一种基于物联网的数据仓库管理系统的制作方法

本发明涉及仓库数据管理，尤其涉及一种基于物联网的数据仓库管理系统。

背景技术：

1、随着物联网技术在仓库管理领域的广泛使用，对于仓库环境与储存货物的数据监测与匹配越来越科学，基于多源数据的仓库环境与储存货物的适应度分析可以避免仓库环境对于货品储存过程中的质量影响，针对仓库中常见的易受潮货物的存放环境监测是现阶段常见的仓库数据监测领域，对易受潮的货物的存放环境如果不能及时监测，会造成产品质量的下降，影响其使用。

2、例如常见的建筑材料水泥在仓库中湿度较大的环境中长时间存放，容易导致表面结块，影响对其搅拌的均匀性，现阶段对于仓库的复杂环境湿度监测技术手段比较单一，对于易受潮货物的局部环境与整体环境之间相互联系的数据管理系统尚无先例。

3、例如，中国专利申请：cn113031670a，该发明公开了一种基于大数据的仓库湿度自动控制系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据处理模块、调节控制模块、数据存储模块，所述数据采集模块，用于对影响仓库湿度的存储物资及仓库温度这两方面因素的数据进行采集；所述数据处理模块，用于对数据采集模块中采集的影响仓库湿度的存储物资及仓库温度这两方面因素的数据进行处理分析。

4、现有技术中还存在以下问题；

5、现有技术未考虑仓库内部由于通风状态的差异造成内部的局部位置发生气流波动的现象，局部的气流波动导致气流聚集或扰动，造成空气湿度的局部分布差异，本发明不能将仓库内易发生对流扰动的区域进行筛分，且，不能针对对流扰动区域的分布特征结合货物的存储信息适应性地调整对于仓库的数据分析方式，造成货物在仓储过程中的品质损失。

技术实现思路

1、为此，本发明提供一种基于物联网的数据仓库管理系统，用以克服现有技术中不能将仓库内易发生对流扰动的区域进行筛分，以及不能针对对流扰动区域的分布特征结合货物的存储信息适应性地调整对于仓库的数据分析方式的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种基于物联网的数据仓库管理系统，包括：

3、信息获取模块，其包括设置在仓库内用以获取所述仓库的立体空间模型的扫描单元以及若干用以采集环境风速的风速监测单元；

4、区域筛分模块，其与所述信息获取模块连接，包括空间划分单元以及数据聚合单元，所述空间划分单元用以将所述立体空间模型划分为若干空间子区域以及获取各空间子区域内各风速监测单元采集的环境风速；

5、所述数据聚合单元用以基于若干环境风速确定所述空间子区域的风速差异程度，基于所述风速差异程度判定是否将所述空间子区域标记为空气对流扰动区域；

6、联合分析模块，其与所述区域筛分模块连接，用以基于所述空气对流扰动区域与所述空间子区域的数量关系选定对仓库内货物的数据分析方式，包括，

7、基于各空气对流扰动区域内货物在库时长以及风速差异程度计算各空气对流扰动区域的区域受潮表征系数，以判定是否将所述空气对流扰动区域对应的位置信息进行上传，或，基于所述货物在库时长确定受潮特征显性货物以及将所述受潮特征显性货物的位置信息进行上传。

8、进一步地，所述数据聚合单元基于所述空间子区域内的若干环境风速按公式（1）计算所述空间子区域的风速差异量，

9、

10、公式（1）中，ds所述空间子区域的风速差异量，di为所述空间子区域内第i个风速监测单元采集的环境风速，dav为所述空间子区域内若干风速监测单元采集的环境风速的平均值，i=1,2,3…n，n为所述空间子区域内若干风速监测单元采集的环境风速的数量。

11、进一步地，所述数据聚合单元将所述风速差异量与预设的风速差异量阈值进行对比，

12、若所述风速差异量大于所述风速差异量阈值，则所述数据聚合单元判定将所述空间子区域标记为空气对流扰动区域。

13、进一步地，所述联合分析模块还用以确定所述空气对流扰动区域的数量以及空间子区域的数量，计算所述空气对流扰动区域的数量与所述空间子区域的数量的比值。

14、进一步地，所述联合分析模块还用以将所述比值与预设的比值阈值进行对比，

15、若所述比值小于或等于所述比值阈值，则所述联合分析模块选定对仓库内货物的数据分析方式为基于各空气对流扰动区域内货物在库时长以及风速差异程度计算各空气对流扰动区域的区域受潮表征系数，以判定是否将所述空气对流扰动区域对应的位置信息进行上传；

16、若所述比值大于所述比值阈值，则所述联合分析模块选定对仓库内货物的数据分析方式为基于所述货物在库时长确定受潮特征显性货物以及将所述受潮特征显性货物的位置信息进行上传。

17、进一步地，所述联合分析模块还用以按公式（2）计算所述区域受潮表征系数，

18、

19、公式（2）中，e为所述区域受潮表征系数，ds为所述空气对流扰动区域的风速差异量，ds0为预设的风速差异量参考值，ts为空气对流扰动区域内的货物在库时长，ts0为预设的货物在库时长参考值，α为风速差异权重系数，β为货物在库时长权重系数，e为常数。

