CN114331289A

CN114331289A - 一种基于大数据的仓储管理系统及管理方法

Info

Publication number: CN114331289A
Application number: CN202210002364.8A
Authority: CN
Inventors: 熊林
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2022-01-04
Filing date: 2022-01-04
Publication date: 2022-04-12

Abstract

本申请涉及一种基于大数据的仓储管理系统，包括：大数据平台、仓储单元、消耗单元、生产单元：所述消耗单元用于收集市场上的粮食消耗量以及对下一周期消耗量作出预测；所述生产单元用于收集农户的各种粮食产量以及粮食质量的优劣水平；所述仓储单元用于调整不同种类的粮食库存占比。本申请通过计算出当地人群对不同种类粮食的需求量，调整粮仓内不同粮食的库存占比，降低了粮食的仓储成本和运输成本，提高了对粮食食用实际情况的适应能力；根据已有数据提前预测下一周期粮食的需求量，对粮仓的库存分配进行提前规划，提高了仓储管理的应变能力和预见性；根据粮食生产端的质量检测，科学地对粮食品质作出评价，保证了仓储单元内粮食的质量水平。

Description

一种基于大数据的仓储管理系统及管理方法

技术领域

本申请涉及仓储管理的领域，尤其是涉及一种基于大数据的仓储管理系统及管理方法。

背景技术

国家粮食和物资储备局发出《关于创新举措加大力度进一步做好节粮减损工作的通知》，要求各级粮食和物资储备部门深入落实总体国家安全观，扛稳粮食安全重任，着力推进节粮减损反对粮食浪费，全力保障国家粮食安全。而若粮仓库存量分配不合理，不能适应当地粮食消耗量，易造成个别种类粮食不能完全消耗，形成粮食浪费。

CN201910452397.0公开了一种基于大数据的商品仓储管理系统，其技术方案为：包括仓库管理子系统、物流管理子系统、大数据处理子系统和销售管理子系统；所述仓库管理子系统对总仓库与分仓库的商品存储进行管理，并将所有仓库商品信息上传至大数据处理子系统；所述物流管理子系统接收大数据处理子系统的仓储分配信息，生成商品的物流安排信息；所述销售管理子系统用于完成供销商与经销商交易信息的采集与记录；所述大数据处理子系统采集仓库数据及销售管理子系统数据，并分析生成商品的物流分配信息。

该基于大数据的商品仓储管理系统具有以下优点：通过货物调度，对各个分仓库的储量进行合理配置，并通过销售管理子系统根据客户需求合理分配发货仓库地址与物流运输资源，解决了仓库货物集中堆积，物流运输压力大，物品不能及时运出，运输时间长等企业物流的常规问题。

但是，该基于大数据的商品仓储管理系统也具有以下缺点：不能对粮食消耗量进行周期性预测，无法对库存量进行提前分配；未考虑生产端粮食生产状况对库存的影响；未能根据不同种类粮食在不同地区需求量不同而灵活调整各种类粮食库存占比。

因此，需要一种对粮食消耗量进行周期性预测、考虑粮食生产状况、灵活调整粮食种类占比的仓储管理系统。

发明内容

为了解决不能对粮食消耗量周期性预测、未考虑粮食生产状况、不能灵活调整粮食种类占比的问题，本申请提供一种基于大数据的仓储管理系统。

本申请提供一种基于大数据的仓储管理系统，包括大数据平台、仓储单元、消耗单元、生产单元：

所述大数据平台分别与仓储单元、消耗单元和生产单元连接；

所述消耗单元通过大数据平台与仓储单元传输数据，用于收集市场上的粮食消耗量以及对下一周期消耗量作出预测，并将数据上传至大数据平台与仓储单元共享；

所述生产单元通过大数据平台与仓储单元传输数据，用于收集农户的各种粮食产量以及粮食质量的优劣水平，并将数据上传至大数据平台与仓储单元共享；

所述仓储单元通过大数据平台接收来自消耗单元和生产单元的数据，用于分析由消耗单元收集的不同种类粮食的消耗量和不同种类粮食产量并调整不同种类的粮食库存占比；

所述仓储单元包括：库存查看模块，用于查看仓储单元内各粮食的库存量，并将数据上传至大数据平台；粮食种类分配模块，用于调整仓储单元内不同种类的粮食库存占比；第一定位模块，设置在仓储单元内，用于收集仓储单元位置信息并上传至大数据平台；

