申请/专利权人：中南大学

申请日：2022-11-02

公开（公告）日：2023-01-17

公开（公告）号：CN115619033A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/0633;G06Q10/0875;G06N3/08;G06N3/0442

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.02.10#实质审查的生效;2023.01.17#公开

摘要：本发明公开了一种基于工业互联网的采购供应链一体化优化方法和设备，方法包括：对原料的市场价格进行预测；考虑原料的市场预测价格，建立单位原料成本最小的多周期动态采购模型，并优化求解各采购周期的最佳原料采购量；获取各供应商的历史供货数据，构建基于堆栈自编码器和套袋法集成学习的供应商自动评价模型，获得各供应商评分；综合考虑最佳原料采购量和供应商评分，建立最小化采购成本、最大化供应商综合效应的多目标优化模型，并求解获得从各供应商的最优采购策略。本发明通过工业互联网平台将采购供应链全流程数据进行全面获取、集中处理分析，综合考虑不同业务之间的关联性，可有效降低采购成本、提升采购效率。

主权项：1.一种基于工业互联网的采购供应链一体化优化方法，其特征在于，包括：市场价格预测：对原料的市场价格进行预测；原料采购决策：考虑原料的市场预测价格，建立单位原料成本最小的多周期动态采购模型，并优化求解各采购周期的最佳原料采购量；供应商评价：获取各供应商的历史供货数据，构建基于堆栈自编码器和套袋法集成学习的供应商自动评价模型，获得各供应商评分；供应商订单分配：综合考虑最佳原料采购量和供应商评分，建立最小化采购成本、最大化供应商综合效应的多目标优化模型，并求解获得从各供应商的最优采购策略；所述市场价格预测、原料采购决策、供应商评价和供应商订单分配，所需数据通过工业互联网平台自动获取。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中南大学 基于工业互联网的采购供应链一体化优化方法和设备

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD