CN118504918A - 一种基于计算机采购信息统计系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及计算机应用技术领域，具体涉及一种基于计算机采购信息统计系统，包括数据采集模块、数据处理模块、供应链风险评估模块、分析决策支持模块以及报告生成模块；其中：数据采集模块：用于从多种数据源收集采购数据；数据处理模块：构建结构化的数据仓库；供应链风险评估模块：识别潜在的风险；分析决策支持模块：生成针对性的采购策略；报告自动化生成模块：用于生成采购报告。本发明，通过利用图网络分析和基于代理的建模技术以及自动化报告生成，显著提高了供应链风险管理的效率和精度，同时增强了企业采购决策的数据驱动能力和市场适应性。
Description
技术领域
本发明涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种基于计算机采购信息统计系统。
背景技术
在现代企业的采购管理过程中，如何高效地收集、处理和分析采购信息是一个关键的挑战，传统的采购信息管理系统通常依赖手工输入和简单的数据库存储，数据来源单一且更新不及时，难以实现对复杂供应链的全面监控和预测，此外，随着市场竞争的加剧和全球供应链的日益复杂，企业需要面对更多的不确定因素，如供应商交货延迟、运输路线中断和市场价格波动等，这些问题要求企业具有更高效和智能的采购信息管理系统，以便在多变的市场环境中做出快速和准确的决策。
现有技术在处理多源采购数据、识别供应链风险和生成采购决策方面存在诸多不足，首先，传统系统难以整合来自不同数据源的信息，数据处理效率低下且易出现数据冗余和错误，其次，现有的风险评估方法大多依赖静态分析，无法实时监控和预测供应链中的动态变化，导致风险预警和应对不及时，此外，采购决策支持往往缺乏全面的市场和供应链动态分析，无法提供精准和可操作的采购建议。因此，开发一种基于计算机的采购信息统计系统，用于够高效地收集和处理多源数据，显得尤为必要。
发明内容
基于上述目的，本发明提供了一种基于计算机采购信息统计系统。
一种基于计算机采购信息统计系统，包括数据采集模块、数据处理模块、供应链风险评估模块、分析决策支持模块以及报告生成模块；其中：
数据采集模块：用于从多种数据源收集采购数据，多种数据源包括供应商信息、库存数据、采购订单、市场价格信息以及社交媒体和新闻渠道的供应链动态；
数据处理模块：接收来自数据采集模块的原始数据，并进行去噪、格式标准化和数据融合处理，以形成结构化的数据仓库；
供应链风险评估模块：基于数据处理模块的结构化数据仓库，采用图网络分析技术来分析供应链网络的结构和连接强度，以识别潜在的风险，从而预测和管理网络中的风险扩散，并输出风险评估结果用于指导分析决策支持模块的采购策略生成；
分析决策支持模块：接收数据处理模块的数据和供应链风险评估模块的风险评估结果，并采用ABM模拟技术来模拟供应商和市场行为，以分析市场动态和供应链反应，通过模拟不同市场情景和供应链互动，生成针对性的采购策略，包括推荐的供应商选择、采购数量以及最佳订购时机；
报告自动化生成模块：基于分析决策支持模块的采购建议和供应链风险评估模块的风险分析结果，自动生成包括成本分析、供应商绩效评估和市场趋势预测在内的采购报告。
进一步的，所述数据采集模块包括供应商信息收集单元、库存数据收集单元、采购订单收集单元、市场价格信息收集单元以及社交媒体与新闻渠道分析单元；其中：
供应商信息收集单元：通过API接口与企业资源规划系统和供应商管理系统相连，自动获取供应商的基本信息，包括供应商名称、联系方式、地址、历史交货记录和信用评分；
库存数据收集单元：通过标准化数据接口与仓库管理系统连接，实时获取库存水平、库存变动记录和物料需求计划的数据；
采购订单收集单元：从企业内部采购系统中提取正在处理和已完成的订单信息，包括订单编号、订单数量、价格、供应商信息及预期交货时间；
市场价格信息收集单元：通过访问在线市场数据平台，包括大宗商品交易平台和金融信息服务网站的API接口，自动捕捉并存储原材料和产品的市场价格波动数据，并利用定期数据抓取技术，确保市场价格信息的实时性和准确性，为成本分析和预算编制提供数据支持；
社交媒体与新闻渠道分析单元：利用文本分析和自然语言处理技术，从社交媒体平台和新闻网站中提取与供应链相关的动态信息，包括供应中断风险、市场需求趋势和行业动态趋势。
进一步的，所述数据处理模块包括数据去噪单元、格式标准化单元、数据融合单元以及数据仓库生成单元；其中：
