Deepseek 与 WMS 集成

• 库存动态预测补货

Deepseek 与 WMS 集成后，能够结合 WMS 中的库存数据、APS 生产计划以及 SRM 采购数据，运用深度学习算法，构建动态需求预测模型。

• 仓储作业路径优化
  

Deepseek 基于 WMS 库位热力图和订单数据，运用强化学习算法，实时计算最优拣货 / 上架路径。库位热力图直观地展示了仓库中各个库位的使用频率和热度，订单数据则包含了订单的商品种类、数量以及客户需求等信息。

• 智能质检分级
  

Deepseek 关联 WMS 收货数据与历史质量记录，利用机器学习算法，如随机森林、支持向量机等，自动分配检验优先级。系统会根据货物的供应商、批次、历史质量表现以及当前市场反馈等多维度数据，评估每个收货批次的质量风险。

• 跨仓协同调度
  

Deepseek 通过分析多仓库的 WMS 数据，运用运筹学中的优化算法，如线性规划、整数规划等，动态优化库存分布及调拨策略。系统会实时监控各仓库的库存水平、订单需求、运输成本等信息，根据不同地区的市场需求、库存成本、运输时效等因素，制定最优的库存分配和调拨方案。

Deepseek 与 WMS的集成，为企业带来了全方位的价值提升。通过数据共享与智能分析，实现了流程自动化、决策智能化，大幅提高了运营效率，降低了成本，增强了企业的竞争力。