Alerta

基于设备树功能架构的设备故障异常检测与分析方法

Absstract of: CN123032354A

本发明涉及一种基于设备树功能架构的设备故障异常检测与分析方法，属于智能制造信息化技术领域。该方法包括：以设备档案中的设备树功能架构为骨架，将设备按装配关系拆分为层级化树节点并关联备件及标准用量形成点位BOM；故障报修挂接对应树节点并累加累计故障计数，达到阈值时判定为故障点预警并映射点位健康度；工单换件时记录上机日与使用寿命以计算下次更换日，按一点位仅一件在机配件的约束回写在机态，旧件归入更换履历；以在机态为数据源建立预警窗口，生成更换到期预警并去重推送；对车间库库存与安全库存比对生成库存预警并与更换预警协同。实现了故障点位级归集、结构性故障前置识别与备件超期风险规避。

包裹处理方法和装置、电子设备及存储介质

Absstract of: CN123032253A

本申请提供一种包裹处理方法和装置、电子设备及存储介质，方法应用于目标控制系统，方法包括：将关联关系数据与预申报系统中的舱单数据进行匹配，在匹配成功时，根据关联关系数据与舱单数据生成目标包裹对应的待核验申报信息；将待核验申报信息推送至申报核验系统进行信息核验，核验通过时，根据分拣控制属性和始发场地类型调度分拣系统将目标包裹分拣至国际件集货场地；基于始发场地类型、包裹类型以及跨境标识生成转场路由数据，并根据转场路由数据调度分拣系统将目标包裹从国际件集货场地分拣至离港场地；根据主运单标识对离港场地中的目标包裹进行装车出港。本申请能够建立跨场地的协同分拣控制逻辑，提高包裹处理的准确性与流转效率。

库存管理方法、装置及存储介质

Absstract of: CN123032290A

本申请公开了一种库存管理方法、装置及存储介质，涉及数据处理技术领域，包括：响应库存扣减请求，确定待调用Redis集群；基于分片当前值执行原子自增操作，得到更新后的分片当前值，其中，待调用Redis集群存储库存分片，库存分片包括分片起始值、分片结束值以及分片当前值；在分片当前值超出分片结束值时，基于待调用Redis集群生成库存分片领取请求，向库存管理应用发送库存分片领取请求；接收库存管理应用分配的预设分片数量的预设库存分片，基于预设库存分片更新库存分片；调用待调用Redis集群基于更新后的所述库存分片执行库存扣减操作。通过按需分配解决因无法灵活分配库存导致集群无法处理高并发请求的问题。

电商库存全链路实时监控系统

Absstract of: CN123032292A

本发明涉及电商交易数据处理与库存监控技术领域，公开电商库存全链路实时监控系统。该系统包括库存事件标准化处理单元、因果事件链生成单元、双态库存投影单元和异常回溯定位单元，将订单创建、库存锁定、支付确认、订单取消、出库扣减、退货入库和渠道同步转换为标准化库存事件，并依据逻辑时序标识和前置事件引用生成库存因果事件链；基于所述库存因果事件链分别更新交易承诺态库存投影和仓储实物态库存投影。该系统能够将库存偏差对应至具体事件链段，区分锁定未释放、出库未确认、退货未回写、渠道回执缺失和重复扣减等异常来源，提高库存监控结果的可追溯性和可校验性。

一种基于大数据的订单需求预测与智能决策方法

Absstract of: CN123032443A

本发明公开了一种基于大数据的订单需求预测与智能决策方法，涉及大数据分析技术领域，包括：采集订单需求多源关联数据，得到订单需求关联数据；确定允许迁移边、保持边和禁止方向，形成需求迁移拓扑；确定需求余额、实际迁移量及积压年龄，形成年龄化需求守恒序列；得到边绑定外生序列；输入改进TimeXer模型，得到预测需求迁移量；确定可履约容量，递推得到未来需求流轨迹；按积压年龄回溯回投来源和峰值贡献回投量，得到供应资源调整结果。本发明通过引入改进TimeXer模型，实现了供应约束条件下订单需求迁移的精准预测及供应资源的智能调整。

