【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及供应链管理，尤其涉及基于区块链的餐饮供应链安全管理系统及方法。
技术介绍
1、供应链管理是指在整个供应链系统中，通过高效和有效的方式进行原材料的采购、处理、生产、分发和将产品交付给消费者的全过程管理，供应链管理领域包括物流管理、库存管理、采购管理、质量控制和供应链协同多方面内容，供应链管理尤其关注原材料的质量安全、供应的及时性和成本控制，确保食品的安全、新鲜和成本效益。
2、其中，基于区块链的餐饮供应链安全管理系统，是一种利用区块链技术保证数据不可篡改性和透明性的管理系统，旨在提高餐饮供应链中产品质量的追溯性和透明度，确保从原材料采购、加工、运输到最终销售的每一环节都可被追踪和验证，增强消费者对餐饮产品安全的信心，降低食品安全事故的发生率，提高整个餐饮行业的管理效率和品牌信誉。
3、传统供应链管理系统在数据处理和风险管理方面存在明显不足，使原材料的质量控制和库存管理效率低下，对市场变化的响应不够敏捷，导致资源浪费严重，增加运营成本，降低了企业对风险的预防和应对能力，传统系统依赖于人工操作和经验判断，缺乏科学的风险评估和预测模型，无法有效识别和应对潜在风险，增加供应链运营的不确定性，影响了供应链的效率和安全性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于区块链的餐饮供应链安全管理系统及方法。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案，一种基于区块链的餐饮供应链安全管理系统包括：
3
4、库存动态管理模块基于所述合规性验证记录，采用自回归积分滑动平均模型和长短期记忆网络，分析历史库存数据和市场趋势，预测库存需求，调整库存水平和补货计划，优化供应链的响应速度和成本效率，生成库存优化策略；
5、食品安全监测模块基于所述库存优化策略，采用孤立森林算法和自编码器算法，对温度、湿度指标进行监测，识别数据点异常，匹配响应机制，生成实时监测反馈信息；
6、供应链配置优化模块基于所述实时监测反馈信息，采用遗传算法和支持向量机，结合外部环境变化，包括市场需求波动和运输成本变化，分析餐饮供应链状态，优化供应链结构和运输策略，生成供应链配置优化方案；
7、风险预测与管理模块基于所述供应链配置优化方案，使用社会网络分析，构建安全事件关联图，通过分析事件传播路径，识别关键风险节点和传播机制，结合门控循环单元，预测安全事件发展趋势，生成风险管理方案；
8、决策支持系统模块基于所述风险管理方案，采用多准则决策分析和数据包络分析，评估多个供应链环节的效率，优化供应链管理决策，匹配基于当前供应链状态和外部环境变化的管理策略，生成决策支持数据集；
9、安全合规评估模块基于所述决策支持数据集，采用故障树分析，通过构建故障事件的逻辑树图，识别非合规和安全问题的原因，应用灰色关联分析，评估风险因素和供应链性能指标间的关联度，分析影响供应链安全合规性的关键因素，生成供应链安全优化方案。
10、作为本专利技术的进一步方案，所述合规性验证记录包括温度控制合格率、原材料质量审核结果、异常数据处理记录，所述库存优化策略包括调整后的库存水平、预测的库存需求变化信息、市场趋势分析结果，所述实时监测反馈信息包括温度异常监测信息、湿度异常监测信息、匹配的响应策略，所述供应链配置优化方案包括优化后的供应链结构、改进的运输策略、外部环境变化应对策略，所述风险管理方案包括关键风险节点识别结果、安全事件发展趋势预测信息、针对性风险缓解措施，所述决策支持数据集包括综合效率评估信息、供应链管理决策优化方案、外部环境变化适应性策略，所述供应链安全优化方案包括非合规与安全问题原因分析结果、供应链性能与风险因素关联度分析结果、改进策略方案。
11、作为本专利技术的进一步方案，所述合规性验证模块包括智能合约部署子模块、异常检测子模块、纠正措施执行子模块；
12、所述智能合约部署子模块基于区块链智能合约，采用模糊测试技术，定义智能合约的基本操作和规则逻辑，包括餐饮供应链中原材料质量标准和温度控制的参数，优化供应链数据处理的准确性和可靠性，生成智能合约规则模型；
13、所述异常检测子模块基于智能合约规则模型，采用支持向量机算法，通过构建多个超平面，分析温度控制和原材料质量，识别供应链数据中的异常情况，生成异常数据识别结果；
14、所述纠正措施执行子模块基于异常数据识别结果，采用决策树算法，通过对异常数据进行分类决策，匹配处理异常情况的措施，包括发出警报和通知质量管理部门进行干预，优化供应链活动的和合规性和安全性，生成合规性验证记录。
15、作为本专利技术的进一步方案，所述库存动态管理模块包括需求预测子模块、库存调整子模块、补货计划子模块；
