本發(fā)明涉及供應(yīng)鏈管理，尤其涉及基于運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、供應(yīng)鏈中的各個(gè)環(huán)節(jié)，如原材料采購(gòu)、生產(chǎn)、庫(kù)存管理和物流配送，都依賴大量的數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析，可以提高供應(yīng)鏈的響應(yīng)速度和效率，減少資源浪費(fèi)和庫(kù)存積壓。然而，現(xiàn)有技術(shù)主要依賴于人工預(yù)測(cè)和基于歷史數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單模型，例如在現(xiàn)有方案（中國(guó)發(fā)明專利，公開(kāi)號(hào)：cn118333531b，名稱：一種基于人工智能的智慧供應(yīng)鏈管理方法）中，采用的是基于人工智能的商品需求預(yù)測(cè)模型。這種方法通過(guò)分析歷史銷售數(shù)據(jù)、位置數(shù)據(jù)和其他輔助信息來(lái)預(yù)測(cè)采購(gòu)和庫(kù)存需求。然而，該技術(shù)存在以下缺陷：由于無(wú)法及時(shí)捕捉市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)變化，預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性依賴于歷史數(shù)據(jù)，無(wú)法應(yīng)對(duì)市場(chǎng)需求的劇烈波動(dòng)；此外，傳統(tǒng)方法主要是靜態(tài)決策，缺少實(shí)時(shí)響應(yīng)和動(dòng)態(tài)優(yōu)化的能力，容易導(dǎo)致資源分配不均衡和效率低下。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)存在的諸多問(wèn)題，本發(fā)明提供基于運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)及方法，本發(fā)明通過(guò)采集供應(yīng)鏈中的多維運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，利用量子貝葉斯推演生成多種市場(chǎng)情景下的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合多任務(wù)學(xué)習(xí)模型對(duì)供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)進(jìn)行資源優(yōu)化，通過(guò)分布式智能體系統(tǒng)和資源池化技術(shù)，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈資源的動(dòng)態(tài)分配和自適應(yīng)調(diào)度，有效提高了供應(yīng)鏈的整體效率和市場(chǎng)應(yīng)對(duì)能力。

2、一種基于運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)，包括：

3、數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)從市場(chǎng)需求、消費(fèi)者行為、生產(chǎn)、物流和庫(kù)存維度采集原始運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，并對(duì)原始運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、格式化和標(biāo)準(zhǔn)化處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)；

4、數(shù)據(jù)推演與預(yù)測(cè)模塊，用于基于標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，并通過(guò)多任務(wù)學(xué)習(xí)模型和量子貝葉斯推演生成需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和生產(chǎn)調(diào)度數(shù)據(jù)，所述量子貝葉斯推演基于市場(chǎng)需求特征數(shù)據(jù)、生產(chǎn)效率特征數(shù)據(jù)和物流狀態(tài)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；

5、分布式協(xié)同決策模塊，用于基于需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和生產(chǎn)調(diào)度數(shù)據(jù)，利用多智能體系統(tǒng)和自組織臨界性算法對(duì)采購(gòu)、生產(chǎn)和物流節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分布式自主決策，生成采購(gòu)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)調(diào)度數(shù)據(jù)和物流調(diào)整數(shù)據(jù)；

6、資源調(diào)配與管理模塊，用于基于采購(gòu)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)調(diào)度數(shù)據(jù)和物流調(diào)整數(shù)據(jù)，利用資源池化與虛擬化、自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)度算法對(duì)供應(yīng)鏈中的生產(chǎn)設(shè)備、倉(cāng)儲(chǔ)空間和物流資源進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)配，生成最終資源調(diào)度數(shù)據(jù)；

7、執(zhí)行與反饋模塊，用于基于最終資源調(diào)度數(shù)據(jù)執(zhí)行供應(yīng)鏈資源分配，并通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)傳感器監(jiān)控供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的執(zhí)行狀態(tài)，生成執(zhí)行反饋數(shù)據(jù)，基于執(zhí)行反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行自我修正，生成修正資源調(diào)度數(shù)據(jù)，確保供應(yīng)鏈的閉環(huán)優(yōu)化。

