一种基于大数据平台的仓库补货方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于大数据平台的仓库补货方法及系统，其中，方法包括：步骤1：获取供应货品的仓库的所在区域；步骤2：从对应于所在区域的预设的大数据平台上获取货品的当地市场反馈信息，同时，获取仓库内货品的剩余库存量；步骤3：基于当地市场反馈信息和剩余库存量，确定货品的补货策略；步骤4：基于补货策略，对货品进行相应补货。本发明专利技术的基于大数据平台的仓库补货方法及系统，基于大数据平台，确定货品的市场反馈情况，提升了市场反馈情况确定的全面性，基于市场反馈情况与剩余库存量，确定补货量，无需人工确定补货量，避免了人工确定补货量存在局限性的问题，提升了补货量确定的精准性。的精准性。的精准性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据平台的仓库补货方法及系统


[0001]本专利技术涉及大数据
，特别涉及一种基于大数据平台的仓库补货方法及系统。

技术介绍

[0002]目前，生产厂家为某地区的代理商或商户等供货时，会在该地区设置一个专门用于储存货品的仓库。生产厂家为仓库的货品补货量等需要人工根据当地货品的市场反馈进行确定，但是，人工确定补货量存在局限性，可能导致补货量确定不精准，导致货品在仓库内积压或货品补货不及时导致脱销等问题产生。
[0003]因此，亟需一种解决办法。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于大数据平台的仓库补货方法及系统，基于大数据平台，确定货品的市场反馈情况，提升了市场反馈情况确定的全面性，基于市场反馈情况与剩余库存量，确定补货量，无需人工确定补货量，避免了人工确定补货量存在局限性的问题，提升了补货量确定的精准性，也避免了货品在仓库内积压或货品补货不及时导致脱销等问题产生。
[0005]本专利技术提供一种基于大数据平台的仓库补货方法，包括：
[0006]步骤1：获取供应货品的仓库的所在区本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据平台的仓库补货方法，其特征在于，包括：步骤1：获取供应货品的仓库的所在区域；步骤2：从对应于所述所在区域的预设的大数据平台上获取所述货品的当地市场反馈信息，同时，获取所述仓库内所述货品的剩余库存量；步骤3：基于所述当地市场反馈信息和所述剩余库存量，确定所述货品的补货量；步骤4：基于所述补货量，对所述货品进行相应补货。2.如权利要求1所述的一种基于大数据平台的仓库补货方法，其特征在于，所述步骤3：基于所述当地市场反馈信息和所述剩余库存量，确定补货策略，包括：基于预设的补货量确定模型；基于所述补货量确定模型，根据所述当地市场反馈信息和所述剩余库存量，制定所述货品的补货量；其中，所述补货量确定模型为基于大量的人工进行补货量确定的确定记录进行训练收敛的神经网络模型。3.如权利要求1所述的一种基于大数据平台的仓库补货方法，其特征在于，所述步骤4：基于所述补货量，对所述货品进行相应补货，包括：获取所述商品对应的预设的补货点；基于所述补货量，确定适宜运输所述补货量的所述货品的至少一个目标运输车；调度所述目标运输车前往所述补货点将所述补货量的所述货品运输至所述仓库；当所述目标运输车抵达所述仓库时，对所述目标运输车进行卸货引导；当卸货引导完成后，完成所述货品的补货。4.如权利要求3所述的一种基于大数据平台的仓库补货方法，其特征在于，所述基于所述补货量，确定适宜运输所述补货量的所述货品的至少一个目标运输车，包括：获取所述货品的单件容量；基于所述补货量和所述单件容量，确定所述货品的货物容量；基于所述货物容量，制定第一运输车筛选条件；构建外包运输车库，从所述外包运输车状态库中筛选符合所述第一运输车筛选条件的第一运输车目标，所述第一运输车目标包含至少一个第一运输车；获取所述第一运输车当前的第一位置，同时，获取所述补货点的第二位置；基于所述第一位置和所述第二位置，规划所述第一运输车前往所述补货点的第一最短路线；若存在所述第一最短路线的第一路线距离大于等于预设的第一距离阈值，剔除对应所述第一运输车目标；当需要剔除的所述第一运输车目标均剔除后，对所述第一运输车目标中剩余的所述第二运输车目标包含的所述第一运输车进行动态运费问询；累加计算预设的第一时间后所述第二运输车目标包含的所述第一运输车回复的运费的运费和；选取最小所述运费和对应的所述第二运输车目标包含的所述第一运输车作为适宜运输所述补货量的所述货品的目标运输车；其中，所述第一运输车筛选条件包括：
能够单独负载所述货物容量且负载时属于满载或接近满载；或，能够分工负载所述货物容量且负载时属于分工满载和/或接近满载。5.如权利要求4所述的一种基于大数据平台的仓库补货方法，其特征在于，所述构建外包运输车库，包括：获取预设的多个专家节点对应的运输车筛选条件集；获取预设的多个外包的第二运输车的运输车信息；基于所述运输车信息，确定所述第二运输车对应于所述运输车筛选条件集的符合度；获取所述专家节点的专家权重对应的预设的符合度
‑
得分库；基于所述符合度和对应所述符合度
‑
得分库，确定得分，并与对应所述第二运输车进行关联；累加计算所述第二运输车关联的所述得分的得分和；若所述得分和大于等于预设的得分和阈值，将对应所述第二运输车和对应所述运输车信息进行配对，获得配对项；整合各所述配对项并入库，获得外包运输车库，完成构建；其中，所述符合度为所述运输车信息符合所述运输车筛选条件集中的第二运输车筛选条件的符合数目与所述运输车筛选条件集中的第二运输车筛选条件总数目的比值。6.如权利要求3所述的一种基于大数据平台的仓库补货方法，其特征在于，所述当所述目标运输车抵达所述仓库时，对所述目标运输车进行卸货引导，包括：基于预设的引导小车分布图，确定当前空闲的且前往所述仓库的入口处的第二最短路线的第二路线距离最短的引导小车；基于引导小车前往所述入口处的第二最短路线，控制所述引导小车前往所述入口处；当所述引导小车抵达所述入口处后，控制所述引导小车采集所述入口处的入口图像；基于所述入口图像，确定所述目标运输车的驾驶室的第三位置和视窗朝向；基于所述视窗朝向，构建第一向量；动态获取所述引导小车的提示屏的第四位置和显示方向；基于所述显示方向，构建第二向量；控制所述引导小车在所述第三位置周边预设的第一范围内对应于所述视窗朝向的第一局部范围进行巡航调整，直至所述第三位置与所述第四位置之间的直线距离小于等于预设的第二距...

【专利技术属性】
技术研发人员：李超，李洋，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：