CN116645035A - 基于rfid的自动化出入库信息安全智能评估系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智慧物流仓储管理技术领域,具体为基于RFID的自动化出入库信息安全智能评估系统,包括自动化出入库管理模块、货物信息整理模块、特征关联提取规则梳理模块、分拣单信息校验管理模块、仓库分拣处理拥挤评估模块、仓库运行管理模块、出入库信息安全管理模块;本发明可基于历史拣货单对不同种类货物之间存在的提取规则进行智能分析识别,挖掘出特征关联提取规则,基于特征关联提取规则对实时收到的拣货单展开信息校验,避免由于系统出错或者人为输错导致的拣货单错误,减少出现因拣货单错误导致重复返工拣货的现象,提高出入库的运行效率。
Description
技术领域
本发明涉及智慧物流仓储管理技术领域,具体为基于RFID的自动化出入库信息安全智能评估系统。
背景技术
RFID(Radio Frequency Identification,无线射频辨认),是一种非接触式的自动辨认技能,它经过射频信号自动辨认目标并获取相关数据,辨认作业无须人工干预,可作业于各种恶劣环境。与传统的条形码、磁卡及IC卡相比,标签具有非接触、阅览速度快、无磨损、不受环境影响、寿命长、便于运用的特色和具有防冲突功用,能同时处理多张卡片。RFID定位技能可辨认高速运动物体并可同时辨认多个标签,操作快捷便利。在国外,射频辨认技能已被广泛运用于工业自动化、商业自动化、交通运送控制办理等很多范畴;
在仓储物流行业中,物品仓库管理一直是企业比较头疼的问题。面对每天都要重复进行的出入库工作,仓库管理在企业的整个供应链中起着至关重要的作用,如果不能对进出库和库存进行科学管理,将会导致企业的运营成本增加,运转效率低下,服务质量难以保证等问题,如今的仓库作业和库存控制作业已十分复杂化多样化,仅靠人工记忆和手工录入,不但费时费力,而且容易出错,从而给企业造成不必要的损失。目前,许多仓库管理主要是基于相应规范的手工作业及电脑半自动化管理实现的,其不足显而易见。
发明内容
本发明的目的在于提供基于RFID的自动化出入库信息安全智能评估系统,以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:基于RFID的自动化出入库信息安全智能评估系统,系统包括自动化出入库管理模块、货物信息整理模块、特征关联提取规则梳理模块、分拣单信息校验管理模块、仓库分拣处理拥挤评估模块、仓库运行管理模块、出入库信息安全管理模块;
自动化出入库管理系统,用于采集入库货物的货物信息,对各货物设置对应的RFID标签,利用RFID标签对各货物的货物信息进行携带;货物信息包括申请提货的人员身份信息、货物名称、货物仓储位置;根据提货申请生成对应的拣货单,拣货单为包含各待提货物的RFID标签序列;对各分拣单进行编号,输入拣货单至仓管机器人端,仓管机器人端基于拣货单于仓库内进行货物分拣,生成货物单,分别对与每一拣货单关联的出货单分配对应的编号,按照编号顺序对出货单进行排序;
货物信息整理模块,用于对根据所有历史提货申请生成的所有历史拣货单进行货物信息整理,对在所有种类货物中存在的所有关联提取规则进行捕捉识别,分别对各关联提取规则计算特征关联度,基于特征关联度筛选出特征关联提取规则;
特征关联提取规则信息梳理模块,用于从所有历史拣货单信息中对各特征关联提取规则对应的分拣配比范围进行捕捉识别;对若干特征关联提取规则以及对应各特征关联提取规则的分拣配比范围进行梳理汇集;
分拣单信息校验管理模块,用于构建提货申请信息校验评估模型,实时对根据提货申请生成的拣货单展开分拣前的信息校验;
仓库分拣处理拥挤评估模块,用于对信息校验不通过的拣货单进行信息整理,预估造成仓库分拣处理工作拥挤值;
仓库运行管理模块,用于接收仓库分拣处理拥挤评估模块中的数据,基于对仓库分拣处理工作造成的拥挤值,实现对仓库运行过程中货物的自适应分拣管理;
