Aplicación de algoritmo típica 01
Coincidencia de tareas
Impulsados por los datos históricos de la experiencia de emparejamiento, los estantes que se moverán se emparejan con el robot móvil (AMR) uno por uno, y los valores de recompensa actuales y futuros se maximizan mediante la combinación de aprendizaje en línea y fuera de línea. Entonces, la estrategia de emparejamiento óptima se obtiene a través del aprendizaje iterativo continuo.
Aplicación de algoritmo típica 02
Planificación de ruta
Rompiendo la limitación de la forma tradicional de planificación de rutas, se adopta el algoritmo de aprendizaje de refuerzo profundo y programación dinámica para proceder a la planificación de rutas colaborativas distribuidas de múltiples agentes, a fin de llegar al destino en el menor tiempo posible al tiempo que se garantiza la evitación segura de obstáculos.
Aplicación de algoritmo típica 03
Agrupación de pedidos
Al extraer y analizar datos de pedidos históricos masivos, y predecir pedidos futuros, se puede obtener la combinación de ondas de pedidos óptima mediante la extracción de características, el análisis de asociaciones y la agrupación en clústeres no supervisada.
Aplicación de algoritmo típica 04
Ajuste de estante
Sobre la base de la predicción de la demanda futura de pedidos, se calcula la probabilidad de que se transporten los estantes y se generan las tareas de manipulación del robot para ajustar los estantes a la posición más adecuada en el almacén, a fin de minimizar su distancia total de viaje.
Aplicación típica de algoritmo 05
Embalaje de contenedores 3D
Nuestros algoritmos recomiendan diferentes tamaños de caja de acuerdo con la información de volumen de la mercancía solicitada, lo que minimiza el costo de los materiales de empaque y mejora la eficiencia del empaque a través de repetidas búsquedas heurísticas.
Aplicación de algoritmo típica 06
Reposición inteligente
Se adopta un modelo de reabastecimiento de inventario de extremo a extremo basado en datos. Basado en el monitoreo en tiempo real del estado del almacén y las ventas de pedidos dentro del tiempo del ciclo, se emplea una red neuronal profunda no solo para generar planes de reabastecimiento de múltiples niveles y áreas, sino también para evitar el impacto del efecto látigo y mejorar en gran medida el precisión de reposición.
