[發明專利]基于大數據和知識圖譜的倉庫空間分配方法及系統

在審

• 申請號: 201911150356.2
• 申請日: 2019-11-21
• 公開（公告）號: CN110910065A
• 公開（公告）日: 2020-03-24
• 發明（設計）人: 李芳媛;汪建新;吳明輝
• 申請（專利權）人: 秒針信息技術有限公司
• 主分類號: G06Q10/08
• 分類號: G06Q10/08
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 劉旺貴

本發明提供了一種基于大數據和知識圖譜的倉庫空間分配方法及系統，該方法包括：大數據平臺根據貨物的訂單業務數據、特征數據、指標數據對未來入庫訂單進行預測；知識圖譜平臺對貨物的屬性進行分析形成各個品類的貨物畫像；優化計算平臺根據入庫訂單預測和貨物畫像對入庫貨物進行倉庫存儲空間分配。在本發明中，通過大數據平臺對未來入庫訂單進行預測，以及知識圖譜平臺生成各個品類的貨物畫像，使得入庫貨物在倉庫空間匹配上更加合理，從而提高了倉儲效率。

技術領域

本發明涉及倉庫管理領域，具體而言，涉及一種基于大數據和知識圖譜的倉庫空間分配方法及系統。

背景技術

隨著物流行業的高速發展，倉儲技術也實現了由平面存儲到自動化立體倉庫存儲的升級，但對于空間分配和貨物擺放位置及擺放規格仍多依靠于有經驗的倉庫管理者進行布置。但貨物屬性及存儲制約條件復雜，例如包裝強度、出/入庫時間、揀選頻率等，依靠管理者的經驗使得計劃人為化，靈活性差，經驗不易傳承，盤點管理成本較高。另外，人工布置效率較低，對全局意識不足容易產生誤判。

目前，倉庫管理中仍然多數依賴于傳統空間分配和管理方式，即人為根據貨物和空間狀況進行匹配。

發明內容

本發明實施例提供了一種基于大數據和知識圖譜的倉庫空間分配方法及系統，以至少解決相關技術中人為根據貨物和倉庫空間狀況進行匹配，所導致的倉庫空間分配不合理的問題。

根據本發明的一個實施例，提供了一種基于大數據和知識圖譜的倉庫空間分配方法，包括：大數據平臺根據貨物的訂單業務數據、特征數據、指標數據對未來入庫訂單進行預測；知識圖譜平臺對貨物的屬性進行分析形成各個品類的貨物畫像；優化計算平臺根據入庫訂單預測和貨物畫像對入庫貨物進行倉庫存儲空間分配。

可選地，大數據平臺根據貨物的訂單業務數據、特征數據、指標數據對未來入庫訂單進行預測之后，還包括：所述大數據平臺根據在倉貨物情況、倉庫剩余空間情況、入庫貨物情況和入庫訂單預測進行倉庫的庫位分派。

可選地，知識圖譜平臺對貨物的屬性進行分析形成各個品類的貨物畫像之后，還包括：基于所述貨物畫像，所述知識圖譜平臺對所導入的訂單進行分析，以生成訂單圖譜。

可選地，優化計算平臺根據入庫訂單預測和貨物畫像對入庫貨物進行倉庫存儲空間分配包括：所述優化計算平臺根據貨物的屬性將分配到不同的存儲區，其中所述存儲區包括：定位存儲區、隨機存儲區、分類存儲區、分類隨機存儲區和共享存儲區；所述優化計算平臺通過與知識圖譜平臺的引擎的交互，基于所述訂單圖譜確定各個區域的不同品類貨物的擺放位置和數量。

根據本發明的另一個實施例，提供了一種基于大數據和知識圖譜的倉庫空間分配系統，包括大數據平臺、知識圖譜平臺和優化計算平臺，所述大數據平臺，用于根據貨物的訂單業務數據、特征數據、指標數據對未來入庫訂單進行預測；所述知識圖譜平臺，用于對貨物的屬性進行分析形成各個品類的貨物畫像；所述優化計算平臺，用于根據入庫訂單預測和貨物畫像對入庫貨物進行倉庫存儲空間分配。

可選地，所述大數據平臺，還用于根據在倉貨物情況、倉庫剩余空間情況、入庫貨物情況和入庫訂單預測進行倉庫的庫位分派。

可選地，所述知識圖譜平臺，還用于基于所述貨物畫像，所述知識圖譜平臺對所導入的訂單進行分析，以生成訂單圖譜。

可選地，所述優化計算平臺還包括：分配模塊，用于根據貨物的屬性將分配到不同的存儲區，其中所述存儲區包括：定位存儲區、隨機存儲區、分類存儲區、分類隨機存儲區和共享存儲區；確定模塊，用于通過與知識圖譜平臺的引擎的交互，基于所述訂單圖譜確定各個區域的不同品類貨物的擺放位置和數量。

根據本發明的又一個實施例，還提供了一種存儲介質，所述存儲介質中存儲有計算機程序，其中，所述計算機程序被設置為運行時執行上述任一項方法實施例中的步驟。