基于多源异构数据融合的供应链管控方法及系统与流程

本发明涉及供应链管理，具体为基于多源异构数据融合的供应链管控方法及系统。

背景技术：

1、在供应链管控实践中，保证客户订单按时交付依赖于对供应商交付周期、仓库库存水位以及物流运输时效的综合协调。现有的技术方案通常对这些指标进行单独监控，并依据经验设定各仓库的静态安全库存量来吸收不确定性的冲击。当供应商延期交付或运输发生波动时，管理人员通过人工经验判断是否需要对特定仓库进行补货，而缺乏从供应源头到最终需求的全链路时间压力度量。此类孤立指标的管理方式难以反映多个环节延迟累积所产生的叠加效应，即便供应商交付周期稍许异常、运输轻微滞缓、库存水平偏低，这些因素沿供应路径汇聚后会在末端需求节点形成实质性的交付逾期风险，固化的安全库存量无法针对风险最高的路径进行动态倾斜。部分供应链网络分析技术尝试采用最短路径算法估算运输时间，或通过关键绩效指标仪表盘展示各节点状态，但未将供应商交付周期数据、仓库库存水位数据与客户明确的交货期要求统一到同一模型中，也无法获取从任一供应节点出发沿实际物流流向到达各需求节点所需的最长累积时长，缺少对整条供应链路松弛程度的定量化评价手段。当网络中存在多个潜在延误风险点时，现有手段缺乏依据风险紧迫程度自动排定处理顺序的机制，难以指导将有限的库存调整资源优先作用于最先违约、延误最严重的客户路径，导致要么过度扩大全网络库存造成资金占用，要么对真正紧迫的履约短板响应滞后。

2、多源异构数据如供应商交付周期、物流时长和库存水位通常具有不同的时间粒度和地理属性，将这些数据同客户订单交货期要求融合，形成能够反映全局供应时间裕度的分析图谱，并据此识别出松弛时间为负的紧迫节点，以及按照紧迫程度的绝对值排序精准触发上游库存预置，成为供应链动态管控中尚未解决的技术需要。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于多源异构数据融合的供应链管控方法及系统，用以解决现有技术无法融合多源异构数据动态评估每个需求节点的供应链松弛时间并准确识别紧迫节点，以及无法根据紧迫程度优先对最紧迫节点执行针对性库存预置的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：本发明提供一种基于多源异构数据融合的供应链管控方法，包括以下内容：获取供应商交付周期数据、物流运输时长数据、仓库库存水位数据及客户订单交货期要求数据，所述数据均携带有时间戳和地理标签；依据所获取的各类数据，构建以供应节点、仓储节点和需求节点为顶点、以物流路径为边的有向加权图，并将每条边对应的路径平均运输时长作为该边的权重；从所有供应节点出发，沿边的方向传播计算抵达每一需求节点的最长路径时长，将该最长路径时长确定为相应需求节点的关键路径时长；针对各需求节点，计算其关键路径时长与客户订单交货期要求之间的差值，得到每一需求节点的供应链松弛时间；将供应链松弛时间为负的需求节点标记为紧迫节点，并生成紧迫节点列表；根据紧迫节点列表中各节点供应链松弛时间负值的绝对值大小，选取绝对值最大的节点执行库存预置操作，所述库存预置操作包括增大该节点上游仓库的安全库存量。

3、通过上述步骤，将来自企业资源计划系统、运输管理系统、仓库管理系统及客户关系管理系统等不同来源的异构数据统一融入供应链有向图模型，使供应、仓储与需求环节的状态在统一时空维度下量化表达。在此基础上，利用最长路径时长客观反映多级供应网络中需求节点面临的最不利交付周期，并以客户订单交货期要求为基准计算松弛时间，实现从整体网络视角对交付风险的自动量化。将松弛时间为负的节点识别为紧迫节点，可以精准定位供应链中的瓶颈环节，避免依靠单一阈值进行预警带来的滞后或误判。进一步依据紧迫程度的绝对值大小锁定风险最高的节点，并对该节点上游仓库执行安全库存量预置，能够将有限的库存资源精准投向最容易发生断供的位置，在需求波动或供应延迟显现之前即提升应对能力，降低订单违约概率。整个过程由数据驱动、自动执行，减少了对人工经验的依赖，提升了供应链管控的及时性和准确性。

4、作为本发明的一个优选技术方案，在获取供应商交付周期数据时，从企业资源计划系统提取各供应商最近十二个月的订单交付记录，计算每单实际交付日期与承诺交付日期的间隔天数，取间隔天数的中位数作为该供应商的交付周期。作为本发明的另一个优选技术方案，在获取物流运输时长数据时，从运输管理系统提取各线路最近十二个月的运输清单，计算每单实际运输时长与标准时长的偏差，取偏差的移动极差作为波动值，以标准时长与波动值的和作为运输时长。作为本发明的进一步优选方案，在获取仓库库存水位数据时，从仓库管理系统提取各仓库最近十二个月的库存快照，计算月末库存金额与月均销售额的比值，取比值的季度移动平均值作为库存水位。同样优选的，在获取客户订单交货期要求数据时，从客户关系管理系统提取各客户最近十二个月的订单，取每条订单交货期要求的众数作为该客户订单交货期要求数据。上述多维数据的提取与预处理方式，充分考虑了实际业务中数据分布的不均匀性和异常值影响。例如，交付周期采用中位数而非均值，避免了偶发极端交货延迟对供应商能力评估的扭曲；运输时长在标准时长基础上叠加由移动极差表征的波动值，使得边的权重不仅反映平均水平，还内化了运输过程的不稳定性，从而使构建的有向加权图更贴近真实供应链的时变特征。