出入库信息安全管理模块,用于按照出货单序列对相应来提货的人员进行身份信息验证。
进一步的,货物信息整理模块包括关联提取规则识别单元,关联提取规则识别单元包括:
在基于各历史提货申请生成的各历史拣货单中,对两两不同的种类货物之间构建一条独立的关联提取规则,分别从各历史拣货单中构建得到若干条关联提取规则;分别将从所有历史拣货单中提取得到的所有相同关联提取规则划分为同一类关联提取规则;
分别对各类关联提取规则计算关联指数β=n/m,其中,n表示各类关联提取规则对应的总条数,m表示从所有历史拣货单中构建得到的关联提取规则总条数;分别将若干类关联指数β大于指数阈值的关联提取规则设为目标关联提取规则。
进一步的,货物信息整理模块包括特征关联度计算处理单元,特征关联度计算处理单元包括:
设某目标关联提取规则为在种类货物A和种类货物B之间构建得到的关联提取规则,某目标关联提取规则为累计包含种类货物A的历史拣货单的总数为KA,累计包含种类货物B的历史拣货单的总数为KB,对应所有历史提货申请生成的历史拣货单的总数为M;
计算种类货物A对应的拣货频度sup(A)=KA/M,计算种类货物B对应的拣货频度sup(B)=KB/M;获取构建得到某目标关联提取规则的总条数计算某目标关联提取规则对应的关联拣货频度/>对某目标关联提取规则计算特征关联度:
当某目标关联提取规则对应的特征关联度时,判断某目标关联提取规则为特征关联提取规则,其中,Φ为关联度阈值。
进一步的,特征关联提取规则信息梳理模块包括:
设某目标关联提取规则为在种类货物C和种类货物D之间构建得到的关联提取规则,某目标关联提取规则为将所有提取得到某目标关联提取规则/>的历史拣货单设为某目标关联提取规则/>的目标历史拣货单,分别在每一目标历史拣货单中提取种类货物C和种类货物D之间呈现的拣货数量比U=QC:QD;
记从所有目标历史拣货单中提取得到的第i种拣货数量比Ui,与某目标关联提取规则之间组合出现的事例为第i种独立事例/>计算第i种独立事例Fi发生的置信度/>其中,sum(Fi)表示第i种独立事例Fi出现的总次数;表示某目标关联提取规则/>对应目标历史拣货单的总数;设置最低置信度,将所有小于最低置信度的独立事例进行剔除,获取各目标关联提取规则对应的分拣配比范围。
进一步的,分拣单信息校验管理模块包括第一风险值计算单元,第一风险值计算单元包括:
在根据实时提货申请生成的拣货单中,对满足特征关联提取规则的任意两种类货物进行识别,确定在拣货单中不存在对应特征关联提取规则,或者没有按照相应特征关联提取规则出现的种类货物个数e;
对拣货单计算第一风险值R1=(e/G)×S;其中,G表示在拣货单中待提取的货物的总类别数;S表示在拣货单中不存在对应特征关联提取规则的种类货物的总需求量;
上述第一风险值从货物种类出发,评估拣货单出现货物种类报错的概率性,利用特征关联提取规则对拣货单中的货物种类进行校验,若两种类出现在拣货单上且满足特征关联提取规则,则意味着两个种类货物为相互在一定程度上证明了存在的真实性;统计其他不存在或不满足对应特征关联提取规则的种类货物的占比,占比越高,真实风险越高,若对其他不存在或不满足对应特征关联提取规则的种类货物的总需求量越高,真实风险越高。
进一步的,分拣单信息校验管理模块包括第二风险值计算单元,第二风险值计算单元包括:
在根据实时提货申请生成的拣货单中,分别对满足特征关联提取规则的任意两种类货物之间对应的拣货数量比进行提取;设某两种类货物在拣货单中呈现的拣货数量比为h;
当h属于在某两种类货物满足的特征关联提取规则所对应的分拣配比范围内,将h所在事例F(h)对应的置信度Conf[F(h)]作为真实指数Ψ,当h不属于在某两种类货物满足的特征关联提取规则所对应的分拣配比范围内,将对应的真实系数设为0。
进一步的,分拣单信息校验管理模块包括分拣单信息校验评估模型构建单元,分拣单信息校验评估模型构建单元包括:
对实时拣货单计算第二风险值R2=Ψ1+Ψ2+...+Ψv;其中,Ψ1、Ψ2、...、Ψv分别在实时拣货单中提取到的第1、2、...、v个真实指数;
