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龙图腾网获悉北京北方科诚信息技术股份有限公司;北京中科数字巨人科技股份有限公司申请的专利一种全产业链接平台供应链协同管理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：CN120822928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511293542.7，技术领域涉及：G06Q10/101；该发明授权一种全产业链接平台供应链协同管理方法及系统是由苏喜红;何雨濛设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全产业链接平台供应链协同管理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开一种全产业链接平台供应链协同管理方法及系统，其中，一种全产业链接平台供应链协同管理方法包括：采用区块链与轻量级加密构建分布式供应链数据仓库；生成多维度匹配度得分表推荐供应商；对加密投标文件进行解密存储，按定量指标与专家定性指标计算综合得分；构建分层预测模型，输出三维度预测结果；根据供需弹性系数耦合算法计算供需缺口，自动生成订单并实时同步至各端；搭建供应链数字孪生模型，通过智融路况算法动态规划最优运输路线；自动发送预警信息生成应对策略，整合全链路运营数据进行可视化展示；本申请旨在解决现有供应链数据割裂、供应商匹配低效、需求预测精度低、物流规划僵化、风险监测滞后、各环节协同性差的问题。

本发明授权一种全产业链接平台供应链协同管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种全产业链接平台供应链协同管理方法，其特征在于，包括： 实时采集供应链全链路多源数据，采用区块链与轻量级加密构建分布式供应链数据仓库； 根据双核心数据进行特征映射与权重计算，生成多维度匹配度得分表推荐供应商； 接收加密投标文件进行解密存储，按定量指标与专家定性指标计算综合得分，生成结构化评标报告； 调用多维度关联数据构建分层预测模型，输出三维度预测结果； 结合三维度需求预测结果，根据供需弹性系数耦合算法计算供需缺口，自动生成订单并实时同步订单状态至各端，其中供需缺口计算公式为：，表示实时反馈修正因子；表示动态系数，作为需求弹性与供给弹性的耦合桥梁，当市场由需求波动主导时，其值趋近1；当供给约束更显著时，其值趋近0，实现供需弹性的场景化适配；表示t时刻的三维度需求预测值，是多维度因素预测的未来需求总量；表示t时刻的市场波动系数，反映需求端市场波动的强度；表示当前计算的时刻点；表示t时刻的政策调整系数，反映需求端政策变化对需求的影响程度；是需求预测值对时间的一阶导数，反映需求随时间的瞬时变化率；表示在所对应时刻的三维度需求预测值；是市场波动系数的正弦函数，模拟市场波动的周期性特征；表示t时刻的综合供给能力值；表示t时刻的产能弹性系数；表示时间响应阈值；是s时刻的时间响应阈值，反映供给端对需求变化的响应速度； 搭建供应链数字孪生模型，调取实时物流数据通过智融路况算法动态规划最优运输路线； 实时监测风险因素，当检测到风险信号时，自动发送预警信息生成应对策略，整合全链路运营数据并进行可视化展示； 其中，采用区块链与轻量级加密构建分布式供应链数据仓库具体为，将处理后的数据块通过轻量级加密算法进行加密，上传哈希值与加密后数据至区块链网络构建供应链数据仓库； 接收处理后的标准化数据块，在国密SM4算法基础上引入动态密钥派生机制，先提取数据块标签中的核心特征，通过预设的密钥派生函数生成与数据特征绑定的专属密钥，利用该密钥执行SM4分组加密，同时在加密过程中嵌入基于时间戳的动态因子，使同一数据块在不同时段加密结果存在差异； 加密完成后，对密文计算双重哈希值，主哈希基于密文整体，副哈希基于分段密文，将双重哈希、密钥派生参数及动态因子元数据打包为区块链交易，经联盟链节点共识后写入账本；加密数据块则按特征标签分布式存储于链下分片集群； 其中，根据标准化特征向量集，基于业务场景构建动态层次分析模型，将特征维度划分为目标层、准则层及方案层；通过场景特征提取模块解析当前业务属性生成场景因子矩阵，动态修正准则层判断矩阵，结合历史案例特征影响度统计学习调整元素值，经特征值法计算各维度权重并通过一致性检验；随后引入多维度匹配度计算公式：，和分别为起始时刻和结束时刻；为特征维度的索引，为总特征维度数；表示第个特征维度的动态权重函数，为场景参数且，同时满足所有维度权重之和为1，其值随业务场景变化而动态调整，反映不同场景下各特征维度的重要程度；表示供应商在第个特征维度上的时序向量，为时间变量，体现该特征维度随时间的动态变化情况；表示第个特征维度的历史影响系数，通过贝叶斯估计算法实时更新，反映该特征维度历史表现对当前匹配度的影响权重；表示指数衰减项，其中是对时间的一阶导数，即特征变化率；表示特征维度间协方差矩阵，反映不同特征维度之间的相关性，其行列式值用于量化特征维度间的耦合程度对整体匹配度的影响；表示拉普拉斯算子，强化特征在空间分布上的变化对匹配度的影响；表示特征匹配偏差矩阵，矩阵中的元素反映各特征维度实际值与理想值之间的偏差程度；表示实时调整因子向量，向量中的元素根据实时业务数据动态生成，用于修正特征匹配偏差对最终结果的影响；表示哈达玛积运算符号，用于实现特征匹配偏差、实时调整因子等在元素层面的交互作用；表示冲击响应函数向量，其中为滞后时间，反映不同滞后时间下外部冲击对特征匹配的影响程度；表示实时扰动向量，表示滞后时间对应的当前时刻，向量中的元素反映实时发生的外部扰动情况； 对各供应商特征向量与对应权重执行加权运算，生成多维度匹配子得分及综合得分，按综合得分排序并关联特征匹配详情，生成供应商推荐列表。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京北方科诚信息技术股份有限公司;北京中科数字巨人科技股份有限公司，其通讯地址为：100070 北京市丰台区四合庄路6号院1号楼1至10层101内06层04室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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