CN120215398A 一种基于人工智能的仓储智能监控管理方法及系统

地址430000湖北省武汉市东湖新技术开栋16层申请人武汉工程大学朱泽润付中涛周卓洋张余豪所(特殊普通合伙)44483专利代理师何江波一种基于人工智能的仓储智能监控管理方本发明涉及一种基于人工智能的仓储智能持设备预设范围内存放的物品，作为待调节物置21.一种基于人工智能的仓储智能监控管理方法，其特征在于，所述方法包括：获取仓库内存放的物品信息，根据所述物品信息调节仓库内各环境保持设备的初始设定温度；实时判定环境保持设备是否正常运行，当所述环境保持设备异常时，匹配动态调节设备，并调节动态调节设备的当前设定温度；获取异常环境保持设备预设范围内存放的物品，作为待调节物品，根据所述动态调节设备的当前设定温度调节待调节物品的位置。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的仓储智能监控管理方法，其特征在于，所述获取仓库内存放的物品信息，根据所述物品信息调节仓库内各环境保持设备的初始设定温度的步骤包括：获取仓库内存放的物品信息，基于所述物品信息确定物品存放环境信息；所述物品信息包括物品类型、物品数量、物品存放环境信息和物品存放位置信息，物品存放环境信息包括存放温度；获取各环境保持设备的位置信息，根据各环境保持设备的位置信息获取距离其预设范围内物品的物品信息；比对环境保持设备其预设范围内物品信息中的存放温度，获取重合温度范围作为环境保持设备的设定温度范围；判定重合温度范围的中间点温度作为环境保持设备的初始设定温度。3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的仓储智能监控管理方法，其特征在于，所述实时判定环境保持设备是否正常运行，当所述环境保持设备异常时，匹配动态调节设备，并调节动态调节设备的当前设定温度的步骤包括：实时获取仓库内环境保持设备的运行数据，根据所述运行数据判定环境保持设备是否正常运行；当所述环境保持设备异常时，获取异常环境保持设备预设空间范围内正常运行的环境保持设备作为动态调节设备，得到动态调节设备集合；分别获取动态调节设备集合内各动态调节设备的设定温度范围，根据各动态调节设备的设定温度范围和异常环境保持设备的设定温度范围调节各动态调节设备的当前设定温度。4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的仓储智能监控管理方法，其特征在于，所述根据各动态调节设备的设定温度范围和异常环境保持设备的设定温度范围调节各动态调节设备的当前设定温度的步骤包括：分别判断动态调节设备的设定温度范围和异常环境保持设备的设定温度范围是否存在重合温度，若存在，则将重合温度的最小值作为动态调节设备的当前设定温度，若不存在，且动态调节设备的设定温度范围的最大值大于异常环境保持设备的设定温度范围的最大值，则将动态调节设备的设定温度范围的最小值作为动态调节设备的当前设定温度；若不存在，且动态调节设备的设定温度范围的最小值小于异常环境保持设备的设定温度范围的最小值，则将动态调节设备的设定温度范围的最大值最为动态调节设备的当前设定温5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的仓储智能监控管理方法，其特征在于，还3包括在调节各动态调节设备的当前设定温度之前，计算异常环境保持设备与每个动态调节设备之间初始设定温度的温度差异，按照温度差异大小进行排序，选择温度差异最小的动态调节设备作为首选调节设备。6.