上述第二风险值从满足特征关联提取规则得到的置信度出发,获取当前拣货单呈现的分拣配比范围对应的置信度,累计置信度越高,真实风险越低;
当某一实时拣货单满足R21/R1≦δ;判断某一实时拣货单的信息校验结果为通过。
进一步的,仓库分拣处理拥挤评估模块包括:
在信息校验不通过的拣货单中,每存在一个没有按照相应特征关联提取规则出现的种类货物,对仓库分拣处理工作的拥挤值加一;
每捕捉到一次于某两种类货物在拣货单中呈现的拣货数量比,不属于在某两种类货物满足的特征关联提取规则所对应的分拣配比范围内,对仓库分拣处理工作的拥挤值加一。
进一步的,仓库运行管理模块包括:
当拥挤值小于或等于拥挤阈值时,将信息校验不通过的拣货单反馈管理人员端口,对信息校验不通过的拣货单进行人工校准,将人工校准后的拣货单同其他信息校验通过的拣货单一起传输至仓管机器人端,生成出货单序列;
当拥挤值大于拥挤阈值时,将所有拣货单传输至仓管机器人端,生成出货单序列,在出货单序列中,在对应信息校验不通过的拣货单的出货单上进行标记,反馈管理人员端口,对信息校验不通过的拣货单统一在提货阶段进行人工校准。
与现有技术相比,本发明所达到的有益效果是:本发明可基于历史拣货单对不同种类货物之间存在的提取规则进行智能分析识别,挖掘出呈现“配套提取关系”的特征关联提取规则,基于特征关联提取规则对实时收到的拣货单展开信息校验,避免由于系统出错或者人为输错导致的拣货单错误,减少出现因拣货单错误导致重复返工拣货的现象,提高出入库的运行效率,使得仓库运行工作能够在保持高安全度的前提下,进一步的提高运行效率。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1是本发明基于RFID的自动化出入库信息安全智能评估系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅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。
请参阅图1,本发明提供技术方案:基于RFID的自动化出入库信息安全智能评估系统,系统包括自动化出入库管理模块、货物信息整理模块、特征关联提取规则梳理模块、分拣单信息校验管理模块、仓库分拣处理拥挤评估模块、仓库运行管理模块、出入库信息安全管理模块;
自动化出入库管理系统,用于采集入库货物的货物信息,对各货物设置对应的RFID标签,利用RFID标签对各货物的货物信息进行携带;货物信息包括申请提货的人员身份信息、货物名称、货物仓储位置;根据提货申请生成对应的拣货单,拣货单为包含各待提货物的RFID标签序列;对各分拣单进行编号,输入拣货单至仓管机器人端,仓管机器人端基于拣货单于仓库内进行货物分拣,生成货物单,分别对与每一拣货单关联的出货单分配对应的编号,按照编号顺序对出货单进行排序;
货物信息整理模块,用于对根据所有历史提货申请生成的所有历史拣货单进行货物信息整理,对在所有种类货物中存在的所有关联提取规则进行捕捉识别,分别对各关联提取规则计算特征关联度,基于特征关联度筛选出特征关联提取规则;
其中,货物信息整理模块包括关联提取规则识别单元、特征关联度计算处理单元;
关联提取规则识别单元包括:
在基于各历史提货申请生成的各历史拣货单中,对两两不同的种类货物之间构建一条独立的关联提取规则,分别从各历史拣货单中构建得到若干条关联提取规则;分别将从所有历史拣货单中提取得到的所有相同关联提取规则划分为同一类关联提取规则;
例如说,在一历史拣货单Y中存在种类货物X1、种类货物X2、种类货物X3,则从历史拣货单Y中构建得到的关联提取规则包括
分别对各类关联提取规则计算关联指数β=n/m,其中,n表示各类关联提取规则对应的总条数,m表示从所有历史拣货单中构建得到的关联提取规则总条数;分别将若干类关联指数β大于指数阈值的关联提取规则设为目标关联提取规则;
特征关联度计算处理单元包括:
