端无法联动、缺乏系统性管理的局限，实现了产品质量监管、供应端资源配置和需求端市场动态的有效协同，拓宽了产品销售渠道，降低了售后成本，提升了客户满意度和市场竞争力；
21、综上所述，本专利技术有效解决了当前仓储管理领域存在的诸多问题，显著提高了仓储管理的效率、精准度和智能化水平，为企业带来了显著的经济效益和竞争优势。
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1.一种基于AI数智化的供应链仓储管理系统，其特征在于：包括物联网、虚拟现实技术和数字孪生技术的结合，用于实现实体仓储全生命周期过程的映射；
2.根据权利要求1所述的一种基于AI数智化的供应链仓储管理系统，其特征在于：还包括用于实时监控和预测货物流动的ARIMA模型，以及用于优化仓库布局和库存管理的线性规划方法。
3.根据权利要求1所述的一种基于AI数智化的供应链仓储管理系统，其特征在于：还包括多类别逻辑回归和K均值聚类算法，用于提升仓储操作中分类和聚类任务的准确性和效率。
4.根据权利要求1所述的一种基于AI数智化的供应链仓储管理系统，其特征在于：所述数字孪生技术用于提高数据价值和各项服务的响应能力及准确性。
5.一种基于AI数智化的供应链仓储管理方法，其特征在于：包括部署结合物联网、虚拟现实技术和数字孪生技术的系统，以利用物理模型、传感器和运行历史等数据实现对实体仓储的全生命周期过程映射。
6.根据权利要求5所述的一种基于AI数智化的供应链仓储管理方法，其特征在于：在虚拟空间中构建立库业务生产看板，融合立库区业务数据
7.根据权利要求5所述的一种基于AI数智化的供应链仓储管理方法，其特征在于：基于立体仓库已有划区，进行出入库概率图分析及展示，分析出入库任务分布与频次，并统计分析堆垛机可用时长、在线、离线、故障等运行状态，针对线体、库存进行预警，进一步优化立库存储策略，提升存储效率，降低库存成本和运营风险。
8.根据权利要求5所述的一种基于AI数智化的供应链仓储管理方法，其特征在于：在虚拟的数字孪生系统中，分析入库、出库流程，设计堆垛机优先级调度策略和出入库约束原则，借助遗传算法和神经网络优化算法等技术，自行得出合理仓位并指导堆垛机按最优路径行进，实现出库和入库多作业任务优化调度，同时记录和追溯从原材料入库到产品出库的每一个环节数据，以控制产品质量。
9.根据权利要求5所述的一种基于AI数智化的供应链仓储管理方法，其特征在于：根据产线设计规模、预先设定的生产及关键运行参数等内容对立库出入库过程进行推演，在整个推演过程中实时评估生产效率、设备状态以及运转过程是否异常等，从而对设计方案进行进一步的改善再验证，评估最佳的设计方案，动态规划增量立库产线的规模大小，为未来新增立库产线或规划提供决策级策略支撑。
...【技术特征摘要】
1.一种基于ai数智化的供应链仓储管理系统，其特征在于：包括物联网、虚拟现实技术和数字孪生技术的结合，用于实现实体仓储全生命周期过程的映射；
2.根据权利要求1所述的一种基于ai数智化的供应链仓储管理系统，其特征在于：还包括用于实时监控和预测货物流动的arima模型，以及用于优化仓库布局和库存管理的线性规划方法。
3.根据权利要求1所述的一种基于ai数智化的供应链仓储管理系统，其特征在于：还包括多类别逻辑回归和k均值聚类算法，用于提升仓储操作中分类和聚类任务的准确性和效率。
4.根据权利要求1所述的一种基于ai数智化的供应链仓储管理系统，其特征在于：所述数字孪生技术用于提高数据价值和各项服务的响应能力及准确性。
5.一种基于ai数智化的供应链仓储管理方法，其特征在于：包括部署结合物联网、虚拟现实技术和数字孪生技术的系统，以利用物理模型、传感器和运行历史等数据实现对实体仓储的全生命周期过程映射。
6.根据权利要求5所述的一种基于ai数智化的供应链仓储管理方法，其特征在于：在虚拟空间中构建立库业务生产看板，融合立库区业务数据、设备运维信息、台账信息、三维模型等数据，通过设备精准定位、实时数据查看、全景细节展示、异常告警提示等综合管理看板，在孪生空...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘根，
申请(专利权)人：阿锐巴数据科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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