本发明专利技术公开基于数字孪生的供应链智能优化决策系统，涉及ERP技术领域，通过供应链数字孪生构建模块多渠道采集供应链各环节详细数据及交互数据，利用图卷积网络和K均值聚类算法构建供应链整体数字孪生模型；供应链风险监测模块实时监控各环节运行状况，识别风险环节并评估风险等级，同时确定风险环节的关联环节及关联紧密程度；决策优化执行模块根据风险环节和关联环节的相关数据，运用支持向量机等技术制定并执行优化决策方案，涵盖生产计划调整、库存调配、物流路线优化和供应商合作策略变更；可视化呈现模块直观展示供应链整体数字孪生模型以及优化决策方案的执行情况和效果反馈，系统实现对供应链的精细化智能化管理，提高了供应链的效率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及erp，更具体地，涉及基于数字孪生的供应链智能优化决策系统。
技术介绍
1、在当今全球化和数字化的时代，供应链管理对于企业的竞争力和市场适应能力至关重要，传统的供应链管理方式往往依赖于人工经验和简单的数据分析工具，难以应对现代供应链中复杂的动态变化和潜在风险，随着大数据、人工智能、物联网等技术的快速发展，供应链管理迎来了智能化转型的契机，现有的供应链管理技术虽然在一定程度上提高了信息的透明度和决策的科学性，但仍存在诸多问题，例如，数据采集手段有限，无法全面覆盖供应链各环节的动态变化；风险识别和预警能力不足，难以及时发现潜在的风险点并采取有效的应对措施；决策优化模型过于依赖历史数据，缺乏对实时数据和复杂关联关系的深入分析；可视化呈现方式不够直观，无法清晰地展示供应链的整体运行状况和优化决策的效果。
技术实现思路
1、为了克服现有技术数据采集有限、风险预警不足、决策依赖历史、可视化不直观等问题，本专利技术设计基于数字孪生的供应链智能优化决策系统能有效解决上述技术问题。
>2、为解决上述技术本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于数字孪生的供应链智能优化决策系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的供应链智能优化决策系统，其特征在于，所述供应链数字孪生构建模块包括：
3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的供应链智能优化决策系统，其特征在于，所述供应链风险监测模块包括：
4.根据权利要求3所述的基于数字孪生的供应链智能优化决策系统，其特征在于，所述决策优化执行模块包括：
5.根据权利要求4所述的基于数字孪生的供应链智能优化决策系统，其特征在于，所述环节簇划分单元构建特征向量并划分环节簇的过程为：对各环节数据进行特征提取和编码，形成环节特征...
【技术特征摘要】
1.基于数字孪生的供应链智能优化决策系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的供应链智能优化决策系统，其特征在于，所述供应链数字孪生构建模块包括：
3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的供应链智能优化决策系统，其特征在于，所述供应链风险监测模块包括：
4.根据权利要求3所述的基于数字孪生的供应链智能优化决策系统，其特征在于，所述决策优化执行模块包括：
5.根据权利要求4所述的基于数字孪生的供应链智能优化决策系统，其特征在于，所述环节簇划分单元构建特征向量并划分环节簇的过程为：对各环节数据进行特征提取和编码，形成环节特征向量；通过图卷积网络构建图结构，其中节点为环节特征向量，学习节点间的关联权重，将权重高的环节聚为同一环节簇；
6.根据权利要求5所述的基于数字孪生的供应链智能优化...
【专利技术属性】
技术研发人员：张瑰典，
申请(专利权)人：弘尚科技广州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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