还包括：数据地图模块，距离计算模块。

进一步的，所述消耗单元包括：消耗信息采集模块、消耗量预测模块、第二定位模块、采购订单分配模块；

所述消耗信息采集模块用于收集每个周期内该消耗单元不同种类粮食的消耗量；所述消耗量预测模块用于根据以前各周期收集的不同种类粮食消耗量对下一周期不同种类粮食消耗量作出预测，并将数据上传至大数据平台与仓储单元共享；所述第二定位模块用于收集消耗单元位置信息；所述采购订单分配模块用于根据第一定位模块和第二定位模块收集的位置信息对仓储单元和消耗单元测距，甄选距离最近的仓储单元。

进一步的，还包括：数据地图模块，导入城市内的数字化地图，用于规划运输实际路线；距离计算模块，用于根据第一定位模块和第二定位模块收集的位置信息，结合数据地图模块规划的实际运输路线，计算第一定位模块和第二定位模块即仓储单元和消耗单元之间的实际运输距离。

进一步的，所述生产单元包括：粮食种类识别模块、粮食产量查看模块、粮食质量检测模块；

所述粮食种类识别模块用于识别农户种植的粮食种类；所述粮食产量查看模块用于配合粮食种类识别模块统计农户种植的不同种类粮食的生产量；所述粮食质量检测模块用于检测生产出粮食的质量水平，并根据质量水平对各农户种植的同种粮食进行质量从高到低的排序；

所述粮食质量检测模块包括：图像采集模块，用于采集粮食的图像信息；图像分析模块，用于接收图像采集模块采集的粮食图像信息，并根据图像信息识别粮食的颜色、光泽度、颗粒大小、透明度等，对粮食的质量进行评价。

一种基于大数据的仓储管理方法，包括以下步骤：

步骤S1，收集数据，由消耗信息采集模块收集各消耗单元所处市场内的不同种类粮食的消耗量，并将数据上传至大数据平台，不同种类粮食的消耗量记入不同的数据子集；

步骤S2，整合数据，将消耗信息采集模块收集到的各消耗单元的不同种类粮食的消耗量进行计算，得出整个市场所需的不同种类粮食占比，即不同种类粮食的库存占比；

步骤S3，调度库存，根据计算出的整个市场所需的不同种类粮食占比，由粮食种类分配模块调度不同仓储单元的粮食库存，使各仓储单元不同种类的粮食库存占比满足所处市场需求；

步骤S4，预测，由消耗量预测模块根据以前各周期收集的不同种类粮食消耗量对下一周期不同种类粮食消耗量作出预测；

步骤S5，生产情况查看，由粮食产量查看模块分别统计各农户种植的粮食的生产量，并由粮食种类识别模块识别粮食种类，通过粮食质量检测模块对各农户种植的粮食进行质量检测并根据质量水平对各农户种植的同种粮食进行质量从高到低的排序；

步骤S6，甄别采购，根据步骤S4中预测的下一周期不同种类粮食占比进行粮食采购进入仓储单元，确保库存占比与预测的下一周期不同种类粮食占比一致，并根据步骤S5中根据质量水平排序后各农户的序位，由采购订单分配模块按质量从高到低进行采购。

进一步的，所述步骤S1中：根据第一定位模块收集的各仓储单元的位置信息和第二定位模块收集的各消耗单元的位置信息，结合数据地图模块规划的实际运输路线，计算第一定位模块和第二定位模块即仓储单元和消耗单元之间的实际运输距离，对所有仓储单元和消耗单元进行分别测距，每个消耗单元只选择距离最近的仓储单元进行补货，并将消耗单元的消耗信息采集模块收集的的消耗量数据计入该仓储单元。

通过采用上述技术方案，可根据仓储单元和消耗单元之间的实际运输距离，分析消耗单元与仓储单元的匹配情况，以最近距离单元为匹配对象，减少了运输成本。

进一步的，某种粮食种类的消耗量的数据子集为：{Y_i1，Y_i2，Y_{i3，。。。。。。}Y_in}；

所述步骤S2中的计算方法为：

，

其中，i为粮食种类编号，j为消耗单元编号，η_i为粮食种类编号为i的粮食库存量占仓储单元总库存量的占比，Y_ij为粮食种类编号为i的粮食在消耗单元编号为j的消耗单元内的消耗量。

