一种基于大数据分析的仓储资源调度优化方法及系统与流程

本技术涉及仓储资源调度优化，具体而言，涉及一种基于大数据分析的仓储资源调度优化方法及系统。

背景技术：

1、在现代仓储物流管理中，尤其是在高频次的补货、移库与新货上架等作业并发的场景下，基于大数据分析的调度系统被广泛用于动态生成库位分配策略，并依据作业执行的反馈信息持续修正库位占用状态与任务优先级，以实现仓储资源的调度优化。在常规流程中，这类系统通过收集并处理移库操作对应的库位释放事件记录和上架操作对应的库位占用事件记录，实时更新库位的可用性模型，为后续的调度决策提供数据基础。

2、在实际作业过程中，库位释放事件和占用事件通常由不同类型的作业终端在各自的业务流程中触发和记录。如图4所示，在物理作业现场记录终端记录中，针对库位a，叉车车载终端在移库作业完成时终端自动触发，生成终端记录时间t1，即实际释放的时间；而作业人员通过手持终端进行上架作业确认，人工扫码提交，生成终端记录时间t2，即实际占用的时间。此时t1小于t2，实际顺序为先释放后占用。由于不同终端设备所使用的通信网络环境、数据上传机制以及操作人员的响应习惯存在差异，同一库位相关的释放事件和占用事件在终端本地的记录时间与系统平台接收到该事件的时间之间，可能产生不同程度且不一致的延迟。如图4所示，车载终端通过通信网络回传的延迟较长，而手持终端回传延迟较短。尤其在作业高峰期，人工确认操作往往存在滞后提交的情况，网络拥塞也可能导致部分终端的上传出现明显延后。

3、现有的基于大数据分析的仓储调度系统在处理上述事件时，通常直接以平台接收到事件的时间先后作为事件的发生顺序，或者简单地依赖终端记录的时间戳进行排序，缺少对不同终端回传行为差异的分析和识别能力。在调度系统平台与观测结果中，大数据分析调度系统平台的平台接收视角显示，接收占用事件的平台接收时间t2'早于接收释放事件的平台接收时间t1'，即t2'小于t1'。这导致观测顺序变为先占用后释放，发生了颠倒。由于缺乏有效的判别机制，事件顺序判别机制缺失有效判别，系统无法确定这种平台接收顺序与终端记录顺序的不一致，究竟是单纯由终端回传延迟导致的数据错序，还是由于真实作业冲突所造成，无法确定是否为回传延迟导致错序。

4、这种判别能力的缺失，使得系统极易将因终端回传延迟引起的时序错位误判为库位推荐冲突、作业人员违规操作或移库任务执行不及时等问题。系统得出作业冲突或违规操作的误判结论，其后果是错误降低库位评分，调度策略偏离实际，增加成本。基于此类误判，调度系统在后续的重调度评估和闭环迭代过程中，往往会错误地降低相关库位或区域的可用性评分，导致后续的库位分配策略刻意避开这些实际处于可用状态的库位，转而分配距离更远或优先级更低的库位，从而增加了不必要的跨区搬运距离与作业成本。这不仅降低了仓储资源的实际利用效率，还使得库位调度策略持续偏离真实的物理状态，甚至将错误结论写入历史分析样本，进一步干扰调度模型的优化方向，影响仓储资源调度优化的整体效果。

5、针对上述问题，现有技术亟需改进。

技术实现思路

1、本技术的目的在于提供一种基于大数据分析的仓储资源调度优化方法及系统，具有能够准确识别由终端回传延迟导致的事件顺序颠倒，避免误判，提高库位状态判定准确性，优化调度决策的优点。

2、本技术提供了一种基于大数据分析的仓储资源调度优化方法，技术方案如下：

3、一种基于大数据分析的仓储资源调度优化方法，包括：

4、获取目标库位的释放事件记录和占用事件记录，释放事件记录和占用事件记录分别包含各自对应的平台接收时间和终端记录时间；

5、当释放事件记录的平台接收时间晚于占用事件记录的平台接收时间、且释放事件记录的终端记录时间早于占用事件记录的终端记录时间时，获取释放事件记录和占用事件记录各自关联的终端类型和回传行为属性；

6、根据终端类型和回传行为属性，判断平台接收时间顺序与终端记录时间顺序的不一致是否由终端回传延迟导致；

7、若判断由终端回传延迟导致，则根据终端记录时间的先后顺序重建目标库位的状态变更时序，并生成用于调度决策的库位状态信息。

8、进一步地，本技术还提出了，在获取目标库位的释放事件记录和占用事件记录之后、且在当释放事件记录的平台接收时间晚于占用事件记录的平台接收时间且释放事件记录的终端记录时间早于占用事件记录的终端记录时间时的判断之前，还包括：

9、根据用于表征释放事件记录与占用事件记录是否属于同一库位状态变化过程的承接参考信息，将释放事件记录和占用事件记录划分为至少一个事件子链，一个事件子链对应一次库位状态变化过程；

10、以及，仅在同一事件子链内确定释放事件记录与占用事件记录是否满足平台接收时间与终端记录时间的不一致条件。该技术方案通过事件子链划分限定不一致判断的范围，进一步提高对回传延迟识别的准确性。

