本發(fā)明涉及倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)字化管理，具體涉及一種基于數(shù)字孿生模型的倉(cāng)儲(chǔ)物流調(diào)度系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、數(shù)字孿生模型是指利用數(shù)字化數(shù)據(jù)和技術(shù)創(chuàng)建的實(shí)體或系統(tǒng)的虛擬副本。這種模型可以用于模擬、分析和優(yōu)化現(xiàn)實(shí)世界中的物理實(shí)體或系統(tǒng)，比如建筑、設(shè)備、供應(yīng)鏈等。數(shù)字孿生模型通常結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)，可以幫助組織更好地理解和管理其實(shí)體資產(chǎn)，提高效率和可持續(xù)性。

2、在現(xiàn)有的倉(cāng)儲(chǔ)物流技術(shù)領(lǐng)域，數(shù)字孿生技術(shù)可以將物流倉(cāng)儲(chǔ)的運(yùn)行狀態(tài)、性能參數(shù)等信息進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，為設(shè)備的智能化提供有力支持。通過(guò)對(duì)設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，可以為設(shè)備的優(yōu)化改進(jìn)提供數(shù)據(jù)支撐，進(jìn)一步提升設(shè)備的智能化水平。但是目前對(duì)于貨物的調(diào)度還缺少一定的規(guī)劃，所有貨物均按照入庫(kù)順序進(jìn)行擺放在貨架上，針對(duì)于一些需要優(yōu)先出庫(kù)的貨物沒(méi)有合理的調(diào)度系統(tǒng)，例如生鮮類的貨物，導(dǎo)致部分需要優(yōu)先出庫(kù)的貨物積壓或者出庫(kù)時(shí)間長(zhǎng)，而耽擱了時(shí)間，造成損失。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種基于數(shù)字孿生模型的倉(cāng)儲(chǔ)物流調(diào)度系統(tǒng)及方法，來(lái)解決現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)需要優(yōu)先出庫(kù)的貨物沒(méi)有合理的調(diào)度系統(tǒng)的問(wèn)題。

2、本發(fā)明的實(shí)施例通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

3、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于數(shù)字孿生模型的倉(cāng)儲(chǔ)物流調(diào)度系統(tǒng)，包括與所述主控裝置連接的數(shù)據(jù)融合模塊、模型建立模塊、貨物判斷模塊、調(diào)度順序生成模塊和堆垛模塊；

4、數(shù)據(jù)融合模塊，被配置為獲取參數(shù)數(shù)據(jù)，將參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并將多類型的參數(shù)數(shù)據(jù)融合加密生成孿生數(shù)據(jù)；

5、模型建立模塊，被配置為將解密后的孿生數(shù)據(jù)與倉(cāng)庫(kù)中的建筑物、貨架、貨物和搬運(yùn)設(shè)備進(jìn)行映射生成倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)字孿生模型；

6、貨物判斷模塊，被配置為通過(guò)倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)字孿生模型獲取當(dāng)前貨物的類型，并判斷該貨物的類型為生鮮貨物或者非生鮮貨物；

7、調(diào)度順序生成模塊，被配置為若為生鮮貨物，則獲取當(dāng)前貨物的溫度和放置時(shí)間，并設(shè)置溫度閾值和第一擱置閾值，通過(guò)溫度閾值和第一擱置時(shí)間設(shè)置第一調(diào)度順序；若判斷為非生鮮貨物，則設(shè)置第二擱置閾值，通過(guò)第二擱置閾值設(shè)置第二調(diào)度順序，所述第一調(diào)度順序的優(yōu)先級(jí)大于第二調(diào)度順序；

8、堆垛模塊，被配置為通過(guò)第一調(diào)度順序和第二調(diào)度順序基于倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)字孿生模型進(jìn)行按順序堆垛；

9、所述主控裝置，用于控制數(shù)據(jù)融合模塊、模型建立模塊、貨物判斷模塊、調(diào)度順序生成模塊和堆垛模塊的執(zhí)行。

10、優(yōu)選的，所述將參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，并將多類型參數(shù)數(shù)據(jù)融合加密生成孿生數(shù)據(jù)包括；

