一种用于供应链采购的人工智能方法技术

本发明专利技术公开了一种用于供应链采购的人工智能方法，包括如下步骤：S1、通过自然语言处理技术对供应链相关文本数据进行处理，从中提取关键信息；S2、使用图神经网络模型对供应链中的各个实体及其相互关系进行建模，构建供应链网络图模型；S3、利用图神经网络中的节点表示技术和图卷积算法，对供应链网络图模型中的节点和边进行特征提取和学习；S4、基于图神经网络的输出，结合历史数据和实时数据使用机器学习算法对供应链进行动态预测和分析；S5、根据分析和预测结果，自动调整供应链策略。本发明专利技术通过自然语言处理技术能够有效地处理和分析供应链中的非结构化文本数据，为供应链决策提供更加丰富和准确的数据支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及供应链，尤其涉及一种用于供应链采购的人工智能方法。

技术介绍

1、当前，供应链管理领域普遍采用的技术主要包括基本的数据库管理系统、简单的预测算法以及初级的物流跟踪系统。这些技术在处理大规模、复杂供应链数据时面临着诸多挑战和限制。

2、首先，现有的数据库管理系统虽然能够存储和检索供应链数据，但在数据分析和处理能力上显得相对简单和有限。它们通常无法有效处理非结构化数据，例如自由文本形式的订单数据、物流信息和市场动态，导致重要信息的损失。其次，传统的预测方法，如简单的线性回归或时间序列分析，在复杂的供应链环境中往往不足以准确预测需求和库存需求。这些方法通常假设数据呈线性关系，忽略了供应链系统中的非线性复杂性和动态变化。此外，初级的物流跟踪系统主要依赖于手动输入和更新，缺乏实时监控和优化能力。这种系统在动态变化的市场环境中难以提供有效的物流优化建议，导致资源浪费和响应迟缓。因此，如何提供一种用于供应链采购的人工智能方法是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本专利技术的一个目的在本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于供应链采购的人工智能方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用于供应链采购的人工智能方法，其特征在于，所述供应链相关文本数据包括订单数据、物流信息和市场动态，所述实体包括供应商、分销商和产品，所述预测和分析包括需求预测、库存管理和物流优化，所述调整供应链策略包括采购决策、库存水平和物流路线。

3.根据权利要求2所述的一种用于供应链采购的人工智能方法，其特征在于，所述S1具体包括：

4.根据权利要求2所述的一种用于供应链采购的人工智能方法，其特征在于，所述S2具体包括：

5.根据权利要求4所述的一种用于供应链...

【技术特征摘要】

1.一种用于供应链采购的人工智能方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用于供应链采购的人工智能方法，其特征在于，所述供应链相关文本数据包括订单数据、物流信息和市场动态，所述实体包括供应商、分销商和产品，所述预测和分析包括需求预测、库存管理和物流优化，所述调整供应链策略包括采购决策、库存水平和物流路线。

3.根据权利要求2所述的一种用于供应链采购的人工智能方法，其特征在于，所述s1具体包括：

4.根据权利要求2所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李国平，
申请(专利权)人：安徽同徽信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：