摘要
本发明提供一种基于大数据处理的仓库货位管理方法及系统,涉及仓库管理技术领域;本发明通过大数据处理和神经网络模型的应用,实现了对仓库货位的智能化管理,相比传统方式显著提高了仓库的整体管理效率,综合考虑货物的特性数据和货位历史出库记录,得出科学合理的货位划分方案,优化了货物存储布局,减少了搬运次数和距离,降低了仓储成本,同时,通过预设的出库指标和等级评估指标,对货物出库优先级和货位等级进行划分,提升了货物出库效率,其次,能够根据评估结果和货位等级对初始划分进行动态调整,增强了仓库管理的灵活性和适应性,有效提高了管理的准确性和可靠性,促进了仓库管理的科学化和规范化。
技术关键词
仓库货位管理方法
企业采购系统
日志记录系统
神经网络模型
指标
仓库管理技术
管理系统
动态
模型训练模块
深度神经网络
销售系统
数据获取模块
物流系统
频率
格式
系统为您推荐了相关专利信息
Winograd卷积
分块
矩阵
Winograd算法
卷积优化方法
评价指标体系
粒子群优化算法
数据处理模块
项目
海洋资源管理
电网设备拓扑
数据处理系统
老化偏差
数据验证
计算机可执行指令
铁水
卷积神经网络模型
判定方法
节点特征
计算机设备