一种基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统的制作方法

本发明涉及供应链管理领域，尤其涉及一种基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统。

背景技术：

1、目前，供应链管理系统面临的主要挑战在于如何通过智能化手段提高各环节的协同效率，特别是在应对需求波动、库存管理和供应商关系管理时，传统物流供应链管理系统依赖人工经验，无法准确分析市场数据和历史订单数据，导致预测结果不准确，难以适应市场需求的动态变化。现有的库存管理系统难以进行实时调整，无法有效应对库存的动态变化，可能导致库存过剩或短缺，增加库存成本。供应商选择依赖历史表现，缺乏对实时供应商数据的分析，导致在高需求波动时段，无法及时响应需求，影响物流的整体效率。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统，以解决上述技术问题。

2、本发明提供了一种基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统，所述系统包括：

3、需求预测与分析单元，通过递归神经网络和长短期记忆网络对历史订单和市场波动数据进行分析，预测短期和中长期的需求，输出需求预测数据；

4、库存优化单元，结合贝叶斯动态线性模型和卷积神经网络算法，根据所述需求预测与分析单元输出的需求预测数据，对库存水平进行调整；

5、供应商管理单元：基于多层感知机和模糊聚类算法，接收所述库存优化单元的库存调整数据，并根据供应商数据进行供应商选择、分类与排序；该单元还结合供应商的交货能力和历史表现，制定供应商交货计划，调整订单分配策略；

6、物流路径优化单元，采用遗传算法和自适应大规模邻域搜索算法，基于所述供应商管理单元的供应商选择结果和实时物流数据，进行物流路径规划；

7、系统整合与反馈单元，通过全局数据管理和反馈机制，接收所述需求预测与分析单元、所述库存优化单元、所述供应商管理单元和所述物流路径优化单元的数据，整合并同步各单元运行；

8、实时物流营销单元，接收所述系统整合与反馈单元的反馈数据，基于物流数据与市场趋势，调整物流营销策略。

9、进一步的，所述需求预测与分析单元包括：

10、短期预测模块：通过递归神经网络生成短期需求预测结果，并将预测结果传递至库存优化单元，以调整库存水平；

11、中长期预测模块：利用长短期记忆网络生成中长期需求预测，并将长短期记忆网络的输出结果结合递归神经网络算法的短期预测结果传递至所述库存优化单元和所述物流路径优化单元，以制定长期库存和物流调度方案；

12、注意力机制模块：对长短期记忆网络输出的预测数据赋予不同权重，并将加权后的预测数据传递至所述供应商管理单元和所述物流路径优化单元；

13、反馈模块：收集所述库存优化单元、所述物流路径单元以及所述供应商管理单元的运行数据，将反馈信息传递至递归神经网络和长短期记忆网络，以根据实际运行调整模型参数。

14、进一步的，所述需求预测与分析单元的中长期预测模块中的长短期记忆网络包括输入门、遗忘门和输出门，所述输入门用于选择当前输入信息，所述遗忘门用于调整历史数据对当前预测的权重，所述输出门用于生成预测结果。

15、进一步的，所述库存优化单元包括：

16、数据采集模块：用于从需求预测分析单元、供应商管理单元、物流路径优化单元和库存优化单元中获取数据，所述数据包括历史订单数据、实时订单量、市场波动数据、供应商交货信息及物流状态数据；所述数据经过标准化处理后传递至库存预测模块和库存数据模块，为库存预测和调整提供基础；

17、库存预测模块：结合贝叶斯动态线性模型和卷积神经网络进行库存预测；所述贝叶斯动态线性模型用于短期库存预测，所述卷积神经网络用于分析长期库存趋势；预测结果传递至库存调整模块，提供短期和长期库存调控依据。

18、库存调整模块：基于所述库存预测模块的预测结果，进行库存水平的动态调整；

19、反馈处理模块：收集来自所述供应商管理单元和所述物流路径优化单元的运行反馈信息，将所述运行反馈信息传递给库存预测模块和库存调整模块。

20、进一步的，所述库存优化单元中的卷积神经网络包括多层卷积层和池化层，所述卷积层用于处理库存数据中的局部模式，所述池化层用于减少数据维度并提取库存数据的长期趋势特征。

21、进一步的，所述供应商管理单元包括：

22、供应商数据获取模块：用于从供应链的各单元获取供应商相关数据，包括供应商交货时间、订单完成率、库存需求数据及物流状态信息；获取的数据经过标准化处理后，传递至供应商分析模块和供应商分类与排序模块；

23、供应商分析模块：基于多层感知机算法，分析供应商的历史交货记录、响应速度和交货稳定性，并生成供应商优先级；根据分析结果，调整供应商交货计划，并将供应商优先级排序结果传递至供应商分类与排序模块；

