CN117893127A - 一种基于物联网的仓储运输管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于物联网的仓储运输管理系统，包括传感器网络模块、实时监控与数据采集模块、数据分析与智能决策模块、库存管理和订单处理模块和中央管理模块。该基于物联网的仓储运输管理系统，在该仓储运输管理系统中设置了传感器网络模块、实时监控与数据采集模块、数据分析与智能决策模块、库存管理和订单处理模块和中央管理模块，提高了整个仓储运输系统的可见性和灵活性，应用物联网技术，提供了实时监测和预警的能力，减少人工的干预，降低了库存持有成本和运输成本，提高客户服务水平和物流运输供应链响应速度，提高了智能化程度和仓库货物的周转速度，解决了人工操作失误率高，仓库货物周转慢，工作效率低的问题。
Description
技术领域
本发明涉及仓储运输管理技术领域，具体为一种基于物联网的仓储运输管理系统。
背景技术
仓储管理就是对仓库及仓库内的物资所进行的管理，是仓储机构为了充分利用所具有的仓储资源提供高效的仓储服务所进行的计划、组织、控制和协调过程，具体来说，仓储管理包括仓储资源的获得、仓储商务管理、仓储流程管理、仓储作业管理、保管管理、安全管理多种管理工作及相关的操作。
物联网是指通过信息传感设备，按约定的协议，将任何物体与网络相连接，物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。
随着仓储运输产业的扩大，很多厂商都建立属于自己的仓储管理仓库，由于货物的流通量越来越大，因此货物的入库、存放位置和出库等环节越来越复杂，目前虽然有成熟的仓储运输管理系统，但是大部分智能化程度较低，比较依赖人工，同时人工操作失误率高，仓库货物周转慢，降低了工作效率，为此提出一种基于物联网的仓储运输管理系统来解决上述问题。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于物联网的仓储运输管理系统，具备工作效率高的优点，解决了大部分智能化程度较低，比较依赖人工，同时人工操作失误率高，仓库货物周转慢，降低了工作效率的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于物联网的仓储运输管理系统，包括传感器网络模块、实时监控与数据采集模块、数据分析与智能决策模块、库存管理和订单处理模块和中央管理模块；
其中，传感器网络模块，用于：实时监测货物的状态和位置；
实时监控与数据采集模块，用于：及时响应任何异常情况，并通过警报通知相关人员；
数据分析与智能决策模块，用于：优化仓储布局和货物配送路径，提高库存周转率和运输效率；
库存管理和订单处理模块，用于：自动处理从订单生成到发货的全过程；
中央管理模块，用于：用于接收、存储和分析传感器数据。
进一步，所述传感器网络模块包括温度传感器单元、湿度传感器单元、运动传感器单元、重量传感器单元、GPS单元和声音传感器单元。
进一步，所述温度传感器单元用于监测仓库内货物的温度，所述湿度传感器单元用于监测货物存储区域的湿度水平。
进一步，所述运动传感器单元检测货物的移动和仓库内设备的活动，同时监控货物装卸过程中的入侵行为，所述重量传感器单元用于测量货物的重量。
进一步，所述GPS单元提供车辆或货物的实时位置信息，帮助监控货物的运输进度，所述声音传感器单元用于监测仓库内的噪音水平。
进一步，所述数据分析与智能决策模块包括大数据处理单元、数据清洗和预处理单元、实时数据分析单元、仓储优化单元、运输路线优化单元和库存管理单元。
进一步，所述大数据处理单元采用Hadoop和Spark进行存储和处理数据，所述数据清洗和预处理单元对从传感器收集到的原始数据进行清洗和预处理，所述实时数据分析单元提供实时数据分析能力，及时发现并应对仓储和运输中的问题。
进一步，所述仓储优化单元通过分析货物的存储需求和仓库空间利用率，优化仓储布局和货物摆放，所述运输路线优化单元利用实时交通数据和运输车辆位置信息，优化运输路线，所述库存管理单元通过需求预测和实际销售数据来管理库存水平。
进一步，所述中央管理模块包括基于差分的YOLO检测算法单元和Camshift混合跟踪算法单元，所述基于差分的YOLO检测算法单元采用YOLO网络结构和差分技术，对货物进行实时检测和定位，所述Camsh ift混合跟踪算法单元根据货物的信息，对货物进行持续跟踪。
一种基于物联网的仓储运输管理使用方法，包括所述的一种基于物联网的仓储运输管理系统，包括以下步骤：
S1各类传感器和物联网设备的部署；
S2通过物联网设备实时采集仓库内的各项数据；
S3利用传感器数据更新库存信息，借助数据分析和机器学习算法，进行库存优化和需求预测；
