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申请/专利权人：中武(福建)跨境电子商务有限责任公司

摘要：本发明公开了一种基于供应链的画布系统，属于物流运输领域，包括采集处理模块、需求预测模块、行动分析模块、预测分析模块、库存管理模块、生产计划模块、运输优化模块、供应商管理模块、客户管理模块、监控反馈模块；本发明能够更加灵活地应对供应链中的变化，提高管理效率和决策质量，有助于降低供应链运作中的不确定性和风险，保障供应链的稳定性和可靠性，可以为不同的管理者提供个性化的决策推荐，提高决策的针对性和效果，能够智能化地优化运输路径和运输方式，提高运输效率和降低成本，有助于找到更优的解决方案，同时具有较强的适应性和鲁棒性，能够灵活应对不同的环境和情况，提高计算效率，加快优化过程。

主权项：1.一种基于供应链的画布系统，其特征在于，包括采集处理模块、需求预测模块、行动分析模块、预测分析模块、库存管理模块、生产计划模块、运输优化模块、供应商管理模块、客户管理模块、监控反馈模块、决策支持模块以及可视化画布模块；所述采集处理模块用于从供应链各节点收集数据，并进行预处理；所述需求预测模块用于依据历史销售数据预测市场需求；所述行动分析模块对供应链中各个节点的相互依赖关系进行建模，并分析各节点在不同情景下的行为；所述预测分析模块用于对供应链中的不确定性因素进行解析识别；所述库存管理模块用于结合需求预测和供应链建模结果优化库存策略；所述生产计划模块用于基于预测的市场需求和库存水平制定生产计划；所述运输优化模块用于优化运输路径和运输方式；所述供应商管理模块用于对供应商的绩效进行评估，选择最优供应商，并建立稳定的供应商关系；所述客户管理模块用于分析客户行为数据，提供个性化的服务和产品推荐；所述监控反馈模块用于通过物联网设备实时监控供应链各节点状态，并对异常情况进行预警和处理；所述决策支持模块用于为管理层提供决策建议，支持战略和战术决策；所述可视化画布模块用于将供应链的各个环节及其动态进行可视化展示；所述需求预测模块预测市场需求的具体步骤如下：步骤1：将处理后的采集数据按照时间序列组织数据，之后对数据标准化处理，再将数据划分为训练集和测试集，通过TensorFlow和Keras库设计需求预测模型，并设置该模型学习率、批次大小以及训练轮数；步骤2：将训练集输入需求预测模型，该模型将训练集分批次进行前向传播，通过模型各层的计算，输出最终预测值，通过均方误差函数计算预测值与真实标签之间的损失；步骤3：基于链式法则，将损失值从需求预测模型输出层开始，进行反向传播，在每次反向传播中，计算损失函数对各层权重和偏置的梯度，并使用梯度下降算法更新参数，每轮训练周期结束后，使用测试集上评估模型性能，计算误差指标，根据评估结果，调整模型的超参数，重复训练该模型，直至达到预设训练轮数后停止；步骤4：使用训练好的需求预测模型对未来的市场需求进行预测，再将预测结果转换回原始数据范围，对预测结果进行分析，再使用图表展示预测结果和实际数据的对比，以呈现市场需求趋势；所述行动分析模块关系建模具体步骤如下：步骤①：确定供应链中的供应商、制造商、分销商和零售商节点，为每个节点定义对应的随机变量，并确定各节点之间的依赖关系，依据采集的信息，绘制贝叶斯网络的结构图，使用结构图中的节点表示随机变量，有向边表示依赖关系；步骤②：收集供应链中各节点的历史数据，依据历史数据计算各变量的条件概率分布，以形成贝叶斯网络的条件概率表，为结构图中的根节点设置先验概率分布，计算各节点在给定条件下的后验概率；步骤③：设置不同的供应链各节点对应的情景假设，将各情景假设作为证据输入贝叶斯网络，更新各节点的后验概率，根据后验概率分析各节点在不同情景下的可能行为和决策；步骤④：通过NetworkX展示各节点在不同情景下的后验概率分布，总结分析结果，形成决策报告，并依据绘制概率图和生成的决策报告，提出优化建议；所述运输优化模块运输路径和运输方式优化具体步骤如下：步骤①：运输优化模块收集供应链中记录的各组运输路径和方式，并依据每组运输路径和方式设定鱼群规模、最大迭代次数、感知距离、拥挤度阈值以及步长，随机生成多组鱼的位置，且每条鱼的位置表示一个运输路径和方式的组合；步骤②：依据运输路径和方式的评价指标，计算每条鱼的位置计算其适应度，之后每条鱼在感知距离内随机选择一个新位置，若新位置的适应度大于当前适应度，则该鱼移动到新位置，同时更新该鱼的位置信息；步骤③：位置更新完成后，在感知距离内计算邻域内鱼群的位置中心，若中心位置的平均适应度大于当前适应度，则鱼群向中心位置移动，鱼群位置更新完成后，在每条鱼的感知距离内找到适应度最优的鱼的位置，若寻找的鱼所在位置的适应度大于当前适应度，则移动至该鱼位置；步骤④：在进行觅食、聚集以及追尾行为前判断每条鱼在感知距离内的拥挤度，若拥挤度超过拥挤度阈值，则提升每条鱼的感知距离，更新每条鱼在新位置的适应度，并记录当前迭代中的最优适应度及对应的位置；步骤⑤：重复觅食、聚集、追尾以及拥挤度判断步骤，并在每次迭代，更新每条鱼在新位置的适应度，记录当前迭代中的最优适应度及对应的位置，直至达到最大迭代次数后停止，输出最优运输路径和运输方式，以及对应的适应度，并总结优化结果，形成运输优化方案报告；步骤②所述适应度具体计算公式如下： ；式中，代表运输方案的综合性能；、以及分别代表调节各项指标在综合指标中的权重的系数；代表运输方案所需的经济成本；代表运输方案所需的时间成本；代表运输方案所产生的碳排放量；步骤③所述位置更新具体计算公式如下： ；式中，代表第条鱼在次迭代中的位置，即更新后的位置；代表第条鱼在第次迭代中的位置；代表鱼在每次迭代中移动的步长；代表新位置；代表新位置与当前位置之间的欧氏距离；步骤③所述位置中心具体计算公式如下： ；式中，代表邻域中所有鱼的位置的中心位置；代表邻域的大小；代表鱼的位置。

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