一种基于AI算法的云仓智能调度与监控方法技术

本发明专利技术涉及云仓智能调度与监控技术领域，具体公开一种基于AI算法的云仓智能调度与监控方法，包括：云仓销售量预测、云仓销售量预测修正、云仓库存情况确认、云仓库存健康获取和最优调度云仓匹配；本发明专利技术通过一次指数平滑法结合消费行为信息实现销售量的精准预测，构建多维度库存健康指数评估体系，综合考虑库存健康指数及调度成本因素实现最优跨仓调度匹配，能够显著提升销售量预测精度，精准评估库存健康状态，优化跨仓调度策略，增强系统动态适应能力，深度挖掘数据价值，为云仓智能化管理提供了完整的技术解决方案，可广泛应用于现代物流与供应链管理领域，有效提升云仓运营效率，降低供应链成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及云仓智能调度与监控，具体而言，涉及一种基于ai算法的云仓智能调度与监控方法。

技术介绍

1、在现代物流与供应链管理领域，云仓作为实现高效仓储与配送的关键节点，其调度与监控的智能化水平直接影响着供应链的整体效率与成本控制。随着ai算法在供应链领域的深入应用，如何将智能优化等技术与云仓调度监控深度融合，构建具备预测、修正、评估、匹配全流程智能化的云仓管理体系，成为当前亟待解决的技术问题。

2、现有技术中还存在以下问题：1、多采用单一的历史销售数据进行预测，未充分结合消费行为信息，难以准确捕捉市场动态变化，导致预测结果与实际需求偏差较大，无法为库存管理与调度提供可靠依据。

3、2、现有调度方法多以运输成本或距离作为唯一决策因素，未考虑云仓库存健康指数等关键指标，导致调度方案无法在成本、效率、库存健康等多目标之间实现优化平衡，可能造成库存资源浪费或调度效率低下。

技术实现思路

1、鉴于此，为解决上述
技术介绍
中所提出的问题，现提出一种基于ai算法的云仓智能调度与监控方法。

<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI算法的云仓智能调度与监控方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于AI算法的云仓智能调度与监控方法，其特征在于：所述得到各云仓在当前周期的预测销售量的具体方式为：基于目标区域内各云仓在各历史周期对应的预测销售量和实际销售量，通过一次指数平滑法推导得到各云仓在当前周期的预测销售量。

3.根据权利要求1所述的一种基于AI算法的云仓智能调度与监控方法，其特征在于：所述获取各云仓在当前周期的修正后预测销售量的具体过程为：

4.根据权利要求3所述的一种基于AI算法的云仓智能调度与监控方法，其特征在于：所述得到各云仓在当前周...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai算法的云仓智能调度与监控方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于ai算法的云仓智能调度与监控方法，其特征在于：所述得到各云仓在当前周期的预测销售量的具体方式为：基于目标区域内各云仓在各历史周期对应的预测销售量和实际销售量，通过一次指数平滑法推导得到各云仓在当前周期的预测销售量。

3.根据权利要求1所述的一种基于ai算法的云仓智能调度与监控方法，其特征在于：所述获取各云仓在当前周期的修正后预测销售量的具体过程为：

4.根据权利要求3所述的一种基于ai算法的云仓智能调度与监控方法，其特征在于：所述得到各云仓在当前周期的预测销售量影响因子的具体过程为：

5.根据权利要求1所述的一种基于ai算法的云仓智能调度与监控方法，其特征在于：所述确认目标区域内的各冗余库存云仓和各待补充库存云仓的具体方式为：将各云仓在当前周期的修正后预测销售量和实际库存量进行比对，若某云仓在当前周期的修正后预测销售量大于实际库存量，则将该云仓...

【专利技术属性】
技术研发人员：许云，申琳，颜金平，刘世德，王锦文，黄杭林，熊国双，
申请(专利权)人：深圳印智云信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：