S4自动接收来自不同渠道的订单，实时检查库存，确保订单可满足；
S5实时追踪运输车辆的位置和状态，优化运输路线；
S6监控库存、订单和运输的异常情况，自动产生报警并发送通知，以及时处理潜在问题。
与现有技术相比，本申请的技术方案具备以下有益效果：
该基于物联网的仓储运输管理系统，在该基于物联网的仓储运输管理系统中设置了传感器网络模块、实时监控与数据采集模块、数据分析与智能决策模块、库存管理和订单处理模块和中央管理模块，提高了整个仓储运输系统的可见性和灵活性，应用物联网技术，提供了实时监测和预警的能力，减少人工的干预，降低了库存持有成本和运输成本，提高客户服务水平和物流运输供应链响应速度，同时提高了智能化程度和仓库货物的周转速度，解决了大部分智能化程度较低，比较依赖人工，同时人工操作失误率高，仓库货物周转慢，降低了工作效率的问题。
附图说明
图1为本发明系统架构图；
图2为本发明传感器网络模块结构图；
图3为本发明数据分析与智能决策模块结构图。
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1-3，本实施例中的一种基于物联网的仓储运输管理系统，传感器网络模块、实时监控与数据采集模块、数据分析与智能决策模块、库存管理和订单处理模块和中央管理模块；
其中，传感器网络模块，用于：实时监测货物的状态和位置，温度传感器、湿度传感器、RFID、以及运输车辆上的GPS等传感器被广泛部署，传感器网络是仓储运输管理系统中的核心部分；
实时监控与数据采集模块，用于：及时响应任何异常情况，并通过警报通知相关人员；
数据分析与智能决策模块，用于：优化仓储布局和货物配送路径，提高库存周转率和运输效率；
库存管理和订单处理模块，用于：自动处理从订单生成到发货的全过程，实现了实时库存管理，通过RFID技术实现对货物的精准追踪，订单处理模块自动处理从订单生成到发货的全过程，包括自动拣选、包装和出货；
中央管理模块，用于：用于接收、存储和分析传感器数据。
传感器网络模块包括温度传感器单元、湿度传感器单元、运动传感器单元、重量传感器单元、GPS单元和声音传感器单元。
温度传感器单元用于监测仓库内货物的温度，确保温度在安全范围内，特别对于易受温度影响的货物(如食品和药品)至关重要，湿度传感器单元用于监测货物存储区域的湿度水平，特别对于需要干燥环境的商品(如电子产品)至关重要。
运动传感器单元检测货物的移动和仓库内设备的活动，同时监控货物装卸过程中的入侵行为，重量传感器单元用于测量货物的重量，有助于确保装载量的准确性和货物运输的合规性。
GPS单元提供车辆或货物的实时位置信息，帮助监控货物的运输进度，声音传感器单元用于监测仓库内的噪音水平，有助于检测异常情况，如盗窃或设备故障。
数据分析与智能决策模块包括大数据处理单元、数据清洗和预处理单元、实时数据分析单元、仓储优化单元、运输路线优化单元和库存管理单元。
大数据处理单元采用Hadoop和Spark进行存储和处理数据，Hadoop能够在大量节点上存储大规模数据，Spark是一种基于内存的计算框架，能够在内存中高效地进行数据处理，数据清洗和预处理单元对从传感器收集到的原始数据进行清洗和预处理，以去除噪声、填补缺失值，并确保数据的准确性和一致性，实时数据分析单元提供实时数据分析能力，及时发现并应对仓储和运输中的问题，实时分析可以帮助提高系统的灵敏度，并迅速做出相应决策。
仓储优化单元通过分析货物的存储需求和仓库空间利用率，优化仓储布局和货物摆放，运输路线优化单元利用实时交通数据和运输车辆位置信息，优化运输路线，减少运输时间和成本，库存管理单元通过需求预测和实际销售数据来管理库存水平，以避免库存过剩或缺货。
中央管理模块包括基于差分的YOLO检测算法单元和Camshift混合跟踪算法单元，基于差分的YOLO检测算法单元采用YOLO网络结构和差分技术，对货物进行实时检测和定位，Camsh ift混合跟踪算法单元根据货物的信息，对货物进行持续跟踪。
YOLO是一种目标检测算法，其设计目标是在单一前馈神经网络中直接预测图像中的对象边界框和类别，YOLO的主要特点包括速度快和在单个网络中同时进行多个边界框的预测，Camshift混合跟踪算法它结合了Mean Shift和颜色直方图的概念，Camshift最初是为实时视频跟踪而设计的，特别适用于处理连续变化的目标。
本申请又提出一种基于物联网的仓储运输管理使用方法，包括的一种基于物联网的仓储运输管理系统，包括以下步骤：
S1各类传感器和物联网设备的部署，采用物联网设备，确保设备间的通信和数据交换；
S2通过物联网设备实时采集仓库内的各项数据，包括库存水平、温湿度、货物位置、员工位置等；
S3利用传感器数据更新库存信息，借助数据分析和机器学习算法，进行库存优化和需求预测，实现了库存追踪和溯源，确保产品可追溯性；
