論文の概要: An Efficient Intelligent Semi-Automated Warehouse Inventory Stocktaking System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12365v1
• Date: Wed, 13 Sep 2023 02:53:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-01 12:47:41.403437
• Title: An Efficient Intelligent Semi-Automated Warehouse Inventory Stocktaking System
• Title（参考訳）: インテリジェントな半自動倉庫在庫システム
• Authors: Chunan Tong
• Abstract要約: 本研究では、不正確なデータ、遅延モニタリング、予測における主観的経験への過度な信頼に関連する課題に対処するインテリジェントな在庫管理システムを導入する。 提案システムは,知的知覚のためのバーコードと分散フラッターアプリケーション技術を,包括的ビッグデータ分析と統合して,データ駆動型意思決定を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the context of evolving supply chain management, the significance of efficient inventory management has grown substantially for businesses. However, conventional manual and experience-based approaches often struggle to meet the complexities of modern market demands. This research introduces an intelligent inventory management system to address challenges related to inaccurate data, delayed monitoring, and overreliance on subjective experience in forecasting. The proposed system integrates bar code and distributed flutter application technologies for intelligent perception, alongside comprehensive big data analytics to enable data-driven decision-making. Through meticulous analysis, system design, critical technology exploration, and simulation validation, the effectiveness of the proposed system is successfully demonstrated. The intelligent system facilitates second-level monitoring, high-frequency checks, and artificial intelligence-driven forecasting, consequently enhancing the automation, precision, and intelligence of inventory management. This system contributes to cost reduction and optimized inventory sizes through accurate predictions and informed decisions, ultimately achieving a mutually beneficial scenario. The outcomes of this research offer
• Abstract（参考訳）: サプライチェーン管理の進化の文脈において、効率的な在庫管理の意義は企業によって大きく増大している。 しかし、従来のマニュアルと経験に基づくアプローチは、しばしば現代の市場要求の複雑さを満たすのに苦労する。 本研究では,不正確なデータや遅延モニタリング,予測における主観的経験への過度な依存といった課題に対処するインテリジェント在庫管理システムを提案する。 提案システムは,知的知覚のためのバーコードと分散フラッターアプリケーション技術を,包括的ビッグデータ分析と統合して,データ駆動型意思決定を実現する。 厳密な分析,システム設計,重要な技術探索,シミュレーション検証を通じて,提案システムの有効性を実証した。 インテリジェントシステムは、第2レベルの監視、高周波チェック、人工知能による予測を促進し、在庫管理の自動化、正確性、知性を高める。 このシステムは、正確な予測とインフォームド決定を通じてコスト削減と在庫サイズの最適化に寄与し、最終的に相互に有益なシナリオを達成する。 この研究の結果は

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