Alerta

时变路网下考虑碳排放的蓄冷式多温共运路径优化方法

Resumen de: CN121581750A

本申请提供了一种时变路网下考虑碳排放的蓄冷式多温共运路径优化方法，包括：获取物流中心的车辆资源，取货地的产品量和位置信息，基于当前的取货运送网络建立行程车速的时间依赖函数和碳排放成本的计算函数；基于从各取货地行驶到物流中心的过程中产生的价值损耗，分析产品品质满意度；基于碳排放成本的计算函数，构建以最小化运输总成本和最大化产品满意度为目标的多目标优化模型，基于车辆资源及取货地信息构建多温共运路径规划模型的约束条件；利用结合K‑means多维聚类和快速非支配排序遗传算法的两阶段优化方法求解多目标优化模型，得到最优出发时间和运输路径。该方法提高了冷链运输过程中的能效利用率，使配送路径规划更加科学合理。

基于AI算法和机器视觉的大件物流追溯检测方法

Resumen de: CN121581733A

本发明公开基于AI算法和机器视觉的大件物流追溯检测方法，涉及物流管理技术领域，采用混合深度学习模型对大件视觉数据的视频流进行智能切片，自动识别大件作业关键动作和质量特征，关键动作包括起吊动作、平移动作、对位动作、放置动作；质量特征包括外观完整性、表面缺陷和几何尺寸偏差；融合作业操作数据、环境状态数据与识别出的关键动作，构建身份、动作、质量、环境四维关键追溯信息图谱。本发明通过构建多维度感知网络实现多源数据精准关联，提升数据整合度与关联精度；自适应预判式智能切片减少冗余数据与漏切率，混合深度学习模型提高关键动作与质量特征识别准确率；整体实现大件物流追溯检测的智能化、精准化与高效化。

一种基于WMS的批次管理系统及方法

Resumen de: CN121581758A

本发明公开了一种基于WMS的批次管理系统及方法，该系统包括：批次生成模块，用以通过批次基因编码和批属性模板，进行动态属性扩展，生成批属性信息，并结合收货单明细中的物料信息，生成批次；批次应用模块，用以根据收货单信息和出库订单，并结合多模态策略和智能出库策略，生成上架任务和拣货任务，实现对物料的入库和出库；批次查询模块，用以进行批次查询和追溯管理。本发明可以实现对个人经验依赖度低、复用性强、可个性化定制和可灵活调整的技术效果；能够提高库存周转率，运营效率和准确性，确保仓库作业流畅，减少错误和延误，从而提升整体仓库的运作效能。

一种国际物流的链程运输方法及其系统

Resumen de: CN121581741A

本发明涉及国际物流技术领域，公开了一种国际物流的链程运输方法及其系统，包括以下步骤：S1、基于实时环境监测数据采集物流环境信息，包括天气状况、交通流量、航班时刻、港口状况、货物当前位置及运输工具状态；S2、对采集到的环境数据进行清洗、标准化及融合处理，得到可用的实时数据；S3、基于多目标优化模型，综合考虑时效性、成本、资源利用率及环境影响，进行链程拆分与路径选择优化，得到最优路径选择方案。通过基于多目标优化模型进行链程拆分与路径选择优化，进而在时效性、运输成本、资源利用率及环境影响之间实现全局平衡，从而改善了传统路径设计方法大都只关注单一目标，从而造成路径方案不具备整体最优性的问题。

一种基于大数据的汽车橡胶密封条生产规划管理方法

Resumen de: CN121581587A

本发明公开了一种基于大数据的汽车橡胶密封条生产规划管理方法，属于订单生产规划管理技术领域，具体包括：整合历史订单与物流数据构建关联数据集；通过解析生产时间需求与物流路径，建立物流成本预测网络；基于当前待排产订单池，生成满足所有交付时限的初始生产序列；通过比对计划发货时间与各区域预测低成本窗口，筛选存在成本冲突的订单并形成特征集；分析各冲突订单可调整的生产时间窗口与局部低成本窗口的匹配关系，生成调度优化参数集；构建生产序列优化模型并求解出整体物流预测成本最低的最优生产序列。本发明在保证交付时限的前提下，通过智能调度主动利用物流价格波动降低整体运输成本。