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的仓储智能监控管理方法，其特征在于，所述获取异常环境保持设备预设范围内存放的物品，作为待调节物品，根据所述动态调节设备的当前设定温度调节待调节物品的位置的步骤包括：获取异常环境保持设备预设范围内存放的物品，作为待调节物品；获取待调节物品的物品信息，根据所述物品存放环境信息对所述待调节物品进行排根据各动态调节设备的当前设定温度和其与异常环境保持设备之间的距离对各动态根据所述助力排序表和紧急调度表调节待调节物品的位置，在调节待调节物品的位置时，使得排名越高的待调节物品调节至与紧急调度表排名越高的动态调节设备越近的位7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的仓储智能监控管理方法，其特征在于，所述根据各动态调节设备的当前设定温度和其与异常环境保持设备之间的距离对各动态调节设备进行排序，得到助力排序表的步骤包括：根据各动态调节设备的当前设定温度确定温度助力值；根据动态调节设备与异常环境保持设备之间的距离确定距离影响值；根据所述温度助力值和距离影响值确定综合助力值；按照从大到小，根据所述综合助力值对各动态调节设备进行排序，得到助力排序表。8.一种基于人工智能的仓储智能监控管理系统，其特征在于，所述系统包括：温度设定模块，用于获取仓库内存放的物品信息，根据所述物品信息调节仓库内各环境保持设备的初始设定温度；温度调节模块，用于实时判定环境保持设备是否正常运行，当所述环境保持设备异常时，匹配动态调节设备，并调节动态调节设备的当前设定温度；物品调节模块，用于获取异常环境保持设备预设范围内存放的物品，作为待调节物品，根据所述动态调节设备的当前设定温度调节待调节物品的位置。9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的仓储智能监控管理系统，其特征在于，所述温度设定模块包括：物品信息获取单元，用于获取仓库内存放的物品信息，基于所述物品信息确定物品存放环境信息；所述物品信息包括物品类型、物品数量、物品存放环境信息和物品存放位置信目标信息获取单元，用于获取各环境保持设备的位置信息，根据各环境保持设备的位置信息获取距离其预设范围内物品的物品信息；温度范围确定单元，用于比对环境保持设备其预设范围内物品信息中的存放温度，获取重合温度范围作为环境保持设备的设定温度范围；初始温度确定单元，用于判定重合温度范围的中间点温度作为环境保持设备的初始设定温度。410.根据权利要求9所述的一种基于人工智能的仓储智能监控管理系统，其特征在于，所述温度调节模块包括：设备状态判定单元，用于实时获取仓库内环境保持设备的运行数据，根据所述运行数据判定环境保持设备是否正常运行；调节设备确定单元，用于当所述环境保持设备异常时，获取异常环境保持设备预设空间范围内正常运行的环境保持设备作为动态调节设备，得到动态调节设备集合；设定温度确定单元，用于分别获取动态调节设备集合内各动态调节设备的设定温度范围，根据各动态调节设备的设定温度范围和异常环境保持设备的设定温度范围调节各动态调节设备的当前设定温度。5一种基于人工智能的仓储智能监控管理方法及系统技术领域[0001]本发明涉及人工智能技术领域，具体是一种基于人工智能的仓储智能监控管理方法及系统。背景技术[0002]随着经济全球化的深入发展，企业面临着日益激烈的市场竞争。仓储作为物流供应链中的关键环节，其管理效率直接影响到企业的运营成本和市场竞争力。因此，提高仓储管理效率、降低物流成本成为企业提升核心竞争力的重要课题。仓储管理是对仓库和仓库部署在仓库各关键区域的温度传感器等设备，24小时不间断地收集实时数据，有助于管理者实时掌握仓储环境的状态。现有的仓储智能监控管理中通常是基于分析仓库内温度数据判定仓库是否存在储存异常，在出现异常时难以及时高效的应对，降低了管理效率。发明内容[0003]本发明提供了一种基于人工智能的仓储智能监控管理方法及系统，解决上述背景技术中提到的技术问题。[0004]为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能的仓储智能监控管理方法，所述方法包括：获取仓库内存放的物品信息，根据所述物品信息调节仓库内各环境保持设备的初始设定温度)获取仓库内存放的物品信息，基于所述物品信息确定物品存放环境信息；实时判定环境保持设备是否正常运行，当所述环境保持设备异常时，匹配动态调节设备，并调节动态调节设备的当前设定温度；获取异常环境保持设备预设范围内存放的物品，作为待调节物品，根据所述动态调节设备的当前设定温度调节待调节物品的位置。