TWI809350B - 物流設備的設備資訊管理方法及裝置 - Google Patents

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TWI809350B TW110103887A TW110103887A TWI809350B TW I809350 B TWI809350 B TW I809350B TW 110103887 A TW110103887 A TW 110103887A TW 110103887 A TW110103887 A TW 110103887A TW I809350 B TWI809350 B TW I809350B
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馬大程
李永仁
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Abstract

本發明提供一種物流設備的設備資訊管理方法及裝置。物流設備的設備資訊管理方法包括:接收第一查詢指令,其中第一查詢指令指示查詢物流設備的設備資訊;經由神經網路模型解析第一查詢指令,以獲得第一查詢指令的意圖;根據意圖產生對應於物流設備的第二查詢指令;以及將第二查詢指令傳送至物流設備並從物流設備接收回應訊息,其中回應訊息帶有物流設備的設備資訊。

Description

物流設備的設備資訊管理方法及裝置
本發明是有關於一種物流設備的設備資訊管理方法及裝置。
物流設備(例如物流倉儲設備、裝卸搬運設備或是運輸設備)依其種類的不同可以包括不同的設備資訊,例如,自動導引車(AGV,Automated Guided Vehicle)的設備資訊可包括自動導引車的規格資訊,搬運車的設備資訊可包括搬運車的廠牌資訊。
現行的設備資訊管理裝置在未紀錄特定物流設備的設備資訊時,或者當需要更新物流設備的廠牌、等級或版本時,都需由使用者手動輸入資料,接著,尚需針對不同物流設備開發不同的查詢指令。在物流設備的種類繁多並且頻繁更新的情況下,管理物流設備資訊需花費大量心力。
本發明的目的提供一種物流設備的設備資訊管理方法及 裝置,可提高對於物流設備的管理效率。
本發明提供一種物流設備的設備資訊管理方法,包括:接收第一查詢指令,其中第一查詢指令指示查詢物流設備的設備資訊;經由神經網路模型解析第一查詢指令,以獲得第一查詢指令的意圖;根據意圖產生對應於物流設備的第二查詢指令;以及將第二查詢指令傳送至物流設備並從物流設備接收回應訊息,其中回應訊息帶有物流設備的設備資訊。
本發明提供一種物流設備的設備資訊管理裝置,其包括第一通訊介面、第二通訊介面以及處理器。處理器耦接至第一通訊介面與第二通訊介面並且用以:經由第一通訊介面接收第一查詢指令,其中第一查詢指令指示查詢物流設備的設備資訊;經由神經網路模型解析第一查詢指令,以獲得第一查詢指令的意圖;根據意圖產生對應於物流設備的第二查詢指令;以及經由第二通訊介面將第二查詢指令傳送至物流設備並從物流設備接收回應訊息,其中回應訊息帶有物流設備的設備資訊。
基於上述,本發明的物流設備的設備資訊管理方法及裝置可經由神經網路模型解析第一查詢指令的意圖並根據此意圖產生相應的第二查詢指令。此第二查詢指令可被傳送至物流設備並從物流設備接收帶有物流設備之設備資訊的回應訊息。藉此,可提高對於物流設備的管理效率。
為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂,下文特舉實施例,並配合所附圖式作詳細說明如下。
10:物流設備的設備資訊管理系統
11:物流設備的設備資訊管理裝置
12a、12b、12c、12d:物流設備
13:電子裝置
111:第一通訊介面
112:第二通訊介面
113:處理器
114:儲存電路
1141:神經網路模型
115:輸入/輸出介面
S301~S304:步驟
圖1是根據本發明的一實施例所繪示的物流設備的設備資訊管理系統的示意圖。
圖2是根據本發明的一實施例所繪示的物流設備的設備資訊管理裝置的概要方塊圖。
圖3是根據本發明的一實施例所繪示的物流設備的設備資訊管理方法的流程圖。
圖4是根據本發明的一實施例所繪示的查詢特定物流設備的設備資訊的示意圖。
