关键词:
大数据
卷积神经网络
仓库
自动化补仓
Find函数
综合分析法
摘要:
仓库预警是仓库自动化管理中的重要环节,同时也是自动化管理系统的核心功能。但现行预警方法因预警精度较低导致仓库订单延误和积压,已无法达到预期的预警效果。为此,提出基于大数据和卷积神经网络的仓库自动化补仓预警方法。首先,采用电子标签+读写器组合的方式对仓库补仓数据进行自动化收集,并以大数据技术中的Find函数作为数据清洗工具对原始数据进行清洗,实现仓库自动化补仓大数据集成;然后,采用卷积神经网络技术对大数据进行分析,提取仓库补仓特征;最后,采用综合分析法对补仓预警等级进行综合评价,实现基于大数据和卷积神经网络的仓库自动化补仓预警。经实验证明,应用设计方法后,仓库订单延误数量得到了有效的减少,库存积压量也得到了有效的降低,可以实现对仓库自动化补仓精准预警。