摘要
本发明公开了一种基于数字孪生的生产与物流管理方法及系统,通过从生产设备传感器和物流节点获取实时数据流,采用流式处理技术对实时数据流进行清洗和格式化,得到结构化的实时数据集;针对结构化的实时数据集,应用时间序列分析算法检测设备异常和订单波动;若检测到设备异常或订单波动,则通过预先建立的数字孪生模型对生产和物流环节进行实时模拟,得到事件影响的动态变化趋势;根据动态变化趋势,采用强化学习算法对生产调度和物流路径进行优化调整,确定优化后的生产和运输计划。本发明实现了生产和物流环节的智能协同,能够快速响应异常情况,动态优化调度决策,提高整体运营效率。
技术关键词
物流管理方法
数字孪生模型
实时数据
数据整合平台
分布式计算框架
订单
强化学习算法
在线学习算法
资源分配
调度管理工具
异常信号
参数
计划
物流管理系统
节点
动态
格式化
系统为您推荐了相关专利信息
数字孪生模型
施工机械
排放优化方法
大语言模型
施工现场
采煤工作面
数字孪生模型
高清工业相机
惯性传感器
结构先验
低功耗无线通讯
MEMS烟雾传感器
电源监控芯片
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无线通讯模块
金融数据分析方法
金融数据分析系统
数据分析模型
模块
财务报表数据
智能化中压开关柜
故障预测方法
异常数据
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多尺度特征融合