仓储温湿度聚类模型

以典型仓代替全域监测

基于同地理环境下多仓温湿度统计特征的聚类分析方法，可选取1-2个典型仓库代表区域整体温湿度水平，从而减少监测设备投入与维护成本。

Dao, Ronggui · Yinrong, Wen · Tao, Yang · Linjia, Li

2024

参数信息

显著差异类型数（基于最大温湿度）

2

显著差异类型数（基于平均温湿度）

2

显著差异类型数（基于综合统计）

1

技术优势

少装传感器

在同一地理环境下，通过聚类分析可选出1-2个典型仓库代表区域温湿度，大幅减少需要部署传感器的仓库数量。

管理量减半

通过仅监测典型仓库即可掌握全域环境状态，仓储管理工作量显著降低。

应用场景

• 仓储环境监测：用少量典型仓库替代全域监测，降本增效
• 传感器网络优化：减少所需监测点，优化传感器布点方案
• 智能仓储管理：通过典型仓数据掌握全域环境，简化管理流程