Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 积分商城 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 安徽共生众服供应链技术研究院有限公司谷翔获国家专利权

安徽共生众服供应链技术研究院有限公司谷翔获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉安徽共生众服供应链技术研究院有限公司申请的专利一种基于数字孪生的仓储立库监测方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN117078156B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202311003661.5,技术领域涉及:G06Q10/087;该发明授权一种基于数字孪生的仓储立库监测方法是由谷翔;卢立新;刘春生;文超;周翔;叶波;温鸿;于勇;李光辉;张宏伟;高青松设计研发完成,并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于数字孪生的仓储立库监测方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于数字孪生的仓储立库监测方法,包括下列步骤:S1、进行立库空间数据采集与建模;S2、在获得空间数据模型的基础上构建数字孪生立库模型;S3、通过布设在立库内的传感器实时采集空间数据,并与数字孪生立库模型进行对比,从而对空间状态进行动态监测;该步骤通过RFID传感器实时检测RFID标签的位置信息,货品和载具上设置有相应的RFID标签,通过实时跟踪RFID标签的运动变化检测标签的运动出现异常,同时检测空间利用情况的异常变化。本发明基于精度高的空间数据实现动态空间监测,并能与数字孪生立库模型进行对比。这样一旦检测到异常利用情况能够及时响应,这大大提高了空间管理的实时性。

本发明授权一种基于数字孪生的仓储立库监测方法在权利要求书中公布了:1.一种基于数字孪生的仓储立库监测方法,其特征在于:包括下列步骤: S1、进行立库空间数据采集与建模; S2、在获得空间数据模型的基础上构建数字孪生立库模型; 本步骤将空间模型与立库的结构、货架布局、物流作业数据这些信息相融合,形成含有空间和业务信息的立体立库数字孪生模型;包括: S2.1、收集立库相关业务数据; S2.2、建立货架布局数据与SKU货品数据库,在收集到货架布局数据与SKU货品数据的基础上,构建相关的数据库或数据集,存储各货架及货品的空间属性; S2.3、构建立库结构模型并进一步形成包含立库空间几何结构的数字模型; S2.4、在空间数字模型中引入货架与SKU货品模型; S2.5、构建作业流程模型,根据收集的作业流程数据,在融合空间几何结构与货架布局的数字模型之上,建立不同作业的流程模型,流程模型将各流程步骤与空间元素关联起来;作业流程数据包括作业路径、处理时间; S2.6、实现模型的虚拟漫游与交互; S3、通过布设在立库内的传感器实时采集空间数据,并与数字孪生立库模型进行对比,从而对空间状态进行动态监测; 该步骤通过RFID传感器实时检测RFID标签的位置信息,货品和载具上设置有相应的RFID标签,通过实时跟踪RFID标签的运动变化检测标签的运动出现异常,同时通过监测多个RFID标签的聚集或分散状况来推断空间利用情况的异常变化,当检测异常时,利用传感器快速定位问题区域并作出响应; 所述步骤S3包括下列步骤: S3.1、选择空间监测设备,包括选择RFID传感器; S3.2、构建RFID标签与货品对应关系,在将RFID标签与各SKU货品或载具进行一一对应之后,建立相应的数据库; S3.3、将RFID标签标识信息导入数字孪生立库模型,监测系统通过对RFID标签进行识别定位,实现对货品物流仓储情况的监测; S3.4、实时跟踪RFID标签的运动变化,通过RFID传感器持续检测所监测RFID标签的实时位置坐标,并将变化轨迹在数字孪生立库模型上进行动态显示;通过与数字孪生立库模型中的合理路径和仓储位置进行对比来识别运动变化是否存在异常;如果该步骤中发现某标签的运动出现异常,及时发出预警信息进行响应; S3.5、检测货品或载具的异常利用状况,通过监测多个RFID标签的聚集或分散状况来推断空间利用情况的异常变化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人安徽共生众服供应链技术研究院有限公司,其通讯地址为:241000 安徽省芜湖市镜湖区镜湖世纪城绿地新都会办公C座15层002号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。