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龍圖騰網獲悉揚騰創新(福建)信息科技股份有限公司申請的專利一種基于大數據的供應鏈全鏈路風險預警平臺及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120278526B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510663627.3，技術領域涉及：G06Q10/0635；該發明授權一種基于大數據的供應鏈全鏈路風險預警平臺及方法是由谷云設計研發完成，并于2025-05-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于大數據的供應鏈全鏈路風險預警平臺及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于大數據的供應鏈全鏈路風險預警平臺及方法，平臺包括供應鏈劃分模塊、數據采集模塊、風險評估模塊、備選供應商模塊、風險路徑傳導模塊及風險預案模塊。通過將供應鏈信息按鏈路節點劃分后采集多源數據，結合供應商數據、消費行為數據及輿情數據生成供應商品質信息并綁定供應商，基于實時波動率動態調整備選供應商數量，構建含不同風險等級路徑節點的風險傳導路徑，最終生成適配鏈路場景的風險預案。本發明通過多維度數據融合與動態閾值機制，強化了供應鏈風險傳導的級聯效應捕捉能力，實現風險預警時效性與預案精準度的協同提升。

本發明授權一種基于大數據的供應鏈全鏈路風險預警平臺及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于大數據的供應鏈全鏈路風險預警平臺，其特征在于，包括： 供應鏈劃分模塊，用于獲取供應鏈信息并將所述供應鏈信息按照鏈路節點劃分，得到多個鏈路節點信息； 數據采集模塊，用于獲取每一所述鏈路節點信息的多源數據，所述多源數據包括供應商數據、消費行為數據、物流時效數據、地域數據以及輿情數據； 風險評估模塊，用于根據所述多源數據生成每一所述鏈路節點信息的風險信息，以及根據所述消費行為數據、輿情數據生成供應商品質信息，并將所述供應商品質信息與供應商綁定，包括： 對所述消費行為數據中的退貨記錄進行數據處理，統計各供應商的品類退貨率； 提取所述消費行為數據中的文本評價進行NLP情感分析，生成供應商的品質滿意度評分； 對所述輿情數據進行關鍵字段提取，識別供應商關聯的品質事件； 根據所述品質事件的發生頻率和傳播范圍計算輿情風險值； 將所述品類退貨率、品質滿意度評分與輿情風險值加權融合，生成綜合品質評分； 根據所述綜合品質評分劃分品質等級，得到所述供應商品質信息； 將所述供應商品質信息與對應供應商關聯存儲； 以及，當所述品質等級低于預設等級閾值時，觸發備選供應商的篩選機制； 以及，根據新增的消費行為數據和輿情數據，按照預設周期更新所述供應商品質信息； 備選供應商模塊，用于根據所述風險信息以及所述鏈路節點信息在數據庫中篩選預設數量的備選供應商，并將所述備選供應商更新至所述鏈路節點信息中，所述預設數量被配置為根據當前鏈路節點的實時波動率生成； 風險路徑傳導模塊，用于根據所述風險信息、供應鏈信息生成風險傳導路徑，所述風險傳導路徑包括多個不同風險等級的路徑節點； 風險預案模塊，用于根據所述風險信息、風險傳導路徑以及更新后的所述鏈路節點信息生成風險預案； 所述風險評估模塊還用于執行以下步驟： 獲取每一鏈路節點信息的多源數據并進行預處理，將預處理后的所述多源數據與所述鏈路節點映射存儲； 根據預處理后的所述多源數據生成每一所述鏈路節點信息的風險信息包括： 根據所述鏈路節點信息對其所關聯的預處理后的多源數據按照AHP算法進行影響系數排序，得到多源數據中每一數據類型的影響系數； 根據所述影響系數通過線性歸一化函數換算每一所述數據類型的風險權重，記為初始風險權重； 計算每一所述數據類型的風險概率，所述風險概率被配置為通過同一鏈路節點同一數據類型的歷史數據信息中的風險發生次數使用泊松分布模型計算獲得； 將所述風險概率與所述初始風險權重融合，形成基礎風險權重； 通過CUSUM算法提取所述多源數據中的突發信息，所述突發信息包括政策突發特征、促銷突發特征以及地域突發特征； 將所述突發信息使用模糊邏輯算法轉換為突發風險權重； 將所述基礎風險權重與所述突發風險權重進行融合，得到所述風險信息。

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