11、进一步地，本技术还提出了，承接参考信息包括：

12、目标库位的上一个确定状态与事件类型的承接关系；

13、事件记录之间的时间间隔与时长阈值的比较结果，时长阈值根据目标库位所在区域的作业节奏确定；

14、以及事件记录的任务标识或操作者的连续性信息；

15、划分包括根据承接关系、比较结果和连续性信息，将事件记录归入同一事件子链；

16、并且，方法还包括：

17、为每个事件子链生成置信标记，置信标记表征划分的可靠程度；

18、在进行不一致条件的确定时，若一事件子链的置信标记为低置信，则不将该事件子链内的事件记录用于不一致条件的确定。该技术方案通过置信标记排除低置信度的判断，提升错序原因判定的可靠性。

19、进一步地，本技术还提出了，判断平台接收时间顺序与终端记录时间顺序的不一致是否由终端回传延迟导致的步骤包括：

20、获取第一差值，第一差值为释放事件记录的平台接收时间与终端记录时间之间的时间差；

21、获取第二差值，第二差值为占用事件记录的平台接收时间与终端记录时间之间的时间差；

22、获取第一延迟统计特征，第一延迟统计特征用于表征产生释放事件记录的终端在历史时段内的回传延迟统计特性；

23、获取第二延迟统计特征，第二延迟统计特征用于表征产生占用事件记录的终端在历史时段内的回传延迟统计特性；

24、根据第一差值与第一延迟统计特征的比较结果，以及第二差值与第二延迟统计特征的比较结果，判断不一致是否由终端回传延迟导致。该技术方案利用时间差和延迟统计特征量化分析，提高回传延迟判定的精确性。

25、进一步地，本技术还提出了，在判断平台接收时间顺序与终端记录时间顺序的不一致是否由终端回传延迟导致的步骤之后，还包括：

26、根据判断的结果，将不一致分类为终端回传延迟导致错序、真实作业冲突或待确认错序；

27、响应于不一致被分类为终端回传延迟导致错序，执行根据终端记录时间的先后顺序重建目标库位的状态变更时序的步骤；

28、响应于不一致被分类为真实作业冲突，生成用于指示调度执行冲突的偏差告警；

29、响应于不一致被分类为待确认错序，生成用于表示无法确定错序原因的待确认标记。该技术方案根据不一致的不同类型执行差异化处理，避免误操作或信息缺失，提高系统适应性。

30、进一步地，本技术还提出了，在根据判断的结果将不一致分类为终端回传延迟导致错序、真实作业冲突或待确认错序，并响应于分类执行相应处理之后，还包括：

31、获取分类处理后的目标库位的状态；

32、根据分类的结果，确定目标库位的状态可信等级，当分类的结果为终端回传延迟导致错序时，将状态可信等级确定为第一等级；

33、当分类的结果为待确认错序时，将状态可信等级确定为第二等级，第二等级表征的可信程度低于第一等级；

34、生成携带状态可信等级的目标库位的状态信息，以使调度决策根据状态可信等级区分使用目标库位。该技术方案通过状态可信等级区分库位状态，为调度决策提供更准确的参考依据。

35、进一步地，本技术还提出了，调度决策包括：

36、响应于状态可信等级为第一等级，将目标库位用于库位分配；

37、响应于状态可信等级为第二等级，对目标库位进行受限分配，受限分配包括以下至少一项：

38、降低目标库位在库位匹配中的排序位置；

39、在存在第一等级的可分配库位时，不将目标库位作为当前分配的选择对象。该技术方案根据状态可信等级进行库位分配，提升分配效率和资源利用率。

40、进一步地，本技术还提出了，在将不一致分类为终端回传延迟导致错序、真实作业冲突或待确认错序之后，还包括：

41、至少将分类为终端回传延迟导致错序的事件记录，从用于进行调度失误学习的历史样本集中排除。该技术方案从学习样本中排除回传延迟导致的错序，提高调度模型训练的准确性。

42、进一步地，本技术还提出了，在生成携带状态可信等级的目标库位的状态信息之后，还包括：

43、获取针对目标库位的后续反馈事件记录；

44、根据后续反馈事件记录，重新确定目标库位的状态可信等级，以使状态可信等级能够从第二等级更新为第一等级。该技术方案通过后续反馈动态更新可信等级，使库位状态信息保持时效性和准确性。

45、此外，本技术还提供了一种基于大数据分析的仓储资源调度优化系统，技术方案如下：

46、一种基于大数据分析的仓储资源调度优化系统，包括：

47、事件获取模块，用于获取目标库位的释放事件记录和占用事件记录，释放事件记录和占用事件记录分别包含各自对应的平台接收时间和终端记录时间；

48、属性获取模块，用于当释放事件记录的平台接收时间晚于占用事件记录的平台接收时间、且释放事件记录的终端记录时间早于占用事件记录的终端记录时间时，获取释放事件记录和占用事件记录各自关联的终端类型和回传行为属性；

49、延迟判断模块，用于根据终端类型和回传行为属性，判断平台接收时间顺序与终端记录时间顺序的不一致是否由终端回传延迟导致；

50、状态重建模块，用于若判断由终端回传延迟导致，则根据终端记录时间的先后顺序重建目标库位的状态变更时序，并生成用于调度决策的库位状态信息。该系统通过模块化设计实现上述方法，具有相同的优点。

51、由上可知，本技术提供的一种基于大数据分析的仓储资源调度优化方法及系统，通过获取事件记录的平台接收时间和终端记录时间，在两者顺序不一致时结合终端类型和回传行为属性判断是否由回传延迟导致，若是则按终端记录时间重建状态时序，从而准确识别出回传延迟引起的时序错位，避免将数据错序误判为作业冲突，提高了库位状态信息的准确性，具有优化仓储资源调度、提高资源利用效率的优点。