圖1是根據本發明的一實施例所繪示的物流設備的設備資訊管理系統的示意圖。請參照圖1,系統(亦稱,物流設備的設備資訊管理系統)10包括裝置(亦稱,物流設備的設備資訊管理裝置)11以及物流設備12a、12b、12c以及12d。
裝置11可以是桌上型電腦、筆記型電腦、平板電腦、工業電腦、伺服器或其他具有資料處理與通訊功能的電腦裝置。物流設備12a、12b、12c以及12d可以是物流倉儲設備、裝卸搬運設備或是運輸設備,例如搬運車、出入境輸送設備、分揀設備、貨車或者搬運機器人等。圖1所示裝置11及物流設備12a、12b、12c以 及12d的數量為示意,本發明不對此限制。
電子裝置13可以是桌上型電腦、筆記型電腦、平板電腦、工業電腦、伺服器或其他具有資料處理功能的電腦裝置。用戶可透過電子裝置13傳送查詢指令至裝置11,例如,用戶可利用電子裝置13的輸入裝置(例如麥克風)輸入查詢指令,電子裝置13可傳送查詢指令至裝置11。
圖2是根據本發明的一實施例所繪示的物流設備的設備資訊管理裝置的概要方塊圖。請參照圖2,裝置11可包括第一通訊介面111、第二通訊介面112、處理器113、儲存電路114以及輸入/輸出介面115。處理器113可耦接至第一通訊介面111、第二通訊介面112、儲存電路114以及輸入/輸出介面115。
第一通訊介面111以及第二通訊介面112可以無線或有線的方式傳送及接收訊號。例如,第一通訊介面111以及第二通訊介面112可分別包括訊號收發電路。例如,第一通訊介面111及/或第二通訊介面112可相容於藍牙(Bluetooth)、無線相容認證(WiFi)、第三代移動通信技術(3G)或第四代移動通信技術(4G)等各式有線或無線通訊標準。在一實施例中,第一通訊介面111還可包括麥克風等收音裝置。
處理器113用以控制裝置11的整體或部分操作。例如,處理器113可包括中央處理單元(Central Processing Unit,CPU)、或是其他可程式化之一般用途或特殊用途的微處理器、數位訊號處理器(Digital Signal Processor,DSP)、可程式化控制器、特殊應 用積體電路(Application Specific Integrated Circuits,ASIC)、可程式化邏輯裝置(Programmable Logic Device,PLD)或其他類似裝置或這些裝置的組合。
儲存電路114耦接至處理器113並用以儲存資料。例如,儲存電路114可包括揮發性儲存電路與非揮發性儲存電路。揮發性儲存電路用以揮發性地儲存資料。例如,揮發性儲存電路可包括隨機存取記憶體(Random Access Memory,RAM)或類似的揮發性儲存媒體。非揮發性儲存電路用以非揮發性地儲存資料。例如,非揮發性儲存電路可包括唯讀記憶體(Read Only Memory,ROM)、固態硬碟(solid state disk,SSD)及/或傳統硬碟(Hard disk drive,HDD)或類似的非揮發性儲存媒體。
儲存電路114可儲存神經網路模型1141。神經網路模型1141可以是卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN)、遞迴神經網路(Recurrent Neural Network,RNN)、長短期記憶(Long Short Term Memory,LSTM)遞迴神經網路或是其它機器學習模型,本發明不限制神經網路模型1141的種類。
輸入/輸出介面115耦接至處理器113並用以傳遞訊號。例如,處理器113可經由輸出/輸出介面115接收輸入訊號或者傳送輸出訊號。例如,輸出/輸出介面115可包括滑鼠、鍵盤、螢幕、觸控面板、及/或揚聲器等各式輸入/輸出裝置。
圖3是根據本發明的一實施例所繪示的物流設備的設備資訊管理方法的流程圖,其中物流設備的設備資訊管理方法可由 圖2所示的裝置11實施。圖4是根據本發明的一實施例所繪示的查詢特定物流設備的設備資訊的示意圖。
請參照圖1至圖4,在步驟S301中,處理器113可經由第一通訊介面111接收第一查詢指令。第一查詢指令可例如是來自電子裝置13或某一使用者。第一查詢指令可指示查詢物流設備(例如物流設備12a、12b、12c及/或12d)的設備資訊。