设某目标关联提取规则为在种类货物A和种类货物B之间构建得到的关联提取规则,某目标关联提取规则为累计包含种类货物A的历史拣货单的总数为KA,累计包含种类货物B的历史拣货单的总数为KB,对应所有历史提货申请生成的历史拣货单的总数为M;
计算种类货物A对应的拣货频度sup(A)=KA/M,计算种类货物B对应的拣货频度sup(B)=KB/M;获取构建得到某目标关联提取规则的总条数计算某目标关联提取规则对应的关联拣货频度/>对某目标关联提取规则计算特征关联度:
当某目标关联提取规则对应的特征关联度时,判断某目标关联提取规则为特征关联提取规则,其中,Φ为关联度阈值;
特征关联提取规则信息梳理模块,用于从所有历史拣货单信息中对各特征关联提取规则对应的分拣配比范围进行捕捉识别;对若干特征关联提取规则以及对应各特征关联提取规则的分拣配比范围进行梳理汇集;
其中,特征关联提取规则信息梳理模块包括分拣配比范围识别单元,分拣配比范围识别单元包括
设某目标关联提取规则为在种类货物C和种类货物D之间构建得到的关联提取规则,某目标关联提取规则为将所有提取得到某目标关联提取规则/>的历史拣货单设为某目标关联提取规则/>的目标历史拣货单,分别在每一目标历史拣货单中提取种类货物C和种类货物D之间呈现的拣货数量比U=QC:QD;
记从所有目标历史拣货单中提取得到的第i种拣货数量比Ui,与某目标关联提取规则之间组合出现的事例为第i种独立事例/>计算第i种独立事例Fi发生的置信度/>其中,sum(Fi)表示第i种独立事例Fi出现的总次数;表示某目标关联提取规则/>对应目标历史拣货单的总数;设置最低置信度,将所有小于最低置信度的独立事例进行剔除,获取各目标关联提取规则对应的分拣配比范围
分拣单信息校验管理模块,用于构建提货申请信息校验评估模型,实时对根据提货申请生成的拣货单展开分拣前的信息校验;
其中,分拣单信息校验管理模块包括第一风险值计算单元、第二风险值计算单元、分拣单信息校验评估模型构建单元;
第一风险值计算单元包括:
在根据实时提货申请生成的拣货单中,对满足特征关联提取规则的任意两种类货物进行识别,确定在拣货单中不存在对应特征关联提取规则,或者没有按照相应特征关联提取规则出现的种类货物个数e;
对拣货单计算第一风险值R1=(e/G)×S;其中,G表示在拣货单中待提取的货物的总类别数;S表示在拣货单中不存在对应特征关联提取规则的种类货物的总需求量;
第二风险值计算单元包括:
在根据实时提货申请生成的拣货单中,分别对满足特征关联提取规则的任意两种类货物之间对应的拣货数量比进行提取;设某两种类货物在拣货单中呈现的拣货数量比为h;
当h属于在某两种类货物满足的特征关联提取规则所对应的分拣配比范围内,将h所在事例F(h)对应的置信度Conf[F(h)]作为真实指数Ψ,当h不属于在某两种类货物满足的特征关联提取规则所对应的分拣配比范围内,将对应的真实系数设为0;
分拣单信息校验评估模型构建单元包括:
对实时拣货单计算第二风险值R2=Ψ1+Ψ2+...+Ψv;其中,Ψ1、Ψ2、...、Ψv分别在实时拣货单中提取到的第1、2、...、v个真实指数;
当某一实时拣货单满足R21/R1≦δ;判断某一实时拣货单的信息校验结果为通过;
仓库分拣处理拥挤评估模块,用于对信息校验不通过的拣货单进行信息整理,预估造成仓库分拣处理工作拥挤值;
其中,仓库分拣处理拥挤评估模块包括:
在信息校验不通过的拣货单中,每存在一个没有按照相应特征关联提取规则出现的种类货物,对仓库分拣处理工作的拥挤值加一;
每捕捉到一次于某两种类货物在拣货单中呈现的拣货数量比,不属于在某两种类货物满足的特征关联提取规则所对应的分拣配比范围内,对仓库分拣处理工作的拥挤值加一;
仓库运行管理模块,用于接收仓库分拣处理拥挤评估模块中的数据,基于对仓库分拣处理工作造成的拥挤值,实现对仓库运行过程中货物的自适应分拣管理;
其中,仓库运行管理模块包括:
当拥挤值小于或等于拥挤阈值时,将信息校验不通过的拣货单反馈管理人员端口,对信息校验不通过的拣货单进行人工校准,将人工校准后的拣货单同其他信息校验通过的拣货单一起传输至仓管机器人端,生成出货单序列;
