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仓库设计和计划涉及有关接收，存储，订单采摘和运输产品（即库存保存单位-SKU）的复杂决定，并且可以表现出整个供应链的性能。随着行业4.0的进步以及增加数据可用性，高计算能力以及足够的存储能力，机器学习（ML）已成为一种吸引人的技术，可以解决仓库计划挑战，例如存储位置分配问题（SLAP）和订单挑选问题（OPP），以解决智能仓库管理。本文通过分析最近的研究申请文章，介绍了对仓库管理系统（WMS）应用的ML的最新评论。介绍了该新研究领域的科学文献的映射，包括ML方法，数据源和ML辅助WMS的用例，以及进一步的研究观点和挑战。初步结果表明，ML-WMS中可能的研究领域仍然很小，需要进一步探索。
仓库管理中的机器学习：调查
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