24、供应商分类与排序模块：采用模糊聚类算法对供应商进行分类和排序；根据供应商响应速度、交货稳定性及库存需求，确定供应商分类结果并传递至库存优化单元和物流路径优化单元；

25、供应商反馈处理模块：用于收集并处理来自供应链其他单元的运行数据，包括供应商交货时间、物流执行情况及库存周转率；将反馈数据传递至所述供应商分析模块。

26、进一步的，所述物流路径优化单元包括：

27、物流数据获取模块：用于获取物流相关数据，包括库存状态、需求预测信息、交通状况及运输车辆状态信息；所获取的数据经过处理后传递至路径规划模块和资源调度模块；

28、路径规划模块：基于遗传算法和dijkstra算法生成最优路径方案；遗传算法用于生成初始路径解集，dijkstra算法基于初始解计算最短路径方案，并将方案传递至资源调度模块；

29、资源调度模块：根据路径规划模块生成的路径方案，并采用自适应大规模邻域搜索算法对物流资源进行调度；

30、路径反馈模块：用于收集物流路径的实际执行数据，包括运输时间、资源利用率及运输延误情况；将反馈数据传递至路径规划模块和资源调度模块，以调整路径规划和资源调度方案。

31、进一步的，所述遗传算法的初始路径解集设置为50至100个。

32、进一步的，所述系统整合与反馈单元包括：

33、全局数据管理模块：用于从所述需求预测与分析单元、所述库存优化单元、所述供应商管理单元及所述物流路径优化单元获取数据；对所获取的数据进行标准化处理，并传递至反馈优化模块和智能协同模块；

34、反馈优化模块：根据全局数据管理模块处理的数据，结合库存水平、物流状态和供应商的实际响应情况，调整所述需求预测与分析单元、所述库存优化单元和所述物流路径优化单元的运行参数；

35、智能协同模块：通过分析全局数据管理模块提供的数据，协调所述需求预测与分析单元、所述库存优化单元、所述供应商管理单元及所述物流路径优化单元的运行；

36、动态监控模块：通过对物流延迟、库存失衡及供应商响应的监控，识别潜在问题并提供预警信号。

37、进一步的，所述实时物流营销单元包括：

38、物流数据监测模块：用于监测物流过程中的关键数据，包括库存水平、物流路径状态、订单完成情况及客户反馈信息；所监测的数据传递至市场趋势预测模块和用户行为分析模块；

39、市场趋势预测模块：基于历史销售数据、市场波动数据及物流数据，预测未来市场需求趋势；将预测结果传递至用户行为分析模块和营销反馈模块；

40、用户行为分析模块：通过分析客户的订单历史、购买行为及物流反馈数据，生成针对不同客户群体的营销方案；将生成的营销方案传递至营销反馈模块和库存优化单元；

41、营销反馈模块：用于收集营销活动的执行数据及客户对物流服务的反馈信息；将反馈数据传递至市场趋势预测模块和用户行为分析模块，以调整市场预测和营销策略。

42、本发明提供了一种基于数据分析的智慧物流供应链数字化管理系统，通过整合多个功能单元，实现了供应链管理的全面优化，具有以下有益效果：

43、1. 需求预测精准性提升：通过递归神经网络（rnn）和长短期记忆网络（lstm）的结合，能够有效处理历史订单和市场波动数据，生成精确的短期和中长期需求预测。这使得系统在需求波动时能够快速响应，确保供应链的供需平衡。

44、2. 库存管理效率提高：库存优化单元采用贝叶斯动态线性模型和卷积神经网络，实现了库存的动态预测与调整。通过短期和长期库存预测的结合，系统能够在市场需求变化时灵活调整库存水平，避免库存积压或短缺，降低了库存持有成本。

45、3. 供应商选择优化：供应商管理单元通过多层感知机（mlp）和模糊聚类算法，能够动态分析供应商的历史表现和实时响应数据，从而优化供应商选择、分类与排序，确保在高需求波动时期选择最优供应商，提升供应链的整体效率。

46、4. 物流路径优化：物流路径优化单元结合遗传算法、自适应大规模邻域搜索算法（alns）和dijkstra算法，实现了物流路径的最优规划和资源调度。这确保了物流资源的高效利用，减少了运输延迟和资源浪费。

47、5. 系统整合与反馈机制增强：通过系统整合与反馈单元的全局数据管理和反馈优化，能够对供应链各单元进行实时动态调整。该模块结合供应商响应、库存状态和物流执行情况，确保系统的整体优化和高效运行。

48、6. 实时营销策略调整：实时物流营销单元根据物流和市场趋势的数据分析，能够动态调整营销策略，提升客户体验和订单完成率，同时优化库存营销，确保物流与市场需求的紧密匹配。