[0005]作为本发明进一步的技术方案，所述获取仓库内存放的物品信息，根据所述物品信息调节仓库内各环境保持设备的初始设定温度的步骤包括：获取仓库内存放的物品信息，基于所述物品信息确定物品存放环境信息；所述物品信息包括物品类型、物品数量、物品存放环境信息、物品存放位置信息，物品存放环境信息包括存放温度；获取各环境保持设备的位置信息，根据各环境保持设备的位置信息获取距离其预设范围内物品的物品信息；比对环境保持设备其预设范围内物品信息中的存放温度，获取重合温度范围作为环境保持设备的设定温度范围；判定重合温度范围的中间点温度作为环境保持设备的初始设定温度。[0006]作为本发明进一步的技术方案，所述实时判定环境保持设备是否正常运行，当所述环境保持设备异常时，匹配动态调节设备，并调节动态调节设备的当前设定温度的步骤6实时获取仓库内环境保持设备的运行数据，根据所述运行数据判定环境保持设备是否正常运行；当所述环境保持设备异常时，获取异常环境保持设备预设空间范围内正常运行的环境保持设备作为动态调节设备，得到动态调节设备集合(计算异常环境保持设备与每个动态调节设备之间初始设定温度的温度差异，选择温度差异最小的动态调节设备作为首选调节设备；分别获取动态调节设备集合内各动态调节设备的设定温度范围，根据各动态调节设备的设定温度范围和异常环境保持设备的设定温度范围调节各动态调节设备的当前设定温度。[0007]作为本发明进一步的技术方案，所述根据各动态调节设备的设定温度范围和异常环境保持设备的设定温度范围调节各动态调节设备的当前设定温度的步骤包括：分别判断动态调节设备的设定温度范围和异常环境保持设备的设定温度范围是否存在重合温度，若存在，则将重合温度的最小值作为动态调节设备的当前设定温度，若不存在，且动态调节设备的设定温度范围的最大值大于异常环境保持设备的设定温度范围的最大值，则将动态调节设备的设定温度范围的最小值作为动态调节设备的当前设定温度；若不存在，且动态调节设备的设定温度范围的最小值小于异常环境保持设备的设定温度范围的最小值，则将动态调节设备的设定温度范围的最大值最为动态调节设备的当前设定温度。[0008]作为本发明进一步的技术方案，还包括在调节各动态调节设备的当前设定温度之前，计算异常环境保持设备与每个动态调节设备之间初始设定温度的温度差异，按照温度差异大小进行排序，选择温度差异最小的动态调节设备作为首选调节设备。[0009]作为本发明进一步的技术方案，所述获取异常环境保持设备预设范围内存放的物品，作为待调节物品，根据所述动态调节设备的当前设定温度调节待调节物品的位置的步骤包括：获取异常环境保持设备预设范围内存放的物品，作为待调节物品；获取待调节物品的物品信息，根据所述物品存放环境信息对所述待调节物品进行根据各动态调节设备的当前设定温度和其与异常环境保持设备之间的距离对各动态调节设备进行排序，得到助力排序表；根据所述助力排序表和紧急调度表调节待调节物品的位置，在调节待调节物品的位置时，使得排名越高的待调节物品调节至与紧急调度表排名越高的动态调节设备越近的[0010]作为本发明进一步的技术方案，所述根据各动态调节设备的当前设定温度和其与异常环境保持设备之间的距离对各动态调节设备进行排序，得到助力排序表的步骤包括：根据各动态调节设备的当前设定温度确定温度助力值；根据动态调节设备与异常环境保持设备之间的距离确定距离影响值根据所述温度助力值和距离影响值确定综合助力值；按照从大到小，根据所述综合助力值对各动态调节设备进行排序，得到助力排序7[0011]本发明的另一目的在于提供一种基于人工智能的仓储智能监控管理系统，所述系统包括：温度设定模块，用于获取仓库内存放的物品信息，根据所述物品信息调节仓库内各环境保持设备的初始设定温度；温度调节模块，用于实时判定环境保持设备是否正常运行，当所述环境保持设备异常时，匹配动态调节设备，并调节动态调节设备的当前设定温度；物品调节模块，用于获取异常环境保持设备预设范围内存放的物品，作为待调节物品，根据所述动态调节设备的当前设定温度调节待调节物品的位置。