基于多源数据融合的供应链物流弹性调度系统

Resumen de: CN121581469A

本发明公开了基于多源数据融合的供应链物流弹性调度系统，本发明涉及物流调度技术领域，解决了订单调度与路径优化粗放，动态响应能力不足的技术问题，本发明构建多源数据采集与融合机制，实现订单、运力、库存、外部环境数据的全面整合，量化的订单紧急程度分类标准，结合改进算法及K‑means聚类+遗传算法，生成兼顾时效与成本的最优基础调度路径；同时基于库存周转率、运力负荷率等资源特征实现库存与运力的协同优化，提升单车日均配送单量，采用定时刷新+事件触发的双重动态调整机制，针对不同运输场景差异化设置刷新间隔，对突发拥堵、地址偏差等异常情况快速响应并自动调整路径，降低拥堵导致的延误率。

拣货方法、拣货装置、电子设备及存储介质

Resumen de: CN121581755A

本申请提供了一种拣货方法、拣货装置、电子设备及存储介质，属于物流仓储技术领域。该方法包括：获取物流分拣场景中待分拣的目标拣货波次的波次任务数据；获取候选拣货设备的设备配置数据，根据设备配置数据和波次任务数据从候选拣货设备中确定目标拣货设备；根据目标拣货设备的设备配置数据和波次任务数据进行任务划分得到任务配置数据，任务配置数据包括与目标拣货波次的多个分拣子任务、以及每个分拣子任务的子任务执行数据和子任务执行顺序；根据子任务执行数据和子任务执行顺序依次控制每个分拣子任务的目标拣货设备进行分拣操作，以完成目标拣货波次的多个分拣子任务。本申请能够提高在包含不同的自动化设备分区的物流仓库中的拣货效率。

基于多智能体协同的仓储地空机器人智能调度与路径优化系统

Resumen de: CN121581550A

本发明属于人工智能与智能物流技术领域，公开了一种基于多智能体协同的仓储地空机器人智能调度与路径优化系统，旨在解决地空机器人协同效率低、动态适应性差及中心化调度瓶颈问题。系统通过全局战略感知模块构建数字孪生地图并分解任务；分布式任务竞标与分配模块基于多维评估规则实现去中心化任务分配；个体智能体决策模块结合自身状态与协同效用预测生成竞标策略；动态联盟执行模块组织临时作业联盟；时空协同路径规划模块生成无冲突四维轨迹；持续学习与优化模块驱动系统自进化。该方案提升了仓储机器人系统的调度效率、鲁棒性与自适应能力。

基于计算机视觉的物资盘点机器自动识别计数方法

Resumen de: CN121582602A

本发明公开了基于计算机视觉的物资盘点机器自动识别计数方法，涉及仓储管理技术领域，包括：形成物资的识别特征；得到目标标准图像；形成货物堆切片的俯视图，并计算得到货物堆的体积；分析得到目标物资在货物堆中的可识别个数；将货物堆的体积分为可视体积和不可视体积；形成至少一个体积分配方案，并生成体积分配方案的校验系数；得到目标物资的新增数量，得到目标物资的实时数量。通过形成物资的识别特征、得到货物堆的体积、得到目标物资的可识别个数和形成目标体积分配方案，从而能消除遮挡对特征识别的影响，对未被完全遮挡和完全被遮挡的物资的情况进行分别估计，得到新入库的每种物资的个数。

一种用于手术室库房耗材的管理方法及系统

Resumen de: CN121583475A

本发明公开了一种用于手术室库房耗材的管理方法及系统，涉及手术耗材管理领域，解决了在手术室库房耗材管理中，难以根据耗材需求设置动态匹配的管理周期和库存预测模式，以及难以设置“以手术类型+医生行为模式为双基准”的手术耗材消耗预测模式的技术问题；本发明通过规划动态时段，基于历史的耗材数据确定各个动态时段的特征耗材数据，并确定下一个动态时段的标准耗材数据，基于下一个动态时段的标准耗材数据设置采买清单；基于手术消耗数据确定各个主治医生的消耗因子，根据主治医生的消耗因子确定预约手术室的术中耗材数据；基于术中耗材数据通过耗材车将耗材运送至预约手术室；本发明能够提高手术室库房耗材管理的准确性和前瞻性。

