物流仓储 算法模型 软件定制 案例

1、导入excel、word格式的文件电报，形成列车运行基本数据库，可以查看该周期下全国列车的车站、站台、检票口、时刻、车型、开行规律等内容； 2、对多种列车开行信息的自动（手工）录入、分解、归纳、整理，形成初步日历计划，建立索引，供用户调阅。 3、提供通知中心。快速掌握分解、整理等系统运行状况。 4、可自定义的自动生成每日列车开行计划。根据客户提供的excel文件，自动对比分析列车开行计划差异，可人工再次修改、确认最终版计划。分别形成可调用的json数据包或可以打印的excel文件。

基于LangGraph构建Multi-Agent系统，设计包含数据获取Agent、SQL生成Agent、图表渲染Agent的分布式处理架构；通过RESTfulAPI与MES系统建立数据通道； Text2SQL模块，采用XiYanSQL-QwenCoder-32B作为基础模型，通过M-schema技术提升SQL生成准确率；设计SQL执行沙箱环境，通过语法解析和安全检查机制防止恶意查询；集成ECharts.js渲染引擎，通过模板匹配和动态配置生成多维度数据可视化图表，支持实时数据更新和交互式操作

智能视觉盘点 ‑ AI 摄像头 + 边缘盒 5 秒扫描整货架，输出 SKU-级库存数； ‑ YOLOv8-Seg 识别 3 500 种包装，mAP 0.93； ‑ 遮挡/叠放场景利用深度补全网络，误差<2%。 需求感知预测 ‑ DeepAR 融合天气、节假日、促销、社媒热度，预测未来 14 天销量； ‑ 在线 AutoML 每日自动重训，滚动窗口 MAPE 4.7%。 动态补货决策 ‑ 强化学习（PPO）生成门店-SKU-天级补货量； ‑ 支持“负库存”紧急调拨； ‑ 约束：最小陈列面、仓容、物流车次。 实时库存孪生 ‑ Flink CDC 捕捉 POS、WMS、TMS 变更事件，秒级更新； ‑ 3D 数字孪生货架，WebGL 渲染，点击商品可查看预测曲线。 低代码策略工厂 ‑ 区域经理通过拖拽规则节点（AND/OR/加权）快速配置本地化策略； ‑ 规则实时热部署，无需重启。

### 功能介绍 1. **智能规划清理路径**：通过强化学习算法，机器人能够自主分析桌面物品的分布与优先级，动态生成最优清理顺序，减少重复移动与时间消耗。 2. **精准抓取与放置**：结合强化学习和点云分析技术，机器人可快速识别物品的可抓取点，自动过滤不稳定姿态，实现对不同形状、材质物品的稳健抓取，并按预设规则分类放置到指定区域。 3. **视觉识别分类系统**：基于深度学习的图像分类模型，机器人可实时识别书籍、餐具、电子设备等常见物品，并根据预设类别（如“回收物”“办公用品”“私人物品”）进行智能分类，支持自定义物品库扩展。 ### 技术优势 - **自适应学习能力**：机器人可通过持续交互优化策略，适应不同桌面布局与物品组合。 - **复杂场景处理**：支持杂乱桌面、遮挡物品的识别与清理，抗干扰能力强。 - **安全保障机制**：集成力反馈控制，避免抓取时损坏物品或造成碰撞。

系统实现了集装箱卡车识别；集装箱箱号，箱型，箱门，危品，铅封识别，残损识别；通过雷达触发；PLC编程，补光灯和道闸控制；过车实时监控；灵活的第三方业务接口；基于Yolo和Pytorch的深度学习框架实现。 系统集控使用SpringBoot+Vue实现，数据库使用Mysql。 车牌识别率达到98%以上，集装箱识别率达到99%。