本发明涉及人工智能，尤其涉及一种物流仓储管理方法、系统、装置、设备、介质及程序产品。
背景技术：
1、物料仓储管理目标是实时了解物料的库存数量、入库时间及数量、出库时间及数量、以及库存物料的生产商、批次、型号等；并在物料的数量低于报警阈值时进行报警提示及跟踪。
2、目前，现有技术主要关注物料的出入库及库存管理，但是在对物料进行管理时，对于具有保质期的物料没有进行出库后的时限跟踪；对于具有保质期的物料，如何准确确定其剩余保质期是本领域亟需解决的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种物流仓储管理方法、系统、装置、设备、介质及程序产品，其能准确预测物料的剩余保质期，从而实现物料出库后的时限跟踪。
2、第一方面，本发明实施例提供了一种物流仓储管理方法，包括：
3、获取处于物流运输或仓储环境下的物料的当前环境数据；
4、根据当前环境数据，通过预先训练好的保质期预测模型对所述物料的剩余保质期进行预测；其中，所述保质期预测模型基于预先构建的剩余保质期函数构建的深度学习模型；
5、根据预测出的剩余保质期，对所述物料的物流或仓储进行时限管理。
6、作为上述方案的改进，所述保质期预测模型的训练包括以下步骤：
7、根据所述物料的储存环境数据，构建所述物料的物料质量时间函数；
8、根据所述物料的物料质量时间函数，基于零级动力学构建物料质量损失函数；
9、根据所述物料质量损失函数，确定所述物料的当前质量；
10、根据所述物料的当前质量和所述物料质量时间函数，构建所述物料的剩余保质期函数；
11、将所述剩余保质期函数馈入到第一人工智能模型中；
12、采用深度学习算法对所述第一人工智能模型进行训练，得到保质期预测模型。
13、作为上述方案的改进，所述储存环境数据包括环境温度、环境湿度、环境气体成分。
14、作为上述方案的改进，所述方法还包括：
15、根据接收到的针对所述物料的订单数量以及存储有相应物料的仓库数量，通过预先构建的配送组合策略预测模型进行物料配送组合预测，得到物料配送组合策略；
16、将所述物料配送组合策略和预测出的剩余保质期发送到各个仓库端，以使得相应仓库基于所述物料的剩余保质期和所述物料配送组合策略进行所述物料的运输管理。
17、作为上述方案的改进，所述配送组合策略预测模型的训练包括以下步骤：
18、构建订单数量和仓库数量之间的配分函数；
19、根据所述配分函数，构建订单与仓库之间的配送订单组合函数；
20、将所述配送订单组合函数馈入到第二人工智能模型中；
21、采用深度学习算法对所述第二人工智能模型进行训练，得到配送组合策略预测模型。
22、第二方面，本发明实施例提供了一种物流仓储管理系统，包括：
23、智能扫描系统，用于获取入库或出库的物料的基本信息；
24、智能定位系统，用于根据所述物料的基本信息，确定所述物料的位置信息；
25、智能导航系统，用于根据所述物料的基本信息、位置信息和小车的任务信息，对所述小车进行路线规划，以控制所述小车按照规划出的路线运输所述物料以完成所述物料的入库或出库；
26、智能订单系统，用于响应于配送中心发送的订单请求，对订单请求指定的物料进行出库调配；
27、智能物料跟踪系统，用于执行如第一方面中任一项所述的物流仓储管理方法。
28、第三方面，本发明实施例提供了一种物流仓储管理装置，包括：
29、环境数据获取模块，用于获取处于物流或仓储环境下的物料的当前环境数据；
30、剩余保质期预测模块，用于根据当前环境数据，通过预先训练好的保质期预测模型对所述物料的剩余保质期进行预测；其中，所述保质期预测模型基于预先构建的剩余保质期函数构建的深度学习模型；
31、物流仓储时限管理模块，用于根据预测出的剩余保质期，对所述物料的物流或仓储进行时限管理。
32、第四方面，本发明实施例提供了一种物流仓储管理设备，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面中任意一项所述的物流仓储管理方法。
33、第五方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如第一方面中任意一项所述的物流仓储管理方法。
34、第六方面，本发明实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现如第一方面中任意一项所述的物流仓储管理方法
35、相对于现有技术，本发明实施例的一种物流仓储管理方法、系统、装置、设备、介质及程序产品，通过获取处于物流运输或仓储环境下的物料的当前环境数据；根据当前环境数据，通过预先训练好的保质期预测模型对所述物料的剩余保质期进行预测；其中，所述保质期预测模型基于预先构建的剩余保质期函数构建的深度学习模型；根据预测出的剩余保质期，对所述物料的物流或仓储进行时限管理，从而可以准确预测物料的剩余保质期，从而实现物料出库后的时限跟踪。
1.一种物流仓储管理方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的物流仓储管理方法，其特征在于，所述保质期预测模型的训练包括以下步骤：
3.如权利要求2所述的物流仓储管理方法，其特征在于，所述储存环境数据包括环境温度、环境湿度、环境气体成分。
4.如权利要求1所述的物流仓储管理方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求4所述的物流仓储管理方法，其特征在于，所述配送组合策略预测模型的训练包括以下步骤：
6.一种物流仓储管理系统，其特征在于，包括：
7.一种物流仓储管理装置，其特征在于，包括：
8.一种物流仓储管理设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任意一项所述的物流仓储管理方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至5中任意一项所述的物流仓储管理方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1至5中任意一项所述的物流仓储管理方法。
