一种工业立体仓库AI智能管理方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及工业立体仓库管理技术领域，尤其是涉及一种工业立体仓库AI智能管理方法及系统，其包括数据采集模块、参数配置模块、路径优化模块、预测分析模块和任务分配模块。通过进行路径优化、LSTM时间序列预测模型进行货物存储信息预测，以及实现设备任务分配，完成对仓库货物存储、分拣和运输的全流程智能化管理。本发明专利技术能够优化资源利用效率，提升系统的实时响应能力与多任务并发处理能力，满足现代工业高效、智能仓储管理需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能仓储与人工智能，具体为一种工业立体仓库ai智能管理方法及系统。

技术介绍

1、仓库管理也叫仓储管理，指的是对仓储货物的收发、结存等活动的有效控制，其目的是为企业保证仓储货物的完好无损，确保生产经营活动的正常进行，并在此基础上对各类货物的活动状况进行分类记录，以明确的图表方式表达仓储货物在数量、品质方面的状况，以及所在的地理位置、部门、订单归属和仓储分散程度等情况的综合管理形式。仓库管理与物流运输相关，一般地，存放在仓库内的各类货物在分拣后存在本地快递、异地快递、专车专人派送、全球空运和全球海运多种不同的物流运输方式，因此，需要对仓库管理引入基于不同物流运输方式的动态管理机制，以保证有限的物流运输资源能够匹配变化中的货物动态。

2、专利公开号为cn115034391b的面向焊接缺陷智能检测的一站式模型压缩系统，该专利通过模型仓库管理、压缩算法配置和资源调度等模块，实现了质量缺陷检测模型的轻量化压缩，从而提升模型在边缘侧的推理效率。尽管该技术方案在模型压缩和资源调度方面具有创新性，但其应用场景主要集中于焊接缺陷检测领域，与工业立体本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种工业立体仓库AI智能管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的工业立体仓库AI智能管理方法，其特征在于：采用LSTM时间序列预测模型基于目标仓库在当前时间区间之前各个历史时间区间分别对应的各份货物存储信息、目标仓库的各项运行参数以及时间区间的持续时长预测目标仓库在当前时间区间接收到的各类货物数量及其存储优先级包括：将目标仓库在某一过往时间区间已知的接收到的各类货物数量及其存储优先级作为所述LSTM时间序列预测模型的输出内容，将目标仓库在所述某一过往时间区间之前各个历史时间区间分别对应的各份货物存储信息、目标仓库的各项运行参数以及时间区间的持...

【技术特征摘要】

1.一种工业立体仓库ai智能管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的工业立体仓库ai智能管理方法，其特征在于：采用lstm时间序列预测模型基于目标仓库在当前时间区间之前各个历史时间区间分别对应的各份货物存储信息、目标仓库的各项运行参数以及时间区间的持续时长预测目标仓库在当前时间区间接收到的各类货物数量及其存储优先级包括：将目标仓库在某一过往时间区间已知的接收到的各类货物数量及其存储优先级作为所述lstm时间序列预测模型的输出内容，将目标仓库在所述某一过往时间区间之前各个历史时间区间分别对应的各份货物存储信息、目标仓库的各项运行参数以及时间区间的持续时长作为所述lstm时间序列预测模型的各项输入内容，完成本次训练动作。

3.根据权利要求1所述的工业立体仓库ai智能管理方法，其特征在于：基于预测获得的在当前时间区间的各类货物数量及其存储优先级，对目标仓库内的自动化设备执行任务分配，生成设备调度方案包括：构建二分图模型，所述二分图模型的节点分为设备节点和任务节点，边的权重表示设备执行任务的成本，通过寻找最大权匹配生成设备调度方案。

4.根据权利要求1所述的工业立体仓库ai智能管理方法，其特征在于：采集目标仓库在当前时间区间之前各个历史时间区间分别对应的各份货物存储信息包括：采用分布式传感器网络对目标仓库内的货物存储信息进行实时采集，所述分布式传感器网络由多个安装在货架上的压力传感器、温度传感器和rfid...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈淑清，陈文铭，
申请(专利权)人：广东久运信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：