在一實施例中,物流設備的設備資訊可包括物流設備的電量資訊、物流設備的位置資訊及物流設備的載貨資訊的至少其中之一。物流設備的電量資訊可包括物流設備12a、12b、12c及12d的至少其中之一的電源狀態(例如是否正在充電中)、剩餘電量及/或剩餘電量所對應的使用時間。物流設備的位置資訊可包括物流設備12a、12b、12c及12d的至少其中之一的當前位置(例如位於特定場所、特定道路或特定GPS座標)。物流設備的載貨資訊可包括物流設備12a、12b、12c及12d的至少其中之一當前搭載的貨物之資訊,例如貨物的名稱、類型及/或數量等。在一實施例中,物流設備的設備資訊還可包括任何與物流設備12a、12b、12c及12d的至少其中之一有關的資訊,例如物流設備12a、12b、12c及12d的至少其中之一的型號、韌體版本及/或裝置類型等等,本發明不加以限制。
在一實施例中,使用者可經由電子裝置13將第一查詢指令傳送至裝置11。例如,使用者可將想要查詢的物流設備的資訊輸入至電子裝置13,而電子裝置13可根據使用者輸入的資訊產生 第一查詢指令。
在一實施例中,使用者可直接說出想要查詢的物流設備的相關資訊。使用者所說出的話即可作為第一查詢指令而藉由語音訊號的形式傳送至裝置11。例如,第一通訊介面111可藉由麥克風接收此語音訊號以獲得第一查詢指令。
在一實施例中,第一查詢指令可例如是指示查詢物流設備12a的剩餘電量、查詢物流設備12b的當前位置或查詢物流設備12c當前搭載的貨物。根據使用者的不同意圖,第一查詢指令所指示查詢的物流設備的設備資訊也將不同。
在步驟S302中,處理器113可經由神經網路模型1141解析第一查詢指令,以獲得第一查詢指令的意圖。例如,所述意圖可包括欲查詢的物流設備的識別及欲查詢的設備資訊之類型。例如,假設第一查詢指令是以語音等形式來指示查詢物流設備12a的剩餘電量,則處理器113可解析此第一查詢指令並獲得第一查詢指令所指示查詢的物流設備為物流設備12a且所欲查詢的設備資訊為剩餘電量。
在一實施例中,處理器113可經由神經網路模型1141對第一查詢指令執行語意分析,以獲得第一查詢指令的所述意圖。舉例來說,所述語意分析可以包括自然語言處理(NLP,Natural Language Processing)、自然語言理解(NLU,Natural Language Understanding)及/或自然語言推論(NLI,Natural Language Inference)。在一實施例中,處理器113還可經由其他類型的演算 法來分析第一查詢指令,以獲得所述意圖,本發明不加以限制。
在步驟S303中,處理器113可根據所述意圖產生對應於某一物流設備的第二查詢指令。
在一實施例中,處理器113可根據所述意圖獲得欲查詢之物流設備的設備介面資訊。例如,此設備介面資訊可包括應用程式介面(API,Application Programming Interface)。不同類型的物流設備可對應不同的設備介面資訊。處理器113可根據所述意圖而從儲存電路114中查詢所需的設備介面資訊並根據此設備介面資訊來產生相應的第二查詢指令。例如,假設經分析的第一查詢指令的意圖為查詢物流設備12a的剩餘電量,則處理器113可從儲存電路114中查詢可用以與物流設備12a溝通的API。然後,處理器113可根據此API產生用來查詢物流設備12a的剩餘電量的第二查詢指令。
在一實施例中,假設儲存電路114儲存了分別用以查詢物流設備12a、12b及12c的剩餘電量的設備介面資訊,例如指令「GetEnergy()」、「GetBatLevel()」及「ReadRegister(2)」。指令「GetEnergy()」可專用於查詢物流設備12a的剩餘電量。指令「GetBatLevel()」可專用於查詢物流設備12b的剩餘電量。指令「ReadRegister(2)」可專用於查詢物流設備12c的剩餘電量。當接收到前述指示查詢物流設備12a的剩餘電量的第一查詢指令時,處理器113可根據所欲查詢的物流設備的類型(即物流設備12a)以及所欲查詢的設備資訊(即剩餘電量)從這3個指令中選擇指 令「GetEnergy()」並據以產生包含指令「GetEnergy()」的第二查詢指令。
