CN114741427B - 一种数字化云平台分拣分析系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种数字化云平台分拣分析系统及方法，该系统包括：操作端，输入分拣数据；数据存储云端，用于接收并存储所述操作端输入的分拣数据；数据分析模块，根据接收到的所述分拣数据及预设的算法分析得到分拣效果；数据输出模块，输出并显示分拣效果。通过本发明的技术方案，管理员可通过对产品设备数据的输入，经存储云端数据库自动匹配对接相应分析程序对相关数据分析，并将分析结果在显示页面做实时显示，并当设备到达安装场地时，设备运行的状态也会通过数据库的实时传输显示在数智化云平台，既保证了设备信息的时效性，也有利于对其做设备分析以及布局规划做战略分析。
Description
技术领域
本发明涉及数智云大数据领域，尤其涉及一种数字化云平台分拣分析系统及方法。
背景技术
目前，在物流分拣行业中，企业需要对设备的销售信息、设备在销售地的运行情况进行分析，才能及时把控设备运行的稳定性和信息的时效性。然而，现有技术中对于该销售设备运行的稳定性和信息的时效性无法实现智能化，管理可视化，沟通效率低，管理成本高。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种解决以上问题的数字化云平台分拣分析系统及方法。
本发明的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。
第一方面，本发明实施例提供了一种数字化云平台分拣分析系统，包括：
操作端，用于输入产品设备的分拣数据；
数据存储云端，用于接收并存储所述操作端输入的分拣数据；
数据分析模块，根据接收到的所述分拣数据及预设的算法分析得到分拣效果；
数据输出模块，输出并显示分拣效果。
优选地，所述操作端输入的分拣数据为每一产品设备在每一地区销售数量的销售区域数据；
所述数据存储云端包括销售区域数据存储模块，所述销售区域数据存储模块用于接收并存储所述操作端输入的销售区域数据；
所述数据分析模块包括销售区域分析模块，所述销售区域分析模块根据所述数据存储云端存储的销售区域数据进行汇总统计，得到所述每一产品设备在每一地区销售数量的销售区域分布图；
所述数据输出模块包括销售区域分布输出模块，所述销售区域分布输出模块输出并显示所述销售区域分析模块分析得到的销售区域分布图。
优选地，所述操作端输入的分拣数据为每一产品设备扫码称重时识别读取设备功能异常的异常数据；
所述数据存储云端包括异常数据存储模块，所述异常数据存储模块用于接收并存储所述每一产品设备的异常数据；
所述数据分析模块包括异常数据分析模块，所述异常数据分析模块根据所述异常数据存储模块存储的产品设备的异常数据进行分析汇总，得到每一产品设备的异常数据的设备异常分析图；
所述数据分析模块包括设备异常输出模块，所述设备异常输出模块输出并显示所述异常数据分析模块得到的所述设备异常分析图。
优选地，所述操作端输入的分拣数据为每一地区分拣的包裹数量；
数据存储云端包括包裹数据存储模块，用于接收并存储每一地区分拣的包裹数量：
数据分析模块包括占比分析模块，所述占比分析模块对所述包裹数据存储模块存储的每一地区的包裹数量分析汇总得到所有地区的包裹总数，进而根据每一地区的包裹数量/所有地区的包裹总数，得到每一地区分拣包裹占比的地区包裹比重分析图；
数据输出模块包括地区包裹比重输出模块，输出并显示所述包裹数量占比分析模块分析出的每一地区包裹占比的地区包裹比重分析图。
优选地，所述操作端输入的分拣数据为每一地区分拣包裹异常的包裹报错数量；
所述数据存储云端包括报错数据存储模块，用于接收并存储每一地区分拣包裹异常的包裹报错数量；
所述数据分析模块包括正确分拣率分析模块，根据所述包裹数据存储模块存储并传输的每一地区分拣的包裹数量和所述报错数据存储模块存储的包裹报错数量分析计算，得到每一地区的包裹正确分拣率分析图；
所述数据输出模块，输出并显示所述正确分拣率分析模块分析得到的每一地区包裹正常的包裹正确分拣率分析图。