11、所述參數(shù)數(shù)據(jù)包括數(shù)值類數(shù)據(jù)、文本類數(shù)據(jù)和媒體型數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗；

12、進(jìn)行參數(shù)數(shù)據(jù)的全局初始化，并生成密鑰對(duì)，將全局初始化后的參數(shù)數(shù)據(jù)和公鑰發(fā)送至特征提取模塊，所述特征提取模塊用于對(duì)數(shù)值類數(shù)據(jù)、文本類數(shù)據(jù)和媒體型數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)特征提取，并對(duì)提取后的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行融合，輸出孿生數(shù)據(jù)；

13、通過(guò)秘密共享和同態(tài)加密將孿生數(shù)據(jù)劃分為若干加密的秘密共享碎片，并通過(guò)聚合服務(wù)器對(duì)加密的秘密共享碎片進(jìn)行加和，將加和值發(fā)送至模型建立模塊；

14、所述模型建立模塊通過(guò)私鑰解密加和值獲得秘密共享碎片，通過(guò)秘密重構(gòu)算法恢復(fù)秘密共享碎片，得到孿生數(shù)據(jù)。

15、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)清洗包括；

16、通過(guò)參數(shù)數(shù)據(jù)建立原始數(shù)據(jù)序列，并對(duì)原始數(shù)據(jù)序列進(jìn)行奇異譜分析；

17、將原始數(shù)據(jù)序列映射成若干個(gè)向量，并設(shè)置窗口長(zhǎng)度，根據(jù)窗口長(zhǎng)度將原始數(shù)據(jù)序列滯后排列，生成第一軌跡矩陣；

18、對(duì)第一軌跡矩陣進(jìn)行奇異值分解得到第二軌跡矩陣，將第二軌跡矩陣劃分成m個(gè)互不相交的子集得到第三軌跡矩陣；

19、對(duì)第三軌跡矩陣進(jìn)行對(duì)角平均化，將二維矩陣轉(zhuǎn)化為一維序列；

20、設(shè)置累計(jì)貢獻(xiàn)率閾值，選取大于累計(jì)貢獻(xiàn)率的前t個(gè)分量進(jìn)行重構(gòu)，得到重構(gòu)數(shù)據(jù)序列；

21、計(jì)算重構(gòu)數(shù)據(jù)序列與原始數(shù)據(jù)序列的殘差，得到殘差數(shù)據(jù)序列，并計(jì)算殘差數(shù)據(jù)序列的統(tǒng)計(jì)均值及均方差，計(jì)算隨機(jī)數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)均值的差值絕對(duì)值，當(dāng)絕對(duì)值與均方差的比值大于三時(shí)，識(shí)別該隨機(jī)數(shù)據(jù)為異常值，進(jìn)行剔除。

22、優(yōu)選的，所述對(duì)提取后的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行融合包括；

23、建立記憶單元，所述記憶單元為具有異構(gòu)數(shù)據(jù)特征空間的高階張量，所述記憶單元的每一個(gè)模態(tài)對(duì)應(yīng)于一種數(shù)據(jù)特征的空間映射；

24、通過(guò)將數(shù)據(jù)特征與記憶單元對(duì)應(yīng)的特征空間進(jìn)行模乘，得到融合后的孿生數(shù)據(jù)。

25、優(yōu)選的，所述映射生成倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)字孿生模型包括；

26、采用數(shù)據(jù)、事件和邏輯的順序，對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)和參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行映射；

27、

28、式中，為倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，為輸送系統(tǒng)事件集；ddm為倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)邏輯；

29、tpv＝{si∪ri∪ci}

30、式中，tpv為倉(cāng)儲(chǔ)虛實(shí)映射運(yùn)行過(guò)程；si為虛擬模型集合；ri為孿生數(shù)據(jù)映射集合；ci為數(shù)據(jù)通信界面；i為集合中各智能設(shè)備數(shù)。