一种设备零售库存管理方法

Absstract of: CN123032283A

本发明公开了一种设备零售库存管理方法，涉及设备零售库存管控技术领域，方法包括：获取同一库存单位下各实体设备的物理运行参数与质检评分数据，计算健康状态数值并构建与设备序列号映射的健康状态分布矩阵，将该矩阵与多渠道需求数据作为联合状态输入连续时间马尔可夫决策过程模型，由补货、调拨、折扣智能体输出联合动作，基于含健康状态挽回价值的联合奖励函数进行训练，依据衰减临界阈值筛选待处理设备，生成序列号级别的促销与拣选指令下发执行，并回传反馈更新矩阵形成闭环，本发明可实现设备个体差异化管理，降低资产贬值损失，提升决策与执行协同效率。

考虑剥夺成本的卡车-无人机协同应急配送路径动态优化方法

Absstract of: CN123032256A

本发明属于配送路径优化领域，公开了一种考虑剥夺成本的卡车‑无人机协同应急配送路径动态优化方法，该方法能够在灾后卡车‑无人机协同应急配送执行过程中，根据受灾点需求变化和路网状态变化，更新待服务受灾点集合，调整剩余应急物资配送任务和卡车‑无人机协同配送方案，从而降低剥夺成本和运输风险，并改善受灾点服务时效，并得到质量和稳定性高的配送路径。

仿真风险模拟推演预警方法及系统

Absstract of: CN123032247A

本发明提供一种仿真风险模拟推演预警方法及系统，该方法包括：获取应急物资对应的多维态势数据，并对多维态势数据进行标准化预处理，得到物资底数数据；将物资底数数据和灾害监测数据输入至大模型，得到灾情演进与物资需求耦合的虚拟仿真场景；基于虚拟仿真场景，部署多智能体集群执行自主交互推演，得到物资协同推演数据；根据物资协同推演数据，在预设差异化边界条件下执行并行仿真迭代，并基于仿真迭代过程中的全链路物资管控指标数据，构建仿真评估数据集；对仿真评估数据集进行量化评估，生成物资保障策略，并根据物资保障策略，输出风险预警信息和前置保障方案。本发明实现应急物资保障的灾前主动防御，保障了应急物资的准确调度。

基于深度强化学习的酒水供应链库存策略动态优化方法

Absstract of: CN123031942A

本发明涉及人工智能技术领域，公开了基于深度强化学习的酒水供应链库存策略动态优化方法，所述方法包括：获取批次化库存数据，以入库批次为单元组织库存，按陈化时长确定陈化价值，得到批次化库存状态矩阵；对陈化价值按投放强度进行稀缺性稀释修正，得到可实现价值库存状态矩阵；将需求重构为价值变现的承接容量；基于可实现价值与承接容量构建奖励函数；训练深度强化学习网络得到库存策略网络；基于库存策略网络输出投放数量与补货量，形成动态库存策略。本发明将库存视为随陈化时间增值的资产，通过稀缺性稀释修正与承接容量约束优化价值变现节奏，提高库存策略的动态优化效率。

一种用于电商的物流运费智能核算方法

Absstract of: CN123032431A

本发明公开了一种用于电商的物流运费智能核算方法，涉及电商物流技术领域。本发明的方法包括：响应于发货出库操作创建第一锚点记录并区块链存证；响应于订单结算完成事件创建第二锚点记录；基于双锚点计算加权偏差率，该偏差率综合了基础偏差、计费重量偏差、线路复杂度和时间衰减四个因子；通过滑动窗口加权移动平均计算动态预警阈值；根据偏差率与阈值的比值触发黄牌、橙牌或三级预警；自动执行匹配的干预动作，包括即时通讯推送、渠道熔断、备用渠道切换及区块链申诉。本发明将运费对账从月末静态活动转变为贯穿订单生命周期的动态监控，显著降低了运费核算误差和异常损失。

