[發明專利]一種基于大數據的物流倉儲管理方法及系統

有效

• 申請號: 202310154667.6
• 申請日: 2023-02-23
• 公開（公告）號: CN115860645B
• 公開（公告）日: 2023-06-02
• 發明（設計）人: 張鳴
• 申請（專利權）人: 深圳市鴻鷺工業設備有限公司
• 主分類號: G06Q10/087
• 分類號: G06Q10/087;G06Q10/0631;G06Q10/105;G06Q10/04
• 代理公司: 佛山粵進知識產權代理事務所(普通合伙) 44463
• 代理人: 耿鵬

1.一種基于大數據的物流倉儲管理方法，其特征在于，包括：

獲取物流區域大數據；

根據所述物流區域大數據進行貨物數據分析與貨物訂單預測，生成物流模擬預測數據；

根據所述物流模擬預測數據進行物流資源布局分析，得到多個區域資源分配數據；

根據區域資源分配數據進行多區域的數據融合與差異分析，得到區域物流特點差異信息；

選擇當前物流區域，根據區域物流特點差異信息對當前區域進行物流資源分析得到物流資源修正信息；

其中，所述得到區域物流特點差異信息，具體為：

獲取多個區域資源分配數據，提取每個區域資源分配數據的數據特征得到區域物流數據特征；

分析出每個物流區域對應的區域物流數據特征；

以當前物流區域作為中心點，將預設距離范圍內其余物流區域標記為對比區域；

將對比區域中的區域物流數據特征作為對比物流數據特征；

將當前物流區域的區域物流數據特征與對比物流數據特征進行物流特點差異分析，得到當前物流區域與對比區域的物流特點差異數據；

計算分析出當前物流區域與所有對比區域的物流特點差異數據并進行數據匯總得到區域物流特點差異信息；

其中，所述物流資源修正信息，具體為：

實時獲取當前物流區域的物件監測數據、物件運輸數據；

獲取當前區域的物流模擬預測數據、區域資源分配數據；

根據所述物件監測數據、物件運輸數據與所述物流模擬預測數據、區域資源分配數據進行物流狀況匹配分析；

其中，所述物流資源修正信息，還包括：

若存在物流運轉量過大異常情況，則獲取當前物流區域的物流特點差異數據；

從物流特點差異數據中所有的對比區域中選取差異度最小的對比區域作為相似物流區域；

將相似物流區域的區域資源分配數據與當前物流區域的區域資源分配數據進行資源數據整合與資源分析，得到物流資源修正信息；

將物流資源修正信息發送至當前物流區域與相似物流區域中的預設終端設備進行顯示。

2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的物流倉儲管理方法，其特征在于，所述獲取物流區域大數據，包括：

從預設地區中采集各個物流區域的物流數據；

所述物流數據包括入貨量、出貨量、貨車數量、物件大小、物件數量、庫存物件；

將所述物流數據進行數據清洗、數據去冗余處理與數據格式標準化，并形成物流區域大數據。

3.根據權利要求1所述的一種基于大數據的物流倉儲管理方法，其特征在于，所述根據所述物流區域大數據進行貨物數據分析與貨物訂單預測，生成物流模擬預測數據，具體為：

根據物流區域大數據進行特定數據提取，得到物件屬性數據，物件數量信息、歷史運載量、貨車運輸數據；

將所述物件屬性數據，物件數量信息、歷史運載量、貨車運輸數據導入大數據預測模型，得到物件信息預測數據，運載量預測數據；

根據所述物件信息預測數據，運載量預測數據進行貨物入庫與出庫模擬并生成物流模擬預測數據。

4.根據權利要求1所述的一種基于大數據的物流倉儲管理方法，其特征在于，所述根據所述物流模擬預測數據進行物流資源布局分析，得到多個區域資源分配數據，具體為：

根據當前物流區域的物流模擬預測數據進行資源需求分析，得到運輸工具需求信息、倉儲物件流量需求信息、貨物訂單需求信息；

根據所述運輸工具需求信息、倉儲物件流量需求信息、貨物訂單需求信息進行物流資源綜合分析，得到物力資源分配數據與人力資源分配數據；

將物力資源分配數據與人力資源分配數據進行數據整合得到區域資源分配數據；

對每個物流區域進行物流資源綜合分析，得到多個區域資源分配數據。