一种基于云计算的智能仓储服务管理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及仓储管理的技术领域，特别是涉及一种基于云计算的智能仓储服务管理方法及系统，其提高仓储管理的效率和准确性；所述方法包括：获取货物的仓储信息；筛选并提取仓储信息中货物的关键信息；建立仓储状态分析模型；将关键信息代入至仓储状态分析模型中，得到仓储实时状态；将仓储状态向管理人员进行展示；其中所述仓储状态分析模型与仓库物理隔离，对应不同仓库的仓储状态分析模型集中储存管理。管理。管理。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云计算的智能仓储服务管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及仓储管理的
，特别是涉及一种基于云计算的智能仓储服务管理方法及系统。

技术介绍

[0002]在互联网购物的飞速发展下，货物仓储服务管理的压力也随之增加，需要管理人员时刻掌握仓库的运行状态，即仓库的库存周转状态，以便于及时调整货物流动。
[0003]现有的仓储服务管理大多采用本地管理，即通过扫描仪与电脑配合进行入库出库的简单记录，甚至很多仓库仍采用传统的手工方式，信息化管理工具的应用比较有限，难以准确的掌握仓库的实时运行状态，导致管理效率不高。

技术实现思路

[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种提高仓储管理的效率和准确性的基于云计算的智能仓储服务管理方法及系统。
[0005]第一方面，本专利技术提供了一种基于云计算的智能仓储服务管理方法，所述方法包括：
[0006]获取货物的仓储信息；
[0007]筛选并提取仓储信息中货物的关键信息；
[0008]建立仓储状态分析模型；
[0009]将关键信息代入至仓储状态分析模型中，得到仓储实时状态；
[0010]将仓储状态向管理人员进行展示；
[0011]其中所述仓储状态分析模型与仓库物理隔离，对应不同仓库的仓储状态分析模型集中储存管理。
[0012]另一方面，本申请还提供了一种基于云计算的智能仓储服务管理系统，所述系统包括：
[0013]数据监测模块，用于监测仓库中货物的仓储信息，并将检测到的仓储信息发送；
[0014]数据过滤模块，用于接收数据监测模块发送的仓储信息，筛选、提取仓储信息中的关键信息并发送；
[0015]数据分析模块，用于接收数据过滤模块发送的关键信息，并利用预先存储的仓储状态分析模型对关键信息进行分析计算，得到仓储实时状态并发送；
[0016]展示模块，用于接收数据分析模块发送的仓储实时状态，并将仓储的实时状态进行可视化展示。
[0017]第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。
[0018]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。
[0019]进一步地，所述关键信息包括仓库容量、进货量、销售量和存储时间，所述仓库容量是根据实时存储货物种类计算得到。
[0020]进一步地，建立所述仓储状态分析模型包括以下方法：
[0021]确定模型需要分析的仓储状态指标：库存周转率；
[0022]获取仓库过往的原始数据中与库存周转率相关的特征变量；
[0023]对获取的特征变量进行数据预处理，得到训练数据和测试数据；
[0024]选择适合库存周转率分析的机器学习模型；
[0025]利用训练数据对选择的机器学习模型进行训练；
[0026]利用测试数据对选择的机器学习模型进行评估。
[0027]进一步地，所述机器学习模型采用卷积神经网络，所述卷积神经网络分析仓储状态包括以下方法：
[0028]对关键信息中不同种类货物的仓库容量、进货量、销售量和存储时间进行数据预处理，得到输入特征；
[0029]利用预先设置的卷积层对输入特征进行卷积运算，得到仓储状态特征值；
[0030]将仓储状态特征值与预先设置的状态数据库进行比对，得到仓库的实时状态。
[0031]进一步地，所述状态数据库中不同的仓库状态对应不同数值宽度的仓储状态特征值。
[0032]进一步地，所述机器学习模型采用决策树或支持向量机。
[0033]进一步地，所述仓储状态采用数据可视化工具进行展示。
[0034]与现有技术相比本专利技术的有益效果为：通过数据实时监测获取、关键信息提取、机器学习对仓储信息进行分析，精准得出仓库的实时状态，从而提供有用的信息和见解，帮助提高仓储管理的效率和准确性；通过将对应不同仓库的仓储状态分析模型集中储存管理，还能够节省服务器设备成本，便于不同仓库之间的协调管理。
附图说明
[0035]图1是本专利技术的逻辑流程图；
[0036]图2是建立仓储状态分析模型的逻辑流程图；
[0037]图3是利用卷积神经网络对仓库实时状态分析的逻辑流程图；
[0038]图4是对关键信息进行数据预处理的流程图；
[0039]图5是对输入特征进行卷积运算的流程图；
[0040]图6是基于云计算的智能仓储服务管理系统的模块结构图。
具体实施方式
[0041]在本申请的描述中，所属
的技术人员应当知道，本申请可以实现为方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。因此，本申请可以具体实现为以下形式：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)、硬件和软件结合的形式。此外，在一些实施例中，本申请还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形
式，该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。
[0042]上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。计算机可读存储介质包括：电、磁、光、电磁、红外或半导体的系统、装置或器件，或者以上任意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器、闪存、光纤、光盘只读存储器、光存储器件、磁存储器件或以上任意组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任意包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置、器件使用或与其结合使用。
[0043]本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律的相关规定。
[0044]本申请通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、电子设备。
[0045]应当理解，流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机可读程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的装置。
[0046]也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样，存储在计算机可读存储介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。
[0047]也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的智能仓储服务管理方法及系统，其特征在于，所述方法包括：获取货物的仓储信息；筛选并提取仓储信息中货物的关键信息；建立仓储状态分析模型；将关键信息代入至仓储状态分析模型中，得到仓储实时状态；将仓储状态向管理人员进行展示；其中所述仓储状态分析模型与仓库物理隔离，对应不同仓库的仓储状态分析模型集中储存管理。2.如权利要求1所述的一种基于云计算的智能仓储服务管理方法，其特征在于，所述关键信息包括仓库容量、进货量、销售量和存储时间，所述仓库容量是根据实时存储货物种类计算得到。3.如权利要求2所述的一种基于云计算的智能仓储服务管理方法，其特征在于，建立所述仓储状态分析模型包括以下方法：确定模型需要分析的仓储状态指标：库存周转率；获取仓库过往的原始数据中与库存周转率相关的特征变量；对获取的特征变量进行数据预处理，得到训练数据和测试数据；选择适合库存周转率分析的机器学习模型；利用训练数据对选择的机器学习模型进行训练；利用测试数据对选择的机器学习模型进行评估。4.如权利要求3所述的一种基于云计算的智能仓储服务管理方法，其特征在于，所述机器学习模型采用卷积神经网络，所述卷积神经网络分析仓储状态包括以下方法：对关键信息中不同种类货物的仓库容量、进货量、销售量和存储时间进行数据预处理，得到输入特征；利用预先设置的卷积层对输入特征进行卷积运算，得到仓储状态特征值；将仓储状态特征值与预先设置的状态数据库进行比对，得到仓库的实时状态。5.如权利要求4所述的一种基...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘润龙，
申请(专利权)人：深圳市易通安达国际物流有限公司，
类型：发明
国别省市：