Alerta

機械学習ベースのサプライチェーンマネジメント

Absstract of: US2024346377A1

0000 Historical information features that each comprise a supply chain performance indicator (such as a case fill rate performance indicator) for each of a plurality of different temporal windows are accessed and then at least some of the historical information features are weighted differently for at least some of the historical information features according to at least a first criterion to provide a training corpus. At least one machine learning model can then be trained using the training corpus to generate a machine learning model (or models) that are configured to predict supply chain performance.

一种基于多模态验证的无人运输车安全交付方法及系统

Absstract of: CN121860521A

本发明提供一种基于多模态验证的无人运输车安全交付方法及系统，交付方法包括S1：配送任务初始化与车辆准备；S2：货物装载与状态锁定；S3：运输途中密封运行与实时监控；S4：到达交付点并启动多模态生物特征验证；S5：条件解锁、交付记录与复位，当生物特征验证通过、车辆位置验证通过、以及货物完整性验证通过时，驱动电控锁具按预定时序执行解锁，记录交付全过程的相关数据并加密存证。本发明采用“三重绑定”解锁策略，同时，在运输过程中全流程监控，监测以及交付记录等数据均加密存证，显著提升了运输的安全性、防篡改性、鲁棒性与交付唯一性，确保货物在全流程运输中的环境稳定与可信交付。

一种基于整果挥发性有机物的芒果炭疽病检测方法

Absstract of: CN121856498A

本发明涉及水果采后病害监测技术领域，特别是涉及一种基于整果挥发性有机物的芒果炭疽病检测方法。本发明提供的检测方法通过采集和分析芒果整果顶空气体中与炭疽病的相关的挥发性有机物信号，对芒果采后贮藏和运输过程中炭疽病的发生情况进行判断或监测，从而实现对病害果实的及时识别，降低病害扩散风险，提高采后管理效率。

基于能耗控制的AMR动态协同调度方法及系统

Absstract of: CN121860268A

本发明提供一种基于能耗控制的AMR动态协同调度方法和系统，该方法包括以下步骤：构建数字孪生模型，数字孪生模型实时获取AMR的状态数据；通过数字孪生模型建立多因素能耗评价函数，能耗评价函数用于评估将任务分配给AMR时产生的系统总能耗成本；对于新到达的任务，计算每个空闲AMR对应的能耗评价函数值；选择使能耗评价函数值最小的AMR来执行任务，采集AMR的历史运行数据，通过多元线性回归算法，以历史运行数据为训练集，对能耗评价函数中的能耗修正系数进行校准，将校准后的能耗修正系数更新到能耗评价函数中，通过数字孪生技术实时感知系统状态，结合多因素能耗评价函数，实现系统总能耗最小化的 AMR 协同调度。

一种基于自动调整机制的运输车辆装载点规划方法及系统

Absstract of: CN121860259A

本申请涉及智能物流技术领域，具体涉及一种基于自动调整机制的运输车辆装载点规划方法及系统，包括：实时采集并融合车辆动态数据、装载点状态数据、订单数据及环境数据等多源数据；基于这些数据通过预训练的机器学习模型进行预测，生成车辆精确到达时间、装载作业时长及装载点未来负载的短期预测数据；构建动态权重评分模型，基于短期预测数据为待分配车辆与候选装载点的组合计算综合优先级分数，并根据系统整体运行目标自适应调整评分模型中各评价指标的权重；根据综合优先级分数为待分配车辆自动分配最优装载点并生成对应的引导指令；基于指令执行后的实际运营数据与预测数据的比对反馈，对机器学习模型和动态权重评分模型进行优化更新。

