一种仓储商品堆叠方法技术

本发明专利技术涉及仓储管理技术领域，具体涉及一种仓储商品堆叠方法，包括当智能设备接收到命令开始货物堆叠、采用历史数据进行数学建模后通过机器学习建立监控模型，向监控模型输入任务计算获得阈值；选择满足阈值要求的智能设备并要求智能设备按照阈值为标准货物堆叠；堆叠完成后智能设备检测堆叠货物的总体倾斜度是否达到阈值；若否则码垛结束，入库完成；若是则发出警报，智能设备对不满足要求的堆叠货物的总体进行重新堆叠实现调整角度后再次判断堆叠货物的总体倾斜度是否达到阈值；本发明专利技术本申请在码放过程中实时监控商品的码放的倾斜度，一旦倾斜度大于系统预置的倾斜度就会发出警报，智能设备接收到警告后自动调整货物；减少损失。损失。损失。

【技术实现步骤摘要】
一种仓储商品堆叠方法


[0001]本专利技术涉及仓储管理
，具体涉及一种仓储商品堆叠方法。

技术介绍

[0002]我国经济快速稳定发展，对仓储物流需求量也随之猛增，为满足数字化企业发展战略需求，更好的服务客户，通过建设现代化，智能化的立体仓，通过以设备代人的仓储物流自动化仓，实现基地仓库物流动线全面机械化、部分自动化的目标，提升用户的高效订单满足率的体验，提升仓库的作业效率，打造核心物流能力。
[0003]现有技术中，仓储系统给可抓取货物移动货物的智能设备(码货机器人)下发具体指令，智能设备可接受命令，在简单的码垛后利用各种自动导引方式选择运行路线和速度在一定范围内进行搬运作业，遇障碍物可自行停车等待或绕行。通过智能设备可实现库内搬运、分拣等作业的自动化，可以节省人力、提升效率。可以自主规划路线，实现点对点的搬运以及取放货架托盘动作，在承重量、工作时长、安全性方面均优于人工操作。
[0004]现有的仓储管理系统与智能设备的配合，更倾向于简单的货物堆叠然后再根据指令运送到具体库位。但是一家企业往往会涉及到在全国各地都有物流中心，仓库，而且各自仓库经常使用的出库策略也不尽统一。简单的货物堆放不能满足不同商品的不同出库要求，可能导致需要出库的货物刚好堆放在最下层，实际需要出库的时候还要再一次整理摆放好的货物。并且智能设备对商品码放过高或者倾斜度过高没有监控，容易导致商品倒塌，货物的倒塌不仅需要重新进行货物质量检查，理货，码货等一系列工作，也可能造成货损，设备故障等一系列风险。

