【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及供应链管理，尤其涉及基于运营数据的供应链管理系统及方法。
技术介绍
1、供应链中的各个环节，如原材料采购、生产、库存管理和物流配送，都依赖大量的数据。通过对这些数据的实时分析，可以提高供应链的响应速度和效率，减少资源浪费和库存积压。然而，现有技术主要依赖于人工预测和基于历史数据的简单模型，例如在现有方案（中国专利技术专利，公开号：cn118333531b，名称：一种基于人工智能的智慧供应链管理方法）中，采用的是基于人工智能的商品需求预测模型。这种方法通过分析历史销售数据、位置数据和其他辅助信息来预测采购和库存需求。然而，该技术存在以下缺陷：由于无法及时捕捉市场的动态变化，预测结果的准确性依赖于历史数据，无法应对市场需求的剧烈波动；此外，传统方法主要是静态决策，缺少实时响应和动态优化的能力，容易导致资源分配不均衡和效率低下。
技术实现思路
1、针对上述现有技术存在的诸多问题，本专利技术提供基于运营数据的供应链管理系统及方法，本专利技术通过采集供应链中的多维运营数据，利用量子贝叶...
【技术保护点】
1.一种基于运营数据的供应链管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于运营数据的供应链管理系统，其特征在于，所述数据推演与预测模块中的多任务学习模型通过同时对所述市场需求特征数据、所述生产效率特征数据和所述物流状态特征数据进行多任务特征提取，生成不同任务的共享特征表示，使得多个任务的优化过程彼此关联。
3.根据权利要求2所述的基于运营数据的供应链管理系统，其特征在于，所述量子贝叶斯推演基于贝叶斯定理进行推演，其中通过量子态叠加与量子并行计算处理所述市场需求特征数据、所述生产效率特征数据和所述物流状态特征数据，生成多种市场情景下的...
【技术特征摘要】
1.一种基于运营数据的供应链管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于运营数据的供应链管理系统，其特征在于，所述数据推演与预测模块中的多任务学习模型通过同时对所述市场需求特征数据、所述生产效率特征数据和所述物流状态特征数据进行多任务特征提取，生成不同任务的共享特征表示，使得多个任务的优化过程彼此关联。
3.根据权利要求2所述的基于运营数据的供应链管理系统，其特征在于，所述量子贝叶斯推演基于贝叶斯定理进行推演，其中通过量子态叠加与量子并行计算处理所述市场需求特征数据、所述生产效率特征数据和所述物流状态特征数据，生成多种市场情景下的所述需求预测数据，所述量子贝叶斯推演的计算过程包括以下表达式：
4.根据权利要求3所述的基于运营数据的供应链管理系统，其特征在于，所述量子贝叶斯推演的先验分布基于历史供应链数据和外部市场情报构建，并在量子计算过程中通过量子态的叠加同时推演多个市场场景，所述量子贝叶斯推演结果用于提供关于市场需求和生产调度的多种可能路径，并对每条路径的可信度进行量化。
5.根据权利要求1所述的基于运营数据的供应链管理系统，其特征在于，所述分布式协同决策模块中的多智能体系统包含多个独立的供应链节点，每个节点根据本地的所述市场需求...
【专利技术属性】
技术研发人员：王栋强，唐云明，李剑梅，戴苛，
申请(专利权)人：集物重庆供应链有限公司，
类型：发明
国别省市：
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