一种基于端云协同的企业车队智能调度方法、设备及介质

Absstract of: CN121860270A

本发明涉及车辆管理技术领域，尤其涉及一种基于端云协同的企业车队智能调度方法、设备及介质，方法包括：对企业车队所有运营车辆获取车辆状态参数集，并同步上传至云端调度平台，映射至统一时空坐标系中，构建原始车队运行参数矩阵；将原始车队运行参数矩阵与预设运输任务需求进行逐车任务匹配，构建车辆任务匹配可行性判断矩阵；基于车辆任务匹配可行性判断矩阵，采用分级调度策略对可执行任务的车辆集合及候选任务集进行动态资源分配与路径规划，输出结构化调度指令集；将结构化调度指令集向目标车辆终端下发任务调度与路径导航信息。该方法实现了车辆状态数据与云端调度决策的高效协同，提升了车队调度的智能化与动态优化能力。

考虑气象不确定的船-港-电网低碳协同调度方法及系统

Absstract of: CN121863467A

考虑气象不确定的船‑港‑电网低碳协同调度方法及系统，该方法首先基于电动船舶的靠港时序信息，在电动船舶靠港期间，采集船舶充放电功率及负荷特征信息，构建面向电动船舶响应的港口微电网调度模型；然后通过求解面向电动船舶响应的港口微电网调度模型，得到微电网对电动船舶的低碳调度策略；所述电动船舶的靠港时序信息通过构建气象扰动下的电动船舶靠港时序预测模型，并求解该模型得到。本发明构建面向电动船舶响应的港口微电网调度模型，将微电网的需求响应任务分配到各船，通过航线优化、负荷聚合及低碳调度三阶段协同实现船‑港‑电网的低碳调度，充分考虑电动船舶作为移动储能单元参与港口微电网调度的潜力，促进了船港协同下的多源能量优化利用与碳减排目标的实现。

一种基于大数据分析的船闸运行调度系统及方法

Absstract of: CN121860283A

本发明提供一种基于大数据分析的船闸运行调度系统及方法，涉及船闸运行调度技术领域；本发明通过整合历史运行数据的大数据分析、船舶优先级评估、实时通航状态监控与智能预测，实现了船闸调度的精细化、动态化与智能化，显著提升了整体通行效率并有效缓解了闸区拥堵。通过聚类分析识别低效环节，结合空间热力图实时捕捉拥堵点，并动态调整申报时段与间隔时间，增强了系统对负荷变化和恶劣天气、设备故障等异常情况的自适应能力；实现高优先级船舶的差异化服务与绿色通道支持，保障重点运输需求；并通过网络云平台实现上下游船闸联动调度，利用神经网络模型生成包含过闸顺序、建议到达时间与协调指令的优化方案提升流域通航协同性。

铁水运输物质流跟踪方法、装置、设备及介质

Absstract of: CN121860525A

本发明提供一种铁水运输物质流跟踪方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取装有铁水的铁水罐从上游运输至下游以及运输空铁水罐从下游返回上游的运输监控信息，所述运输监控信息中包括检测信号强度、运输的过跨车信息以及运输的铁水罐信息；将上游工序监控信息、运输监控信息以及下游工序监控信息进行时空匹配，确定异常数据，并根据多源数据的一致性动态调整运输监控信息的跟踪结果置信度，所述多源数据中至少包括上游工序监控信息、运输监控信息以及下游工序监控信息；基于所述跟踪结果置信度和预设的异常处理规则，生成异常处理的执行指令。本方案能有效提高监控结果准确性。

一种物流配送全流程监控方法及系统

Absstract of: CN121860526A

本发明公开了一种物流配送全流程监控方法及系统，涉及物流监控技术领域，方法包括：读取物流产品数据构建全流程基础框架，再实时采集配送各环节库存量、作业效率等多维状态数据，按照时间序列映射至全流程基础框架，构建并动态更新物流全流程状态矩阵。基于该矩阵分析节点耦合关系配置异常传播图，结合该矩阵与异常传播图开展多指标融合下的预测性异常分析，得出预测结果后，搭配物流全流程状态矩阵配置监测预警信号，执行监测预警报出管理。本发明解决了传统物流监控方式难以全面精准掌握配送各环节运行状态，无法提前识别潜在问题及影响范围的技术问题，达到了全面把控物流配送全流程运行状态，精准预判潜在异常及影响范围的技术效果。

