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龙图腾网获悉深圳源航软件技术有限公司申请的专利基于大数据的物料需求分析预测方法、装置及存储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：CN120387558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510886636.9，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于大数据的物料需求分析预测方法、装置及存储介质是由黄敏设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的物料需求分析预测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大数据的物料需求分析预测方法、装置及存储介质，通过获取目标企业所在供应链环节的多源历史物料数据集合，对多源历史物料数据集合进行跨环节整合处理，得到跨环节整合数据集合，对跨环节整合数据集合进行需求特征提取处理，得到每个物料流转序列的物料需求动态特征和物料趋势演变特征，基于预设的动态分析模型，对物料需求动态特征和物料趋势演变特征进行联合趋势匹配处理，生成物料流转序列的预测需求分布结果，根据预测需求分布结果生成物料供给优化策略，并将物料供给优化策略反馈至供应链管理系统以触发物料调配操作。本发明可以避免人工决策的滞后性，同时增强了策略执行的精准度与抗干扰能力。

本发明授权基于大数据的物料需求分析预测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的物料需求分析预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标企业所在供应链环节的多源历史物料数据集合，所述多源历史物料数据集合包括多个物料流转序列，每个物料流转序列由至少一个物料需求事件和对应的物料供给事件组成； 对所述多源历史物料数据集合进行跨环节整合处理，得到跨环节整合数据集合，所述跨环节整合数据集合用于反映物料在不同供应链环节之间的流转状态变化； 从所述跨环节整合数据集合中提取每个物料流转序列的时序波动数据，所述时序波动数据包括物料需求量的周期性变化幅度和物料供给响应延迟时长； 基于所述时序波动数据中的物料需求量的周期性变化幅度，将所述物料流转序列分割为多个波动数据段，每个波动数据段对应一个周期性变化幅度区间； 对每个波动数据段内的物料需求量进行相邻时段差异计算，生成差异值序列，并根据所述差异值序列中连续递增或递减的差异方向变化确定候选突变位置； 提取所述候选突变位置对应的时序窗口内的物料需求量变化率，若所述变化率超过所在波动数据段的平均变化率阈值，则将所述候选突变位置标记为需求突变节点； 针对所述时序波动数据中的物料供给响应延迟时长，识别延迟时长超过预设延迟基准的异常延迟时段，并提取所述异常延迟时段内关联的供给事件标识； 获取所述供给事件标识对应的物料供给路径节点信息，并根据所述节点信息中记录的供给中断原因类型和路径节点负载状态，筛选出因节点负载超限导致供给延迟的目标路径节点，将所述目标路径节点标记为供给瓶颈节点； 将所述需求突变节点与所述供给瓶颈节点进行时空关联分析，确定二者在所述物料流转序列中的因果关联强度，若所述因果关联强度达到预设关联阈值，则为所述需求突变节点配置供给瓶颈影响标识； 基于所述需求突变节点和所述供给瓶颈节点，生成物料需求动态特征，所述物料需求动态特征用于表征物料需求在时间维度的非均衡分布状态； 提取所述物料流转序列在不同供应链环节之间的流转速率差异数据，并对所述流转速率差异数据进行趋势拟合处理，生成物料趋势演变特征；所述物料趋势演变特征用于反映物料需求在不同供应链环节之间的传导延迟效应及累积影响权重； 基于预设的动态分析模型，对所述物料需求动态特征和所述物料趋势演变特征进行联合趋势匹配处理，生成所述物料流转序列的预测需求分布结果； 根据所述预测需求分布结果生成物料供给优化策略，并将所述物料供给优化策略反馈至供应链管理系统以触发物料调配操作。

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深圳源航软件技术有限公司，其通讯地址为：518100 广东省深圳市龙华区龙华街道玉翠社区建辉路121号信伟大厦1518；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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