20、进一步地，所述联合分析模块还用以获取各空气对流扰动区域的所述区域受潮表征系数，筛选区域受潮表征系数最大值，将所述区域受潮表征系数最大值与预设的区域受潮表征系数阈值进行对比，

21、若所述区域受潮表征系数最大值大于所述区域受潮表征系数阈值，则所述联合分析模块将所述区域受潮表征系数最大值对应的空气对流扰动区域的位置信息进行上传。

22、进一步地，所述联合分析模块还用以确定所述仓库内所有货物的货物在库时长，将货物在库时长最大值对应的货物确定为所述受潮特征显性货物。

23、进一步地，所述联合分析模块还用以将所述空气对流扰动区域的中心点在所述立体空间模型中的坐标位置确定为所述空气对流扰动区域对应的位置信息；

24、将所述受潮特征显性货物的中心点在所述立体空间模型中的坐标位置确定为所述受潮特征显性货物的位置信息。

25、进一步地，所述联合分析模块还与信息显示模块连接，所述信息显示模块用以显示所述联合分析模块上传的信息。

26、与现有技术相比，本发明的有益效果在于，本发明通过设置信息获取模块、区域筛分模块以及联合分析模块，通过空间划分单元将仓库的立体空间模型划分为若干空间子区域以及获取各空间子区域内各风速监测单元采集的环境风速，通过数据聚合单元确定空间子区域的风速差异程度，以判定是否将空间子区域标记为空气对流扰动区域，通过联合分析模块基于空气对流扰动区域与空间子区域的数量关系选定通过计算各空气对流扰动区域的区域受潮表征系数来判定是否将空气对流扰动区域对应的位置信息进行上传，或，基于货物在库时长确定受潮特征显性货物以及将受潮特征显性货物的位置信息进行上传，进而，实现了将仓库内易发生对流扰动的区域进行筛分，以及针对对流扰动区域的分布特征结合货物的存储信息适应性地调整对于仓库的数据分析方式，避免货物在仓储过程中的品质损失，提高了仓库的数据管理效果。

27、尤其，本发明通过数据聚合单元基于若干风速监测单元的环境风速确定所述空间子区域的风速差异程度，在实际的仓库内部环境中，仓库内部流通的空气由于内部设施以及货物货架的阻挡干扰，产生局部的气流漩涡以及气流交叉，造成空气湿度的局部聚集，影响货物存放的湿度要求条件，本发明通过获取仓库内不同位置处的空气流通速度来计算局部空间内的空气流速差异，如果局部空间内的空气流速差异较大，则表明此空间内有空气对流互相扰动的现象，进而，实现了将仓库内易发生对流扰动的区域进行筛分。

28、尤其，本发明通过联合分析模块计算空气对流扰动区域与空间子区域的数量关系，在实际的仓库空气流动状态的监测过程中，对流扰动区域占整个仓库大小的比例不同需要不同的针对性方式来进一步进行数据分析，在对流扰动区域占整个仓库大小的比例较小的情况下，可以针对性地分析其中有明显数据特征的局部区域，在对流扰动区域占整个仓库大小的比例较大的情况下，可以选择在仓库大环境下最容易发生品质损失的货物进行针对性的分析，本发明通过计算空气对流扰动区域占整体仓库的空间子区域的比例大小实现了适应性地调整对仓库数据的分析方式，提高了数据分析的结果表征性。

29、尤其，本发明通过联合分析模块在对流扰动区域占整个仓库大小的比例较小的情况下，筛选其中具有数据代表性的区域进行分析，在实际的仓库环境中，局部区域发生空气对流波动的程度越大，表明此处发生气流旋涡以及气流相互干扰的程度越明显，更容易发生空气湿度在此聚集的现象，同样的，局部区域内的货物存放的时间越久，在长时间的空气湿度影响下，也会造成更加明显的受潮风险，本发明通过空气对流扰动区域内货物在库时长以及风速差异程度计算各空气对流扰动区域的区域受潮表征系数，实现了将难以直观体现的货物在仓库环境中的受潮风险程度进行了量化，区域受潮表征系数的计算结果越大，表征货物在仓库的当前局部区域内越容易受到空气湿度的影响，多源数据的结合可以避免计算结果出现偏颇，提高了仓库的数据管理效果。

30、尤其，本发明通过联合分析模块在对流扰动区域占整个仓库大小的比例较大的情况下，表明仓库内实际的空气对流不顺畅现象是普遍的，需要筛选仓库环境中最易发生受潮现象的货物进行分析，本领域技术人员应当了解，仓库内长期存放的货物发生受潮现象的概率最大，现象也最为明显，本发明通过筛选在仓库内的在库时长最大的货物来分析货物受潮现象，实现了适应性地调整对仓库数据的分析方式，提高了仓库的数据管理效果。