[0012]作为本发明进一步的技术方案，所述温度设定模块包括：物品信息获取单元，用于获取仓库内存放的物品信息，基于所述物品信息确定物品存放环境信息；所述物品信息包括物品类型、物品数量、物品存放环境信息、物品存放位置信息，物品存放环境信息包括存放温度；目标信息获取单元，用于获取各环境保持设备的位置信息，根据各环境保持设备的位置信息获取距离其预设范围内物品的物品信息；温度范围确定单元，用于比对环境保持设备其预设范围内物品信息中的存放温度，获取重合温度范围作为环境保持设备的设定温度范围；初始温度确定单元，用于判定重合温度范围的中间点温度作为环境保持设备的初始设定温度。[0013]作为本发明进一步的技术方案，所述温度调节模块包括：设备状态判定单元，用于实时获取仓库内环境保持设备的运行数据，根据所述运行数据判定环境保持设备是否正常运行；调节设备确定单元，用于当所述环境保持设备异常时，获取异常环境保持设备预设空间范围内正常运行的环境保持设备作为动态调节设备，得到动态调节设备集合；设定温度确定单元，用于分别获取动态调节设备集合内各动态调节设备的设定温度范围，根据各动态调节设备的设定温度范围和异常环境保持设备的设定温度范围调节各动态调节设备的当前设定温度。[0014]与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明提供了一种基于人工智能的仓储智能监控管理方法及系统，在本发明中根据所述物品信息确定仓库内各环境保持设备的初始设定温度，能够实现对仓储物品的针对性储存，在节能的同时，保证存储物品的质量，在此基础上，本发明实时监测环境保持设备是否正常运行，当所述环境保持设备异常时，匹配动态调节设备，并调节动态调节设备的当前设定温度，能够在设备异常时及时有效的应对，避免设备异常对存储物品造成不良影响，有效的提高了管理效率。附图说明[0015]图1为一种基于人工智能的仓储智能监控管理方法的流程框图。[0016]图2为一种基于人工智能的仓储智能监控管理方法中确定初始设定温度的流程框[0017]图3为一种基于人工智能的仓储智能监控管理方法中调节当前设定温度的流程框8[0018]图4为一种基于人工智能的仓储智能监控管理系统的结构框图。具体实施方式[0019]为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。[0020]如图1所示，本发明实施例提供了一种基于人工智能的仓储智能监控管理方法，所述方法包括：步骤S100,获取仓库内存放的物品信息，根据所述物品信息调节仓库内各环境保持设备的初始设定温度；所述物品信息包括物品类型、物品数量、物品存放环境信息、物品存放位置信息，物品存放环境信息包括存放温度，环境保持设备可以是空调等制冷设备，其均匀分布在仓库内部；步骤S200,实时判定环境保持设备是否正常运行，当所述环境保持设备异常时，匹配动态调节设备，并调节动态调节设备的当前设定温度；步骤S300,获取异常环境保持设备预设范围内存放的物品，作为待调节物品，根据所述动态调节设备的当前设定温度调节待调节物品的位置。[0021]在本实施例中，根据获取的仓库内存放的物品信息确定各环境保持设备的初始设定温度，实现了对仓储物品的针对性储存，在节能的同时，保证存储物品的质量，在此基础上，本发明实时监测环境保持设备是否正常运行，当所述环境保持设备异常时，匹配动态调节设备，并调节动态调节设备的当前设定温度，能够在设备异常时及时有效的应对(调节动态调节设备的温度和移动待调节物品的位置),避免设备异常对存储物品造成不良影响，有效的提高了管理效率。[0022]请参阅图2,作为本发明的一种优选实施例，所述获取仓库内存放的物品信息，根据所述物品信息调节仓库内各环境保持设备的初始设定温度的步骤包括：步骤S101,获取仓库内存放的物品信息，基于所述物品信息确定物品存放环境信放环境信息包括存放温度；步骤S102,获取各环境保持设备的位置信息，根据各环境保持设备的位置信息获取距离其预设范围内物品的物品信息；步骤S103,比对环境保持设备其预设范围内物品信息中的存放温度，获取重合温度范围作为环境保持设备的设定温度范围；步骤S104,判定重合温度范围的中间点温度(可以是平均温度)作为环境保持设备的初始设定温度。