Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
服务订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 成都秦川物联网科技股份有限公司邵泽华获国家专利权

成都秦川物联网科技股份有限公司邵泽华获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉成都秦川物联网科技股份有限公司申请的专利基于工业物联网的供应链数据管理方法、系统、设备及介质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:CN120409870B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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:202510891449.X,技术领域涉及:G06Q10/047;该发明授权基于工业物联网的供应链数据管理方法、系统、设备及介质是由邵泽华;刘彬;罗知云;梁永增设计研发完成,并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

基于工业物联网的供应链数据管理方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于工业物联网的供应链数据管理方法、系统、设备及介质,涉及工业物联网数据处理技术领域,包括:获取待管理数据和必经管理区域,获取区域节点,获取实时负载和历史传输信息;规划数据传输路径,获取承载指标,获取承载指标小于预设阈值的数据传输路径并作为待分析路径;基于评估模型、实时负载、历史传输信息和所处必经管理区域获取待分析路径中各个区域节点的动态风险评分,并基于约束模型和待分析路径中各个区域节点的动态风险评分获取待分析路径的传输成本;获取传输成本最低的待分析路径并作为目标传输路径,并按目标传输路径传输待管理数据。本发明具有数据传输规划效果好、数据传输规划效率高和稳定可靠的优点。

本发明授权基于工业物联网的供应链数据管理方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了:1.一种基于工业物联网的供应链数据管理方法,其特征在于,包括: 获取待管理数据和多个必经管理区域,并获取必经管理区域内的多个区域节点,并获取各个区域节点的实时负载和历史传输信息; 规划由各个必经管理区域内的任意一个区域节点组成的数据传输路径,并根据数据传输路径内的各个区域节点的实时负载获取数据传输路径的承载指标,获取承载指标小于预设阈值的数据传输路径并作为待分析路径; 其中,获取数据传输路径的承载指标包括:获取数据传输路径中各个区域节点的理论最大负载量;获取数据传输路径的平均增量阈值;根据数据传输路径的平均增量阈值、其内各个区域节点的实时负载和理论最大负载量获取数据传输路径的承载指标;获取数据传输路径的承载指标表示为:;其中,为第k个数据传输路径的承载指标,为第k个数据传输路径的区域节点的数量,为平均增量阈值,为第k个数据传输路径中第i个区域节点的实时负载,为第k个数据传输路径中第i个区域节点的理论最大负载量; 基于评估模型、待分析路径中的区域节点的实时负载、历史传输信息和所处必经管理区域获取待分析路径中各个区域节点的动态风险评分,并基于约束模型和待分析路径中各个区域节点的动态风险评分获取待分析路径的传输成本; 其中,获取待分析路径中各个区域节点的动态风险评分包括:获取历史时间窗口,并分别获取距离当前时刻1个、2个、……、h个历史时间窗口内待分析路径中各个区域节点的历史错误次数;获取必经管理区域对应的区域权重,并获取待分析路径中各个区域节点的理论最大负载量;基于评估模型、待分析路径中各个区域节点的实时负载、理论最大负载量、历史错误次数和区域权重获取待分析路径中各个区域节点的动态风险评分承载指标;所述评估模型表示为:;其中,为第m个待分析路径中第i个区域节点的动态风险评分,为第m个待分析路径中第i个区域节点所处必经管理区域的区域权重,为第m个待分析路径中第i个区域节点距离当前时刻j个历史时间窗口内的历史错误次数,为历史时间窗口数量上限,为第m个待分析路径中第i个区域节点的实时负载,为第m个待分析路径中第i个区域节点的理论最大负载量; 其中,约束模型表示为:;其中,为第m个待分析路径的传输成本,为第m个待分析路径的区域节点的数量; 获取传输成本最低的待分析路径并作为目标传输路径,并按目标传输路径传输待管理数据。

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成都秦川物联网科技股份有限公司,其通讯地址为:610100 四川省成都市龙泉驿区经开区南四路931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”。

以上内容由AI智能生成
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。