【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生鲜领域，尤其涉及一种智能化生鲜分拣配送方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、传统生鲜分拣管理方法主要依赖人工结合电子设备进行操作和管理。首先，使用人工劳动力进行生鲜产品的分拣工作。工人根据订单要求和产品特性，手工将产品从仓库或冷藏库中取出，并按照要求进行分类、分拣和打包。随后，使用称重设备手动将每个产品进行称重，以确保产品的准确重量符合订单要求。这在需要按重量分拣的场景中常见，如肉类、鱼类等生鲜产品。通过目视检查产品的外观、颜色、新鲜度等特征，确保产品的质量和符合要求。这是一种常见的质量控制方法，但可能存在主观性和人为差异的问题。分拣完成后，工人手工将产品按照订单要求进行包装，如装箱、贴标签等。这需要一定的包装技巧和经验，以确保产品的安全和完整性。最后，使用纸质或手工记录系统，将分拣过程中的相关数据和信息进行记录和管理。这包括订单信息、分拣数量、产品质量等，以便后续跟踪和管理。传统生鲜分拣管理方法仍然存在一定的应用。
2、此外，一定程度的自动化和信息化技术也已经应用到了分拣管理的领域，以提高效率、准确性和可追
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【技术保护点】
1.一种智能化生鲜分拣系统，包括以下组件：
2.根据权利要求1所述的生鲜分拣系统，其特征在于：所述MRP智能运算系统的所述长期预警采用机器学习预测模型进行预测，其通过对包括但不限于历史的销售数据、天气数据、季节数据进行智能分析学习，建立预测模型，预测未来需求趋势，并基于这些预测结果，进行阈值判断，下发采购订单计划，从而更加精确地满足未来n天的订单需求。
3.据权利要求2所述的生鲜分拣系统，其特征在于：所述机器学习预测模型满足如下条件：
4.据权利要求3所述的生鲜分拣系统，其特征在于：所述历史数据还包含综合附加信息，包含但不限于节假日...
【技术特征摘要】
1.一种智能化生鲜分拣系统，包括以下组件：
2.根据权利要求1所述的生鲜分拣系统，其特征在于：所述mrp智能运算系统的所述长期预警采用机器学习预测模型进行预测，其通过对包括但不限于历史的销售数据、天气数据、季节数据进行智能分析学习，建立预测模型，预测未来需求趋势，并基于这些预测结果，进行阈值判断，下发采购订单计划，从而更加精确地满足未来n天的订单需求。
3.据权利要求2所述的生鲜分拣系统，其特征在于：所述机器学习预测模型满足如下条件：
4.据权利要求3所述的生鲜分拣系统，其特征在于：所述历史数据还包含综合附加信息，包含但不限于节假日特征、促销活动特征、产品属性特征等信息；用z表示综合附加信息，其为一个向量；wz为综合附加信息的权重矩阵，通过训练学习得到的，考虑综合附加信息z的未来销量预测的模型满足如下条件：
5.据权利要求4所述的生鲜分拣系统，其特征在于：
6.据权利要求5所述的生鲜分拣系统，其特征在于：所述反向传播算法满足如下条件：
7.据权利要求5所述的生鲜分拣系统，其特征在于：所述交叉验证法满足如下条件：
8.根据权利要求1所述的生鲜分拣系统，其特征在于：所述智能分拣系统采用计算机视觉技术和/或物体识别算法，对产品的包括但不限于外观、尺寸和重量等特征进行分析，自动识别并分拣不同的产品。
9.根据权利要求8所述的生鲜分拣系统，其特征在于：所述计算机视觉技术和/或物体识别满足如下条件：
10.根据权利要求1所述的生鲜分拣系统，其特征在于：进一步包含设置于存储区域的传感器或rfid，用以实时监测物料的存放和取出信息，并将相关数据反馈给mrp智能运算系统和/或智能分拣系统。
11.根据权利要求1所述的生鲜分拣系统，其特征在于：设置于产品a上的传感器或rfid标签，用于实时监测产品a的库存量的变化，并将数据传输给mrp智能运算系统和/或智能分拣系统。
12.根据权利要求1所述的生鲜分拣系统，其特征在于：所述下发所述采购订单计...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘永涛，
申请(专利权)人：杭州智跑科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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