第二方面，本发明实施例提供了一种数字化云平台分拣分析方法，包括：输入分拣数据；
读取并存储所述分拣数据；
根据存储的所述分拣数据和分析方法，得到分拣效果图；
输出并显示分拣效果图。
优选地，所述分拣效果图包括销售区域分布图，得到销售区域分布图的方法包括：
输入每一产品设备在每一地区的销售区域数据；
读取并存储所述销售区域数据；
根据存储的销售区域数据汇总分析每一产品设备在每一地区的销售数量，得到该产品设备的销售区域分布图；
输出并显示所述销售区域分布图。
优选地，所述分拣效果图包括设备异常分析图，得到该所述设备异常分析图的方法包括：
输入每一产品设备识别读取的异常数据；
读取并存储所述产品设备的异常数据；
根据存储的产品设备的异常数据汇总分析每一产品设备的异常信息，得到该产品设备异常信息的设备异常分析图；
输出并显示所述设备异常分布图。
优选地，所述分拣效果图包括地区包裹比重分析图，得到该所述地区包裹比重分析图的方法包括：
输入每一地区分拣的包裹数据；
读取并存储每一地区分拣包裹的包裹数量；
根据每一地区分拣包裹的包裹数量分析计算所有地区分拣包裹的总数量，并据此分析计算得到每一地区分拣包裹的地区包裹比重分析图；
输出并显示每一地区分拣包裹的地区包裹比重分析图。
优选地，所述分拣效果图包括包裹正确分拣率分析图，得到该包裹正确分拣率分析图的方法包括：
输入每一地区分拣的包裹异常的包裹报错数量；
读取并存储每一地区分拣包裹异常的包裹报错数量；
根据每一地区分拣包裹的包裹数量和包裹报错数量，分析计算得到每一地区包裹正常的包裹正确分拣率分析图；
输出并显示每一地区包裹正常的包裹正确分拣率分析图。
第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一所述的一种数字化云平台分拣分析方法。
第四方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器与所述存储器通过所述总线连接，当所述电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器的所述计算机程序，以使所述处理器执行如上述第一方面中任一所述的一种数字化云平台分拣分析方法。
本发明实施例提供的技术方案通过管理员进行设备数量、销售地区等数据的输入，存储云端数据库可自动匹配对接相应分析程序，并将分析结果在显示页面做实时显示，并当设备到达安装场地时，设备运行的状态也会通过数据库的实时传输显示在数智化云平台，既保证了设备信息的时效性，也有利于对其做设备分析以及布局规划做战略分析。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的一种数字化云平台分拣分析系统的结构框图；
图2为为本发明一实施例提供的一种数字化云平台分拣分析方法的原理框框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合具体实施例及相应的附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
在物流分拣行业为了对设备的销售信息、设备在销售地的运行数据进行分析，及时把控设备运行的稳定性和信息的时效性，进而能够有利于设备产品的销售信息和运行维护信息的实时分析。
本发明实施例提供了一种数字化云平台分拣分析系统，其包括：
操作端，用于输入产品设备的分拣数据；
数据存储云端，用于接收并存储操作端输入的分拣数据；
数据分析模块，根据接收到的分拣数据及预设的算法分析得到分拣效果；
数据输出模块，输出并显示分拣效果。
本发明实施例提供的该一实施通过客户端的人工数据实时输入、云存储平台、大数据分析及云计算算法等数字化技术，实现互联互通智能化设备，数据线上化、即时化，分析管理可视化，打造智能工厂,实现企业管理全面数字化。
