申请/专利权人：上海展通国际物流有限公司

申请日：2023-09-21

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN117196439B

主分类号：G06Q10/083

分类号：G06Q10/083;G06Q10/087;G06Q10/0631;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.12#授权;2023.12.26#实质审查的生效;2023.12.08#公开

摘要：本发明涉及一种用于物流运输的仓库货品分拣方法，涉及仓库管理领域，所述方法包括：获取目标仓库在当前时间区间之前各个历史时间区间的货品分拣信息；获取目标仓库的各项配置数据；采用AI分析模型基于上述两路获取内容智能分析目标仓库在当前时间区间内各项物流运输模式分别需要派发的货品数量；基于智能分析结果执行目标仓库在当前时间区间内的各项物流运输模式的发货处理。本发明还涉及一种用于物流运输的仓库货品分拣系统。通过本发明，能够使用人工智能模型分析目标仓库在刚到达的当前时间区间内各种派送类型的分拣货品数量，进而确定当前时间区间内各种物流运输需要调配的资源数量，从而提升了各类物流运输资源的利用率。

主权项：1.一种用于物流运输的仓库货品分拣方法，其特征在于，所述方法包括：获取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品分拣信息，所述当前时间区间以当前时刻为起始时间，每一历史时间区间对应的单份货品分拣信息为在所述历史时间区间内所述目标仓库接收到本地快递分拣货品数量、异地快递分拣货品数量、专车专人派送分拣货品数量、全球空运分拣货品数量和全球海运分拣货品数量；获取目标仓库的各项配置数据，所述目标仓库的各项配置数据为所述目标仓库的最大容积、在岗工人数量、入库截面面积以及服务港口数量；对深度神经网络执行各次学习，以获得完成各次学习后的深度神经网络，并作为AI分析模型输出，所述各次学习的学习次数与所述目标仓库的服务港口数量正向关联；采用AI分析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品分拣信息、目标仓库的各项配置数据以及时间区间的持续时长智能分析目标仓库在当前时间区间接收到本地快递分拣货品数量、异地快递分拣货品数量、专车专人派送分拣货品数量、全球空运分拣货品数量和全球海运分拣货品数量；基于智能分析获得的在当前时间区间的本地快递分拣货品数量、异地快递分拣货品数量、专车专人派送分拣货品数量、全球空运分拣货品数量和全球海运分拣货品数量分别确定在当前时间区间需要为所述目标仓库调配的本地快递车辆总数、异地快递车辆总数、专车专人派送车辆总数、全球空运席位总数和全球海运集装箱体总数；其中，获取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品分拣信息，所述当前时间区间以当前时刻为起始时间，每一历史时间区间对应的单份货品分拣信息为在所述历史时间区间内所述目标仓库接收到本地快递分拣货品数量、异地快递分拣货品数量、专车专人派送分拣货品数量、全球空运分拣货品数量和全球海运分拣货品数量还包括：当前时间区间之前各个历史时间区间与当前时间区间共同组成一个完整的时间分段，且当前时间区间之前各个历史时间区间与当前时间区间中的每一个时间区间的持续时长相等。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海展通国际物流有限公司 一种用于物流运输的仓库货品分拣方法及系统

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