[0023]请参阅图3,作为本发明的一种优选实施例，所述实时判定环境保持设备是否正常运行，当所述环境保持设备异常时，匹配动态调节设备，并调节动态调节设备的当前设定温度的步骤包括：步骤S201,实时获取仓库内环境保持设备的运行数据(运行数据包括电源和电流参数(电流、功率消耗)、制冷系统参数(制冷剂流量、冷凝压力和蒸发压力、压缩机运行状9态)等),根据所述运行数据判定环境保持设备是否正常运行，具体判定方法可以是将实时获取的运行数据与预设运行数据进行比对，判定差值是否超过预设差值范围，若超过则判步骤S202,当所述环境保持设备异常时，获取异常环境保持设备预设空间范围内正常运行的环境保持设备作为动态调节设备，得到动态调节设备集合，通常是指距离异常环境保持设备较近的环境保持设备，以便于及时调节缓冲；步骤S203,分别获取动态调节设备集合内各动态调节设备的设定温度范围，根据各动态调节设备的设定温度范围和异常环境保持设备的设定温度范围调节各动态调节设备的当前设定温度。[0024]作为本发明的一种优选实施例，所述根据各动态调节设备的设定温度范围和异常环境保持设备的设定温度范围调节各动态调节设备的当前设定温度的步骤包括：分别判断动态调节设备的设定温度范围和异常环境保持设备的设定温度范围是否存在重合温度，若存在，则将重合温度的最小值作为动态调节设备的当前设定温度，若不存在，且动态调节设备的设定温度范围的最大值大于异常环境保持设备的设定温度范围的最大值，则将动态调节设备的设定温度范围的最小值作为动态调节设备的当前设定温度；若不存在，且动态调节设备的设定温度范围的最小值小于异常环境保持设备的设定温度范围的最小值，则将动态调节设备的设定温度范围的最大值最为动态调节设备的当前设定温度。[0025]作为本发明的一种优选实施例，还包括在调节各动态调节设备的当前设定温度之前，计算异常环境保持设备与每个动态调节设备之间初始设定温度的温度差异，按照温度差异大小进行排序，选择温度差异最小的动态调节设备作为首选调节设备，因为其调节对异常设备的影响可能最为直接和有效。根据异常设备的设定温度范围，逐步调整所选动态调节设备的当前设定温度，以最小化整体温度波动。[0026]作为本发明的一种优选实施例，所述获取异常环境保持设备预设范围内存放的物品，作为待调节物品，根据所述动态调节设备的当前设定温度调节待调节物品的位置的步骤包括：获取异常环境保持设备预设范围内存放的物品，作为待调节物品，通常是指受到影响较大的物品；获取待调节物品的物品信息，根据所述物品存放环境信息对所述待调节物品进行排序(分别获取待调节物品的所述物品存放环境信息中存放温度的最大值，按照从小到大，根据所述最大值对各待调节物品进行排序),得到紧急调度表；根据各动态调节设备的当前设定温度和其与异常环境保持设备之间的距离对各动态调节设备进行排序，得到助力排序表；根据所述助力排序表和紧急调度表调节待调节物品的位置，在调节待调节物品的位置时，使得排名越高的待调节物品调节至与紧急调度表排名越高的动态调节设备越近的位置，在具体调节位置时可以根据紧急调度表和助力排序表的顺序依次移动位置，保证了存放温度越低的物品能够优先移动靠近至排名越高的动态调节设备处。[0027]在本实施例中，所述根据各动态调节设备的当前设定温度和其与异常环境保持设备之间的距离对各动态调节设备进行排序，得到助力排序表的步骤包括：根据各动态调节设备的当前设定温度确定温度助力值(当前设定温度越低，温度助力值越大);根据动态调节设备与异常环境保持设备之间的距离确定距离影响值(距离越远，距离影响值越大);根据所述温度助力值和距离影响值确定综合助力值(综合助力值=温度助力值-距离影响值);按照从大到小，根据所述综合助力值对各动态调节设备进行排序，得到助力排序表。[0028]请参阅图4,本发明的另一目的在于提供一种基于人工智能的仓储智能监控管理温度设定模块100,用于获取仓库内存放的物品信息，根据所述物品信息调节仓库内各环境保持设备的初始设定温度；温度调节模块200,用于实时判定环境保持设备是否正常运行，当所述环境保持设备异常时，匹配动态调节设备，并调节动态调节设备的当物