技术实现思路
r/>[0005]本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种按配置条件不同来调整货物码放顺序并实时监测货物码放整齐度的仓储商品堆叠方法。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
[0007]一种仓储商品堆叠方法，包括
[0008]当智能设备接收到命令开始货物堆叠、采用历史数据进行数学建模后通过机器学习建立监控模型，向监控模型输入任务计算获得阈值；选择满足阈值要求的智能设备，向智能设备发送阈值并要求智能设备按照阈值为标准执行任务开始货物堆叠；
[0009]堆叠完成后智能设备检测堆叠货物的总体倾斜度是否达到阈值；
[0010]若否则码垛结束，入库完成；
[0011]若是则发出警报，智能设备对不满足要求的堆叠货物的总体进行重新堆叠实现调整角度后再次判断堆叠货物的总体倾斜度是否达到阈值。
[0012]优选地，所述历史数据经过数据清洗、数据聚合后进行数学建模；
[0013]所述数据清洗为洗掉数据库中的脏数据，所述脏数据为数据库中残缺、错误、重复的数据。
[0014]优选地，所述残缺数据为数据具有缺失值，所述对缺失值数据的清洗包括
[0015]明确缺失值的范围：对每个字段进行计算其缺失值比例，并按照缺失比例和字段重要性，分别制定策略。
[0016]优选地，所述数据清洗还包括对残缺数据进行填充，填充方式包括以业务知识/经验推测进行填充、以同一个指标计算的结果进行填充、以不同的指标计算的结果进行填充中的一种。
[0017]优选地，所述错误、重复的数据清洗时直接删除，进行删除前进行数据备份或进行小规模数据试验确认后再进行删除。
[0018]优选地，若历史数据有多个来源，则对历史数据进行关联性验证。
[0019]优选地，所述机器学习采用多标签决策树算法。
[0020]优选地，所述监控模型框架采用Hadoop大数据与微服务SpringCloud进行构建。
[0021]优选地，所述智能设备执行任务过程中产生的数据反馈与监控模型，该数据为智能设备发生不符合阈值的数据。
[0022]优选地，开始货物堆叠前根据入库商品的出库策略排出优先级，智能设备根据货物优先级高低进行堆叠。
[0023]本专利技术的有益效果在于：本申请的仓储商品堆叠方法可以根据不同的仓库可以根据自身实际为不同的商品配置不同的出库策略，系统根据入库商品的出库策略排出优先级，然后智能设备根据优先级高低来码放商品。(例如快速消费品等级就高，就安放在上方，耐用消费品等级就低，就安放在下面)码放过程中实时监控商品的码放的倾斜度，一旦倾斜度大于系统预置的倾斜度就会发出警报，智能设备接收到警告后自动调整货物；避免了货物倒塌不仅需要重新进行货物质量检查，理货，码货等一系列工作，也避免了也可能造成货损，设备故障等一系列风险；通过对倾斜度的监控，有效防止了货物因码放不整齐导致的倒塌，减少损失；商品入库根据出库策略来调整，优先出库的货物摆在最上层，就能减少出库时货物刚好堆放在底下，还需重新搬开上面的货物，重新理货的情况，提高出库效率。
附图说明
[0024]图1为本专利技术具体实施方式的一种仓储系统的工作流程示意图。
具体实施方式
[0025]为详细说明本专利技术的
技术实现思路
、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
[0026]请参照图1，一种仓储商品堆叠方法，包括
[0027]当智能设备接收到命令开始货物堆叠、采用历史数据进行数学建模后通过机器学习建立监控模型，向监控模型输入任务计算获得阈值；选择满足阈值要求的智能设备，向智能设备发送阈值并要求智能设备按照阈值为标准执行任务开始货物堆叠；
[0028]堆叠完成后智能设备检测堆叠货物的总体倾斜度是否达到阈值；
[0029]若否则码垛结束，入库完成；
[0030]若是则发出警报，智能设备对不满足要求的堆叠货物的总体进行重新堆叠实现调整角度后再次判断堆叠货物的总体倾斜度是否达到阈值。
[0031]从上述描述可知，本申请的仓储商品堆叠方法可以根据不同的仓库可以根据自身实际为不同的商品配置不同的出库策略，系统根据入库商品的出库策略排出优先级，然后智能设备根据优先级高低来码放商品。(例如快速消费品等级就高，就安放在上方，耐用消费品等级就低，就安放在下面)码放过程中实时监控商品的码放的倾斜度，一旦倾斜度大于系统预置的倾斜度就会发出警报，智能设备接收到警告后自动调整货物；避免了货物倒塌不仅需要重新进行货物质量检查，理货，码货等一系列工作，也避免了也可能造成货损，设备故障等一系列风险；通过对倾斜度的监控，有效防止了货物因码放不整齐导致的倒塌，减少损失；商品入库根据出库策略来调整，优先出库的货物摆在最上层，就能减少出库时货物刚好堆放在底下，还需重新搬开上面的货物，重新理货的情况，提高出库效率。
[0032]进一步的，所述历史数据经过数据清洗、数据聚合后进行数学建模；
[0033]所述数据清洗为洗掉数据库中的脏数据，所述脏数据为数据库中残缺、错误、重复的数据。
[0034]从上述描述可知，通过数据清洗，提高数据的质量、缩小数据统计过程中的误差值。
[0035]进一步的，所述残缺数据为数据具有缺失值，所述对缺失值数据的清洗包括
[0036]明确缺失值的范围：对每个字段进行计算其缺失值比例，并按照缺失比例和字段重要性，分别本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种仓储商品堆叠方法，其特征在于，包括当智能设备接收到命令开始货物堆叠、采用历史数据进行数学建模后通过机器学习建立监控模型，向监控模型输入任务计算获得阈值；选择满足阈值要求的智能设备，向智能设备发送阈值并要求智能设备按照阈值为标准执行任务开始货物堆叠；堆叠完成后智能设备检测堆叠货物的总体倾斜度是否达到阈值；若否则码垛结束，入库完成；若是则发出警报，智能设备对不满足要求的堆叠货物的总体进行重新堆叠实现调整角度后再次判断堆叠货物的总体倾斜度是否达到阈值。2.根据权利要求1所述的仓储商品堆叠方法，其特征在于，所述历史数据经过数据清洗、数据聚合后进行数学建模；所述数据清洗为洗掉数据库中的脏数据，所述脏数据为数据库中残缺、错误、重复的数据。3.根据权利要求2所述的仓储商品堆叠方法，其特征在于，所述残缺数据为数据具有缺失值，所述对缺失值数据的清洗包括明确缺失值的范围：对每个字段进行计算其缺失值比例，并按照缺失比例和字段重要性，分别制定策略。4.根据权利要求2所述的仓储商品堆叠方法，其特征在于，所述数据清洗...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈丽园，
申请(专利权)人：厦门锐特信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：