一种智慧供应链物流智能优化管理方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及物流运输技术领域，具体涉及一种智慧供应链物流智能优化管理方法和系统。该方法为获取物流产品供应链信息，所述供应链信息包括产品基础数据、供应链节点信息以及供应设备信息；通过动态供应时间预警模型读取所述产品基础数据，解析获取所述物流产品供应的时限信息对应的预警分析结果；根据预警分析结果划分物流供应等级，优化物流产品供应方案。通过对每个物流产品进行预警分析，能够针对可能存在供应风险的产品规划相应的供应方案以提高对存在供应风险的产品的监管，确保各类产品能够在安全预警时限内实现高效、快捷、及时的供应，针对不同物流供应等级及时调整和优化物流产品供应方案，便于智慧供应链物流智能优化管理。管理。管理。

【技术实现步骤摘要】
一种智慧供应链物流智能优化管理方法和系统


[0001]本专利技术涉及物流运输
，尤其涉及一种智慧供应链物流智能优化管理方法和系统。

技术介绍

[0002]供应链是指围绕核心物流企业，将多方物流整合起来形成的完整的供应链，简单的来说，就是从配套零件开始，制成中间产品以及最终产品，最后由销售网络把产品送到消费者手中的、将供应商、制造商、分销商直到最终用户连成一个整体的供应链结构。作为一条有机的物流链条，从产品或服务市场需求开始，到满足需求为止的时间范围内所从事的经济活动中所有涉及到的物流活动的部分所形成的链条。
[0003]然而，在供应链的管理过程中，由于物流产品的种类多，调动频率大，物流产品之间信息差异比较大，供应区域分布散乱，常规的供应链物流管理方法效率低下，无法针对众多的物流产品实现动态监督及优化，从而不能够及时的针对可能存在供应风险的产品规划相应的供应方案以提高对存在供应风险的产品的监管，以确保各类产品能够高效、快捷、及时的供应。

技术实现思路

[0004]为解决智慧供应链物流智能优化管理过程中不能够及时的针对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智慧供应链物流智能优化管理方法，其特征在于，该方法包括：获取物流产品供应链信息，所述供应链信息包括产品基础数据、供应链节点信息以及供应设备信息；根据所述供应链节点信息以及供应设备信息建立动态供应时间预警模型；根据所述动态供应时间预警模型读取所述产品基础数据，解析获取所述物流产品供应的时限信息对应的预警分析结果；根据预警分析结果划分物流供应等级，优化物流产品供应方案。2.如权利要求1所述的智慧供应链物流智能优化管理方法，其特征在于，所述产品基础数据包括所述物流产品的发货信息，收货信息、货物名称、货物体积、货物重量以及时限信息。3.如权利要求1所述的智慧供应链物流智能优化管理方法，其特征在于，根据所述供应链节点信息以及供应设备信息建立动态供应时间预警模型，所述动态供应时间预警模型的建立方法包括：获取物流供应的样本数据，所述样本数据包括供应路线信息以及供应时间信息；将所述样本数据输入至构建的初始预测模型中进行向量表示，并学习供应路线信息和供应时间信息之间的映射关系；通过所述样本数据量对所述初始预测模型进行训练，确定与所述样本数据对应的供应时间预测值，并获得所述样本数据对应的真实值；根据所述预测值以及所述真实值，计算所述初始预测模型的预测损失值；当所述预测损失值达到预设阈值时，将所述初始预测模型作为动态供应时间预警模型，完成模型训练；根据获取的物流产品供应链信息，解析获取所述物流产品供应链信息的预测时限信息。4.如权利要求3所述的智慧供应链物流智能优化管理方法，其特征在于，所述供应路线信息包括物流供应的取货地址信息、送货地址信息、途经供应链节点信息以及供应设备信息。5.如权利要求4所述的智慧供应链物流智能优化管理方法，其特征在于，通过构建的初始预测模型中的神经网络将输入的所述样本数据转化为对应的样本特征向量，所述样本特征向量包含途经所述取货地址信息、送货地址信息以及途经供应链节点信息的供应路线向量和供应时间信息之间的映射关系。6.如权利要求5所述的智慧供应链物流智能优化管理方法，其特征在于，将所述样本数据输入至构建的初始预测模型中进行向量表示，包括：将获取的样本数据输入到构建的初始预测模型中的神经网络；将每条样本数据映射到所述初始预测模型的输入层，所述输入层包括位置嵌入层、路...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴小倩，
申请(专利权)人：深圳市磅旗科技智能发展有限公司，
类型：发明
国别省市：