申请/专利权人：广州欧派集成家居有限公司

申请日：2023-11-30

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117333114B

主分类号：G06Q10/0875

分类号：G06Q10/0875;G06Q10/10;G06F16/23;G06F16/25;G06F18/21;G06F18/243;G06F30/20;B07C5/34

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.01.19#实质审查的生效;2024.01.02#公开

摘要：本发明公开了一种家居产品智能化分拣储存管理系统及管理方法，用于仓储管理领域，该管理系统包括：数据采集模块、数据分析模块、预测模型模块、优化算法模块、智能化决策支撑模块、虚拟现实模块及区块链技术模块。本发明通过使用三维建模和虚拟现实技术，可以在模拟环境中学习和实践，提高在实际工作中的效率和质量，且在虚拟环境中进行模拟操作，降低在实际操作中产生错误的风险，减少潜在的损失，相比于传统的培训方式，虚拟现实技术可以节省大量的物资和时间成本。

主权项：1.一种家居产品智能化分拣储存管理系统，其特征在于，该管理系统包括：数据采集模块、数据分析模块、预测模型模块、优化算法模块、智能化决策支撑模块、虚拟现实模块及区块链技术模块；所述数据采集模块，负责收集有关家居产品的属性信息和环境信息；所述数据分析模块，使用物联网传感器和机器视觉技术分析家居产品的属性信息，根据采集的环境信息进行仓库环境情况的分析；所述预测模型模块，基于历史数据预测选定家居产品的销售趋势、退货率和未来的存储需求；所述优化算法模块，针对家居产品的特性优化仓库的布局、存储和分拣；所述智能化决策支撑模块，通过分析销售数据，预测未来市场趋势，为仓库提供决策支持；所述虚拟现实模块，利用虚拟现实技术创建家居产品的三维模型，模拟在仓库中的存储和分拣过程，为仓库员工提供培训，同时提供模拟的家居产品展示界面；所述区块链技术模块，通过初始化区块链、实时数据上链、信息更新、预设合约及数据验证，展示家居产品供应链；所述智能化决策支撑模块在通过分析销售数据，预测未来市场趋势，为仓库提供决策支持，实现存储、分拣策略的自动调整时包括：将历史销售数据和历史销售的影响因素数据输入家居预测模型中，得到未来一周时间内的销量预测；根据销量预测结果，计算一周内每天中不同产品的仓储空间需求，并制定仓库存储空间的动态调整方案；根据动态调整方案在预测销量高峰期到来前预留存储空间，同时计算各时期的订单处理和分拣处理能力需求；制定人力资源动态调配计划，在销量高峰期到来前增派分拣人员，并监控实际销量和销量预测的偏差；所述虚拟现实模块在利用虚拟现实技术创建家居产品的三维模型，模拟在仓库中的存储和分拣过程，为仓库员工提供培训，同时提供模拟的家居产品展示界面时包括：根据家居产品的设计图纸，使用三维建模软件创建三维数字孪生模型；将多个家居产品的三维数字孪生模型导入虚拟现实软件中，构建虚拟仓库环境，同时设置仓库的参数数据，模拟实际的存储、搬运和分拣流程；在虚拟仓库中为每件家居产品设置规则，实现工作人员与三维数字孪生模型的虚拟仿真交互；将虚拟环境转换为应用程序，在VR设备中进行操作模拟，提供仿真的家居产品三维场景；利用数字孪生模型获取实际仓储的传感器数据，同步虚拟环境和实际环境；所述将多个家居产品的三维数字孪生模型导入虚拟现实软件中，构建虚拟仓库环境，同时设置仓库的参数数据，模拟实际的存储、搬运和分拣流程包括：根据家居产品的实际模型，使用三维建模软件构建三维数字孪生模型，并在三维数字孪生模型中设置家居产品的参数；将家居产品的参数导入虚拟现实软件中；在虚拟现实软件中创建虚拟仓库的三维环境；根据仓库布局和参数，设置虚拟仓库的货架高度和通道宽度，并在虚拟环境中添加位置追踪和距离感知；在虚拟仓库中运行数字孪生模型，模拟实际存储、搬运和分拣的工作流程；记录数字孪生模型在虚拟环境中的状态数据、操作数据，通过数据分析评估工作流程效率；根据工作流程效率的评估结果，优化数字孪生模型；所述在虚拟仓库中为每件家居产品设置规则，实现工作人员与三维数字孪生模型的虚拟仿真交互包括：在虚拟现实软件中设定工作人员在与家居产品交互过程中的规则；将规则输入家居产品的三维数字孪生模型中；在虚拟仓库环境中，运行配置规则的三维数字孪生模型，并通过模拟交互行为确认规则的准确性；根据模拟的结果，对规则进行优化；在设定好的虚拟仓库中进行虚拟仿真交互，按照实际的工作流程与已配置规则的三维数字孪生模型进行交互，实现仿真操作；所述区块链技术模块在通过初始化区块链、实时数据上链、信息更新、预设合约执行事务及数据验证，展示家居产品供应链时包括：创建区块链网络，并设置交易验证方式和区块大小；在家居产品的生产、运输和销售环节，生成的供应链数据，并将供应链数据转换为新的区块；当家居产品的供应链数据发生改变，信息在区块链中进行同步更新；使用预设合约执行供应链中的事务；在新区块生成后，区块链的各个节点会对新生成的区块进行验证，且当超过设定比例的节点确认区块内容的正确后，将新生成的区块添加到区块链网络；所述预测模型模块在基于历史数据预测选定家居产品的销售趋势、退货率和未来的存储需求时包括：收集选定家居产品的历史供应链数据，并对供应链数据进行预处理；对预处理后的历史供应链数据进行分析；根据分析的结果，从供应链数据中提取影响预测结果的特征数据，并将特征数据划分为训练集、验证集和测试集；构建XGBoost模型，利用训练集对XGBoost模型进行训练，并使用验证集调整XGBoost模型的超参数以获取最佳的XGBoost模型；构建神经网络模型，利用训练集对神经网络模型进行训练，并使用验证集调整神经网络模型的超参数以获取最佳的神经网络模型；将最佳的XGBoost模型和最佳的神经网络模型的预测结果进行融合，得到家居预测模型；使用验证集对家居预测模型的性能进行验证，并进行参数调整；使用测试集对参数调整后的家居预测模型进行最终的性能测试；利用通过性能测试的家居预测模型预测选定家居产品的销售趋势、退货率和未来的存储需求。

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权利要求：

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