通过采用上述技术方案，可根据不同种类粮食的消耗情况实时调整仓储单元即粮仓内的库存占比，以满足不同地区人群对不同种类粮食的需求情况，避免了部分种类粮食存量过多需求量过少导致存粮时间过长，粮食变质且占用仓储成本，或部分种类粮食存量过少需求量过多导致需要大批从外部粮仓引入，运输成本增加的情况。

进一步的，所述步骤S3中：仓储单元内某种粮食的实际库存量大于计算所得库存量，保留一定的宽裕量，具体宽裕量大小为该种粮食之前三个周期消耗量的平均值的百分之十；当该仓储管理系统运行仅一个周期时，宽裕量大小为预设值的百分之十；当该仓储管理系统运行至第二个周期时，宽裕量大小为第一周期内消耗值的百分之十；当该仓储管理系统运行至第三个周期时，宽裕量大小为第一周期和第二周期消耗值的平均值的百分之十。

通过采用上述技术方案，可保证粮食储存量保留一定富裕量，防止特殊情况下某种粮食需求量激增，导致仓储单元储备量不够的情况，提高了对特殊情况的应变能力，保证了粮食供应的稳定性。

进一步的，所述步骤S4中：以一周期内某种粮食的消耗量为纵坐标，周期为横坐标，绘出曲线，并导入曲线拟合软件中，根据拟合出的曲线，标记出曲线上横坐标为下一周期对应的纵坐标，记为下一周期该种粮食的消耗量；按上述方法，将不同种类粮食分别绘出曲线，以一周期内不同种类粮食的消耗量为纵坐标，周期为横坐标，绘出曲线，根据拟合的曲线标记处下一周期内不同种类粮食的消耗量，并将数据上传至大数据平台。

通过采用上述技术方案，根据拟合出的曲线可有效地预估出下一周期不同种类粮食的消耗量，仓储单元根据预测值进行反应，提前调整库存量，提高了仓储单元应对粮食消耗的预见性。

进一步的，所述步骤S5中：由图像采集模块采集粮食的图像信息，并传输给图像分析模块，由图像分析模块结合大数据平台，针对粮食的颜色、光泽度、颗粒大小、透明度等因素进行分析，并分别对粮食的颜色、光泽度、颗粒大小、透明度等进行打分，每个项目按一至十分进行评价，分别打分完成后将各项目分数相加得一总分，将分数上传至大数据平台，由大数据平台将各农户的总分进行排序，以总分高低顺序优先采购。

通过采用上述技术方案，科学地对粮食品质作出评价，保证了仓储单元内粮食的质量水平。

综上所述，本申请包括以下有益技术效果：

1.通过收集粮食消耗信息，可计算出当地人群对不同种类粮食的偏好程度即对不同种类粮食的需求量，从而调整粮仓内不同粮食的库存占比，降低了部分粮食需求量不高长期积压造成仓储成本增加甚至粮食变质，而部分粮食需求量较高需要从外部粮仓引入造成运输成本增加的情况，降低了粮食的仓储成本和运输成本，提高了对粮食食用实际情况的适应能力；

2.根据实时数据能够动态调节粮仓内不同粮食的库存占比，长期收集数据后，还可根据已有数据提前预测下一周期粮食的需求量，对粮仓的库存分配进行提前规划，提高了仓储管理的应变能力和预见性；

3.根据粮食生产端的质量检测，科学地对粮食品质作出评价，保证了仓储单元内粮食的质量水平。

附图说明

图1是本申请实施例的一种基于大数据的仓储管理系统的结构图。

图2是本申请实施例的一种基于大数据的仓储管理方法的流程图。

附图标记说明：

大数据平台1、

仓储单元2、库存查看模块21、粮食种类分配模块22、第一定位模块23、

消耗单元3、消耗信息采集模块31、消耗量预测模块32、第二定位模块33、采购订单分配模块34、

生产单元4、粮食种类识别模块41、粮食产量查看模块42、粮食质量检测模块43、图像采集模块431、图像分析模块432、

数据地图模块5、距离计算模块6。

具体实施方式

下面对照附图，通过对实施例的描述，本申请的具体实施方式如所涉及的各构件的形状、构造、各部分之间的相互位置及连接关系、各部分的作用及工作原理、制造工艺及操作使用方法等，作进一步详细的说明，以帮助本领域技术人员对本发明的发明构思、技术方案有更完整、准确和深入的理解。为方便说明，本申请提及方向以附图所示方向为准。