本发明实施例提供的该数字化云平台分拣分析系统主要包括销售地区分布、设备异常分析、AR(Augmented Reality，简称AR)销售订单分析(也即地区包裹比重分析)以及设备正确分拣率等四个版块的云分析计算，并以可视化的分析图形式实时输出显示，便于设备信息的时效性，也有利于对与公司做设备分析以及布局规划做战略分析。
具体地，本发明提供的该数字化云平台分拣分析系统对产品设备销售地区分布分析时，操作端输入的分拣数据为每一产品设备在每一地区销售数量的销售区域数据；
数据存储云端包括销售区域数据存储模块，销售区域数据存储模块用于接收并存储操作端输入的销售区域数据；
数据分析模块包括销售区域分析模块，销售区域分析模块根据数据存储云端存储的销售区域数据进行汇总统计，得到每一产品设备在每一地区销售数量的销售区域分布图；
数据输出模块包括销售区域分布输出模块，销售区域分布输出模块输出并显示销售区域分析模块分析得到的销售区域分布图。
其中，地区优选为产品设备售出的销售省/市/区，也即是，根据销售省市区可以做出某一产品在每个销售省/市/区销售的数量，进而再根据销售数量判断出全国产品分布。优选的另一实施例中，该数字化云平台分拣分析系统还可对产品设备销售时间分析，以能够获得的销售时间数据分析为销售环比和过去一年销售量的变化分析图。
本发明实施例提供的该数字化云平台分拣分析系统对产品设备进行异常数据分析时，操作端输入的分拣数据为每一产品设备识别读取的异常数据；
数据存储云端包括异常数据存储模块，异常数据存储模块用于接收并存储每一产品设备在读取识别时的异常数据；
数据分析模块包括异常数据分析模块，异常数据分析模块根据异常数据存储模块存储的产品设备的异常数据进行分析汇总，得到每一产品设备的异常数据的设备异常分析图；
数据分析模块包括设备异常输出模块，设备异常输出模块输出并显示异常数据分析模块得到的设备异常分析图。
由于销售产品设备为先扫码称重，后为分拣模式，当扫码称重读取产品设备信息时，出现诸如多条码、无重量、超重、无体积、重复条码等产品设备的某模块功能异常的异常数据时，由设备返回这些错误信息至云端平台，而后由数据分析服务器统计分析这些错误信息，并经设备异常输出模块输出显示到页面。
优选的一实施方式中，当称重无数值或扫码无条码或双条码时，将反馈存储云端平台称重(扫码)异常+1，只有在产品设备的各个模块功能信息获取正常时，将直接反馈存储云端平台为包裹正常+1，进而依此来判断设备的稳定性和包裹分拣信息的时效性。优选的另一实施方式中，该销售的产品设备若连续三天均未发送运行信息到存储云端平台时，经分析服务器统计分析判定产品设备异常，后由输出模块向相关人员输出该异常结果显示到页码，从而相关人员会根据异常判断结果及时反应，并反馈到初始客户端，从而达到自主判断，及时响应的目的。
本发明实施例提供的该数字化云平台分拣分析系统对各个地区进行包裹比重分析时，操作端输入的分拣数据为每一地区分拣的包裹数量；
数据存储云端包括包裹数据存储模块，用于接收并存储每一地区分拣的包裹数量：
数据分析模块包括占比分析模块，占比分析模块通过对包裹数据存储模块存储的每一地区的包裹数量分析汇总得到所有地区的所有包裹数量，并进而计算出每一地区分拣包裹占比的地区包裹比重分析图；
数据输出模块包括地区包裹比重输出模块，地区包裹比重输出模块用于输出并显示包裹数量占比分析模块分析出的每一地区的地区包裹比重分析图。
在该具体实施例中，计算每一地区分拣包裹占比的地区包裹比重＝该地区的包裹数量/所有地区的所有包裹数量*100％。
本发明实施例提供的该数字化云平台分拣分析系统对各个地区分拣包裹时的报错包裹数量进行统计，进而分析以获取分拣包裹的包裹正确分拣率时，操作端输入的分拣数据为每一地区分拣包裹异常的包裹报错数量；
数据存储云端包括报错数据存储模块，用于接收并存储每一地区分拣包裹异常的包裹报错数量；
数据分析模块包括正确分拣率分析模块，根据包裹数据存储模块存储的每一地区分拣的包裹数量和报错数据存储模块存储的包裹报错数量分析计算，得到每一地区的包裹正确分拣率分析图；
