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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于人工智能的汽车零部件企业供应链风险预警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：CN120494628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202510651992.2，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于人工智能的汽车零部件企业供应链风险预警方法是由罗彪;高圣杰;舒来设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的汽车零部件企业供应链风险预警方法在说明书摘要公布了：本发明属于汽车零部件技术领域，本发明公开了基于人工智能的汽车零部件企业供应链风险预警方法；包括：对供应链数据进行采集处理，构建图谱；基于图谱对供应商进行评估，生成画像矩阵；基于画像矩阵，结合生产参数，进行模型训练，构建预测引擎，生成零部件质量风险预测结果；对节点进行异常检测，形成监控网络，产出风险评估结果；基于图谱，构建供应链网络拓扑模型，并进行风险传播路径分析，生成风险传导图；建立风险评估模型，整合风险预测结果、风险评估结果和风险传导图，对供应链各环节风险进行集成评估，形成评分体系；基于评分体系，生成动态风险预警阈值，构建风险应对决策树，提供智能化风险应对建议，使企业风险处置效率提升。

本发明授权基于人工智能的汽车零部件企业供应链风险预警方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的汽车零部件企业供应链风险预警方法，其特征在于，包括： 步骤1、对供应链多源异构数据进行采集与融合处理，构建供应链知识图谱，包括： 设置多源数据采集接口，从企业资源计划系统、供应商管理系统、质量管理系统和外部数据库获取原始数据，形成初始数据集； 对所述初始数据集进行数据清洗和标准化处理，得到规范化数据集； 对所述规范化数据集进行实体识别和关系提取，构建初始语义网络； 基于所述初始语义网络，进行本体模型构建，确定实体类别、属性和关系类型，形成供应链本体框架； 将所述规范化数据集映射至所述供应链本体框架，生成实例化知识库； 对所述实例化知识库进行知识推理和一致性检验，得到优化后的供应链知识图谱； 步骤2、基于所述供应链知识图谱，对供应商进行多维度风险特征提取与量化评估，生成供应商风险画像矩阵； 步骤3、基于所述供应商风险画像矩阵，结合零部件生产过程参数，进行质量波动预测模型训练，构建零部件质量风险预测引擎，生成零部件质量风险预测结果； 步骤4、对供应链物流节点进行时空特征分析与异常检测，形成物流风险监控网络，产出物流节点风险评估结果； 步骤5、基于所述供应链知识图谱，构建供应链网络拓扑模型，并进行风险传播路径分析，生成风险传导图； 步骤6、建立多智能体协同风险评估模型，整合所述零部件质量风险预测结果、物流节点风险评估结果和风险传导图，对供应链各环节风险进行集成评估，形成综合风险评分体系； 步骤7、基于所述综合风险评分体系，结合多元时间序列分析，生成动态风险预警阈值，继而得到预警结果；根据预警结果与预设的历史应对策略库，构建风险应对决策树，提供智能化风险应对建议。

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合肥工业大学，其通讯地址为：230600 安徽省合肥市屯溪路193号；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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