16、所述需求预测子模块基于合规性验证记录，使用自回归积分滑动平均模型和长短期记忆网络，对历史库存数据和市场趋势进行分析，识别供应链需求，生成库存需求预测信息；
17、所述库存调整子模块基于库存需求预测信息，采用经济订货批量模型，分析预测需求和当前库存水平间的差异，结合库存持有成本、订购成本和供应链响应能力，匹配库存调整策略，生成调整后的库存计划；
18、所述补货计划子模块基于调整后的库存计划，采用蒙特卡罗模拟方法，通过模拟多种补货方案和市场反应，结合供应商交货周期、库存持有成本和需求波动因素，评估调整方案的成本效益，生成库存优化策略。
19、作为本专利技术的进一步方案，所述食品安全监测模块包括环境监测子模块、异常识别子模块、响应机制子模块；
20、所述环境监测子模块基于库存优化策略，采用孤立森林算法，分析温度和湿度指标的数据流，识别偏离正常范围的数据点和异常模式，生成环境异常监测数据集；
21、所述异常识别子模块基于环境异常监测数据集，采用局部离群因子算法，计算数据点的局部密度偏差，识别对食品安全构成威胁的异常数据点，结合聚类分析，识别异常类型和原因，生成安全风险因素识别信息；
22、所述响应机制子模块基于安全风险因素识别信息，采用自编码器算法，评估多种响应措施的效果，优化安全处理策略的针对性和效率，生成食品安全事件响应方案。
23、作为本专利技术的进一步方案，所述供应链配置优化模块包括状态分析子模块、结构优化子模块、运输策略子模块；
24、所述状态分析子模块基于食品安全事件响应方案，采用遗传算法，通过模拟自然选择和遗传机制，对供应链结构、市场需求波动、运输成本变化因素进行评估，识别优化供应链配置的解决方案，生成供应链状态综合评估信息；
25、所述结构优化子模块基于供应链状态综合评估信息，使用粒子群优化算法，结合供应链动态变化的需求和本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于区块链的餐饮供应链安全管理系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于区块链的餐饮供应链安全管理系统，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于区块链的餐饮供应链安全管理系统，其特征在于：所述合规性验证模块包括智能合约部署子模块、异常检测子模块、纠正措施执行子模块；
4.根据权利要求1所述的基于区块链的餐饮供应链安全管理系统，其特征在于：所述库存动态管理模块包括需求预测子模块、库存调整子模块、补货计划子模块；
5.根据权利要求1所述的基于区块链的餐饮供应链安全管理系统，其特征在于：所述食品安全监测模块包括环境监测子模块、异常识别子模块、响应机制子模块；
6.根据权利要求1所述的基于区块链的餐饮供应链安全管理系统，其特征在于：所述供应链配置优化模块包括状态分析子模块、结构优化子模块、运输策略子模块；
7.根据权利要求1所述的基于区块链的餐饮供应链安全管理系统，其特征在于：所述风险预测与管理模块包括事件关联分析子模块、风险识别子模块、预测管理子模块；
8.根据权利要求1所述的
9.根据权利要求1所述的基于区块链的餐饮供应链安全管理系统，其特征在于：所述安全合规评估模块包括原因识别子模块、关联度分析子模块、改进策略匹配子模块；
10.一种基于区块链的餐饮供应链安全管理方法，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的基于区块链的餐饮供应链安全管理系统执行，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.基于区块链的餐饮供应链安全管理系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于区块链的餐饮供应链安全管理系统，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于区块链的餐饮供应链安全管理系统，其特征在于：所述合规性验证模块包括智能合约部署子模块、异常检测子模块、纠正措施执行子模块；
4.根据权利要求1所述的基于区块链的餐饮供应链安全管理系统，其特征在于：所述库存动态管理模块包括需求预测子模块、库存调整子模块、补货计划子模块；
5.根据权利要求1所述的基于区块链的餐饮供应链安全管理系统，其特征在于：所述食品安全监测模块包括环境监测子模块、异常识别子模块、响应机制子模块；
6.根据权利要求1所述的基于区块链的餐饮供应链安全管理系统，其特征在于：...
【专利技术属性】
技术研发人员：林雨财，容嘉玲，陈文魁，
申请(专利权)人：广州朗通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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