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申请/专利权人：德州学院

摘要：本发明公开了一种基于数字孪生与物联网的易腐产品供应链风险评估方法，包括S1、构建易腐产品数据集；S2、将收集到的易腐产品数据集传输至中央处理系统；S3、基于接收到的易腐产品数据集，构建易腐产品及其供应链环境的数字孪生模型，数字孪生模型虚拟地模拟和分析产品在整个供应链中的状态；S4、利用数字孪生模型，对易腐产品在供应链中可能遇到的风险进行动态评估和预测；S5、根据评估结果，生成风险评估报告；S6、实施推荐的预防或应对措施。本发明不仅能够评估当前的风险，还能预测未来潜在的风险，为供应链管理提供了前瞻性的决策支持。

主权项：1.一种基于数字孪生与物联网的易腐产品供应链风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、在易腐产品的运输和储存环节部署温湿度传感器、产品内部气体组成分析传感器、微生物活性检测传感器以及产品包装完整性监测设备，用于实时收集温度、湿度、易腐产品新鲜度数据、微生物污染水平数据和包装状态数据，并构建易腐产品数据集；S2、将收集到的易腐产品数据集传输至中央处理系统，中央处理系统基于物联网技术，实时接收、存储和处理来自传感器的数据；S3、基于接收到的易腐产品数据集，构建易腐产品及其供应链环境的数字孪生模型，数字孪生模型虚拟地模拟和分析产品在整个供应链中的状态，包括运输和储存过程中可能遇到的环境条件和内部品质变化；S4、利用数字孪生模型，结合预设的风险评估逻辑和算法，对易腐产品在供应链中可能遇到的风险进行动态评估和预测，所述风险包括产品损坏、运输延误、质量下降以及微生物污染；S5、根据评估结果，生成风险评估报告，风险评估报告列出供应链中的风险点、预测的风险级别以及推荐的预防或应对措施；S6、实施推荐的预防或应对措施，包括调整供应链管理策略、改善运输和储存条件方法；所述S1具体包括：S11、部署温湿度传感器Ti和Hi，分别用于实时监测和记录第i个易腐产品在时间t的环境温度ti和湿度hi，并标记为Titi,t和Hihi,t；S12、部署产品内部气体组成分析传感器Gi，用于实时检测第i个易腐产品在时间t的内部气体组成，包括氧气O2i、二氧化碳CO2i和乙烯C2H4i，并标记为GiO2i,CO2i,C2H4i,t；S13、部署微生物活性检测传感器Mi，用于实时监测第i个产品在时间t的中微生物的活性水平mi，并标记为Mimi,t，其中mi表示微生物活性水平的量化指标；S14、部署产品包装完整性监测设备Pi，用于实时监控第i个易腐产品在时间t的包装完整性状态pi，并标记为Pipi,t，其中pi代表包装完整性的评价指标；S15、利用部署的传感器和监测设备，实时收集第i个易腐产品在时间t的温度、湿度、新鲜度数据、微生物污染水平数据和包装状态数据，构建易腐产品数据集：Di＝{Titi,t,Hihi,t,GiO2i,CO2i,C2H4i,t,Mimi,t,Pipi,t}；所述S3具体包括：S31、利用易腐产品数据集Di为每个易腐产品构建一个非线性动态数字孪生模型，每个数字孪生模型通过映射实际易腐产品及其供应链环境的关键特征，并考虑时间t和所有关键参数的影响，包括环境条件和内部品质变化，形成虚拟的产品状态表示： 其中，α,β,γ,δ,φn,θn,ψ,ξ是模型参数，N是气体成分的数量；S32、定义模型的状态变量Sdi表示第i个易腐产品在供应链中的当前状态，状态变量Sdi根据实时更新的数据集Di动态调整，状态变量的动态调整反映为一个时间序列更新过程：Sdit+1＝Sdit+η·ΔDit；其中，ΔDit表示时间t到t+1之间数据的变化量，η是调整系数；S33、基于定义的状态变量Sdi和供应链过程模型，应用神经网络算法和规则模拟和分析易腐产品在供应链中的运输和储存过程，包括对环境条件变化、内部品质变化以及可能导致风险的特定事件的虚拟模拟和预测：Rdit＝gSdi＝DNNSdi；Θ；其中，DNN代表神经网络模型，Θ表示网络参数；S34、通过持续更新的模拟和分析采用LSTM网络，结合历史风险评估结果和未来时间增量的影响，数字孪生模型能够预测易腐产品在供应链中遇到的潜在风险，包括产品损坏、运输延误、质量下降和微生物污染：Fdit+Δt＝hRdit,Δt＝LSTMRdit；Ω；其中，Ω表示LSTM网络的参数；所述S31具体包括：S311、将收集到的易腐产品数据集Di中的每个参数进行标准化处理，消除不同量纲和范围带来的影响： 其中，xi,norm是标准化后的参数值，是参数xi的平均值，是参数xi的标准偏差；S312、构建数字孪生模型的非线性动态表示，通过组合不同参数的影响以及它们对易腐产品状态变化的贡献，形成对实际情况的高度模拟；S313、通过历史数据和机器学习算法来优化模型参数α,β,γ,δ,φn,θn,ψ,ξ，确保模型能够准确反映易腐产品在供应链中状态的动态变化，最小化模型输出与实际观察到的数据之间的差异： 其中，DSi,obst是在时间t观测到的易腐产品状态，目标是调整模型参数以最小化模型预测和实际观察之间的总差异；所述S4具体包括：S41、采用数字孪生模型DSit和状态变量Sdit+1，结合预设的风险评估逻辑和算法，动态评估和预测易腐产品在供应链中产品损坏风险Ddi，运输延误风险Ldi，质量下降风险Qdi以及微生物污染Mdi：产品损坏Ddit表示基于内部气体组成、温度和包装状态综合评估的产品损坏风险： 其中，an为气体组成对产品损坏影响的权重参数，为时间t时第i个易腐产品内部第n种气体的浓度；运输延误Ldit反映运输过程中速度变化对运输延误风险的影响： 其中，viτ表示时间τ内的速度，体现运输过程的不稳定性及其对延误风险的贡献；质量下降Qdit表示基于微生物活性和气体组成分析的质量下降风险： 其中，bj为微生物活性对产品质量影响的权重参数，表示时间t时微生物活性水平；微生物污染Mdit表示评估产品微生物污染风险，考虑温度和湿度共同作用下的微生物增长潜力： 其中，ck为温湿度对微生物污染影响的权重参数；S42、对每种风险类型定义评估函数，量化风险的可能性和影响程度，综合四种风险因素，评估总风险函数表示为： 其中，ξ为考虑风险交互效应的参数，M表示交互项的复杂度级别；S43、利用多层感知机神经网络分析状态变量Sdit与风险评估函数之间的关系，进而对每种风险进行动态评估和预测： 其中，σ和φ分别代表激活函数和神经网络层的函数；S44、根据神经网络输出的风险评估结果，采用长短期记忆网络进一步分析风险随时间的变化趋势，预测未来特定时间点或时间段内的风险级别，该预测模型表示为： 其中，Ω表示LSTM网络的参数集合，包括在时间序列分析中用于捕捉风险动态变化特征的权重和偏置项，Υ和χ分别代表LSTM层的激活函数和时间步函数，关键于理解风险随时间的演变和预测未来风险水平。

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