一种基于深度强化学习的低空航路网络生成方法

Absstract of: CN123033394A

本发明涉及低空航路网络规划技术领域，尤其涉及一种基于深度强化学习的低空航路网络生成方法，包括：获取多组起降坐标数据并划分为多个非重叠的批次集合；基于各批次集合中的起降坐标数据和预定义的全局航路网络初始图，逐批融合得到全局航路网络图，生成各批次集合对应的状态向量；基于预设深度强化学习智能体，根据各状态向量分别生成各批次集合对应的动作序列；基于各动作序列执行动作决策，以对全局航路网络图进行增量更新，得到增量更新后的最优全局航路网络图，并输出最终的低空航路网络生成结果。本发明实现了短期路径效率与长期航路网络共享结构的协同优化，最终生成的航路网络兼顾飞行距离节省最大化、结构简洁性与良好的可扩展性。

一种基于投流响应量化与批次货架期硬约束的生鲜食品排产方法及系统

Absstract of: CN123032073A

本发明公开一种基于投流响应量化与批次货架期硬约束的生鲜食品排产方法及系统。该方法获取各平台当日投流预算与投放时段，按平台采用增速递减的响应函数换算销量增量，并对投放结束后按衰减系数使增量衰减，输出分时段增量曲线；将其叠加于基线需求得到分时段总需求；以各批次产出完成时刻为时间索引，以发货波次发出时刻与配送时长之和减去批次产出完成时刻不大于总货架期与到手货架期下限之差为硬约束，反解出各批次的可行发货波次集合；再以批次产出量为决策变量，以其不超过可行波次需求量之和为约束，求解使物理销毁数量最小的批次产出量。本发明使每一件产品均存在满足到手货架期下限的发货路径，减少因超期被物理销毁的产品数量。

一种实现供应链高效配送的物流调度平台

Absstract of: CN123032255A

本发明公开了一种实现供应链高效配送的物流调度平台，涉及智能物流与供应链管理技术领域。该平台包括：数据感知层，实时采集供应链全链条多源异构数据；数字孪生建模层，构建含实体映射、流程仿真和态势推演子模型的动态数字孪生模型；多目标优化引擎，基于模型以配送总成本、配送时效和资源利用率为目标生成初始调度方案；扰动响应模块，实时监测扰动事件、预测影响范围并选择触发局部或全局重调度；执行反馈模块，将实际执行数据反馈至模型进行在线校准。本发明通过动态数字孪生与多目标优化的闭环协同，实现对供应链配送的智能调度，有效提升了配送效率、资源利用率和系统抗扰动能力，适用于各类物流配送场景。

信息转换系统、信息转换方法、以及程序产品

Absstract of: CN123031013A

本公开提供一种信息转换系统、信息转换方法、以及程序产品。在本公开所涉及的信息转换系统中，针对作为在设施内行驶的自主移动机器人的途经地点的候选的路径点，而将作为以自然语言来被记述的路径点的属性的输入属性输入至装入了大规模语言模型（LLM）的已学习模型中。在信息转换系统中，已学习模型对表示路径点的属性的多个种类属性信息中的输入属性所示的属性信息进行识别，并输出与识别出的属性信息相对应的、从路径点起至与该路径点邻接的路径点为止的自主移动机器人的动作。

一种基于供应链全域数据融合的智能供应商寻源推荐方法

Absstract of: CN123032275A

本发明涉及供应链管理与智能推荐技术领域，公开了一种基于供应链全域数据融合的智能供应商寻源推荐方法，其中该方法包括获取成熟采购品类下的供应商全域数据集，按品类维度划分品类任务集并为每个品类任务集生成支持集与查询集；利用模型无关元学习算法在各品类任务集的支持集与查询集上执行双层优化训练，生成供应商匹配元知识模型；接收新采购品类的寻源请求时，获取新任务支持集，通过少样本梯度适应在全局元参数基础上微调，生成新品类专用供应商匹配预测函数；获取新注册供应商的基础属性数据，对缺失的交易记录特征以零值填充形成完整输入向量，输入所述新品类专用供应商匹配预测函数，生成冷启动供应商能力推断画像。

