[发明专利]用于机器学习辅助的存货放置的系统和方法

权利要求书

1.一种用于管理存货放置的计算机实现的系统，所述系统包括：

存储器，存储指令；和

至少一个处理器，配置成执行所述指令以：

从远程系统接收用于存货放置的产品的标识符；

基于存储在数据库中的历史装运数据，确定对所述产品具有最高客户需求的区域；

使用机器学习算法至少基于与对所述产品具有最高客户需求的区域关联的温度来预测与所述产品关联的产品标签；

修改所述数据库，以将所述产品标签分配给所述产品标识符；和

分配所述产品以放置在履行中心中，其中所述履行中心与对应于所述产品标签的履行中心标签关联。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述履行中心标签指示与所述履行中心的位置关联的温度。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述产品标签基于与所述区域及装运日期关联的温度是动态可调整的。

4.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述履行中心标签基于与所述履行中心的位置关联的温度是动态可调整的。

5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述至少一个处理器还配置成执行所述指令以：

修改所述数据库，以使用所述机器学习算法基于以下中的至少一个将履行中心标签分配给履行中心：与所述履行中心的位置关联的温度、与所述履行中心的服务区域关联的温度或与所述履行中心关联的参数。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，与所述履行中心关联的所述参数包括最大容量、建筑物限制、所述履行中心与所述服务区域之间的距离、或服务区域的数量中的至少一个。

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述至少一个处理器还配置成执行所述指令以：

在所述数据库中存储与所述产品关联的信息，其中所述信息包括分配给所述产品的所述产品标签；和

训练所述机器学习算法，以基于存储在所述数据库中的所述信息将产品标签自动分配给新的产品。

8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述履行中心标签与所述产品标签匹配。

9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述机器学习算法包括分类模型。

10.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述至少一个处理器还配置成执行所述指令以：

定期评估所述产品标签或所述履行中心标签中的至少一个，其中评估所述产品标签或所述履行中心标签中的至少一个包括：

确定与所述产品标签或所述履行中心标签中的至少一个关联的温度；

确定与对所述产品具有最高客户需求的区域或所述履行中心的位置中的至少一个关联的实际温度；

计算所述温度与所述实际温度之间的差；和

当所述差超过预定阈值时，用新的标签替换所述产品标签或所述履行中心标签中的至少一个。

11.一种用于管理存货放置的计算机实现的方法，所述方法包括：

从远程系统接收用于存货放置的产品的标识符；

基于存储在数据库中的历史装运数据，确定对所述产品具有最高客户需求的区域；

使用机器学习算法至少基于与对所述产品具有最高客户需求的区域关联的温度来预测与所述产品关联的产品标签；

修改所述数据库，以将所述产品标签分配给所述产品标识符；和

分配所述产品以放置在履行中心中，其中所述履行中心与对应于所述产品标签的履行中心标签关联。

12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述履行中心标签指示与所述履行中心的位置关联的温度。

13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述产品标签基于与所述区域及装运日期关联的温度是动态可调整的。