一种基于大数据的物流仓储入库管理方法技术

本发明专利技术涉及物流仓储管理技术领域，公开一种基于大数据的物流仓储入库管理方法，包括：步骤1、通过物联网设备采集订单管理系统中的订单数据，利用RF ID标签和条码扫描设备采集货物信息，使用温湿度传感器、光传感器采集仓储环境参数，采用叉车和自动引导车的内置传感器采集设备状态数据，通过高清摄像头采集货物的实时图像数据，其中，采集的各类数据包括时间戳、数据来源标识和初始数据值。通过利用长短期记忆网络模型对历史订单量、入库频次、货物种类及时间序列特征进行建模，精准捕捉数据的时间依赖与季节性变化趋势，实现对未来入库需求的精准预测，得到提升预测准确率且为货位分配与资源调度提供可靠依据的效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及物流仓储管理，具体为一种基于大数据的物流仓储入库管理方法。

技术介绍

1、全球化经济的快速发展和电子商务的蓬勃兴起，物流行业面临着日益复杂的市场需求。物流仓储作为供应链管理中的核心环节，其中，高效管理直接关系到物流系统的运作效率和成本控制。而传统的物流仓储入库管理方式存在诸多问题，无法满足现代物流行业对智能化和精细化管理的需求。以下为传统入库管理存在的问题：

2、物流仓储入库的需求具有高度的不确定性，受到订单数量、商品种类、季节性和突发性需求波动的影响。传统预测方法通常依赖于经验法或简单的线性回归模型，未能有效挖掘历史数据中的时间序列规律和季节性变化趋势，导致预测精度低，资源配置滞后或过剩，无法适应动态变化的市场需求。

3、货位分配作为仓储管理的核心环节，对仓库空间利用率和作业效率有直接影响。传统货位分配方式多采用固定规则或静态分区策略，缺乏动态调整能力。未能结合货物体积、重量、周转频率与仓储货位的实时状态，导致货物摆放混乱、空间浪费严重，增加货物查找和调运时间。

4、仓储入库过程涉及叉车、自动引导车、装卸本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于大数据的物流仓储入库管理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物流仓储入库管理方法，其特征在于，所述步骤3中采用四分位距法剔除异常值，计算公式为：

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物流仓储入库管理方法，其特征在于，所述步骤3中对缺失值的填补采用K近邻方法，权重计算公式为：

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物流仓储入库管理方法，其特征在于，所述步骤4中的长短期记忆网络模型对时间序列进行预测时，其中，输入为时间序列特征xt，模型结构包括输入门、遗忘门、输出门与细胞状态更新公式，其中：

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【技术特征摘要】

1.一种基于大数据的物流仓储入库管理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物流仓储入库管理方法，其特征在于，所述步骤3中采用四分位距法剔除异常值，计算公式为：

3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物流仓储入库管理方法，其特征在于，所述步骤3中对缺失值的填补采用k近邻方法，权重计算公式为：

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物流仓储入库管理方法，其特征在于，所述步骤4中的长短期记忆网络模型对时间序列进行预测时，其中，输入为时间序列特征xt，模型结构包括输入门、遗忘门、输出门与细胞状态更新公式，其中：

5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物流仓储入库管理方法，其特征在于，所述步骤4中的预测模型通过最小化均方误差优化损失函数，公式为：

6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的物流仓储入库管理方法，其特征在于，所述步骤5中货物的分配规则基于货物体积vi、重量wi和货位剩余空间sj，货位分配需满...

【专利技术属性】
技术研发人员：何建民，张学启，赵莹，
申请(专利权)人：天津小铁马科技有限公司，
类型：发明
国别省市：