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龙图腾网获悉保利(北京)船舶科技有限公司申请的专利智能备件库库存动态监测与补充优化系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119761965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411815175.8，技术领域涉及：G06Q10/087；该发明授权智能备件库库存动态监测与补充优化系统是由李福运;赵琪设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能备件库库存动态监测与补充优化系统在说明书摘要公布了：本发明公开了智能备件库库存动态监测与补充优化系统，涉及库存管理技术领域，包括，采集环境参数、设备运行数据、库存备件图像和历史供货数据，并进行预处理；利用人工智能算法对预处理后的环境参数、设备运行数据及库存备件图像进行分析，获得备件需求量和备件库存量；利用备件需求量和备件库存量对库存状态进行判断，并生成差异报告；利用预处理后的历史供货数据，构建供货周期模型；根据差异报告、供货周期模型和预算进行采购补货，获得补货记录表；利用区块链，对备件库存量、备件需求量、差异报告和补货记录表进行上链存储。本发明通过数据采集与算法分析，动态预测备件需求，优化补货策略，并进行区块链存储增强数据透明性。

本发明授权智能备件库库存动态监测与补充优化系统在权利要求书中公布了：1.智能备件库库存动态监测与补充优化系统，其特征在于：包括， 数据采集模块，用于采集环境参数、设备运行数据、库存备件图像和历史供货数据，并进行预处理； 数据分析模块，用于利用人工智能算法对预处理后的环境参数、设备运行数据及库存备件图像进行分析，获得备件需求量和备件库存量； 将预处理后的环境参数分为环境训练集、环境测试集和环境验证集； 采用ARIMA模型作为对预处理后的环境参数进行分析的人工智能算法，表示为， xt＝φ1xt-1+φ2xt-2+…+φpxt-p+θ1∈t-1+θ2∈t-2+…+θq∈t-q+∈t； 其中，xt为时间点t的环境参数值，t为时间点，φ1为时间点t-1的环境参数值对时间点t的环境参数值的影响权重，xt-1为时间点t-1的环境参数值，φ2为时间点t-2的环境参数值对时间点t的环境参数值的影响权重，xt-2为时间点t-2的环境参数值，φp为时间点t-p的环境参数值对时间点t的环境参数值的影响权重，xt-p为时间点t-p的环境参数值，θ1为时间点t-1的随机误差值对时间点t的环境参数值的影响权重，∈t-1为时间点t-1的随机误差值，θ2为时间点t-2的随机误差值对时间点t的环境参数值的影响权重，∈t-2为时间点t-2的随机误差值，θq为时间点t-q的随机误差值对时间点t的环境参数值的影响权重，∈t-q为时间点t-q的随机误差值，∈t为预测误差值； 利用环境训练集、环境测试集、环境验证集和网格搜索，对ARIMA模型进行训练和优化，获得环境参数变化趋势； 采用动态影响分析算法对环境参数变化趋势进行处理，获得环境参数对备件需求的动态影响系数，表示为， 其中，η为动态影响系数，N为时间窗口长度，k为时间步长索引，e为自然对数的底数，α为时间衰减系数，Xt-k为时间点t-k的环境参数值，σx为环境参数的标准差，σ为随机误差的标准差； 对预处理后的库存备件图像进行标注，并划分为图像训练集、图像测试集和图像验证集； 利用图像训练集、图像测试集和图像验证集对卷积神经网络进行训练，获得备件图像分类模型； 采用备件图像分类模型对库存备件图像进行处理，获得备件库存量； 库存状态模块，用于利用备件需求量和备件库存量对库存状态进行判断，并生成差异报告； 供货周期模块，用于利用预处理后的历史供货数据，构建供货周期模型； 备件补充模块，用于根据差异报告、供货周期模型和预算进行采购补货，获得补货记录表； 区块链模块，用于利用区块链，对备件库存量、备件需求量、差异报告和补货记录表进行上链存储。

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