一种基于AI分析的食谱生成方法

Resumen de: CN121583459A

本发明公开了一种基于AI分析的食谱生成方法，包括以下步骤：S1、需求确认：食谱生成系统的需求采集模块基于采集的食堂当天用餐人员数量、食堂员工数量来确定菜品类型总数N；S2、菜品需求清单生成：食谱生成系统的类型分析模块基于菜品类型总数N、菜品类型比例要求和环境温度生成菜品需求清单；S3、菜品推荐清单生成：向菜品筛选模块输入菜品需求清单，菜品筛选模块基于构建的菜品评分模型对菜品库中菜品进行分类排序，填充菜品需求清单后生成菜品推荐清单；S4、食谱确认；S5、采购计划生成。本发明相较于现有技术，解决现有食谱生成系统的食谱生成方案不灵活、丰富程度低导致菜品的重复率高问题。

一种快递送达时间的预测方法及系统

Resumen de: CN121580347A

本发明公开了一种快递送达时间的预测方法及系统，涉及机器学习技术领域，包括：建立全段网点线路抉择耗时模型，初始化每一个关联区域的邻间网点线路的全局耗时分布；构建快递运输各个任务阶段局部耗时模型，确定每一个区域的邻间网点快递运输各个任务阶段耗时关注影响特征向量，建立双线网点线路抉择耗时补偿模型，针对初始化每一个区域的邻间网点线路的全局耗时分布进行补偿，得到每一个区域的邻间网点线路的标准耗时补偿值；验证实时快递单号网点路由信息的定位是否处于正常范围区间。本发明的有益效果在于：实现高精度的快递预计送达时间预测，能够为物流企业提供可靠、精准的时效预测服务。

基于多维分类体系与数字标识的拆车零件管理方法及系统

Resumen de: CN121581775A

本发明涉及车辆回收再利用技术领域，提供基于多维分类体系与数字标识的拆车零件管理方法及系统。本发明通过创建功能位置与商业属性相结合的多维分类编码体系，构建了完整的数字化管理流程。首先建立涵盖八大核心类别的功能位置分类和包含成色等级、损伤代码等维度的商业属性分类；随后通过VIN码绑定实现零件信息溯源，并利用智能标识技术为每个零件生成唯一数字身份；再基于分类体系实现数字化仓储分区管理；最终借助智能匹配算法实现精准的供需对接。本发明将分类体系、数字标识与智能匹配深度融合，形成了标准化、可视化、智能化的管理闭环，有效提升了零件管理效率和信息透明度，为汽车再制造产业提供了可行的数字化转型路径。

一种货品管理方法、装置、电子设备及存储介质

Resumen de: CN121581762A

本发明公开了一种货品管理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及仓储及物流领域，该方法包括：根据获取到的货品统计请求生成统计点亮信息；其中，统计点亮信息包括第一点亮条件和第一点亮模式；第一点亮条件包括匹配对象和匹配方式；匹配对象包括派送方信息、货品位置信息和入库时间信息中的至少一个；将统计点亮信息通过广播形式发出，以使与第一点亮条件匹配的多个第一灯条设备，基于第一点亮模式展示货品位置。本发明实施例的技术方案，通过配置生成的统计点亮信息，使得多个灯条设备可以基于统计点亮信息同时基于匹配条件判断结果决定自身是否点亮，由此极大地提高了灯条设备的点亮效率，提升了货品管理的便利性。

一种基于拟合参数距离泛函的冷箱温度预测系统及方法

Resumen de: CN121580035A

本发明涉及冷链运输监控领域，公开了一种基于拟合参数距离泛函的冷箱温度预测系统及方法，用于针对断电后无法获取内部温度的冷箱。包括建立样本库，存储历史冷箱通断电周期数据，对其通电阶段温度数据进行预处理和多项式拟合得到特征参数向量，对断电阶段温度数据采用对数函数拟合；然后，对待预测冷箱的当前通电阶段数据进行同样处理得到其特征参数向量；接着，通过计算向量间单位向量内积与向量差模构造的距离泛函，从样本库中匹配最相似的历史记录；最后，将匹配到的断电预测函数经多物理量校正后，用于预测当前冷箱的断电温度变化。本发明仅依赖通电阶段的极少量传感器数据，具有计算量小、成本低、预测快的优点。

