【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机数据处理，特别涉及一种基于制造业价值链联合大模型的多维数据分析方法及系统。
技术介绍
1、价值链是指一系列将输入转化为输出的活动，由原材料供应商、制造商、分销商和最终用户等各种参与方组成的复杂网络，通过物流、信息流和资金流等各种渠道相互联系，共同完成产品的生产、流通和销售，为产品或服务创造价值。
2、随着信息技术的发展，制造业价值链管理面临着越来越多的挑战和机遇。传统的集中式数据处理分析方式已经不能满足价值链管理中的实时性、个性化、安全性等需求。
3、联邦学习是一种新兴的机器学习范式，它通过在多个参与方之间共享模型参数而不是分享原始数据来训练模型，可以有效的保护数据隐私和安全，在制造业价值链中具有广阔的应用前景，可以提高价值链的效率和透明度，同时保护企业和个人的隐私。结合大模型和联邦学习技术，可以在保护数据隐私的同时，利用全局信息进行模型的训练和优化，从而更好地解决制造业价值链管理中的各种挑战。
4、尽管现有技术在解决制造业价值链管理中的一些问题上取得了一定的进展，但仍然存在一些缺...
【技术保护点】
1.基于制造业价值链联合大模型的多维数据分析方法，应用于执行服务器，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于制造业价值链联合大模型的多维数据分析方法，联邦学习模型的训练方式包括：同态加密、混淆电路、差分隐私和安全聚合。
3.如权利要求1所述的基于制造业价值链联合大模型的多维数据分析方法，所述基于达到模型指标的联邦学习模型，生成制造业价值链联合大模型，包括：
4.如权利要求1所述的基于制造业价值链联合大模型的多维数据分析方法，所述基于制造业价值链联合大模型，完成多维数据分析任务，包括：
5.如权利要求4所述的基于制造...
【技术特征摘要】
1.基于制造业价值链联合大模型的多维数据分析方法，应用于执行服务器，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于制造业价值链联合大模型的多维数据分析方法，联邦学习模型的训练方式包括：同态加密、混淆电路、差分隐私和安全聚合。
3.如权利要求1所述的基于制造业价值链联合大模型的多维数据分析方法，所述基于达到模型指标的联邦学习模型，生成制造业价值链联合大模型，包括：
4.如权利要求1所述的基于制造业价值链联合大模型的多维数据分析方法，所述基于制造业价值链联合大模型，完成多维数据分析任务，包括：
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