数据输出模块，输出并显示正确分拣率分析模块分析得到的每一地区的包裹正确分拣率分析图。该具体实施例中，每一地区的包裹正确分拣率＝(1-该地区包裹报错数/所有地区的所有包裹数量)*100％，所有地区的所有包裹数量为占比分析模块通过对包裹数据存储模块存储的每一地区的包裹数量分析汇总得到所有地区的所有包裹数量。
本发明实施例提供了一种数字化云平台分拣分析方法，其包括：
输入分拣数据；
读取并存储分拣数据；
根据存储的分拣数据和分析方法，得到分拣效果图；
输出并显示分拣效果图。
本分拣分析方法同样主要包括销售地区分布、设备异常分析、AR销售订单分析以及设备正确分拣率等四个版块的云分析计算方法。
具体地，分拣分析方法为对销售地区分布时，分拣效果图包括销售区域分布图，得到销售区域分布图的方法包括：
输入每一产品设备在每一地区的销售区域数据；
读取并存储销售区域数据；
根据存储的销售区域数据汇总分析每一产品设备在每一地区的销售数量，得到该产品设备的销售区域分布图；
输出并显示销售区域分布图。
分拣分析方法为对设备异常分析方法时，分拣效果图包括设备异常分析图，得到该设备异常分析图的方法包括：
输入每一产品设备识别读取的异常数据；
读取并存储产品设备的异常数据；
根据存储的产品设备的异常数据汇总分析每一产品设备的异常信息，得到该产品设备异常信息的设备异常分析图；
输出并显示设备异常分布图。
分拣分析方法为每一地区分拣包裹数量占比的包裹比重分析时，分拣效果图包括地区包裹比重分析图，得到该地区包裹比重分析图的方法包括：
输入每一地区分拣的包裹数据；
读取并存储每一地区分拣包裹的包裹数量；
根据每一地区分拣包裹的包裹数量分析计算所有地区分拣包裹的总数量，并据此分析计算得到每一地区分拣包裹的地区包裹比重分析图；
输出并显示每一地区分拣包裹的地区包裹比重分析图。
其中，每一地区占所有地区包裹数量比重的地区包裹比重计算方法包括：
统计各个地区所有包裹总数；
计算出各个地区包裹总数之和；
根据计算公式：某一地区包裹总数/各个地区包裹总数之和以计算分析得出该地区包裹比重。
分拣分析方法为每一地区分拣包裹正常的包裹正确分拣率分析时，分拣效果图包括包裹正确分拣率分析图，得到该包裹正确分拣率分析图的方法包括：
输入每一地区分拣的包裹异常的包裹报错数量；
读取并存储每一地区分拣包裹异常的包裹报错数量；
根据每一地区分拣包裹的包裹数量和包裹报错数量，分析计算得到每一地区包裹正常的包裹正确分拣率分析图；
输出并显示每一地区包裹正常的包裹正确分拣率分析图。
详细地，分析计算每一地区包裹正常的包裹正确分拣率的计算方法，包括：
统计该地区分拣数量总和；
统计该地区分拣报错包裹数；
根据计算公式分拣正确率(分拣数量总和-分拣报错包裹总数)/分拣数量总和×100％，计算出包裹正确分拣率。
本发明实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一所述的一种数字化云平台分拣分析方法。
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线；存储器用于存储计算机程序，处理器与存储器通过总线连接，当电子设备运行时，处理器执行存储器的计算机程序，以使处理器执行如上述第一方面中任一所述的一种数字化云平台分拣分析方法。
本发明实施例提供的技术方案通过管理员进行设备数量、销售地区等数据的插入，存储云端数据库可自动匹配对接相应分析程序，并将分析结果在显示页面做实时显示，并当设备到达安装场地时，设备运行的状态也会通过数据库的实时传输显示在数智化云平台，既保证了设备信息的时效性，也有利于对其做设备分析以及布局规划做战略分析。
以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。
Claims (4)
1.一种数字化云平台分拣分析系统，其特征在于，包括：
操作端，用于输入产品设备的分拣数据；
数据存储云端，用于接收并存储所述操作端输入的分拣数据；
数据分析模块，根据接收到的所述分拣数据及预设的算法分析得到分拣效果；
数据输出模块，输出并显示分拣效果；