5、在构建有向加权图时，优选的，以每个供应商为一个供应节点，每个仓库为一个仓储节点，每个客户为一个需求节点，以供应商到仓库、仓库到客户的物流路径为边，方向与物流流向一致，并对存在多级仓库的线路增加仓库到仓库的调拨边，权重为调拨运输时长。由此，供应链的物理拓扑结构和跨层级物资流动关系均得到完整映射，为后续的关键路径分析奠定准确的结构基础。

6、关于边的初始权重，一个更为具体的方案是，按季度将历史运输时长分组，计算每个季度内所有运输时长的算术平均值，将当前季度之前四个季度的算术平均值进行加权平均，当前季度权重设为四分之一，之前季度权重依次递减，得到该边的初始权重。该方式动态反映运输时效的季节性变化和趋势性变化，使权重对新近数据更敏感，提升模型对供应链动态的适应性。

7、在计算最长路径时长时，优选的，初始化所有节点的最长路径时长为零，从每个供应节点开始，按边的方向进行广度优先遍历，对于每条边，将起点节点的当前最长路径时长加上该边权重，若结果大于终点节点的当前最长路径时长，则更新终点节点的最长路径时长，重复遍历直至所有节点的值不再更新。这一传播过程自动考虑路径的串并联关系，能够准确识别出从源头供应至末端需求之间的最长交付路径，避免遗漏多级库存调拨带来的累积延迟。

8、作为计算供应链松弛时间的具体方式，对每个需求节点，从其对应的客户订单交货期要求数据中读取交货期时长，将该交货期时长减去该需求节点的关键路径时长，所得差值即为供应链松弛时间。引入松弛时间这一指标，将供应网络的物理交付能力与客户时效要求纳入同一量纲直接比较，使交付风险的度量清晰且易于决策。

9、将松弛时间为负的需求节点标记为紧迫节点时，遍历所有需求节点并依次判断其松弛时间是否小于零，若是则将其标识加入紧迫节点列表。这一过程可快速筛选出所有存在交付违约风险的客户节点，形成集中量化的管控目标集合。

10、执行库存预置操作时，优选的，从紧迫节点列表中提取每一节点的供应链松弛时间负值的绝对值作为紧迫程度分，选择紧迫程度分最大的节点作为目标节点，查找该目标节点上游最近的仓储节点，计算该仓储节点当前库存水位与安全库存量的差值，将该差值乘以预设放大系数得到预置库存增量，并向仓库管理系统发送增加预置库存量的指令。通过这种方式，库存预置直接与节点交付风险的严重程度挂钩，风险越高则预置量越大，安全库存的调整方向与幅度均由数据驱动决定，实现有限库存资源的高效前置配置。

11、在提取交付日期与承诺日期的间隔天数时，优选的，剔除订单中标记为加急的特殊订单，对剩余订单提取实际交付日期和承诺交付日期，将两个日期之间的自然天数减去该时间段内的非工作日天数，得到实际工作日间隔天数。这样的处理排除了非正常业务因素和日历差异的干扰，使交付周期数据真实反映供应商在标准作业条件下的履约水平。

12、本发明还提供一种基于多源异构数据融合的供应链管控系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器在执行所述计算机程序时，实现上述基于多源异构数据融合的供应链管控方法的步骤。该系统可将多源异构数据自动汇聚与分析，从数据获取、图形建模、关键路径计算到紧迫节点识别和库存预置指令下发一体化完成，减少了人工干预环节，提升了供应链风险的预警时效与处置效率，保障客户订单交货的可靠性。

13、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

14、获取供应商交付周期数据、物流运输时长数据、仓库库存水位数据及客户订单交货期要求数据，所有数据均带有时间戳和地理标签，并以供应节点、仓储节点和需求节点为顶点、物流路径为边，构建有向加权图，边的权重为对应路径的平均运输时长。从所有供应节点出发，沿边的方向通过广度优先遍历持续更新到达各节点的最长路径时长，直至稳定，将需求节点的最长路径时长作为其关键路径时长，并与客户订单交货期要求做差，得到每个需求节点的供应链松弛时间。这种基于有向加权图的端到端关键路径时长的传播计算，将异构的供应商交付节奏、运输时间波动和库存状况纳入统一的时间裕度框架，使得原本分散在各系统中的延迟信息汇聚为针对每个客户订单的全局松弛量。该松弛量客观反映了从起始供应到最终需求全流程的时间压力，将那些已无时间缓冲、即将违约的节点暴露出来，克服了仅依靠单点指标无法刻画延迟累积效应的缺陷，同时松弛时间的数值化也为后续差异化的风险排序提供了精确依据。进一步地，遍历所有需求节点的供应链松弛时间，将松弛时间小于零的节点标记为紧迫节点，生成紧迫节点列表。从列表中提取每个节点松弛时间负值的绝对值作为紧迫程度分，选择分数最大的节点作为目标节点，追溯该目标节点上游最近的仓储节点，依据该仓库当前库存水位与安全库存量的差值乘以预设放大系数，计算得到预置库存增量，并向仓库管理系统发送增加该增量的指令。通过上述操作，库存预置不再采取全网络等额增加安全库存的粗放模式，而是聚焦于松弛时间负值最大即交付违约风险最突出的路径，优先在上游仓库中补充库存。这种精确至节点的预置投放使得有限的库存资源能够直接作用在关键路径的瓶颈处，及时增加供应缓冲，有效缓解最紧急客户订单的延迟风险，同时避免了对风险较低路径的过度库存占用，减少了整体供应链的冗余持有成本。