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龙图腾网获悉中科斯欧(合肥)科技股份有限公司申请的专利一种基于产业供应链的工业大数据处理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：CN120744479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511212327.X，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权一种基于产业供应链的工业大数据处理系统是由于万钦;黄东;郭军;彭景;傅相林;欧增奇设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于产业供应链的工业大数据处理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于产业供应链的工业大数据处理系统，包括：采集与预处理模块，用于采集多源异构数据，并进行预处理；特征建模模块，用于建立自监督数据孪生体，对业务环节进行动态建模，并通过自监督机制生成局部特征集合；因果特征链构建模块，用于生成包含全链路扰动响应特征的因果特征序列；优化特征生成模块，用于分配各业务环节特征的权重，生成优化特征链；决策推理模块，用于输出需求预测数据、库存分配数据、生产调度数据和风险预警数据；可视化展示模块，用于进行可视化实时展示。本发明采用全链路扰动响应聚合与多层智能建模，实现供应链全流程数据智能集成与动态优化，具备异常响应快、风险可控和决策智能高的优点。

本发明授权一种基于产业供应链的工业大数据处理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于产业供应链的工业大数据处理系统，其特征在于，包括： 采集与预处理模块，用于采集采购环节、生产环节、仓储环节、物流环节和销售环节的多源异构数据，获得原始业务数据，并对原始业务数据进行预处理，形成标准化业务数据； 特征建模模块，用于在每个业务环节分别建立自监督数据孪生体，利用标准化业务数据对对应业务环节进行动态建模，并通过自监督机制生成局部特征集合； 因果特征链构建模块，用于将各业务环节的局部特征集合根据业务依赖关系和时间顺序进行因果拼接，并利用全链路扰动响应聚合机制形成包含全链路扰动响应特征的因果特征序列，同时进行降维； 优化特征生成模块，用于对因果特征链进行注意力机制处理，分配各业务环节特征的权重，生成优化特征链； 决策推理模块，用于将优化特征链输入多层感知机，输出需求预测数据、库存分配数据、生产调度数据和风险预警数据； 可视化展示模块，用于将优化特征链过程中的主成分特征序列和因果依赖权重矩阵进行可视化实时展示； 所述局部特征集合的生成包括以下具体步骤： 在采购环节、生产环节、仓储环节、物流环节和销售环节分别建立自监督数据孪生体，将标准化业务数据按时间顺序输入对应自监督数据孪生体； 每一个自监督数据孪生体对输入的标准化业务数据采用时间序列建模方法，结合历史标准化业务数据与当前标准化业务数据，预测下一个时间点的标准化业务数据，同时将当前标准化业务数据输入自编码器，生成隐空间特征数据，所述隐空间特征数据与标准化业务数据一一对应； 分别计算预测的标准化业务数据与实际标准化业务数据之间的预测误差，并计算自编码器重构误差，将预测误差与预测阈值、重构误差与重构阈值分别比较，若任一误差超过对应阈值，则将标准化业务数据标记为异常，否则标记为正常； 对每一业务环节，采用加权融合方法将前一业务环节的异常标签、当前业务环节的异常标签和后一业务环节的异常标签分别赋予融合权重，将三者分别与融合权重相乘后求和，若融合结果大于融合阈值，则将当前标准化业务数据的异常标签更新为异常，否则更新为正常，融合结果作为融合异常标签数据； 针对融合异常标签数据为异常的标准化业务数据，生成特征扰动数据，将标准化业务数据叠加扰动项后输入自编码器，生成扰动后的隐空间特征数据，将扰动前后的隐空间特征数据作差得到扰动响应特征数据； 将当前标准化业务数据、隐空间特征数据、融合异常标签数据和扰动响应特征数据按照时间顺序合并为局部特征集合。

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