所述操作端输入的分拣数据为每一产品设备在每一地区销售数量的销售区域数据；
所述数据存储云端包括销售区域数据存储模块，用于接收并存储所述操作端输入的销售区域数据；
所述数据分析模块包括销售区域分析模块，所述销售区域分析模块根据所述数据存储云端存储的销售区域数据进行汇总统计，得到所述每一产品设备在每一地区销售数量的销售区域分布图；
所述数据输出模块包括销售区域分布输出模块，所述销售区域分布输出模块输出并显示所述销售区域分析模块分析得到的销售区域分布图，地区为产品设备售出的销售省/市/区，根据销售省市区做出产品在每个销售省/市/区销售的数量，再根据销售数量判断出全国产品分布，所述数字化云平台分拣分析系统对产品设备销售时间分析，获得的销售时间数据分析为销售环比和过去一年销售量的变化分析图；
所述操作端输入的分拣数据为每一产品设备扫码称重时识别读取设备功能异常的异常数据；
所述数据存储云端包括异常数据存储模块，用于接收并存储所述每一产品设备的异常数据；
所述数据分析模块包括异常数据分析模块，所述异常数据分析模块根据所述异常数据存储模块存储的产品设备的异常数据进行分析汇总，得到每一产品设备的异常数据的设备异常分析图；
所述数据分析模块包括设备异常输出模块，所述设备异常输出模块输出并显示所述异常数据分析模块得到的所述设备异常分析图，当扫码称重读取产品设备信息时，出现多条码、无重量、超重、无体积和重复条码的产品设备的模块功能异常的异常数据时，由设备返回错误信息至云端平台，而后由数据分析服务器统计分析所述错误信息，并经设备异常输出模块输出显示到页面；
其中，当称重无数值或扫码无条码或双条码时，将反馈存储云端平台称重异常+1，只有在产品设备的各个模块功能信息获取正常时，将直接反馈存储云端平台为包裹正常+1；该销售的产品设备若连续三天均未发送运行信息到存储云端平台时，经分析服务器统计分析判定产品设备异常，输出模块输出异常结果显示到页面；
其中，所述操作端输入的分拣数据还包括每一地区分拣的包裹数量；
数据存储云端包括包裹数据存储模块，用于接收并存储每一地区分拣的包裹数量：
数据分析模块包括占比分析模块，根据所述包裹数据存储模块存储的每一地区的包裹数量分析汇总得到所有地区的包裹总数，进而根据每一地区的包裹数量/所有地区的包裹总数，得到每一地区分拣包裹占比的地区包裹比重分析图；
数据输出模块包括地区包裹比重输出模块，输出并显示所述包裹数量占比分析模块分析出的每一地区包裹占比的地区包裹比重分析图；
其中，所述操作端输入的分拣数据还包括每一地区分拣包裹异常的包裹报错数量；
所述数据存储云端包括报错数据存储模块，用于接收并存储每一地区分拣包裹异常的包裹报错数量；
所述数据分析模块包括正确分拣率分析模块，以根据所述包裹数据存储模块存储并传输的每一地区分拣的包裹数量和所述报错数据存储模块存储的包裹报错数量分析计算，得到每一地区包裹正常的包裹正确分拣率分析图；
所述数据输出模块包括分拣率输出模块，输出并显示所述正确分拣率分析模块分析得到的每一地区包裹正常的包裹正确分拣率分析图；
其中，每一地区的包裹正确分拣率＝(1-该地区包裹报错数/所有地区的所有包裹数量)*100％，所有地区的所有包裹数量为占比分析模块通过对包裹数据存储模块存储的每一地区的包裹数量分析汇总得到所有地区的所有包裹数量；
该数字化云平台分拣分析系统主要包括销售地区分布、设备异常分析、AR销售订单分析以及设备正确分拣率四个版块的云分析计算，并以可视化的分析图形式实时输出显示，便于设备信息的时效性，也有利于对与公司做设备分析以及布局规划做战略分析；
通过管理员进行设备数量、销售地区的插入，存储云端数据库自动匹配对接相应分析程序，并将分析结果在显示页面做实时显示，并当设备到达安装场地时，设备运行的状态也会通过数据库的实时传输显示在数智化云平台。
2.一种数字化云平台分拣分析方法，其特征在于，该方法用于执行权利要求1所述的一种数字化云平台分拣分析系统，具体包括：
输入分拣数据；
读取并存储所述分拣数据，形成云端数据库；
根据存储的所述分拣数据和分析方法，得到分拣效果图；