当拥挤值大于拥挤阈值时,将所有拣货单传输至仓管机器人端,生成出货单序列,在出货单序列中,在对应信息校验不通过的拣货单的出货单上进行标记,反馈管理人员端口,对信息校验不通过的拣货单统一在提货阶段进行人工校准;
出入库信息安全管理模块,用于按照出货单序列对相应来提货的人员进行身份信息验证。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是:以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,对于本领域的技术人员来说,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.基于RFID的自动化出入库信息安全智能评估系统,其特征在于,所述系统包括自动化出入库管理模块、货物信息整理模块、特征关联提取规则梳理模块、分拣单信息校验管理模块、仓库分拣处理拥挤评估模块、仓库运行管理模块、出入库信息安全管理模块;
所述自动化出入库管理系统,用于采集入库货物的货物信息,对各货物设置对应的RFID标签,利用所述RFID标签对所述各货物的货物信息进行携带;所述货物信息包括申请提货的人员身份信息、货物名称、货物仓储位置;根据提货申请生成对应的拣货单,所述拣货单为包含各待提货物的RFID标签序列;对各分拣单进行编号,输入拣货单至仓管机器人端,仓管机器人端基于所述拣货单于仓库内进行货物分拣,生成货物单,分别对与每一拣货单关联的出货单分配对应的编号,按照编号顺序对出货单进行排序;
所述货物信息整理模块,用于对根据所有历史提货申请生成的所有历史拣货单进行货物信息整理,对在所有种类货物中存在的所有关联提取规则进行捕捉识别,分别对各关联提取规则计算特征关联度,基于所述特征关联度筛选出特征关联提取规则;
所述特征关联提取规则信息梳理模块,用于从所有历史拣货单信息中对各特征关联提取规则对应的分拣配比范围进行捕捉识别;对若干特征关联提取规则以及对应各特征关联提取规则的分拣配比范围进行梳理汇集;
所述分拣单信息校验管理模块,用于构建提货申请信息校验评估模型,实时对根据提货申请生成的拣货单展开分拣前的信息校验;
所述仓库分拣处理拥挤评估模块,用于对信息校验不通过的拣货单进行信息整理,预估造成仓库分拣处理工作拥挤值;
所述仓库运行管理模块,用于接收所述仓库分拣处理拥挤评估模块中的数据,基于对仓库分拣处理工作造成的拥挤值,实现对仓库运行过程中货物的自适应分拣管理;
所述出入库信息安全管理模块,用于按照出货单序列对相应来提货的人员进行身份信息验证。
2.根据权利要求1所述的基于RFID的自动化出入库信息安全智能评估系统,其特征在于,所述货物信息整理模块包括关联提取规则识别单元,所述关联提取规则识别单元包括:
在基于各历史提货申请生成的各历史拣货单中,对两两不同的种类货物之间构建一条独立的关联提取规则,分别从各历史拣货单中构建得到若干条关联提取规则;分别将从所有历史拣货单中提取得到的所有相同关联提取规则划分为同一类关联提取规则;
分别对各类关联提取规则计算关联指数β=n/m,其中,n表示各类关联提取规则对应的总条数,m表示从所有历史拣货单中构建得到的关联提取规则总条数;分别将若干类关联指数β大于指数阈值的关联提取规则设为目标关联提取规则。
3.根据权利要求2所述的基于RFID的自动化出入库信息安全智能评估系统,其特征在于,所述货物信息整理模块包括特征关联度计算处理单元,所述特征关联度计算处理单元包括:
设某目标关联提取规则为在种类货物A和种类货物B之间构建得到的关联提取规则,所述某目标关联提取规则为累计包含种类货物A的历史拣货单的总数为KA,累计包含种类货物B的历史拣货单的总数为KB,对应所有历史提货申请生成的历史拣货单的总数为M;
计算种类货物A对应的拣货频度sup(A)=KA/M,计算种类货物B对应的拣货频度sup(B)=KB/M;获取构建得到某目标关联提取规则的总条数计算某目标关联提取规则对应的关联拣货频度/>对所述某目标关联提取规则计算特征关联度:
