一种物流自动分拣输送方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种物流自动分拣输送方法及系统，属于物流分拣技术领域，本发明专利技术中，强化学习算法能够使分拣系统自主学习并优化分拣路径，从而显著提高分拣效率。传统的分拣系统往往依赖于预设的规则或手动调整，而强化学习算法能够根据实际操作中的反馈，不断调整和优化分拣策略。强化学习算法的应用有助于降低分拣错误率，从而提高了整个物流系统的服务质量。ARIMA模型能够为分拣系统提供准确的货物流量预测，这对于资源分配和流程规划至关重要。通过预测未来一段时间内的货物流量，通过这种方式，物流中心能够更好地满足客户需求，提升客户满意度，同时增强自身的市场竞争力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于物流分拣，具体为一种物流自动分拣输送方法及系统。

技术介绍

1、物流分拣是现代物流体系中至关重要的环节，它主要是指在物流中心或仓库内，根据一定的规则和标准，将各种货物进行快速、准确分类和分发的过程。物流分拣的效率和准确性直接关系到物流配送的速度和质量，对于提升供应链的整体运作效率具有重要意义。物流分拣系统通常包括自动化设备、信息处理系统和人工操作三个部分。自动化设备如分拣机器人、输送带、滑道等，能够实现货物的快速搬运和分类；信息处理系统则通过条码识别、rfid技术等手段，实时采集货物信息，为分拣提供数据支持；人工操作则负责监控整个分拣过程，确保分拣的准确性。

2、但是现有技术中的分拣系统通常依赖于预设的规则或需要手动调整分拣路径，这导致系统缺乏灵活性和适应性。当面对复杂的物流环境变化时，如分拣口拥堵或货物类型变化，这些系统无法动态地优化分拣路径，从而影响分拣效率。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于：为了解决上述提出的问题，提供一种物流自动分拣输送方法及系统。

2、本本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种物流自动分拣输送方法，其特征在于：所述包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种物流自动分拣输送方法，其特征在于：所述步骤S1中，进货区设置多个并行卸载点，每个卸载点配备相应的自动化扫描和装卸设备；卸载过程中，系统会实时监控进货区的货物流量，通过智能调度系统动态分配无人叉车的任务，确保所有货物都能迅速且准确地从运输车辆卸载到接货平台上；同时，进货区的环境监测系统会对温度、湿度进行监控，以保证货物在适宜的环境中等待下一步处理。

3.如权利要求1所述的一种物流自动分拣输送方法，其特征在于：所述步骤S2中，在货物信息登记环节，中央控制系统不仅登记货物信息，还会进...

【技术特征摘要】

1.一种物流自动分拣输送方法，其特征在于：所述包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的一种物流自动分拣输送方法，其特征在于：所述步骤s1中，进货区设置多个并行卸载点，每个卸载点配备相应的自动化扫描和装卸设备；卸载过程中，系统会实时监控进货区的货物流量，通过智能调度系统动态分配无人叉车的任务，确保所有货物都能迅速且准确地从运输车辆卸载到接货平台上；同时，进货区的环境监测系统会对温度、湿度进行监控，以保证货物在适宜的环境中等待下一步处理。

3.如权利要求1所述的一种物流自动分拣输送方法，其特征在于：所述步骤s2中，在货物信息登记环节，中央控制系统不仅登记货物信息，还会进行数据分析，包括货物的类型、体积、重量、目的地；系统会根据这些信息进行分类管理，并为后续的分拣和包装环节提供数据支持；此外，系统还会对货物进行风险评估，对于易损或贵重货物采取额外的保护措施；识别码的分配采用加密技术，确保货物在整个物流过程中的唯一性和安全性。

4.如权利要求1所述的一种物流自动分拣输送方法，其特征在于：所述步骤s4中，在分拣区货物识别环节，高分辨率摄像头和传感器组成的识别系统具有高度容错性，能够在不同光照和环境下准确识别货物；中央控制系统在生成分拣指令时，会考虑货物的优先级和分拣口的实时状态，以优化分拣效率；系统还能根据历史数据预测可能的分拣错误，并提前采取措施预防。

5.如权利要求1所述的一种物流自动分拣输送...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈桂芳，
申请(专利权)人：上海芳宏物流有限公司，
类型：发明
国别省市：