智能仓储系统的基本架构主要包括以下几个部分：
1. 数据采集层：这是整个系统的基础，主要负责收集和处理来自仓库的各种数据。这些数据包括货物的入库、出库、库存等信息。数据采集层通常由各种传感器、扫描器等设备组成，它们可以实时或定期地收集仓库内的各种信息。
2. 数据处理层：这一层的主要任务是对采集到的数据进行加工和处理，以便为上层的决策层提供有用的信息。数据处理层通常包括数据清洗、数据整合、数据分析等功能。例如，通过数据分析，可以发现哪些货物的库存量过高，需要及时补充；哪些货物的库存量过低，需要及时采购。
3. 决策支持层：这一层的主要任务是根据数据处理层提供的信息，为仓库管理提供决策支持。决策支持层通常包括各种算法和模型，如预测模型、优化模型等。例如，通过预测模型，可以预测未来一段时间内的货物需求，从而合理安排进货和销售；通过优化模型，可以找出最经济的货物存储方式。
4. 执行层：这一层的主要任务是将决策层制定的计划转化为实际的操作。执行层通常包括各种机器人、自动化设备等，它们可以根据指令完成具体的操作任务。例如，机器人可以根据预定的路线自动搬运货物，自动化设备可以根据预定的程序自动进行货物的分类和包装。
5. 监控与反馈层：这一层的主要任务是对整个系统的运行情况进行监控，并根据实际情况进行调整和优化。监控与反馈层通常包括各种监控设备和反馈机制，如摄像头、传感器、报警系统等。例如，通过摄像头可以实时监控仓库内的情况，通过传感器可以实时监测仓库的温度、湿度等环境参数，通过报警系统可以及时发现并处理异常情况。
6. 用户界面层：这一层的主要任务是为用户提供一个友好的操作界面，方便用户查看和管理仓库的各项数据和任务。用户界面层通常包括各种终端设备，如电脑、手机等。例如，通过电脑可以查看仓库的库存情况，通过手机可以接收仓库的报警信息。
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