当所述某目标关联提取规则对应的特征关联度时,判断所述某目标关联提取规则为特征关联提取规则,其中,Φ为关联度阈值。
4.根据权利要求1所述的基于RFID的自动化出入库信息安全智能评估系统,其特征在于,所述特征关联提取规则信息梳理模块包括:
设某目标关联提取规则为在种类货物C和种类货物D之间构建得到的关联提取规则,所述某目标关联提取规则为将所有提取得到某目标关联提取规则/>的历史拣货单设为所述某目标关联提取规则/>的目标历史拣货单,分别在每一目标历史拣货单中提取种类货物C和种类货物D之间呈现的拣货数量比U=QC:QD;
记从所有目标历史拣货单中提取得到的第i种拣货数量比Ui,与所述某目标关联提取规则之间组合出现的事例为第i种独立事例/>计算第i种独立事例Fi发生的置信度/>其中,sum(Fi)表示第i种独立事例Fi出现的总次数;表示所述某目标关联提取规则/>对应目标历史拣货单的总数;设置最低置信度,将所有小于所述最低置信度的独立事例进行剔除,获取各目标关联提取规则对应的分拣配比范围。
5.根据权利要求1所述的基于RFID的自动化出入库信息安全智能评估系统,其特征在于,所述分拣单信息校验管理模块包括第一风险值计算单元,所述第一风险值计算单元包括:
在根据实时提货申请生成的拣货单中,对满足特征关联提取规则的任意两种类货物进行识别,确定在所述拣货单中不存在对应特征关联提取规则,或者没有按照相应特征关联提取规则出现的种类货物个数e;
对所述拣货单计算第一风险值R1=(e/G)×S;其中,G表示在拣货单中待提取的货物的总类别数;S表示在所述拣货单中不存在对应特征关联提取规则的种类货物的总需求量。
6.根据权利要求1所述的基于RFID的自动化出入库信息安全智能评估系统,其特征在于,所述分拣单信息校验管理模块包括第二风险值计算单元,所述第二风险值计算单元包括:
在根据实时提货申请生成的拣货单中,分别对满足特征关联提取规则的任意两种类货物之间对应的拣货数量比进行提取;设某两种类货物在所述拣货单中呈现的拣货数量比为h;
当h属于在所述某两种类货物满足的特征关联提取规则所对应的分拣配比范围内,将h所在事例F(h)对应的置信度Conf[F(h)]作为真实指数Ψ,当h不属于在所述某两种类货物满足的特征关联提取规则所对应的分拣配比范围内,将对应的真实系数设为0。
7.根据权利要求1所述的基于RFID的自动化出入库信息安全智能评估系统,其特征在于,所述分拣单信息校验管理模块包括分拣单信息校验评估模型构建单元,所述分拣单信息校验评估模型构建单元包括:
对实时拣货单计算第二风险值R2=Ψ1+Ψ2+...+Ψv;其中,Ψ1、Ψ2、...、Ψv分别在所述实时拣货单中提取到的第1、2、...、v个真实指数;
当某一实时拣货单满足R21/R1≦δ;判断所述某一实时拣货单的信息校验结果为通过。
8.根据权利要求1所述的基于RFID的自动化出入库信息安全智能评估系统,其特征在于,所述仓库分拣处理拥挤评估模块包括:
在信息校验不通过的拣货单中,每存在一个没有按照相应特征关联提取规则出现的种类货物,对仓库分拣处理工作的拥挤值加一;
每捕捉到一次于某两种类货物在所述拣货单中呈现的拣货数量比,不属于在所述某两种类货物满足的特征关联提取规则所对应的分拣配比范围内,对仓库分拣处理工作的拥挤值加一。
9.根据权利要求1所述的基于RFID的自动化出入库信息安全智能评估系统,其特征在于,所述仓库运行管理模块包括:
当拥挤值小于或等于拥挤阈值时,将所述信息校验不通过的拣货单反馈管理人员端口,对信息校验不通过的拣货单进行人工校准,将人工校准后的拣货单同其他信息校验通过的拣货单一起传输至仓管机器人端,生成出货单序列;
当拥挤值大于拥挤阈值时,将所有拣货单传输至仓管机器人端,生成出货单序列,在所述出货单序列中,在对应信息校验不通过的拣货单的出货单上进行标记,反馈管理人员端口,对信息校验不通过的拣货单统一在提货阶段进行人工校准。
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