MODELO APRENDIDO POR MAQUINA PARA OPTIMIZAR SECUENCIA DE SELECCION PARA ARTICULOS EN UN ALMACEN.

    公开(公告)号:MX2019001194A

    公开(公告)日:2019-09-04

    申请号:MX2019001194

    申请日:2019-01-28

    Abstract: Un sistema de asistencia de compra en línea clasifica una lista de artículos que se van a recolectar en un almacén al recibir datos que identifican un almacén y artículos que se van a recolectar por un recolector en el almacén. El sistema recupera un modelo aprendido por máquina que predice un siguiente artículo de una secuencia de recolección de artículos. El modelo se entrenó, utilizando aprendizaje automático, con base en conjuntos de datos que cada uno incluye una lista de artículos recolectados, una identificación de un almacén del cual se recolectaron los artículos, y una secuencia en la cual se recolectaron los artículos. El sistema identifica un artículo que se va a recolectar primero y una pluralidad de artículos restantes. El sistema predice, utilizando el modelo, un siguiente artículo que se va a recolectar con base en los artículos restantes, el primer artículo y el almacén. El sistema transmite datos que identifican el primer artículo y el siguiente artículo predicho que se va a recolectar al recolector en el almacén.

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