参照图1所示，一种基于大数据的仓储管理系统，包括大数据平台1、仓储单元2、消耗单元3、生产单元4：

所述大数据平台1分别与仓储单元2、消耗单元3和生产单元4连接；

所述消耗单元3通过大数据平台1与仓储单元2传输数据，用于收集市场上的粮食消耗量以及对下一周期消耗量作出预测，并将数据上传至大数据平台1与仓储单元2共享；

所述生产单元4通过大数据平台1与仓储单元2传输数据，用于收集农户的各种粮食产量以及粮食质量的优劣水平，并将数据上传至大数据平台1与仓储单元2共享；

所述仓储单元2通过大数据平台1接收来自消耗单元3和生产单元4的数据，用于分析由消耗单元3收集的不同种类粮食的消耗量和不同种类粮食产量并调整不同种类的粮食库存占比；

所述仓储单元2包括：库存查看模块21，用于查看仓储单元2内各粮食的库存量，并将数据上传至大数据平台1；粮食种类分配模块22，用于调整仓储单元2内不同种类的粮食库存占比；第一定位模块23，设置在仓储单元2内，用于收集仓储单元2位置信息并上传至大数据平台1；

还包括：数据地图模块5，距离计算模块6。

所述消耗单元3包括：消耗信息采集模块31、消耗量预测模块32、第二定位模块33、采购订单分配模块34；

所述消耗信息采集模块31用于收集每个周期内该消耗单元3不同种类粮食的消耗量；所述消耗量预测模块32用于根据以前各周期收集的不同种类粮食消耗量对下一周期不同种类粮食消耗量作出预测，并将数据上传至大数据平台1与仓储单元2共享；所述第二定位模块33用于收集消耗单元3位置信息；所述采购订单分配模块34用于根据第一定位模块23和第二定位模块33收集的位置信息对仓储单元2和消耗单元3测距，甄选距离最近的仓储单元2。

还包括：数据地图模块5，导入城市内的数字化地图，用于规划运输实际路线；距离计算模块6，用于根据第一定位模块23和第二定位模块33收集的位置信息，结合数据地图模块5规划的实际运输路线，计算第一定位模块23和第二定位模块33即仓储单元2和消耗单元3之间的实际运输距离。

所述生产单元4包括：粮食种类识别模块41、粮食产量查看模块42、粮食质量检测模块43；

所述粮食种类识别模块41用于识别农户种植的粮食种类；所述粮食产量查看模块42用于配合粮食种类识别模块41统计农户种植的不同种类粮食的生产量；所述粮食质量检测模块43用于检测生产出粮食的质量水平，并根据质量水平对各农户种植的同种粮食进行质量从高到低的排序；

所述粮食质量检测模块43包括：图像采集模块431，用于采集粮食的图像信息；图像分析模块432，用于接收图像采集模块431采集的粮食图像信息，并根据图像信息识别粮食的颜色、光泽度、颗粒大小、透明度等，对粮食的质量进行评价。

一种基于大数据的仓储管理方法，包括以下步骤：

步骤S1，收集数据，由消耗信息采集模块31收集各消耗单元3所处市场内的不同种类粮食的消耗量，并将数据上传至大数据平台1，不同种类粮食的消耗量记入不同的数据子集；

步骤S2，整合数据，将消耗信息采集模块31收集到的各消耗单元3的不同种类粮食的消耗量进行计算，得出整个市场所需的不同种类粮食占比，即不同种类粮食的库存占比；

步骤S3，调度库存，根据计算出的整个市场所需的不同种类粮食占比，由粮食种类分配模块22调度不同仓储单元2的粮食库存，使各仓储单元2不同种类的粮食库存占比满足所处市场需求；

步骤S4，预测，由消耗量预测模块32根据以前各周期收集的不同种类粮食消耗量对下一周期不同种类粮食消耗量作出预测；

步骤S5，生产情况查看，由粮食产量查看模块42分别统计各农户种植的粮食的生产量，并由粮食种类识别模块41识别粮食种类，通过粮食质量检测模块43对各农户种植的粮食进行质量检测并根据质量水平对各农户种植的同种粮食进行质量从高到低的排序；

