摘要
本发明提供一种结合AIAgent的智能仓储需求预测调度方法及系统,通过获取目标仓储场景的历史仓储数据集合,通过AIAgent进行需求特征提取处理,生成仓储需求波动特征及库存动态分布特征;基于仓储需求波动特征与预设的市场趋势预测数据,构建库存‑需求匹配模型,根据库存动态分布特征与库存调整优先级,调用动态路径优化算法生成仓储作业序列,基于补货触发条件对仓储作业序列进行协同调度处理,生成优化后的仓储作业指令集,并将仓储作业指令集反馈至仓储控制系统以执行库存优化操作。本发明可以有效降低因需求预测偏差导致的库存冗余及路径重复规划造成的作业成本,同时提升仓储系统对市场波动的实时响应能力与资源利用率。
技术关键词
仓储作业
分布特征
波动特征
动态路径优化
序列
拓扑网络
智能仓储
动态权重优化
仓储控制系统
时序
规划
节点
指令
数据
耦合特征
路径搜索算法
策略
状态更新
滑动时间窗口
系统为您推荐了相关专利信息
多模态数据融合
图像分析方法
关键帧提取算法
图像分割网络
图像分析系统
低压电流互感器
检测辨识方法
条目
度度量方法
参数