一种机器与自动导引运输车的联合调度方法、装置和设备

Absstract of: CN121860367A

本发明公开了机器与自动导引运输车的联合调度方法，涉及智能制造与工业自动化技术领域。包括：获取机器加工状态数据、工序任务数据、自动导引运输车运行状态数据及车间通道占用数据；划分若干连续路径区段并为各区段匹配运行时间区间，生成运输走廊数据；提取运输走廊数据中的时间区间约束，生成与运输走廊同步的修正加工时间窗口数据；得到包含执行参数的可行域一致性数据；调用可行域一致性数据并转化为协同控制指令下发执行。本发明实现了机器加工计划与自动导引运输车运输路径的动态时空协同，提升了动态环境下车间生产节拍的连续性与设备整体利用率。

冷库选址方法、装置、设备和存储介质

Absstract of: CN121860266A

本申请涉及冷链物流技术领域，提供一种冷库选址方法、装置、设备和存储介质。方法包括：基于地理信息系统、冷库选址的多维评价指标及空间约束条件，构建冷库选址评估模型；对基于冷库选址评估模型得到的目标选址区域进行空间聚类，得到多个目标冷库备选区域；基于冷库需求信息、预设的冷库决策策略以及构建的总成本函数，从目标冷库备选区域中确定冷库的目标地址。本申请提供的冷库选址方法、装置、设备和存储介质能够通过地理信息系统、多维指标及空间约束建模，经空间聚类筛选备选区域，结合冷库需求与总成本函数从目标冷库备选区域中确定冷库的目标地址，有效提升冷库布局的合理性。

一种智能仓储管理系统及方法

Absstract of: CN121860169A

本发明涉及存储管理相关技术领域，具体包括一种智能仓储管理系统及方法，所述方法包括：根据历史仓储数据，确定作业影响因素，对仓储运营检测指标对应的仓储调度模型进行参数迭代优化，直至达到最大迭代次数，对照物资分类数据库、仓储布局数据库及设备调度数据库，确定仓储调度方案列表。解决了存储分区规划与AGV搬运路径脱节，空间利用率与出入库效率难以有效兼顾，导致物资定位精度低、盘点准确率不足的技术问题，实现了通过仓储调度模型，整合物资存储通道、物资搬运通道、库存监控通道，使存储规划与AGV路径匹配度提升，持续参数迭代使仓储调度模型能实时适配订单波动、设备状态变化，提升物资定位精度、盘点准确率的技术效果。

多温区冷链仓配一体化的动态路径规划系统

Absstract of: CN121860510A

本发明涉及数据处理技术领域，公开了多温区冷链仓配一体化的动态路径规划系统，该系统包括：多维度数据采集模块、数据预处理与特征提取模块、约束模块、求解模块、实时数据监测模块及动态路径调整与数据同步模块。通过实施本发明，及时捕捉仓配过程中的异常变化，准确识别是否需要启动调整机制，为系统动态响应提供及时且可靠的触发依据，有效解决了相关温区冷链仓配一体化路径规划技术在数据采集协同性、预处理精准性、模型全面性、算法针对性及动态调整精细化等方面存在明显不足，难以满足现代冷链物流对高效、低损耗和高履约的核心需求的问题。

一种融合具身智能的智慧物流系统

Absstract of: CN121860519A

本发明公开了一种融合具身智能的智慧物流系统，包括感知层、通信层、调度层及执行层，形成“感知‑通信‑调度‑执行 ”的闭环管控架构；所述执行层包括无人驾驶物流车、低空自主导航物流无人机、四足机器人运输平台、具身智能人形机器人及智慧货架系统。本发明以智能网联、自动驾驶为技术底座，融合具身智能技术，构建“室内+室外 ”一体化全流程物流场景，实现设备智能协同调度与全状态管控，适用于科研教学实训与智慧物流技术验证等多个场景。