基于多维动态阈值的零售业智能风控预警方法、系统及存储介质

Resumen de: CN121581630A

本发明公开了一种基于多维动态阈值的零售业智能风控预警方法、系统及存储介质，涉及数据分析预警领域。该方法的步骤包括：将预警类型关联的数据类型作为分析数据；确定每种预警类型对应的核心数据特征；采集所述分析数据后，根据每种预警类型对应的核心数据确定每种预警类型对应的动态阈值；根据每种预警类型对应的动态阈值和预警阈值的差异进行预警。本申请根据每种预警类型关联的数据进行数据采集，以此实现通过多维数据进行后续的预警分析；在此基础上，本申请通过“多维”动态阈值进行预警能够识别复合风险，能够显著降低误报率和漏报率，进而提高了预警精度。

基于边缘计算的自行车零部件AGV自动搬运调度方法

Resumen de: CN121581748A

本发明公开了基于边缘计算的自行车零部件AGV自动搬运调度方法，涉及货物调度管理技术领域，该系统通过精确采集货物的重量m、体积Tj、密度Md、重心位置与边缘最短距离zlj，构建堆垛指数Dx，实现了对货物的精准分类和风险评估。生成的货物风险管理指数Hflxs，基于易燃易爆性、湿度敏感性和脆弱性，帮助及时发出分类指令，将货物分配至合适的区域，优化了装卸流程，实时采集地面路径信息并使用Dijkstra算法计算若干个运输路径，通过对路径坡度、转弯次数和转弯角度的深入分析，计算路径风险指数Hzzs，并与安全阈值X对比，优先选择低风险路径，有效减少了运输中的潜在风险。此外，堆垛适应区的合理利用最大化了仓储空间，提高了储存效率。

一种玻璃产品生产订单管理交互方法、系统、装置和介质

Resumen de: CN121581781A

本申请提供一种玻璃产品生产订单管理交互方法、系统、装置和介质，涉及玻璃生产管理技术领域。该方法通过集成化的主界面集成了生产订单获取、排产设置、包材管理和订单状态管理四大功能模块，该方法能够自动定时从ERP系统获取生产订单，并利用自适应进化算法对工艺参数进行多目标优化，确保生产工艺配置合理；同时，基于生产设备硬件参数进行适配性校验和工序间隔时长自动校验，高效生成排产工单。此外，它还能根据生产订单自动生成包材需求清单并发送采购申请，预测未来包材需求，以及实时监控订单状态并对异常订单执行冻结或解锁操作，提高了订单处理和生产的自动化、智能化水平，有效减少了人工干预，提升了整体生产效率和灵活性。

库内分拣作业系统仿真优化方法、设备及介质

Resumen de: CN121580877A

本发明公开一种库内分拣作业系统仿真优化方法、设备及介质，步骤包括：步骤S01.构建库内分拣作业系统的仿真模型；步骤S02.在构建的仿真模型中基于双目标网络的深度强化学习模型进行分拣任务仿真训练，并获取仿真训练过程中各分拣工位的状态参数；步骤S03.根据步骤S02获取的各分拣工位的状态参数识别出仿真模型的产线结构中所需优化节点，根据识别出的所需优化节点构建分流路径得到产线结构的优化方案；步骤S04.根据得到的优化方案对仿真模型的拓扑结构进行优化重构，生成优化后的仿真模型。本发明能够系统性提升分拣性能，平衡分拣正确率与效率，同时确保优化效果持续、稳定。

基于多端口的标签防串读识别方法、设备、介质及产品

Resumen de: CN121581077A

本发明公开了一种基于多端口的标签防串读识别方法、设备、介质及产品，涉及数据处理领域。方法包括：以最小化天线间的信号辐射重叠区域为目标，调整多个天线端口的实时发射功率；在所述天线端口以所述实时发射功率发射探测信号后，通过各所述天线端口，获取被读取标签返回的反向散射信号；根据所述反向散射信号的特征数据，确定用于判定所述被读取标签归属的关键特征；基于所述关键特征，通过贝叶斯概率框架计算所述标签归属各所述天线端口的后验概率；将所述后验概率中值最大的天线端口确定为所述标签对应的归属端口。本发明可以在保障标签读取率的情况下，缓解标签串读的问题。