步骤S6，甄别采购，根据步骤S4中预测的下一周期不同种类粮食占比进行粮食采购进入仓储单元2，确保库存占比与预测的下一周期不同种类粮食占比一致，并根据步骤S5中根据质量水平排序后各农户的序位，由采购订单分配模块34按质量从高到低进行采购。

所述步骤S1中：根据第一定位模块23收集的各仓储单元2的位置信息和第二定位模块33收集的各消耗单元3的位置信息，结合数据地图模块5规划的实际运输路线，计算第一定位模块23和第二定位模块33即仓储单元2和消耗单元3之间的实际运输距离，对所有仓储单元2和消耗单元3进行分别测距，每个消耗单元3只选择距离最近的仓储单元2进行补货，并将消耗单元3的消耗信息采集模块31收集的的消耗量数据计入该仓储单元2。

某种粮食种类的消耗量的数据子集为：{Y_i1，Y_i2，Y_{i3，。。。。。。}Y_in}；

所述步骤S2中的计算方法为：

，

其中，i为粮食种类编号，j为消耗单元3编号，η_i为粮食种类编号为i的粮食库存量占仓储单元2总库存量的占比，Y_ij为粮食种类编号为i的粮食在消耗单元3编号为j的消耗单元3内的消耗量。

所述步骤S3中：仓储单元2内某种粮食的实际库存量大于计算所得库存量，保留一定的宽裕量，具体宽裕量大小为该种粮食之前三个周期消耗量的平均值的百分之十；当该仓储管理系统运行仅一个周期时，宽裕量大小为预设值的百分之十；当该仓储管理系统运行至第二个周期时，宽裕量大小为第一周期内消耗值的百分之十；当该仓储管理系统运行至第三个周期时，宽裕量大小为第一周期和第二周期消耗值的平均值的百分之十。

所述步骤S4中：以一周期内某种粮食的消耗量为纵坐标，周期为横坐标，绘出曲线，并导入曲线拟合软件中，根据拟合出的曲线，标记出曲线上横坐标为下一周期对应的纵坐标，记为下一周期该种粮食的消耗量；按上述方法，将不同种类粮食分别绘出曲线，以一周期内不同种类粮食的消耗量为纵坐标，周期为横坐标，绘出曲线，根据拟合的曲线标记处下一周期内不同种类粮食的消耗量，并将数据上传至大数据平台1。

所述步骤S5中：由图像采集模块431采集粮食的图像信息，并传输给图像分析模块432，由图像分析模块432结合大数据平台1，针对粮食的颜色、光泽度、颗粒大小、透明度等因素进行分析，并分别对粮食的颜色、光泽度、颗粒大小、透明度等进行打分，每个项目按一至十分进行评价，分别打分完成后将各项目分数相加得一总分，将分数上传至大数据平台1，由大数据平台1将各农户的总分进行排序，以总分高低顺序优先采购。

本申请实施例，一种基于大数据的仓储管理系统的工作原理为：通过采集市场上各种消耗单元的消耗量，如大型超市、菜市场、食堂等对不同种类的粮食的消耗量，可计算出当地人群对不同种类粮食的偏好程度，如某地区人群偏好面食则大麦需求量较多，某地区人群偏好食用米饭则稻米需求量较多。当地仓储单元即粮仓根据收集到的当地人群对不同种类粮食的需求量数据，调整粮仓内不同粮食的库存占比，能够适应当地实际的粮食食用情况，降低了粮食需求量不高长期积压造成仓储成本增加甚至粮食变质的情况，提高了对粮食食用实际情况的适应能力。并且根据实时数据动态调节粮仓内不同粮食的库存占比，长期收集数据后，可根据已有数据提前预测下一周期粮食的需求量，对粮仓的库存分配进行提前规划。

本申请实施例中，通过导入数据地图，可根据计算出的仓储单元和消耗单元之间的实际运输距离，分析消耗单元与仓储单元的匹配情况，以最近距离单元为匹配对象，减少了运输成本。

根据不同种类粮食的消耗情况实时调整仓储单元即粮仓内的库存占比，以满足不同地区人群对不同种类粮食的需求情况，避免了部分种类粮食存量过多需求量过少导致存粮时间过长，粮食变质且占用仓储成本，或部分种类粮食存量过少需求量过多导致需要大批从外部粮仓引入，运输成本增加的情况。