产线物流节拍修正方法、装置、电子设备及存储介质

Absstract of: CN123029902A

本发明提供一种产线物流节拍修正方法、装置、电子设备及存储介质，属于智能制造技术领域，包括：获取历史任务数据集，通过偏差度量筛选得到有效任务数据集；根据有效样本量，分流采用统计学分位数或目标修正模型确定修正后的物流节拍，并用以更新基准节拍。本发明通过构建数据污染度量清洗与样本量评估与双分支预测的双重过滤修正机制，首先通过偏差度量识别并剔除因运力不足等非生产因素导致的失真数据，确保了数据源的纯净性，进而在小样本场景下自动切换至鲁棒性更强的统计学方法，规避了修正模型过拟合风险，有效解决了因物流异常数据污染及小样本场景导致的节拍预测失真问题，实现了对产线物料消耗节拍的高精度、高鲁棒性自适应修正。

一种多智能体协同的物流仓配订单自动接单查询方法

Absstract of: CN123030706A

本发明涉及一种多智能体协同的物流仓配订单自动接单查询方法。其中，该方法包括：获取多模态异构的非结构化数据源，构建对应信息抽取的解析规则，将所述解析规则与对应的非结构化数据源进行拼接，将拼接后的数据通过字段归集进行信息抽取，输出标准化的订单关键字段结构体；构建多目标网络模型，通过求解空间的动态缩容进行多目标同步收敛，获取仓配调度方案；绑定订单关键字段结构体索引，比对订单字段、调度规则、运力数据三重阈值，识别偏离约束区间的异常组合并分层启动自愈流程；推送订单流转、调度执行信息及异常状态，筛选偏差数据，反向优化信息抽取规则与求解空间约束配置，实现了多智能体协同的物流仓配订单自动接单查询。

一种基于大数据分析的智慧物流调度方法及系统

Absstract of: CN123032094A

本发明公开了一种基于大数据分析的智慧物流调度方法及系统，涉及大数据分析技术领域，包括：执行多源数据采集预处理，生成原始物流状态数据；基于Hampel滤波与空间一致性判别，生成可信物流状态记录；进行时空对齐与任务绑定，生成多源可信物流状态帧；输入改进FEDformer预测，生成物流态势预测结果；执行风险特征提取，生成调度风险状态表；进行候选组合与执行状态标记，生成调度约束掩码表；基于候选筛选与范围限定，生成候选调度可行域；执行调度计划生成，输出智慧物流调度结果。本发明能够提高多源物流状态识别准确性、扰动响应稳定性和调度执行连续性。

一种基于货运周转量的精准能碳测量系统

Absstract of: CN123029163A

本申请公开了一种基于货运周转量的精准能碳测量系统，包括：数据采集模块，获取北斗定位数据及货运量数据；边缘计算处理模块，对大地高进行滤波处理并解算实时道路坡度角；动力学建模模块，基于车辆总质量、实时道路坡度角及瞬时速度构建模型，将货运量数据作为质量变量引入物理做功计算，解算瞬时牵引功率；能碳输出模块，基于瞬时牵引功率及预设碳排放因子计算瞬时碳排放量。属于能碳测量技术领域，能够将货运量作为质量变量参与物理做功计算，实现了对复杂地形和负载变化工况下碳排放的精准测量。

一种基于组分对口与能质匹配的钢铁副产物跨产业协同利用方法及系统

Absstract of: CN123031963A

本公开提供一种基于组分对口与能质匹配的钢铁副产物跨产业协同利用方法及系统，该方法包括，采集钢铁企业副产物源端数据和外部行业汇端需求数据；构建源端副产物属性库、汇端需求参数库、场景准入阈值库；计算组分对口指数、能质匹配指数、空间运输约束指数、环境风险约束指数和碳减排收益指数中的至少一项；依据五元结构生成跨产业协同利用候选路径；对候选路径进行风险筛选；对候选路径进行风险处置；确定目标路径；输出钢铁副产物跨产业协同利用方案。本公开可以解决现有技术中钢铁副产物跨产业利用路径判断粗放、组分不匹配、能质错配、环境风险转移、阈值来源不清和多路径难以抉择的问题。

