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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司物资分公司
摘要：本发明公开了一种基于语言模型的供应链智能任务优化方法和系统，所述方法包括：获取供应链的任务数据并进行识别和提取处理给出关键信息；基于识别和提取的关键信息，分析并生成不同任务地址的产品需求预测数据；基于产品需求预测数据，给出包含所有任务地址的产品库存分布调整方案；对产品库存分布调整方案进行确认或修改，给出最终的产品库存分布调整方案。本发明的方法通过整合和智能处理多源数据，提供高效且准确的需求预测和库存优化，同时增强了用户交互和决策支持，极大地提升了供应链管理的整体性能和效率。
主权项：1.一种基于语言模型的供应链智能任务优化方法，其特征在于，包括：获取供应链的任务数据并进行识别和提取处理给出关键信息；基于识别和提取的关键信息，分析并生成不同任务地址的产品需求预测数据；基于产品需求预测数据，给出包含所有任务地址的产品库存分布调整方案；对产品库存分布调整方案进行确认或修改，给出最终的产品库存分布调整方案，以实现供应链的智能任务优化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网江苏省电力有限公司物资分公司 基于语言模型的供应链智能任务优化方法和装置
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