通过设置百分之十的富裕量，可保证粮食储存量保留富裕，防止特殊情况下某种粮食需求量激增，导致仓储单元储备量不够的情况，提高了对特殊情况的应变能力，保证了粮食供应的稳定性。

通过将粮食消耗量和周期绘图，根据拟合出的曲线可有效地预估出下一周期不同种类粮食的消耗量，仓储单元根据预测值进行反应，提前调整库存量，提高了仓储单元应对粮食消耗的预见性。

通过对农户生产粮食进行质量检测，科学地对粮食品质作出评价，保证了仓储单元内粮食的质量水平。

以上示意性地对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限与此。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不创造性地设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。

Claims

1.一种基于大数据的仓储管理系统，包括大数据平台（1）、仓储单元（2）、消耗单元（3）、生产单元（4），其特征在于：

所述大数据平台（1）分别与仓储单元（2）、消耗单元（3）和生产单元（4）连接；

所述消耗单元（3）通过大数据平台（1）与仓储单元（2）传输数据，用于收集市场上的粮食消耗量以及对下一周期消耗量作出预测，并将数据上传至大数据平台（1）与仓储单元（2）共享；

所述生产单元（4）通过大数据平台（1）与仓储单元（2）传输数据，用于收集农户的各种粮食产量以及粮食质量的优劣水平，并将数据上传至大数据平台（1）与仓储单元（2）共享；

所述仓储单元（2）通过大数据平台（1）接收来自消耗单元（3）和生产单元（4）的数据，用于分析由消耗单元（3）收集的不同种类粮食的消耗量和不同种类粮食产量并调整不同种类的粮食库存占比；

所述仓储单元（2）包括：库存查看模块（21），用于查看仓储单元（2）内各粮食的库存量，并将数据上传至大数据平台（1）；粮食种类分配模块（22），用于调整仓储单元（2）内不同种类的粮食库存占比；第一定位模块（23），设置在仓储单元（2）内，用于收集仓储单元（2）位置信息并上传至大数据平台（1）；

还包括：数据地图模块（5），距离计算模块（6）。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的仓储管理系统，其特征在于：

所述消耗单元（3）包括：消耗信息采集模块（31）、消耗量预测模块（32）、第二定位模块（33）、采购订单分配模块（34）；

所述消耗信息采集模块（31）用于收集每个周期内该消耗单元（3）不同种类粮食的消耗量；所述消耗量预测模块（32）用于根据以前各周期收集的不同种类粮食消耗量对下一周期不同种类粮食消耗量作出预测，并将数据上传至大数据平台（1）与仓储单元（2）共享；所述第二定位模块（33）用于收集消耗单元（3）位置信息；所述采购订单分配模块（34）用于根据第一定位模块（23）和第二定位模块（33）收集的位置信息对仓储单元（2）和消耗单元（3）测距，甄选距离最近的仓储单元（2）。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的仓储管理系统，其特征在于：

还包括：数据地图模块（5），导入城市内的数字化地图，用于规划运输实际路线；距离计算模块（6），用于根据第一定位模块（23）和第二定位模块（33）收集的位置信息，结合数据地图模块（5）规划的实际运输路线，计算第一定位模块（23）和第二定位模块（33）即仓储单元（2）和消耗单元（3）之间的实际运输距离。

4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的仓储管理系统，其特征在于：

所述生产单元（4）包括：粮食种类识别模块（41）、粮食产量查看模块（42）、粮食质量检测模块（43）；

所述粮食种类识别模块（41）用于识别农户种植的粮食种类；所述粮食产量查看模块（42）用于配合粮食种类识别模块（41）统计农户种植的不同种类粮食的生产量；所述粮食质量检测模块（43）用于检测生产出粮食的质量水平，并根据质量水平对各农户种植的同种粮食进行质量从高到低的排序；

所述粮食质量检测模块（43）包括：图像采集模块（431），用于采集粮食的图像信息；图像分析模块（432），用于接收图像采集模块（431）采集的粮食图像信息，并根据图像信息识别粮食的颜色、光泽度、颗粒大小、透明度等，对粮食的质量进行评价。

5.一种基于大数据的仓储管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1，收集数据，由消耗信息采集模块（31）收集各消耗单元（3）所处市场内的不同种类粮食的消耗量，并将数据上传至大数据平台（1），不同种类粮食的消耗量记入不同的数据子集；