智慧航运管理系统

Resumen de: CN121581732A

本发明涉及航运管理信息技术领域，公开了智慧航运管理系统，该系统包括：事件感知与转换模块、事件总线与持久化模块、动态图谱构建与分析模块、智能流程自适应引擎模块、状态投影与查询服务模块，以及统一应用与交互模块；所述动态图谱构建与分析模块实时构建并维护一个事件因果关联图谱。所述智能流程自适应引擎模块计算量化的累积影响指数，当所述累积影响指数超过预设的行动阈值时，所述引擎生成命令以主动干预业务流程，并将命令发送至事件感知与转换模块，形成控制闭环。本发明解决了传统系统响应滞后、缺乏风险预测能力的问题，实现了对航运业务风险的前瞻性分析与动态自适应控制。

一种基于智能预测的汽车改色膜商城与仓库的协同方法

Resumen de: CN121581770A

本发明涉及电子商务技术领域，具体涉及一种基于智能预测的汽车改色膜商城与仓库的协同方法，包括：获取来自汽车改色膜商城的多源数据；将多源数据输入至预先训练的需求预测模型进行处理，输出针对不同汽车改色膜SKU的未来需求预测量，需求预测模型为基于XGBoost或LightGBM模型与LSTM模型融合的混合预测模型；通过物联网传感器网络实时采集物理仓库的状态数据，并依据状态数据更新数字孪生仓库模型；基于数字孪生仓库模型反馈的实时库存状态生成库存优化策略；利用数字孪生仓库模型对库存优化策略进行仿真验证，并生成控制指令下发给仓库执行系统，以驱动自动化设备执行相应操作；通过深度融合AI预测与数字孪生技术，实现商城与仓库的高效协同运作。

一种基于语音语义多维解析的工程订单动态分派方法及系统

Resumen de: CN121581590A

本发明涉及工程订单分派技术领域，公开了一种基于语音语义多维解析的工程订单动态分派方法及系统，所述方法通过接收现场人员反馈的任务状况变化信息，结合预设知识内容，精准确定任务所需的技术能力和物料需求。在此基础上，系统能够生成多个后续资源配置方案，并创新性地将初次派遣已产生的投入视为已发生成本，从而在后续决策中充分考虑沉没成本，避免资源浪费。

融合多传感器感知的疫苗智能补仓机器人控制系统

Resumen de: CN121581772A

本发明涉及医疗仓储自动化及智能物流技术领域，公开了融合多传感器感知的疫苗智能补仓机器人控制系统，包括移动补仓机器人、疫苗派发终端及管理服务器，机器人配置分层传感器模组，机载计算单元利用激光雷达与视觉惯性融合实现自主定位，并通过视觉与RFID置信度加权校验识别库存，控制柔性吸盘完成无损搬运，服务器集成引入注意力机制的LSTM模型，依据历史流转与效期数据预测补仓需求，并执行基于效期优先的任务调度策略。此外，系统通过评估温控及设备状态计算综合异常严重度指数，触发分级安全联动机制。本发明实现了疫苗全绑定感知与主动式补仓，提升了冷链物流的安全性与周转效率。

基于大数据分析的仓储物流嗅探方法、设备以及介质

Nº publicación: CN121581771A 27/02/2026

Solicitante:

福州为正科技有限公司

Resumen de: CN121581771A

本申请公开一种基于大数据分析的仓储物流嗅探方法、设备以及介质，涉及物流技术领域，仓储物流嗅探方法包括：基于所有分仓的商品局部邻接矩阵确定商品全局邻接矩阵，基于各商品在所有分仓分别对应的局部多维属性特征确定各商品的全局多维属性特征；以商品全局邻接矩阵和全局多维属性特征作为观测数据构建概率图模型，通过概率图模型推理得到各商品的销售类型概率分布；基于商品全局邻接矩阵和各商品的销售类型概率分布构建商品关联关系图，商品关联关系图中的每个节点携带商品在各分仓的局部多维属性特征以及历史销量序列；将商品关联关系图输入时序图卷积网络，输出各商品在各分仓的预估需求量；基于预估需求量完成各分仓的库存分配。