在一實施例中,在接收並解析第一查訊指令後,處理器113可判斷第一查訊指令所指示查詢的物流設備的類型。若第一查訊指令所指示查詢的物流設備的類型為第一類設備(例如物流設備12a),則處理器113可產生具有第一指令格式的第二查詢指令(例如包含指令「GetEnergy()」的第二查詢指令)。或者,若第一查訊指令所指示查詢的物流設備的類型為第二類設備(例如物流設備12b),則處理器113可產生具有第二指令格式的第二查詢指令(例如包含指令「GetBatLevel()」的第二查詢指令)。第一指令格式不同於第二指令格式。
在一實施例中,針對特定類型的物流設備,儲存電路114還可以儲存用來查詢多種類型的設備資訊的設備介面資訊。以物流設備12a為例,儲存電路114可儲存專用以查詢物流設備12a的剩餘電量的API(例如指令「GetEnergy()」)以及專用以查詢物流設備12a的當前位置的API(例如指令「GetPosition()」)。當第一查詢指令的意圖為查詢物流設備12a的剩餘電量時,處理器113可產生包含指令「GetEnergy()」的第二查詢指令。或者,當第一查詢指令的意圖為查詢物流設備12a的當前位置時,處理器13可產生包含指令「GetPosition()」的第二查詢指令。
在步驟S304中,處理器113可經由第二通訊介面112將第二查詢指令傳送至特定的物流設備並從所述物流設備接收回應 訊息。此回應訊息可帶有所述物流設備的設備資訊。
例如,接續於前述實施例,假設第二查詢指令是傳送給物流設備12a且包含指令「GetEnergy()」,則物流設備12a可響應於此第二查詢指令而將其剩餘電量(例如20%)回報給裝置11。或者,假設第二查詢指令是傳送給物流設備12b且包含指令「GetBatLevel()」,則物流設備12b可響應於此第二查詢指令而將其剩餘電量(例如50%)回報給裝置11。或者,假設第二查詢指令是傳送給物流設備12a且包含指令「GetPosition()」,則物流設備12a可響應於此第二查詢指令而將其當前位置(例如GPS座標)回報給裝置11。
在一實施例中,物流設備12a可以識別指令「GetEnergy()」,但無法識別指令「GetBatLevel()」。因此,若物流設備12a接收到包含指令「GetBatLevel()」的第二查詢指令,則物流設備12a不會將其剩餘電量(例如20%)回報給裝置11。
在一實施例中,在接收到來自特定物流設備的回應訊息後,處理器113可經由輸入/輸出介面115呈現物流設備的設備資訊。例如,在一實施例中,處理器113可經由輸入/輸出介面115中的螢幕呈現物流設備12a所回報的剩餘電量之資訊。或者,在一實施例中,處理器113將物流設備12a所回報的剩餘電量之資訊傳送至電子裝置13。
在一實施例中,處理器113可獲得用戶辭庫訓練集。在一實施例中,用戶辭庫訓練集可儲存於儲存電路114中。用戶辭 庫訓練集可包括使用者常用的口語用辭或者文字用辭。此些用辭可例如是與往後使用者查詢特定物流設備之設備資訊有關。處理器113可根據用戶辭庫訓練集來訓練神經網路模型1141。經用戶辭庫訓練集訓練過的神經網路模型1141可提高對於第一查詢指令的解析能力及/或解析精確度。
在一實施例中,處理器113可獲得某一物流設備(亦稱為目標物流設備)的設備規格資訊。例如,目標物流設備的設備規格資訊可包括與目標物流設備有關的規格描述資訊。例如,目標物流設備的設備規格資訊可記載於一個電子檔中。此電子檔可用以描述目標物流設備的類型及/或軟/硬體版本等資訊。處理器113可根據目標物流設備的設備規格資訊來訓練神經網路模型1141。
在一實施例中,在根據目標物流設備的設備規格資訊來訓練神經網路模型1141的過程中,對應於目標物流設備的設備介面資訊可被儲存至儲存電路114中。爾後,對應於目標物流設備的設備介面資訊即可用以產生對應於目標物流設備的第二查詢指令。
在一實施例中,處理器113可根據目標物流設備的設備規格資訊,來查詢設備列表。例如,此設備列表可儲存於儲存電路114中。此設備列表可記載部分物流設備的設備識別資訊(例如設備ID)。例如,假設物流設備12a的設備規格資訊已經被用來訓練過神經網路模型1141,則處理器113可將物流設備12a的設備識別資訊(例如設備ID)記載於此設備列表中。
