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龙图腾网获悉青岛蓝智现代服务业数字工程技术研究中心申请的专利一种供应链风险评估与防控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：CN115081913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210784889.1，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种供应链风险评估与防控系统是由杨宁;丁英姿;周亚楠;刘洪杰设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种供应链风险评估与防控系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种供应链风险评估与防控系统，包括资源采集与辨识模块、风险评估模块；资源采集与辨识模块，用于采集外部数据，并对数据进行抽取、转换和清洗，形成标签化数据进行存储与管理；风险评估模块，用于构建风险模型，然后根据基础规则和调用风险模型的计算结果，以风险评估结果指导生产决策，进行风险防控。本发明运用CVaR条件风险值，以用户订单的定制为基础进行需求辨识，依据业务需求对多源异构数据进行解析，对于总体风险值过高的供应链可实现节点的删除与替换，复用性高、灵活性高，根据三级供应链的特点进行多维度的风险建模，得出供应链风险值，对企业供应链风险和供应链管理做出指导与决策。

本发明授权一种供应链风险评估与防控系统在权利要求书中公布了：1.一种供应链风险评估与防控系统，包括资源采集与辨识模块、风险评估模块；其特征在于：所述资源采集与辨识模块，用于采集外部数据，并对数据进行抽取、转换和清洗，形成标签化数据进行存储与管理；所述风险评估模块，与所述资源采集与辨识模块连接，用于根据所述资源采集与辨识模块处理后的数据，构建风险模型，然后根据基础规则和调用风险模型的计算结果，以风险评估结果指导生产决策，进行风险防控； 所述资源采集与辨识模块包括数据查询单元、资源标签管理单元和数据标签化存储单元； 所述数据查询单元与所述数据标签化存储单元连接，用于数据储存后可通过以企业注册ID为主键，从HDFS中查询企业的标签化数据； 所述资源标签管理单元与所述数据标签化存储单元连接，用于不断延展和扩充标签化数据，并对数据抽取、转换和清洗的规则进行扩充与修改； 所述风险评估模块包括风险模型构建单元和风险决策单元； 所述风险决策单元与所述风险模型构建单元连接，用于基础规则与风险模型的配置和管理，根据系统实时事件的触发，通过规则库单元的调用，对多个供应链节点进行拼接组合，形成完整的供应链体系，从而完成风险防控规则的匹配和决策动作的执行； 所述风险模型构建单元与所述资源采集与辨识模块连接，用于根据所述资源采集与辨识模块处理后的数据，通过对实时供应链数据的在线计算和离线计算，进行风险模型建模与配置； 所述风险决策单元包括风险数据注入单元、规则库单元、规则管理单元和供应链模型组合单元； 所述规则管理单元与所述规则库单元连接，用于基础规则配置和风险模型参数配置； 所述规则库单元包括基础规则和风险模型； 所述基础规则，是无需逻辑处理的硬性规则，是由用户或企业直接定义规则内容的一类规则； 所述风险模型，由供应链多维度数据的注入，以业务逻辑为主，根据企业能力、产品能力、生产能力、配送能力而进行调整，通过调用风险模型算法决策供应链的输出动作，评价企业用户订单的可行性，支撑订单的快速判定与落地执行； 所述供应链模型组合单元与所述规则库单元连接，用于调用所述规则库单元中企业节点模型，以拖拽节点的方式拼接组合上下游供应链，可点击删除或替换供应链节点，进行灵活组合，形成可配置的完整供应链网络结构，并通过风险模型决策量化风险值，指导生产决策； 所述风险模型构建单元，具体为： 将风险模型定义为企业能力、产品能力、生产能力、配送能力，以此做为模板； 所述风险模型通过CVaR来进行供应链风险计算；供应链节点企业CVaR值含义为在一定的概率水平下，企业某供应链节点在某个特定的时间段内的损失额超过某个给定VaR值的期望大小； 其公式为： CVaRβ＝VaRβ+E{fx,y-VaRβ|fx,y≥VaRβ}式1 关于式1其中， x＝x1,x2,x3,ΛxnM，表示企业供应链定义模型中企业能力、产品能力、生产能力、配送能力的多维度影响因素的权重； y＝y1,y2,y3,ΛynM，表示企业或供应链内由于不同风险因素影响产品价值的权重； fx,y表示企业供应链内产品价值在一定持有期内的预期价值损失函数； VaRβ表示在概率水平β下企业的供应链节点风险值，即可能的损失上限； 在线计算，通过家电企业ID查询历史交易序列，找出企业历史交易过的供应链上游多个原材料供应商、下游多级分销商，并接收实时企业数据；通过消息队列组件注入流式计算引擎，模拟供应链中原材料供应商、生产商、多级分销商的单节点风险； 离线计算，学习供应链历史经验数据，通过调度大数据分布式集群来完成特征值计算，包括计算单个节点企业能力、产品能力、生产能力、配送能力在供应链风险中的影响权重，及产品价值的权重； 数据计算完成后生成类、属性、值定义的XML资源描述模板文件，储存于分布式缓存中；风险模型会于灰度环境中进行灰度测试，模拟供应链企业单个节点生产环境的运行情况； 风险特征管理负责将风险模型的参数的优化调整，全生命周期的管理与模型不断更新迭代；在不断迭代优化后，模块通过自定义的Java接口组件与风险决策单元进行数据传输，将供应链中企业单节点的风险模型存入规则库单元。

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