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龙图腾网获悉南京金信通信息服务有限公司申请的专利应用大模型技术的供应链中台数据管理系统及方法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：CN120448448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510953953.8，技术领域涉及：G06F16/25；该发明授权应用大模型技术的供应链中台数据管理系统及方法是由梁锦川;王文雯;李景胤设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用大模型技术的供应链中台数据管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了应用大模型技术的供应链中台数据管理系统及方法，涉及大模型技术领域，本发明提取供应记录中的供应数据，对所有供应数据进行清洗预处理，并根据时间戳对供应数据进行对齐；提取供应实体和供应关系，构建供应链中台的知识图谱；结合构建的知识图谱查找影响供应的风险特征；针对每个供应路径构建虚拟供应链沙盘，生成风险预警模型；提取实时供应环境数据输入到实时供应路径的虚拟供应链沙盘中，利用风险预警模型对供应风险进行判断；在虚拟供应链沙盘内将风险路径进行可视化标记，提取风险预警的风险数据，生成风险报告。

本发明授权应用大模型技术的供应链中台数据管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.应用大模型技术的供应链中台数据管理方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： S100、收集供应链中台内的供应记录，提取供应记录中的供应数据，对所有供应数据进行清洗预处理，并根据时间戳对供应数据进行对齐； S200、利用大模型对供应数据进行处理，提取供应实体和供应关系，将供应实体和供应关系进行匹配，构建供应链中台的知识图谱； 构建供应链中台的知识图谱的具体步骤为： S201、将预处理和时间对齐后的所有供应数据输入到大模型中，通过大模型提取供应数据中的供应实体，设置实体标签u，利用实体标签u对供应数据进行判断，公式为： ； 公式中，P（u|v）表示供应数据v为供应实体的概率，v为输入的供应数据，u表示实体标签，W表示权重，c表示大模型的偏置，BERT表示大模型类型，Softmax表示计算函数；设置概率阈值，当计算值大于设置的概率阈值时判断为供应实体；通过BERT大模型提取所有供应数据的供应实体，并用实体标签u进行标记； S202、利用大模型对所有供应数据进行分析，基于标记后得到的供应实体，输出固定供应结构[实体-非实体数据-实体]，在固定供应结构中，当供应数据中存在两个供应实体，且之间存在一个非实体数据，判断对应非实体数据为供应关系；将每个供应关系相邻的实体与提取的供应实体进行匹配，生成一段供应线为[实体1-供应关系-实体2]，其中实体1为供应端，实体2为接收端； S203、当对所有供应数据进行分析，生成所有供应线后，利用图嵌入将提取的供应实体转化为低维向量，对供应线中的实体进行相互相似度分析，分别提取两个供应线中的实体1，将两个实体1的向量值输入到曼哈顿距离公式中，计算得到两个实体1的距离为D（s1i，s1j），s1i表示供应线i中实体1，s1j表示供应线j中的实体1，利用两个实体1的距离计算相似度，公式为： ； 公式中，Sim表示供应线i和j中两个实体1的相似度；当计算得到相似度Sim=1时，判断供应线i和j中两个实体1相同，将两个供应线进行合并为[实体1-（供应关系-实体2）i、（供应关系-实体2）j]；利用相同方法对实体2进行判断，依次对所有的供应线中的实体1和实体2进行判断，将存在相同实体的供应线进行合并，消除图谱歧义； S204、将消除图谱歧义后的供应线进行图谱化，将实体作为图谱节点，供应关系作为边，构建得到供应链中台的知识图谱； S300、收集供应链中台内历史供应记录中发生异常时的供应数据，结合构建的知识图谱查找影响供应的风险特征； 结合构建的知识图谱查找影响供应的风险特征的具体步骤为： S301、收集供应链中台内历史供应记录中发生异常时的供应数据，将收集的所有发生异常时的供应数据与正常供应时的供应数据进行对比，将对比后不同的供应数据判断为可疑数据；在供应链中台的知识图谱中将所有判断得到的可疑数据在供应路径中进行对应，在知识图谱中可疑数据在供应路径连续存在时，判断对应连续存在的可疑数据为风险特征；反之，单独存在于供应路径中一个边的可疑数据判断为非风险特征；经过判断得到供应数据中的所有风险特征； S400、在知识图谱中对每个供应路径进行分化，针对每个供应路径构建虚拟供应链沙盘，采集每个供应路径的供应环境数据和风险特征，生成风险预警模型； 生成风险预警模型的具体步骤为： S401、利用图遍历算法在知识图谱中分化出所有的供应路径，针对每一个供应路径收集供应环境数据和实体的供应属性；将收集的供应环境数据和供应属性结合，在每一个供应路径中利用离散时间模型构建一个虚拟供应沙盘； S402、利用每个供应路径中的供应环境数据和风险特征绘制曲线图，将供应环境数据作为自变量，风险特征作为变量，将绘制的曲线图进行分段表示，得到供应环境数据和风险特征的函数多项式，公式为： ； 公式中，Tf表示风险特征，H表示供应环境数据，G表示曲线图中分段总数，f（H）k表示第k段曲线的表达式，M表示常数项；依次对每个风险特征与供应环境数据的函数多项式进行计算； 收集的历史供应异常时的风险特征平均值和标准差，利用平均值减去标准差得到每个风险特征阈值为Ty；针对每个风险特征构建预警不等式为：，将所有风险特征的预警不等式进行整合得到风险预警模型； S500、在供应链中台内进行实时供应时，提取实时供应的供应实体在知识图谱中进行对应得到实时供应路径，提取实时供应环境数据输入到实时供应路径的虚拟供应链沙盘中，利用风险预警模型对供应风险进行判断； S600、当判断实时供应存在风险时发出风险预警，在虚拟供应链沙盘内将风险路径进行可视化标记，提取风险预警的风险数据，生成风险报告。

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