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申请/专利权人：山东浪潮成舟数字服务有限公司
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，具体是一种WMS仓储智能调度方法、系统及介质，本发明基于数据处理和机器学习算法、来预测和优化订单分配到各个分拣站台的过程。机器学习算法通过对历史数据的分析和实时数据的运用，对分拣站台的未来工作负荷进行预测，并通过优化模型来决定如何将订单分配给这些站台，以实现操作效率的最大化和工作负载的平衡。自动化的分拣调度可以提高效率、降低错误率，节省了人力成本和运营成本。通过持续收集工作数据和反馈，调度系统可以不断调整和优化，具有不断适应工作环境变化的能力。
主权项：1.一种WMS仓储智能调度方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.中央处理器接收订单数据放入订单池中，对订单数据进行清洗和转换；S2.收集第i个分拣站台的工作时间Xi，i∈{1,...N}，N为分拣站台总数；S3.将S2收集的各分拣站台的工作时间Xi带入计算，得到所有分拣站台工作时间的方差σ2，计算公式为： （1），其中，σ2表示所有分拣站台工作时间的方差，N为分拣站台总数，Xi为各分拣站台的工作时间，μ为所有分拣站台工作时间的平均值；S4.收集第i个订单的商品种类Oim和数量Oimg，i∈{1,...M}，M为订单总数；S5.收集第j个分拣站台上正在处理的商品种类Ojm，j∈{1,...N}，N为分拣站台总数；S6.将步骤S4中第i个订单的商品种类Oim和数量Oimg和步骤S5第j个分拣站台上正在处理的商品种类Ojm输入到神经网络模型中，得到第j个分拣站台完成第i个订单所需作业时间Otij；S7.计算第i个订单在第j个分拣站台的总作业时间Zij，计算公式为： （2），其中，Otij是第j个分拣站台完成第i个订单所需作业时间，σ2是所有分拣站台工作时间的方差，用于表示负载平衡，α和β是权重参数，用来平衡目标之间的重要性，α+β=1；S8.根据步骤S7计算的第i个订单在第j个分拣站台的总作业时间Zij实际执行分配命令，分派订单到各个分拣站台。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东浪潮成舟数字服务有限公司 WMS仓储智能调度方法、系统及介质
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