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龙图腾网获悉宁波新物云科技有限公司申请的专利基于多源数据的供应链排产优化方法及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：CN120106318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510585188.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于多源数据的供应链排产优化方法及系统是由王浩宇;刘玉飞;赵英伍;孟祥立;陈劲松设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源数据的供应链排产优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多源数据的供应链排产优化方法及系统。方法通过数据爬虫提取供应商采购数据，结合知识图谱分析原料共用性，生成原料共用列表；基于交货记录和产品属性，采用线性回归预测质量稳定值，并通过文本相似度算法计算工艺相似度，构建工艺相似度矩阵；结合历史销售数据，运用多元线性回归和时间序列分析构建市场需求预测模型。通过图神经网络刻画原料共用、工艺相似度和市场需求间的复杂关系，生成产品关联网络图，并利用帕累托优化在交货时间与资源利用率间寻找最优平衡点，形成排产方案；最后，通过整数规划算法综合绩效评分、质量稳定值、原料共用列表和排产方案，优化供应商组合。本发明提高了排产效率和精度，满足复杂业务需求。

本发明授权基于多源数据的供应链排产优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的供应链排产优化方法，其特征在于，包括： 获取供应商的采购数据、交货记录、细节属性、工艺流程和历史销售数据，其中，细节属性包括历史质量值、工艺值、材料特性值、历史交付数据、质量检验记录、产能数据和风险事件记录； 根据所述采购数据提取原材料信息，并结合数据溯源和知识图谱进行分析，得到原料共用列表； 根据所述交货记录和所述细节属性，采用线性回归算法预测质量稳定值； 根据所述细节属性和所述原料共用列表对供应商进行综合绩效评估，得到绩效评分； 根据所述工艺流程，采用文本相似度算法计算不同产品的工艺相似度，并生成工艺相似度矩阵； 根据所述工艺相似度矩阵和历史销售数据构建市场需求预测模型并进行市场需求预测，得到市场需求预测值； 根据所述原料共用列表、所述工艺相似度矩阵和所述市场需求预测值，采用图神经网络生成产品关联网络图； 根据所述产品关联网络图，采用帕累托优化方法在交货时间和资源利用率之间寻找平衡点，并将所述平衡点处对应的排产组合作为优化排产方案； 根据所述绩效评分、所述质量稳定值、所述原料共用列表和所述优化排产方案，采用整数规划算法优化供应商组合，得到供应商组合方案； 其中，所述根据所述工艺相似度矩阵和历史销售数据构建市场需求预测模型并进行市场需求预测，得到市场需求预测值，包括： 根据所述工艺相似度矩阵和历史销售数据，采用多元线性回归方法构建初始市场需求预测模型； 采用时间序列分析方法分析所述历史销售数据的季节波动特征； 将所述季节波动特征融入所述初始市场需求预测模型进行模型参数调整，得到市场需求预测模型，并根据所述市场需求预测模型计算市场需求预测值。

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