S4自动接收来自不同渠道的订单，实时检查库存，确保订单可满足，如果库存不足，触发自动补货流程，自动化订单处理，包括配货、拣货和包装，减少人工干预；
S5实时追踪运输车辆的位置和状态，优化运输路线，降低了运输成本，提高了交付效率；
S6监控库存、订单和运输的异常情况，自动产生报警并发送通知，以及时处理潜在问题。
与现有技术相比，本申请的技术方案具备以下有益效果：
该基于物联网的仓储运输管理系统，在该基于物联网的仓储运输管理系统中设置了传感器网络模块、实时监控与数据采集模块、数据分析与智能决策模块、库存管理和订单处理模块和中央管理模块，提高了整个仓储运输系统的可见性和灵活性，应用物联网技术，提供了实时监测和预警的能力，减少人工的干预，降低了库存持有成本和运输成本，提高客户服务水平和物流运输供应链响应速度，同时提高了智能化程度和仓库货物的周转速度，解决了大部分智能化程度较低，比较依赖人工，同时人工操作失误率高，仓库货物周转慢，降低了工作效率的问题。
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。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种基于物联网的仓储运输管理系统，其特征在于，包括传感器网络模块、实时监控与数据采集模块、数据分析与智能决策模块、库存管理和订单处理模块和中央管理模块；
其中，传感器网络模块，用于：实时监测货物的状态和位置；
实时监控与数据采集模块，用于：及时响应任何异常情况，并通过警报通知相关人员；
数据分析与智能决策模块，用于：优化仓储布局和货物配送路径，提高库存周转率和运输效率；
库存管理和订单处理模块，用于：自动处理从订单生成到发货的全过程；
中央管理模块，用于：用于接收、存储和分析传感器数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的仓储运输管理系统，其特征在于，所述传感器网络模块包括温度传感器单元、湿度传感器单元、运动传感器单元、重量传感器单元、GPS单元和声音传感器单元。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的仓储运输管理系统，其特征在于，所述温度传感器单元用于监测仓库内货物的温度，所述湿度传感器单元用于监测货物存储区域的湿度水平。
4.根据权利要求2所述的一种基于物联网的仓储运输管理系统，其特征在于，所述运动传感器单元检测货物的移动和仓库内设备的活动，同时监控货物装卸过程中的入侵行为，所述重量传感器单元用于测量货物的重量。
5.根据权利要求2所述的一种基于物联网的仓储运输管理系统，其特征在于，所述GPS单元提供车辆或货物的实时位置信息，帮助监控货物的运输进度，所述声音传感器单元用于监测仓库内的噪音水平。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的仓储运输管理系统，其特征在于，所述数据分析与智能决策模块包括大数据处理单元、数据清洗和预处理单元、实时数据分析单元、仓储优化单元、运输路线优化单元和库存管理单元。
7.根据权利要求6所述的一种基于物联网的仓储运输管理系统，其特征在于，所述大数据处理单元采用Hadoop和Spark进行存储和处理数据，所述数据清洗和预处理单元对从传感器收集到的原始数据进行清洗和预处理，所述实时数据分析单元提供实时数据分析能力，及时发现并应对仓储和运输中的问题。
8.根据权利要求6所述的一种基于物联网的仓储运输管理系统，其特征在于，所述仓储优化单元通过分析货物的存储需求和仓库空间利用率，优化仓储布局和货物摆放，所述运输路线优化单元利用实时交通数据和运输车辆位置信息，优化运输路线，所述库存管理单元通过需求预测和实际销售数据来管理库存水平。
9.根据权利要求1所述的一种基于物联网的仓储运输管理系统，其特征在于，所述中央管理模块包括基于差分的YOLO检测算法单元和Camshift混合跟踪算法单元，所述基于差分的YOLO检测算法单元采用YOLO网络结构和差分技术，对货物进行实时检测和定位，所述Camshift混合跟踪算法单元根据货物的信息，对货物进行持续跟踪。
10.一种基于物联网的仓储运输管理使用方法，包括权利要求1-9中任一项所述的一种基于物联网的仓储运输管理系统，其特征在于，包括以下步骤：
S1各类传感器和物联网设备的部署；
S2通过物联网设备实时采集仓库内的各项数据；
S3利用传感器数据更新库存信息，借助数据分析和机器学习算法，进行库存优化和需求预测；
S4自动接收来自不同渠道的订单，实时检查库存，确保订单可满足；
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