在一實施例中,處理器113可根據目標物流設備的設備規格資訊判斷所述設備列表中是否有記載與目標物流設備有關的資訊(例如設備ID)。例如,處理器113可將目標物流設備的設備ID與所述設備列表中記載的一或多個設備ID進行比對。若目標物流設備的設備ID不存在於此設備列表中,表示設備列表中未記載與目標物流設備有關的資訊。此時,響應於設備列表中未記載與目標物流設備有關的資訊,處理器113可根據此目標物流設備的設備規格資訊來訓練神經網路模型1141。反之,若目標物流設備的設備ID已存在於此設備列表中,則處理器113可不根據此目標物流設備的設備規格資訊來重複訓練神經網路模型1141。
在一實施例中,處理器113可根據目標物流設備的設備規格資訊查詢所述設備列表以判斷與目標物流設備有關的資訊是否需更新。假設所述設備列表反映與目標物流設備有關的資訊需更新(例如設備列表中記載的目標物流設備的版本較舊)。此時,響應於所述設備列表反映與目標物流設備有關的資訊需更新,處理器113可根據目標物流設備的設備規格資訊來訓練神經網路模型1141。反之,若所述設備列表未反映與目標物流設備有關的資訊需更新(例如設備列表中記載的目標物流設備的版本為最新版本),則處理器113可不根據此目標物流設備的設備規格資訊來重複訓練神經網路模型1141。
以圖1為例,在訓練階段中,處理器113可根據物流設備12a至12c各別的設備規格資訊來訓練神經網路模型1141。藉 此,對應於物流設備12a至12c的設備介面資訊可被儲存至儲存電路114中。當有新的物流設備(例如物流設備12d)被加入系統10時,物流設備12d的設備規格資訊可被用來訓練神經網路模型1141,以將對應於物流設備12d的設備介面資訊儲存至儲存電路114中。爾後,在使用階段中,當接收到指示查詢物流設備12d的設備資訊的第一查詢指令時,處理器113可根據對應於物流設備12d的設備介面資訊來產生對應於物流設備12d的第二查詢指令。相關操作細節皆已詳述於上,在此便不贅述。
綜上所述,本發明的物流設備的設備資訊管理方法及裝置可經由神經網路模型解析查詢指令的意圖,神經網路模型還可根據用戶辭庫訓練集以及物流設備的設備規格資訊來進行訓練,更增加了所解析出的意圖的準確性及針對物流設備之類型的擴充性。除此之外,也可根據不同的物流設備的類型產生不同的指令格式的查詢指令,因此可彈性地管理不同的物流設備。
雖然本發明已以實施例揭露如上,然其並非用以限定本發明,任何所屬技術領域中具有通常知識者,在不脫離本發明的精神和範圍內,當可作些許的更動與潤飾,故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
S301~S304:步驟

Claims (20)

  1. 一種物流設備的設備資訊管理方法,該方法包括:將對應於不同類型的物流設備的多個設備介面資訊儲存於儲存電路中;接收一第一查詢指令,其中該第一查詢指令指示查詢一物流設備的一設備資訊;經由一神經網路模型解析該第一查詢指令,以獲得該第一查詢指令的一意圖;根據該意圖從該多個設備介面資訊中選擇其中之一並根據所選的設備介面資訊產生對應於該物流設備的一第二查詢指令;以及將該第二查詢指令傳送至該物流設備並從該物流設備接收一回應訊息,其中該回應訊息帶有該物流設備的該設備資訊。
  2. 如請求項1所述的物流設備的設備資訊管理方法,其中經由該神經網路模型解析該第一查詢指令,以獲得該第一查詢指令的該意圖包括:對該第一查詢指令執行一語意分析,以獲得該第一查詢指令的該意圖。
  3. 如請求項1所述的物流設備的設備資訊管理方法,更包括:獲得一用戶辭庫訓練集;以及根據該用戶辭庫訓練集來訓練該神經網路模型。
  4. 如請求項1所述的物流設備的設備資訊管理方法,其中所選的該設備介面資訊包括應用程式介面,且根據該意圖從該多個設備介面資訊中選擇其中之一並根據所選的該設備介面資訊產生對應於該物流設備的該第二查詢指令包括:根據該應用程式介面產生該第二查詢指令,且所述不同類型的物流設備對應於不同的應用程式介面。
  5. 如請求項1所述的物流設備的設備資訊管理方法,其中根據該意圖從該多個設備介面資訊中選擇其中之一並根據所選的該設備介面資訊產生對應於該物流設備的該第二查詢指令包括:判斷該物流設備的類型;若該物流設備為一第一類設備,產生具有一第一指令格式的該第二查詢指令;以及若該物流設備為一第二類設備,產生具有一第二指令格式的該第二查詢指令,其中該第一指令格式不同於該第二指令格式。
  6. 如請求項1所述的物流設備的設備資訊管理方法,更包括:獲得該物流設備的設備規格資訊;以及根據該物流設備的該設備規格資訊來訓練該神經網路模型。
