智慧倉儲通過以下方式實現智能化決策（cè）支持：
數據采集與整合
物聯網技術應用：在倉庫內的貨架、托（tuō）盤、設備等安裝傳感器、RFID標簽等物聯網（wǎng）設備，實時采集貨物的位置（zhì）、數量（liàng）、狀態，以及設備的運行參數（shù）、環境的溫濕度等數據。例如，通過（guò）傳感器感知貨物的重量變（biàn）化，判斷貨物是否出入庫，以及實時（shí）監控（kòng）倉庫內的溫度、濕度，確保貨物存（cún）儲環境適宜。
係統對接與數據（jù）共享：與企業的ERP係統、WMS係統、TMS係統等進行對接，整合采購、銷售、庫存、運（yùn）輸等各環節的數據，打（dǎ）破信息孤島，為智能化（huà）決策提供全麵的數據基礎。比如，企業的ERP係統中的采購訂單數據、銷售係統中的客戶訂單數據、WMS係統中（zhōng）的庫存（cún）數據等都能匯總到智慧倉儲（chǔ）係統中（zhōng），實現數據的互聯互通。
數據分析與挖掘（jué）
大數據分析：運用大數據分析技術，對采集到的海量數據進行深度（dù）分析，挖掘數據背後的規律和價值。例如，分析貨物的出入（rù）庫頻率、銷售趨勢、庫存周轉率（lǜ）等，為企業（yè）製定（dìng）合理的庫存策略（luè）、采購計劃、銷售策略提供依據。
機器學（xué）習（xí）算法應用（yòng）：通過機器學（xué）習算法，對曆史數據進行學習和訓練，建立預（yù）測模型，實現對未（wèi）來需求、庫存水（shuǐ）平、設備故障等（děng）的預測。比如，利用（yòng）線性回歸算法預測貨物的銷售量，根據預（yù）測結果提前調整庫存；采用聚類算法對貨物進行分類，優化倉庫布局和存（cún）儲策略。
智能決策與執（zhí）行
智能庫存管理決策：根據（jù）數據分析結果，實（shí）現智（zhì）能補（bǔ）貨、庫存調撥等決策。當庫存水平低於設定的安全庫存時，係統自動生成補貨訂單，通知采購部門及（jí）時采購；根據不（bú）同倉（cāng）庫的庫存情況和需求預測，合理調撥（bō）貨物（wù），優化庫存分布。
智能倉儲作業決策：在貨物入庫時，係統根據倉庫的存儲情況、貨物的屬性等，智能（néng）推薦最佳（jiā）存儲位置；在揀選環節，通過優化算法規（guī）劃揀選路徑，提高揀（jiǎn）選效率（lǜ）；在出庫時，根據車（chē）輛的載重、配送路線（xiàn）等，合理分配貨物，安（ān）排裝車順序。
設備（bèi）管理與調（diào）度（dù）決策（cè）：實時監控設備（bèi）的運行（háng）狀態，提前預警設備故障，製定合理的設備維護計劃；根據作業任務的優先級和設備的產能，智能調（diào）度設備，提高設備利用率。例（lì）如，當（dāng）某台自動（dòng）化分揀設備出現故障預警時，係統及時（shí）調整分揀任務，分配到其他正常設備上（shàng），確保分揀作業的連續性。