31、優(yōu)選的，所述通過(guò)溫度閾值和第一擱置時(shí)間設(shè)置第一調(diào)度順序包括；

32、當(dāng)該貨物的溫度大于溫度閾值，且存放時(shí)間大于第一擱置時(shí)間時(shí)，劃分為最優(yōu)先調(diào)度級(jí)；

33、當(dāng)該貨物的溫度小于溫度閾值，且存放時(shí)間大于第一擱置時(shí)間時(shí)，劃分為強(qiáng)優(yōu)先調(diào)度級(jí)；

34、當(dāng)該貨物的溫度大于溫度閾值，且存放時(shí)間小于第一擱置時(shí)間時(shí)，劃分為次優(yōu)先調(diào)度級(jí)；

35、當(dāng)該貨物的溫度小于溫度閾值，且存放時(shí)間小于第一擱置時(shí)間時(shí)，劃分為弱優(yōu)先調(diào)度級(jí)。

36、優(yōu)選的，所述通過(guò)第二擱置閾值設(shè)置第二調(diào)度順序包括；

37、當(dāng)前貨物存放時(shí)間大于第二擱置閾值時(shí)，劃分為強(qiáng)調(diào)度級(jí)；

38、當(dāng)前貨物存放時(shí)間小于第二擱置閾值時(shí)，劃分為弱調(diào)度級(jí)。

39、優(yōu)選的，還包括破損識(shí)別模塊；

40、所述破損識(shí)別模塊，被配置為用于識(shí)別當(dāng)前貨物是否發(fā)生破損，若發(fā)生破損，則將當(dāng)前貨物認(rèn)定為高于最優(yōu)先調(diào)度級(jí)的特殊調(diào)度級(jí)。

41、優(yōu)選的，所述基于倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)字孿生模型進(jìn)行按順序堆垛包括；

42、通過(guò)倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)字孿生模型獲取拿取點(diǎn)和放置點(diǎn)，通過(guò)拿取點(diǎn)和放置點(diǎn)生成最短行走路徑；

43、獲取貨物的調(diào)度順序，通過(guò)貨物的調(diào)度順序依次將貨物的放置點(diǎn)距離倉(cāng)儲(chǔ)出口由近至遠(yuǎn)設(shè)置；

44、若兩個(gè)及以上的貨物的調(diào)度順序一致，根據(jù)堆垛模塊與調(diào)度順序一致的貨物之間的距離遠(yuǎn)近，從近至遠(yuǎn)的順序拿取。

45、第二方面，本發(fā)明還提供了一種基于數(shù)字孿生模型的倉(cāng)儲(chǔ)物流調(diào)度方法，包括使用上述的一種基于數(shù)字孿生模型的倉(cāng)儲(chǔ)物流調(diào)度系統(tǒng)進(jìn)行倉(cāng)儲(chǔ)物流的調(diào)度。

46、本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案至少具有如下優(yōu)點(diǎn)和有益效果：

47、采用本發(fā)明所提供的系統(tǒng)，主要包括了數(shù)據(jù)融合模塊、模型建立模塊、貨物判斷模塊、調(diào)度順序生成模塊和堆垛模塊，通過(guò)上述模塊，獲取參數(shù)數(shù)據(jù)，并將多類型參數(shù)數(shù)據(jù)融合加密生成孿生數(shù)據(jù)；將解密后的孿生數(shù)據(jù)與倉(cāng)庫(kù)中的建筑物、貨架、貨物和搬運(yùn)設(shè)備進(jìn)行映射生成倉(cāng)儲(chǔ)數(shù)字孿生模型；并通過(guò)設(shè)置溫度閾值、第一擱置閾值和第二擱置閾值，獲得第一調(diào)度順序和第二調(diào)度順序，這樣在調(diào)度的時(shí)候，無(wú)論是入庫(kù)還是出庫(kù)，每個(gè)貨物都有一定的調(diào)度順序，優(yōu)先級(jí)別較高的貨物可以提前進(jìn)行調(diào)度，或者提前進(jìn)行入庫(kù)到合適的位置，這樣就形成一個(gè)更為合理的調(diào)度系統(tǒng)，來(lái)避免部分需要優(yōu)先調(diào)度的貨物造成擱置，盡可能的減少損失。