基于ERP系统的在途货物优化管理方法

Absstract of: CN121860290A

本发明公开有基于ERP系统的在途货物优化管理方法，涉及在途货物优化技术领域，以解决在现有技术中，无法多仓库、多仓位精细化配置，不能够灵活适配企业仓储布局，降低仓储资源利用率的技术问题；本发明是通过“库存精细化管理+在途风险预判+运输行为管控+动态优先级调度”的全流程闭环设计，实现三大核心价值：一是通过ERP系统夯实库存基础，提升仓储与销售响应效率；二是通过多维度监测与预测，提前规避在途延迟、安全及成本风险；三是通过动态优先级配置，优化运输资源调度，保障核心需求优先满足；最终全面提升供应链运营效率、降低综合成本，同时增强客户服务能力与企业管理决策的科学性。

一种寄件推荐方法及相关设备

Absstract of: CN121860527A

本申请公开了一种寄件推荐方法及相关设备，响应于寄件请求，查询与寄件请求匹配的候选快递公司的寄件价格；获取候选快递公司在寄件路线上的历史运输数据和处于运输状态的包裹信息；对包裹信息进行分析，得到实时拥堵指数；对历史运输数据进行分析，得到履约质量分；基于寄件价格、实时拥堵指数和履约质量分确定寄件推荐结果；寄件推荐结果至少包括推荐理由。通过整合实时拥堵指数与历史履约质量分，结合价格、用户偏好等多维度进行动态加权推荐，实现了从单一比价到智能平衡决策的升级。这不仅提高了时效与价格预估的准确性，还能主动规避拥堵线路，并通过清晰的推荐解释管理用户预期，从而整体提升用户体验。

一种基于智能绑定的电商集货标准化管理系统及方法

Absstract of: CN121860512A

本发明公开了一种基于智能绑定的电商集货标准化管理系统，包括：数据采集模块，用于采集货物的标识信息以及目的箱的状态信息，并生成对应的数据采集事件；智能决策模块，用于根据所述标识信息与历史订单信息进行关联，并结合预设规则生成集货方案及控制指令；人机交互模块，用于基于所述控制指令输出操作指引，并在接收到操作确认信号时触发货物与目的箱的绑定操作请求；异常拦截模块，用于在每一笔绑定操作请求的执行过程中，基于多源数据对当前绑定操作进行实时校验，以解决电商集货中操作无序、人工校验成本高和追溯困难的问题。

一种轨道交通物资流转系统、方法、介质和电子设备

Absstract of: CN121860575A

本发明涉及一种轨道交通物资流转系统、方法、介质和电子设备，该系统包括统一标识赋码与管理模块、智能感知与数据采集模块、物资数据中枢与智能分析平台和溯源和协同与决策支撑应用门户：统一标识赋码与管理模块在物资录入仓储环节，为每一物资生成唯一标识码，并将其与物资的静态属性关联；智能感知与数据采集模块在物资的各个操作环节中，通过扫描唯一标识码，采集物资的静态属性，并在物资数据中枢与智能分析平台中更新物资的状态变更数据；物资数据中枢与智能分析平台与智能感知与数据采集模块通信连接；所述溯源、协同与决策支撑应用门户与所述物资数据中枢与智能分析平台通信连接。本发明能够实现对物资的动态溯源与协同管理，优点明显。

基于AI与实时交通数据的智能动态路线优化方法及装置

Absstract of: CN121860170A

本发明涉及路线动态优化技术领域，尤其是指一种基于AI与实时交通数据的智能动态路线优化方法、装置、设备及计算机存储介质。本发明综合利用实时交通数据、电力业务需求和物资特性，构建了面向电力场景的多目标优化模型，有效平衡了运输时效性、综合成本与安全性等多重目标。通过广义自适应A*算法，实现了对道路承重、设备防震、超限限制等电力特殊约束的智能规避，同时基于实时交通趋势预测和时限约束动态调整路径规划。方法还具备自适应优化能力，能够根据历史运输效果和业务系统反馈持续调整权重策略，确保规划方案始终最优。本发明显著提升了电力物资运输效率与安全性。

