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申请/专利权人：TGW物流集团有限公司
摘要：本发明涉及一种方法，在所述方法中，输出出现故障的概率和或当可能出现故障时引入降低出现所述故障的概率的措施，所述概率基于所输送的件货18的件货特性a。在此，鉴于是否在运输所述件货18时出现故障对所述件货18的运输进行分类。所述件货特性a与运输分类c共同被馈入到自学习算法36中。通过对于多个件货18重复所述步骤，能够计算在运输所述件货18时出现故障的概率。本发明还涉及一种用于实施所提出的方法的仓储和拣选系统。
主权项：1.一种用于预测和或避免在仓储和拣选系统（1）中的未来故障的方法，所述方法包括如下步骤：a）利用所述仓储和拣选系统（1）的件货测量装置（19）确定要由所述仓储和拣选系统（1）的输送技术机构（9）运输的件货（18）的件货特性（a），b）基于所确定的件货特性（a）利用所述仓储和拣选系统（1）的输出单元（37）输出出现故障的概率，和或基于所确定的件货特性（a）利用所述仓储和拣选系统（1）的控制装置（35）当可能出现故障时引入降低出现所述故障的概率的措施，c）将所确定的件货特性（a）存储在配设给所述件货（18）的数据存储器（31）中，d）利用所述仓储和拣选系统（1）的输送技术机构（9）运输所述件货（18），e）通过所述仓储和拣选系统（1）的监控和分类单元（32）监控所述件货（18）的运输，并且当通过所述监控和分类单元（32）确认在运输所述件货（18）时有故障时将所述运输分类为有故障的，或者当在可预定的观察时段内通过所述监控和分类单元（32）确认在运输所述件货（18）时没有故障时通过所述监控和分类单元（32）将所述运输分类为无故障的，f）将所存储的件货特性（a）和所述件货（18）的运输的在所述步骤e）中确定的运输分类（c）馈入到自学习算法（36）中，并且g）对于多个件货（18）重复所述步骤a）至f），并且在运输不同件货（18）时借助于所述自学习算法（36）根据所述不同件货的件货特性（a）计算出现故障的概率，对于所述不同件货完成所述步骤a）至f）。
全文数据：
权利要求：
百度查询： TGW物流集团有限公司 仓储和拣选系统以及预测和/或避免未来故障的方法
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