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龙图腾网获悉安徽同徽信息技术有限公司;巢湖学院申请的专利一种大模型驱动的供应链协同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：CN120494452B 。

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：202510983567.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种大模型驱动的供应链协同方法及系统是由宗红雨;石军;吴其林;严玲玲;彭兴;程宾;程志勇设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大模型驱动的供应链协同方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及供应管理技术领域，本发明公开了一种大模型驱动的供应链协同方法及系统；S01：将固有的多源异构数据划分为标准数据和非标数据，S02：从标准数据和非标数据中解析出关键语义，S03：从场景方案中组合出目标决策，S04：判定是否执行决策修正操作，S05：通过智能修正模型制定出修正策略，并对供应链进行协同修正；本发明避免了人工解析和提取关键语义存在的低效性和滞后性，规避了大模型在处理复杂供应链问题时缺乏逻辑推理和数值计算能力的弊端，打破了企业在供应链中的信息孤岛现象，有效的降低了企业在供应链中存在的潜在风险和协同成本，提高了供应链的协同效率，保障了供应链中资源调度的稳定性和流畅性。

本发明授权一种大模型驱动的供应链协同方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大模型驱动的供应链协同方法，应用于协同云服务器，其特征在于，包括： S01：采集供应链固有的多源异构数据，提取出固有的多源异构数据的数据编码、数据格式和关键字段，并将固有的多源异构数据划分为标准数据和非标数据； S02：基于模型解析准则，通过解析大模型对标准数据和非标数据进行智能解析，并从标准数据和非标数据中解析出关键语义，关键语义包括标准语义和非标语义； 模型解析准则为：标准数据采用整体统一解析方式，非标数据采用单一独立解析方式； S03：构建出与关键语义对应的决策场景，通过场景方案模型模拟出决策场景的场景方案，并从场景方案中组合出目标决策； 决策场景包括标准场景和非标场景，标准场景和非标场景的构建方法为： 通过大语言模型分别对标准语义和非标语义进行关键字段识别，并将识别出的关键字段汇总，生成标准字段集合和非标字段集合； 以两个关键字段为一个单元，将标准字段集合和非标字段集合内的任意两个关键字段组合，生成D个标准单元和E个非标单元； 构建出D个具有一个场景位的第一虚拟场景，并将D个标准单元分别导入D个第一虚拟场景的场景位中，构建出D个标准场景； 构建出E个具有两个独立的单元框的第二虚拟场景，并将E个非标单元分别导入E个第二虚拟场景的两个单元框中，构建出E个非标场景； 场景位是用来对标准语义提供导入的位置限定，单元框是用来对非标语义提供导入的位置限定； 场景方案模型包括第一方案模型和第二方案模型，场景方案包括第一场景方案和第二场景方案： 目标决策的组合方法为： 分别将标准数据和非标数据汇总后转换为特征向量，获得第一特征向量和第二特征向量； 将与标准数据和非标数据对应的场景方案转换为标签，获得第一标签和第二标签； 分别以第一特征向量和第二特征向量作为强化学习模型的输入，将第一特征向量和第二特征向量对应的第一标签和第二标签作为强化学习模型的输出，以场景方案为预测目标，以最小化所有训练数据的预测误差之和作为训练目标，对强化学习模型进行训练，获得第一方案模型和第二方案模型； 分别在D个标准场景下，将A个标准数据输入到第一方案模型中，模拟出D个第一场景方案； 分别在E个非标场景中，将B个非标数据输入到第二方案模型中，模拟出E个第二场景方案； 通过大语言模型逐一识别出D个第一场景方案和E个第二场景方案的方案特征，并剔除掉重复的方案特征后，将余下所有的方案特征汇总，组合成目标决策； S04：采集供应链实时的多源异构数据，从实时的多源异构数据中提取出风险特征，并结合供应风险准则，判定是否执行决策修正操作； S05：若执行决策修正操作，以风险特征和目标决策为基础，通过智能修正模型制定出修正策略，并对供应链进行协同修正。

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安徽同徽信息技术有限公司;巢湖学院，其通讯地址为：230088 安徽省合肥市高新区望江西路800号创新产业园一期B1五楼；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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