一种物流时效预测方法及相关设备

Absstract of: CN121860515A

本申请公开了一种物流时效预测方法及相关设备，当接收到揽件地址和派件地址时，根据揽件地址确定揽件网点，根据派件地址确定派件网点；若主线路表中不存在揽件网点至派件网点的直达路线，则根据派件网点确定末端转运中心；根据揽件网点、末端转运中心和派件网点确定最优运输路线；最优运输路线包括多组节点对；对所有节点对进行时效预测，得到时效预测结果。若不存在直达路线，重新规划出最优运输路线，并将该路线拆解为连续的节点对，进而对各节点对逐一进行时效预测。这种分段预测方法能够刻画出每个运输区段的实际特性，从根本上避免了预测线路与实际运输路径不一致所带来的偏差，从而显著提升时效预测的整体准确性。

システム

Absstract of: JP2026064638A

0001 【課題】システムを提供する。 【解決手段】 ユーザの希望条件を受信する手段と、 受信した希望条件を解析して検索クエリを生成する手段と、 複数の情報提供者データベースにアクセスして物件情報を取得する手段と、 取得した物件情報から重複物件を整理し、オトリ物件を除去する手段と、 整理された物件情報をユーザ端末に提供する手段と、 を含むシステム。 【選択図】図１

基于AI的智慧供应链优化管理方法及系统

Absstract of: CN121860149A

本发明公开了基于AI的智慧供应链优化管理方法及系统，涉及供应链优化管理技术领域，包括以下步骤，步骤一：搭建数据采集模型对数据进行采集，并在采集完成后对数据进行全方位的处理，步骤二：制定运输方案对运输方式进行提前设计，同时制定库存管理模型，对运输过程中的库存位置进行管理，步骤三：制定方案优化调整模型对供应链进行优化处理，在实施的过程中制定双向问题收集方案对需求方案和方案优化调整模型在实施时产生的问题进行收集。本发明在对供应链进行优化过程中，对需求进行预测并在预测完成后制定需求方案，并在制定过程中分级处理，能够准确的预测到最真实的需求。

一种基于RFID的医疗废物院内流转监控方法及系统

Absstract of: CN121862338A

本发明涉及智能芯片技术领域，具体为一种基于RFID的医疗废物院内流转监控方法及系统。该方法为医疗废物容器配置集成智能芯片与多模态传感器的感知标签；所述智能芯片在标签端即对传感器数据进行跨模态关联分析，生成复合状态事件；基于该事件为每个容器构建全生命周期行为画像，计算个体风险与结构完整性分值；同时构建医疗流关联风险矩阵以评估交叉污染风险，并融合个体风险生成可视化的污染场域图。当结构完整性分值或场域图风险势值超过阈值时，触发预测性维护或适应性干预。本发明通过智能芯片为静态ID的RFID标签赋予动态感知能力，实现了医疗废物流转过程的量化风险评估与闭环管控。

一种基于大数据的冷链物流数据智能管理系统

Nº publicación: CN121860523A 14/04/2026

Applicant:

上海富品冷链物流有限公司

Absstract of: CN121860523A

本发明公开了一种基于大数据的冷链物流数据智能管理系统，涉及智能物流与供应链管理技术领域，包括：失温溯因锚定模块，综合利用连续的冷链环境数据与业务节点信息，侦测冷链运输过程中货物的局部微失温事件，定位其发生的具体环节与时间点。本发明通过融合长短期记忆网络的时序模式学习与隐马尔可夫模型的隐态事件归因，能够从连续的温度数据中识别出传统阈值法无法侦测的微失温趋势，并将其精准关联至具体的装卸、中转等业务操作环节，将难以追溯的连续环境异常，转化为离散的、可归责的管理事件，为厘清运输过程中多参与方之间的责任提供可信的数据证据，从根本上解决因责任不清导致的货值争议难题。