共同配送支援装置、共同配送支援方法、およびプログラム

Absstract of: JP2026175259A

【課題】従来、荷物の配送を効率化するための適切な共同配送を実現することが困難であった。【解決手段】荷物の共同配送のプロジェクト情報が格納されるプロジェクト管理部１１４と、配送タスク識別子に対応付き、組織識別子と入荷拠点情報と出荷拠点情報と走行する時間帯情報とを有する１または２以上の配送タスク情報が格納される配送タスク管理部１１３と、プロジェクトを構成するためのプロジェクト条件を受信する条件受信部１２２と、当該プロジェクト条件を含むプロジェクト情報をプロジェクト識別子に対応付けて、プロジェクト管理部１１４に蓄積するプロジェクト登録部１３２と、一の組織の配送タスク情報に対して、プロジェクト条件と共同配送条件とを満たす、別の組織の配送タスク情報を選択する配送タスク選択部１３３と、選択された配送タスク情報を送信する共同配送送信部１４１とを具備する共同配送支援装置１により、上記課題を解決できる。【選択図】図３

共同配送支援装置、共同配送支援方法、およびプログラム

Absstract of: JP2026175260A

【課題】従来、共同配送の対象の配送タスクを適切に確認することが困難であった。【解決手段】共同配送される、または共同配送される可能性のある２以上の各配送タスクの配送タスク情報であり、出荷拠点情報と入荷拠点情報とを有する、２以上の配送タスク情報が格納される配送タスク管理部１１３と、２以上の各配送タスクごとに、配送タスク情報が有する出荷拠点情報が特定する出荷拠点位置と入荷拠点情報が特定する入荷拠点位置とに基づき、地図上に出荷拠点位置と入荷拠点位置とを結ぶラインを表示するための出力情報を構成する出力構成部３３５と、出力構成部３３５が構成した出力情報を端末装置２に送信する出力送信部３４２とを具備する共同配送支援装置３により、共同配送の対象の配送タスクを、地図上のラインにより、適切に確認できる。【選択図】図２０

システム

Absstract of: JP2026175245A

0001 【課題】システムを提供する。 【解決手段】本発明は、社員の外出や出張に際し、出発地、目的地、日時、同行者数、会議予定、荷物の有無、希望条件等の情報を入力し、各種旅客サービス事業者やレンタカーサービス、過去の精算データ、位置情報サービス、サテライトオフィス情報、天候・道路情報等を自動取得し、生成系ＡＩを用いて費用、所要時間、乗換回数、利便性、会議実施可能性、過去実績、混雑予測、個別の嗜好等多角的な観点から最適な移動手段・経路・会議場所を自動選定・提案するシステムに関するものであり、社員個人およびグループ全体の業務効率と移動コストの最適化を同時に実現することを特徴とする。 【選択図】図１

システム

Absstract of: JP2026175150A

0001 【課題】システムを提供する。 【解決手段】本発明は、複数の組織や部門から構成されるグループ内において、既存データの重複取得や情報の埋没を防ぎ、効率的なデータ発見・共有・再利用を実現するためのシステムに関するものである。ナレッジ管理部が各部門のデータを生成系ＡＩにより自動分類・要約・タグ付け・重複判定し、ナレッジ共有部が部門横断的なデータ検索や統合、重複排除、アクセス権限管理を生成系ＡＩで実行し、データ取得部が利用者からの自然言語による検索要求を生成系ＡＩで解釈・検索条件化し、最適な情報を提示する。これにより、グループ全体の知識資産の有効活用と情報活用効率の飛躍的向上を図ることができる。 【選択図】図１

システム

Nº publicación: JP2026175151A 02/11/2026

Applicant:

ソフトバンクグループ株式会社

Absstract of: JP2026175151A

【課題】システムを提供する。【解決手段】本発明は、通信商品の在庫管理を最適化するために、通話ログ、データ通信量、イベント情報、季節、曜日、月など多様な時系列データをサーバで収集・統合し、生成系ＡＩを用いて高精度な需要予測を行い、その予測結果に基づき安全係数を加味した推奨在庫量を自動算出し、保管コストや物流コスト、在庫切れリスクなど複数要因を総合評価して最適な在庫管理計画や販売促進計画を自動生成するシステムに関するものである。現場からのフィードバックもリアルタイムで反映し、需要変動や突発的な事象にも柔軟に対応できる高度な在庫管理の自動化を実現する。【選択図】図１