8、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)推演與預(yù)測(cè)模塊中的多任務(wù)學(xué)習(xí)模型通過(guò)同時(shí)對(duì)所述市場(chǎng)需求特征數(shù)據(jù)、所述生產(chǎn)效率特征數(shù)據(jù)和所述物流狀態(tài)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行多任務(wù)特征提取，生成不同任務(wù)的共享特征表示，使得多個(gè)任務(wù)的優(yōu)化過(guò)程彼此關(guān)聯(lián)。

9、優(yōu)選的，所述量子貝葉斯推演基于貝葉斯定理進(jìn)行推演，其中通過(guò)量子態(tài)疊加與量子并行計(jì)算處理所述市場(chǎng)需求特征數(shù)據(jù)、所述生產(chǎn)效率特征數(shù)據(jù)和所述物流狀態(tài)特征數(shù)據(jù)，生成多種市場(chǎng)情景下的所述需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，所述量子貝葉斯推演的計(jì)算過(guò)程包括以下表達(dá)式：

10、

11、其中，為后驗(yàn)分布，表示給定數(shù)據(jù)的情況下，參數(shù)的概率分布；為似然函數(shù)，表示在給定參數(shù)時(shí)，數(shù)據(jù)出現(xiàn)的概率；為先驗(yàn)分布，表示在觀察到數(shù)據(jù)之前，參數(shù)的初始概率分布；為標(biāo)準(zhǔn)化常數(shù)，表示數(shù)據(jù)的總概率，用于確保所述后驗(yàn)分布的歸一化。

12、優(yōu)選的，所述量子貝葉斯推演的先驗(yàn)分布基于歷史供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)和外部市場(chǎng)情報(bào)構(gòu)建，并在量子計(jì)算過(guò)程中通過(guò)量子態(tài)的疊加同時(shí)推演多個(gè)市場(chǎng)場(chǎng)景，所述量子貝葉斯推演結(jié)果用于提供關(guān)于市場(chǎng)需求和生產(chǎn)調(diào)度的多種可能路徑，并對(duì)每條路徑的可信度進(jìn)行量化。

13、優(yōu)選的，所述分布式協(xié)同決策模塊中的多智能體系統(tǒng)包含多個(gè)獨(dú)立的供應(yīng)鏈節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)根據(jù)本地的所述市場(chǎng)需求特征數(shù)據(jù)和所述生產(chǎn)狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行自主決策，各節(jié)點(diǎn)通過(guò)分布式網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)通信，并共享決策參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)的供應(yīng)鏈調(diào)度和資源配置。

14、優(yōu)選的，所述自組織臨界性算法通過(guò)監(jiān)控每個(gè)節(jié)點(diǎn)的資源消耗狀態(tài)，當(dāng)所述節(jié)點(diǎn)的資源狀態(tài)接近臨界值時(shí)，調(diào)整該節(jié)點(diǎn)的優(yōu)先級(jí)和資源分配策略。

15、優(yōu)選的，所述分布式協(xié)同決策模塊基于以下計(jì)算表達(dá)式對(duì)各節(jié)點(diǎn)間的資源分配進(jìn)行全局優(yōu)化：

16、

17、其中，為第個(gè)節(jié)點(diǎn)的資源消耗函數(shù)，表示節(jié)點(diǎn)使用資源所產(chǎn)生的成本；為第和第節(jié)點(diǎn)之間的資源互補(bǔ)函數(shù)，表示節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)在各自資源和的配置下，資源協(xié)同產(chǎn)生的收益；表示供應(yīng)鏈中的節(jié)點(diǎn)總數(shù)，通過(guò)優(yōu)化各節(jié)點(diǎn)的資源配置，使得整體供應(yīng)鏈的資源消耗最小化，同時(shí)最大化所述節(jié)點(diǎn)間的資源互補(bǔ)效應(yīng)，生成所述采購(gòu)數(shù)據(jù)、所述生產(chǎn)調(diào)度數(shù)據(jù)和所述物流調(diào)整數(shù)據(jù)。

