基本信息
摘要：本发明涉及仓储领域，涉及一种基于人工智能的仓储方法及系统。在本发明的实施例中，该智能仓储模型是通过先构建深度神经网络机器学习模型，再通过周期性地上传当前的仓储状态数据、仓储运维设备的设备状态数据以及对应的仓储运维设备的专家操作数据作为训练数据集来训练所建立的。通过收集仓储状态数据及设备状态数据，并将其输入智能仓储模型；并根据所述智能仓储模型，计算出所需调用的仓储运维设备及仓储运维设备的具体操作指令，根据计算结果，控制相应的仓储运维设备完成其所对应的具体操作指令。这样，就解决了现有的仓储运维方法效率较差、仓储成本高的问题。
摘要附图：
