技术领域
[0001] 本发明涉及数字化智能仓储管理技术领域，特别是一种基于数字孪生技术的物料仓储管理系统。
相关背景技术
[0002] 数字孪生技术是一种将现实世界中的物理实体、过程或系统通过数字化方式映射到虚拟空间中的技术，它通过实时数据采集、高级建模和仿真技术，创建出精确的虚拟模型，能够动态反映物理实体的运行状态和行为。这种技术不仅可以帮助实时监测和分析实体系统的运行情况，还能用于预测和优化系统的性能，支持智能决策和操作。
[0003] 在物料仓储管理中，数字孪生技术的应用实现了对仓库内部环境和物料状态的实时监控，提高了管理的可视化和透明度。数字孪生技术支持智能化的库存管理和物流优化，通过预测分析和智能决策，有效降低库存成本和提升供应链效率。此外，该技术还能够进行仿真测试和场景模拟，帮助优化仓储布局、路径规划等关键操作，提升整体运作效率和响应能力。
具体实施方式
[0044] 下面结合具体实施方式对本发明作进一步的说明。其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本专利的限制。
[0045] 在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。
[0046] 本发明的目的在于克服现有物料仓储智能化方面的不足，进一步提升物料仓储管理的效率、安全性和准确性。
[0047] 结合图1，本发明一种基于数字孪生技术的物料仓储管理系统，包括数据采集与监控模块、数字孪生仓储模型模块、库存管理模块、物流与运输管理模块、订单与需求预测模块、仓储运营管理模块、安全与风险管理模块、数据分析与决策支持模块；
[0048] 所述数据采集与监控模块，用于从物联网设备和传感器实时采集和监控仓储环境及物料状态的数据；
[0049] 所述数字孪生仓储模型模块，用于动态模拟和实时反映仓库实际情况，实现可视化管理；
[0050] 所述库存管理模块，用于管理库存的记录、追踪、分类和自动补货，优化仓库水平；
[0051] 所述物流与运输管理模块，用于路径规划模拟以及AGV调度，管理物料的出入库流程；
[0052] 所述订单与需求预测模块，用于处理订单并进行需求预测和分析；
[0053] 所述仓储运营管理模块，用于管理人员和设备；
[0054] 所述安全与风险管理模块，用于监控仓储安全，评估和管理风险，提供故障快速定位和报警功能；
[0055] 所述数据分析与决策支持模块，用于提供优化决策支持，生成报表和可视化工具。
[0056] 作为一种具体示例，所述的数据采集与监控模块，包括传感器、监控摄像头、扫描模块；
[0057] 作为一种具体示例，所述的扫描模块，用于入库扫描、定位扫描和出库扫描；
[0058] 所述入库扫描是使用RFID读写器对贴有RFID标签的入库物料进行入库扫描，分配入库条件下的最优货位，绑定货位信息，形成入库物料信息；
[0059] 所述定位扫描是实时追踪物料在仓库中的位置，监控物料流转状态，实时更新仓库货位状态信息；
[0060] 所述出库扫描是使用RFID读写器对贴有RFID标签的出库物料进行出库扫描，更新货位状态信息以及出库物料信息。
[0061] 作为一种具体示例，所述的入库条件，可设置优先相同型号位置、优先相同客户位置或优先出库时间来分配货位。
[0062] 作为一种具体示例，所述的物料信息，包括物料的型号、尺寸、客户名称和时间信息。
[0063] 作为一种具体示例，所述的数字孪生仓储模型模块，其构建过程如图2所示，具体如下：
[0064] S11、点云数据获取，使用3D激光扫描仪对实体仓库进行全方位扫描，获取仓库各个位置的三维坐标和几何形状信息；
[0065] S12、去噪和滤波，使用高斯滤波对点云数据进行去噪处理，移除由于扫描仪器误差、环境干扰或运动模糊因素导致的噪声点，并对点云数据进行平滑处理，减少数据中的不规则性和噪声，使数据更加均匀和适合建模；
[0066] S13、配准和融合，通过特征匹配、迭代最近点ICP算法识别和匹配不同点云数据集中的重叠区域，确保它们在相同的坐标系下对齐；
[0067] S14、分割和特征提取，将点云数据分割为仓储中的不同区域，并通过局部表面特征提取的方法对关键位置的结构特征进行提取；
[0068] S15、模型重建，使用Trimble RealWorks软件，将点云数据转换为实体模型或表面模型并添加纹理映射和颜色信息，生成最终的数字孪生模型。
[0069] 作为一种具体示例，所述的库存管理模块，与数字孪生仓储模型模块结合，可以使用鼠标和键盘操控或者更换物料所在位置，并进行物料信息以及货位信息更新。
[0070] 作为一种具体示例，所述的物流与运输管理模块，用于路径规划模拟以及AGV调度，管理物料的出入库流程，其流程如图3所示，具体如下：
[0071] S21、物料准备就绪；
[0072] S22、根据优先相同型号位置、优先相同客户位置或优先出库时间的原则，自动分配适当的货位；
[0073] S23、结合路径规划算法，采用改进的蚁群路径规划算法进行全局路径规划，采用动态时间窗算法进行局部路径规划，以实现AGV之间的避障和动态调整路径；
[0074] S24、在数字孪生模型中生成并显示对应的路径方案，以进行精确的仿真测试和效果评估。
[0075] 作为一种具体示例，所述的订单与需求预测模块，直接从MES系统读取订单信息，利用卷积神经网络对历史订单数据进行训练，预测未来的订单和需求数量，下发给库存管理模块进行物料更新。
[0076] 作为一种具体示例，所述的安全与风险管理模块，在数字孪生模型中设置实体仓库中传感器的对应位置，对比传感器所传输的数据与预设的数据阈值之间的差值，出现异常状态时，立刻在数字孪生模型中反映并进行报警，根据模型中反映的位置对实体仓库中异常位置进行快速定位。
[0077] 实施例中，所述的订单与需求预测模块，直接从MES系统读取订单信息，利用卷积神经网络对历史订单数据进行训练，预测未来的订单和需求数量下发给库存管理模块进行物料更新。
[0078] 实施例中，所述的安全与风险管理模块，在数字孪生模型中设置实体仓库中传感器的对应位置，对比传感器所传输的数据与预设的压力，温度等相关数据的阈值，出现异常状态时，立刻在数字孪生模型中反映并进行报警，根据模型中反映的位置对实体仓库中异常位置进行快速定位。
[0079] 本发明结合数字孪生技术，提高了物料仓储的管理效率，减少人力成本，减少错误率，提高工作效率，整体上提高了仓储管理和运行的高效性，安全性，准确性。
[0080] 以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
[0081] 以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