输出并显示分拣效果图；
分拣分析方法为对销售地区分布时，分拣效果图包括销售区域分布图，得到销售区域分布图的方法包括：输入每一产品设备在每一地区的销售区域数据；读取并存储销售区域数据；根据存储的销售区域数据汇总分析每一产品设备在每一地区的销售数量，得到该产品设备的销售区域分布图；输出并显示销售区域分布图；分拣分析方法为对设备异常分析方法时，分拣效果图包括设备异常分析图，得到该设备异常分析图的方法包括：输入每一产品设备识别读取的异常数据；读取并存储产品设备的异常数据；根据存储的产品设备的异常数据汇总分析每一产品设备的异常信息，得到该产品设备异常信息的设备异常分析图；输出并显示设备异常分布图；分拣分析方法为每一地区分拣包裹数量占比的包裹比重分析时，分拣效果图包括地区包裹比重分析图，得到该地区包裹比重分析图的方法包括：输入每一地区分拣的包裹数据；读取并存储每一地区分拣包裹的包裹数量；根据每一地区分拣包裹的包裹数量分析计算所有地区分拣包裹的总数量，并据此分析计算得到每一地区分拣包裹的地区包裹比重分析图；输出并显示每一地区分拣包裹的地区包裹比重分析图；其中，每一地区占所有地区包裹数量比重的地区包裹比重计算方法包括：统计各个地区所有包裹总数；
计算出各个地区包裹总数之和；根据计算公式：某一地区包裹总数/各个地区包裹总数之和以计算分析得出该地区包裹比重；分拣分析方法为每一地区分拣包裹正常的包裹正确分拣率分析时，分拣效果图包括包裹正确分拣率分析图，得到该包裹正确分拣率分析图的方法包括：输入每一地区分拣的包裹异常的包裹报错数量；读取并存储每一地区分拣包裹异常的包裹报错数量；根据每一地区分拣包裹的包裹数量和包裹报错数量，分析计算得到每一地区包裹正常的包裹正确分拣率分析图；输出并显示每一地区包裹正常的包裹正确分拣率分析图；分析计算每一地区包裹正常的包裹正确分拣率的计算方法，包括：统计该地区分拣数量总和；统计该地区分拣报错包裹数；根据计算公式分拣正确率(分拣数量总和-分拣报错包裹总数)/分拣数量总和×100％，计算出包裹正确分拣率。
3.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求2中所述的一种数字化云平台分拣分析方法。
4.一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器与所述存储器通过所述总线连接，当所述电子设备运行时，所述处理器执行所述存储器的所述计算机程序，以使所述处理器执行如权利要求2中所述的一种数字化云平台分拣分析方法。
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Citations (3)
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| CN113996556A (zh) * | 2021-09-27 | 2022-02-01 | 深圳技术大学 | 一种融合云端的产品分拣系统及方法 |
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-
2022
- 2022-04-18 CN CN202210401393.1A patent/CN114741427B/zh active Active
Patent Citations (3)
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Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 基于J2EE的物流管理系统的设计与实现;幸乐;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑(月刊)》;20160215(第02期);I138-919 * |
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