18、優(yōu)選的，所述資源調(diào)配與管理模塊通過(guò)資源池化技術(shù)將供應(yīng)鏈中的所有物理資源虛擬化，包括生產(chǎn)設(shè)備、倉(cāng)儲(chǔ)空間和物流資源，并通過(guò)虛擬資源池進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)配，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈資源的跨區(qū)域調(diào)度。

19、優(yōu)選的，所述自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)度算法根據(jù)實(shí)時(shí)獲取的所述市場(chǎng)需求數(shù)據(jù)、所述生產(chǎn)效率數(shù)據(jù)和所述物流狀態(tài)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整所述資源分配策略，通過(guò)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)在供應(yīng)鏈的各個(gè)節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行本地資源優(yōu)化，并生成最終資源調(diào)度數(shù)據(jù)。

20、一種用于執(zhí)行所述基于運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)的方法，包括以下步驟：

21、通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)從市場(chǎng)需求、消費(fèi)者行為、生產(chǎn)、物流和庫(kù)存維度采集原始運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，并對(duì)所述原始運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、格式化和標(biāo)準(zhǔn)化處理，生成標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)；

22、基于所述標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，并通過(guò)多任務(wù)學(xué)習(xí)模型和量子貝葉斯推演生成需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和生產(chǎn)調(diào)度數(shù)據(jù)，所述量子貝葉斯推演基于市場(chǎng)需求特征數(shù)據(jù)、生產(chǎn)效率特征數(shù)據(jù)和物流狀態(tài)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；

23、基于所述需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和所述生產(chǎn)調(diào)度數(shù)據(jù)，利用多智能體系統(tǒng)和自組織臨界性算法對(duì)采購(gòu)、生產(chǎn)和物流節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分布式自主決策，生成采購(gòu)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)調(diào)度數(shù)據(jù)和物流調(diào)整數(shù)據(jù)；

24、基于所述采購(gòu)數(shù)據(jù)、所述生產(chǎn)調(diào)度數(shù)據(jù)和所述物流調(diào)整數(shù)據(jù)，利用資源池化與虛擬化、自適應(yīng)動(dòng)態(tài)調(diào)度算法對(duì)供應(yīng)鏈中的生產(chǎn)設(shè)備、倉(cāng)儲(chǔ)空間和物流資源進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)配，生成最終資源調(diào)度數(shù)據(jù)；

25、基于所述最終資源調(diào)度數(shù)據(jù)執(zhí)行供應(yīng)鏈資源分配，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)傳感器監(jiān)控供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的執(zhí)行狀態(tài)，生成執(zhí)行反饋數(shù)據(jù)，基于所述執(zhí)行反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行自我修正，生成修正資源調(diào)度數(shù)據(jù)，確保供應(yīng)鏈的閉環(huán)優(yōu)化。

26、相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)及有益效果在于：

27、本發(fā)明通過(guò)量子貝葉斯推演技術(shù)手段，能夠在多個(gè)市場(chǎng)場(chǎng)景中并行推演，生成多種需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，解決了現(xiàn)有技術(shù)中因市場(chǎng)波動(dòng)導(dǎo)致的預(yù)測(cè)不準(zhǔn)問(wèn)題；

28、本發(fā)明采用多任務(wù)學(xué)習(xí)模型進(jìn)行特征提取，生成不同任務(wù)的共享特征表示，實(shí)現(xiàn)了需求預(yù)測(cè)和生產(chǎn)調(diào)度的深度關(guān)聯(lián)優(yōu)化，解決了傳統(tǒng)方法中預(yù)測(cè)與執(zhí)行脫節(jié)的難題；

29、本發(fā)明通過(guò)多智能體系統(tǒng)和自組織臨界性算法進(jìn)行分布式自主決策，確保了各節(jié)點(diǎn)的資源調(diào)配最優(yōu)，解決了現(xiàn)有方案中資源調(diào)度不均的問(wèn)題；

30、本發(fā)明資源池化與虛擬化技術(shù)手段，實(shí)現(xiàn)了供應(yīng)鏈資源的跨區(qū)域動(dòng)態(tài)調(diào)配，大大提高了供應(yīng)鏈的彈性和響應(yīng)速度。