  7. 如請求項6所述的物流設備的設備資訊管理方法,其中根據該物流設備的該設備規格資訊來訓練該神經網路模型包括:根據該物流設備的該設備規格資訊查詢一設備列表;以及響應於該設備列表中未記載與該物流設備有關的資訊,根據該物流設備的該設備規格資訊來訓練該神經網路模型。
  8. 如請求項6所述的物流設備的設備資訊管理方法,其中根據該物流設備的該設備規格資訊來訓練該神經網路模型包括:根據該物流設備的該設備規格資訊查詢一設備列表;以及響應於該設備列表反映與該物流設備有關的資訊需更新,根據該物流設備的該設備規格資訊來訓練該神經網路模型。
  9. 如請求項1所述的物流設備的設備資訊管理方法,其中該物流設備的該設備資訊包括該物流設備的電量資訊、該物流設備的位置資訊及該物流設備的載貨資訊的至少其中之一。
  10. 如請求項1所述的物流設備的設備資訊管理方法,更包括:在接收到該回應訊息後,經由一輸入/輸出介面呈現該物流設備的該設備資訊。
  11. 一種物流設備的設備資訊管理裝置,該裝置包括:一第一通訊介面; 一第二通訊介面;儲存電路,用以儲存對應於不同類型的物流設備的多個設備介面資訊;以及一處理器,耦接至該第一通訊介面、該第二通訊介面及該儲存電路,其中該處理器用以:經由該第一通訊介面接收一第一查詢指令,其中該第一查詢指令指示查詢一物流設備的一設備資訊;經由一神經網路模型解析該第一查詢指令,以獲得該第一查詢指令的一意圖;根據該意圖從該多個設備介面資訊中選擇其中之一並根據所選的設備介面資訊產生對應於該物流設備的一第二查詢指令;以及經由該第二通訊介面將該第二查詢指令傳送至該物流設備並從該物流設備接收一回應訊息,其中該回應訊息帶有該物流設備的該設備資訊。
  12. 如請求項11所述的物流設備的設備資訊管理裝置,其中經由該神經網路模型解析該第一查詢指令,以獲得該第一查詢指令的該意圖包括:對該第一查詢指令執行一語意分析,以獲得該第一查詢指令的該意圖。
  13. 如請求項11所述的物流設備的設備資訊管理裝置,其中該處理器更用以:獲得一用戶辭庫訓練集;以及根據該用戶辭庫訓練集來訓練該神經網路模型。
  14. 如請求項11所述的物流設備的設備資訊管理裝置,其中所選的該設備介面資訊包括應用程式介面,且根據該意圖從該多個設備介面資訊中選擇其中之一並根據所選的該設備介面資訊產生對應於該物流設備的該第二查詢指令包括:根據該應用程式介面產生該第二查詢指令,且所述不同類型的物流設備對應於不同的應用程式介面。
  15. 如請求項11所述的物流設備的設備資訊管理裝置,其中根據該意圖從該多個設備介面資訊中選擇其中之一並根據所選的該設備介面資訊產生對應於該物流設備的該第二查詢指令包括:判斷該物流設備的類型;若該物流設備為一第一類設備,產生具有一第一指令格式的該第二查詢指令;以及若該物流設備為一第二類設備,產生具有一第二指令格式的該第二查詢指令,其中該第一指令格式不同於該第二指令格式。
  16. 如請求項11所述的物流設備的設備資訊管理裝置,其中該處理器更用以: 獲得該物流設備的設備規格資訊;以及根據該物流設備的該設備規格資訊來訓練該神經網路模型。
  17. 如請求項16所述的物流設備的設備資訊管理裝置,其中根據該物流設備的該設備規格資訊來訓練該神經網路模型包括:根據該物流設備的該設備規格資訊查詢一設備列表;以及響應於該設備列表中未記載與該物流設備有關的資訊,根據該物流設備的該設備規格資訊來訓練該神經網路模型。
  18. 如請求項16所述的物流設備的設備資訊管理裝置,其中根據該物流設備的該設備規格資訊來訓練該神經網路模型包括:根據該物流設備的該設備規格資訊查詢一設備列表;以及響應於該設備列表反映與該物流設備有關的資訊需更新,根據該物流設備的該設備規格資訊來訓練該神經網路模型。
  19. 如請求項11所述的物流設備的設備資訊管理裝置,其中該物流設備的該設備資訊包括該物流設備的電量資訊、該物流設備的位置資訊及該物流設備的載貨資訊的至少其中之一。
  20. 如請求項11所述的物流設備的設備資訊管理裝置,更包括一輸入/輸出介面,其耦接至該處理器,並且該處理器更用以:在接收到該回應訊息後,經由一輸入/輸出介面呈現該物流設備的該設備資訊。
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