步骤S2，整合数据，将消耗信息采集模块（31）收集到的各消耗单元（3）的不同种类粮食的消耗量进行计算，得出整个市场所需的不同种类粮食占比，即不同种类粮食的库存占比；

步骤S3，调度库存，根据计算出的整个市场所需的不同种类粮食占比，由粮食种类分配模块（22）调度不同仓储单元（2）的粮食库存，使各仓储单元（2）不同种类的粮食库存占比满足所处市场需求；

步骤S4，预测，由消耗量预测模块（32）根据以前各周期收集的不同种类粮食消耗量对下一周期不同种类粮食消耗量作出预测；

步骤S5，生产情况查看，由粮食产量查看模块（42）分别统计各农户种植的粮食的生产量，并由粮食种类识别模块（41）识别粮食种类，通过粮食质量检测模块（43）对各农户种植的粮食进行质量检测并根据质量水平对各农户种植的同种粮食进行质量从高到低的排序；

步骤S6，甄别采购，根据步骤S4中预测的下一周期不同种类粮食占比进行粮食采购进入仓储单元（2），确保库存占比与预测的下一周期不同种类粮食占比一致，并根据步骤S5中根据质量水平排序后各农户的序位，由采购订单分配模块（34）按质量从高到低进行采购。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的仓储管理方法，其特征在于：

所述步骤S1中：根据第一定位模块（23）收集的各仓储单元（2）的位置信息和第二定位模块（33）收集的各消耗单元（3）的位置信息，结合数据地图模块（5）规划的实际运输路线，计算第一定位模块（23）和第二定位模块（33）即仓储单元（2）和消耗单元（3）之间的实际运输距离，对所有仓储单元（2）和消耗单元（3）进行分别测距，每个消耗单元（3）只选择距离最近的仓储单元（2）进行补货，并将消耗单元（3）的消耗信息采集模块（31）收集的的消耗量数据计入该仓储单元（2）。

7.根据权利要求5所述的一种基于大数据的仓储管理方法，其特征在于：

某种粮食种类的消耗量的数据子集为：{Y_i1，Y_i2，Y_i3，......Y_in}；

所述步骤S2中某种粮食的计算方法为：

，

其中，i为粮食种类编号，j为消耗单元（3）编号，η_i为粮食种类编号为i的粮食库存量占仓储单元（2）总库存量的占比，Y_ij为粮食种类编号为i的粮食在消耗单元（3）编号为j的消耗单元（3）内的消耗量。

8.根据权利要求5所述的一种基于大数据的仓储管理方法，其特征在于：

所述步骤S3中：仓储单元（2）内某种粮食的实际库存量大于计算所得库存量，保留一定的宽裕量，具体宽裕量大小为该种粮食之前三个周期消耗量的平均值的百分之十；

当该仓储管理系统运行仅一个周期时，宽裕量大小为预设值的百分之十；当该仓储管理系统运行至第二个周期时，宽裕量大小为第一周期内消耗值的百分之十；当该仓储管理系统运行至第三个周期时，宽裕量大小为第一周期和第二周期消耗值的平均值的百分之十。

9.根据权利要求5所述的一种基于大数据的仓储管理方法，其特征在于：

所述步骤S4中：以一周期内某种粮食的消耗量为纵坐标，周期为横坐标，绘出曲线，并导入曲线拟合软件中，根据拟合出的曲线，标记出曲线上横坐标为下一周期对应的纵坐标，记为下一周期该种粮食的消耗量；

按上述方法，将不同种类粮食分别绘出曲线，以一周期内不同种类粮食的消耗量为纵坐标，周期为横坐标，绘出曲线，根据拟合的曲线标记处下一周期内不同种类粮食的消耗量，并将数据上传至大数据平台（1）。

10.根据权利要求5所述的一种基于大数据的仓储管理方法，其特征在于：

所述步骤S5中：由图像采集模块（431）采集粮食的图像信息，并传输给图像分析模块（432），由图像分析模块（432）结合大数据平台（1），针对粮食的颜色、光泽度、颗粒大小、透明度等因素进行分析，并分别对粮食的颜色、光泽度、颗粒大小、透明度等进行打分，每个项目按一至十分进行评价，分别打分完成后将各项目分数相加得一总分，将分数上传至大数据平台（1），由大数据平台（1）将各农户的总分进行排序，以总分高低顺序优先采购。