数据去噪单元：采用均值滤波和中值滤波的去噪算法，对接收到的原始数据进行处理，以去除数据中的噪声和异常，并通过设定预定义的阈值和规则，自动识别并清理数据中的异常点；
格式标准化单元：用于将不同来源的数据转换为统一的标准格式，具体使用预定义的映射规则和数据模板，确保所有数据字段的一致性，将日期格式统一为YYYY-MM-DD，将货币单位转换为标准货币单位；
数据融合单元：采用预设的数据融合算法，将来自不同来源的数据进行整合，形成统一的数据集，具体使用主键匹配和数据关联技术，将相同实体的不同数据记录进行合并，消除数据冗余，保证数据的完整和一致；
数据仓库生成单元：通过ETL过程，将处理后的数据加载到数据仓库中，该数据仓库生成单元具体包括：
数据提取单元：用于从各数据源提取经过数据去噪、格式标准化和数据融合处理后的数据，并使用自动化脚本和API接口进行数据的批量提取；
数据转换单元：对提取的数据进行转换操作，包括数据聚合、计算衍生指标和数据规范化，所述数据聚合是将相同类别的数据进行汇总，包括按月、季度或年度聚合采购数据；计算衍生指标是基于现有数据计算新的指标，包括库存周转率、采购周期；数据规范化是对数据进行重新编码或分类，将不同供应商的分类标准统一为预定标准；
数据加载单元：将转换后的数据按照预定义的模式和结构加载到数据仓库中，具体使用批处理和增量更新方式，对数据仓库中的数据进行更新和维护，加载过程中，数据加载单元还包括数据校验处理，以确保数据的完整。
进一步的，所述供应链风险评估模块包括网络结构分析单元、风险识别单元、风险预测单元以及风险管理单元；其中：
网络结构分析单元：基于数据处理模块提供的结构化数据仓库，通过提取供应商、运输节点和仓储节点的实体，及其之间的连接关系，建立图网络模型，具体使用图算法的度中心性和介数中心性来评估每个节点的重要性和连接强度，以识别供应链中的节点和脆弱点；
风险识别单元：利用网络结构分析单元提供的图网络模型，通过分析节点和边的属性，包括供应商的交货时间、运输路线的可靠性，识别潜在的供应链风险，并使用连通性分析和路径分析技术，确定供应链中受到影响的路径和节点；
风险预测单元：基于识别的风险节点和路径，利用图SIR传播模型模拟风险在供应链网络中的扩散过程，通过设置不同的初始条件和传播参数，模拟风险传播路径和扩散速度，从而预测风险对供应链的整体影响；
风险管理单元：整合网络结构分析和风险预测结果，提出风险缓解措施和管理策略，通过预设的线性规划的优化算法制定供应链优化方案，包括重新配置供应链节点、调整采购策略和建立应急响应计划。
进一步的，所述网络结构分析单元包括：
图网络构建子单元：通过使用邻接矩阵和边列表表示图的结构，其中每个节点代表一个实体，每条边代表节点之间的连接关系；
度中心性计算子单元：通过计算度中心性来评估每个节点的重要性，度中心性定义为与某一预设节点相连的边的数量，具体公式表示为：CD(v)＝deg(v)，其中，CD(v)表示节点v的度中心性，deg(v)表示节点v的度，即与节点v相连的边的数量；
介数中心性计算子单元：通过计算介数中心性来评估每个节点在网络中的连接强度，介数中心性定义为一个节点在所有最短路径上出现的次数，公式表示为：其中，CB(v)表示节点v的介数中心性，σst表示从节点s到节点t的最短路径总数，σst(v)表示从节点s到节点t经过节点v的最短路径总数；
节点和脆弱点识别子单元：综合度中心性和介数中心性的计算结果，通过设定阈值进行分类，识别出供应链网络中的关键节点和脆弱点，关键节点是指度中心性和介数中心性均高于预设阈值的节点；脆弱点是指介数中心性高于阈值但度中心性低于阈值的节点，通过设定阈值，能够明确区分和识别出供应链中的关键节点和脆弱点。
进一步的，所述风险识别单元具体包括：
节点属性分析子单元：利用网络结构分析单元提供的图网络模型，分析节点的属性，包括供应商的交货时间和运输路线的可靠性，供应商交货时间的评价标准基于历史交货时间的平均值和标准差，具体计算公式为： 其中，Ti表示第i次交货时间，μT表示交货时间的平均值，σT表示交货时间的标准差，n为历史交货记录的总数；运输路线的可靠性通过历史运输延误数据进行评价，计算公式为：其中，Dj表示第j次运输的延误时间，m为总运输次数；
边属性分析子单元：分析边的属性，包括运输成本和运输时间，利用以下公式进行计算：其中，Ck表示第k次运输的成本，p为总运输次数；运输时间的计算为运输可靠性：其中，Tl表示第l次运输的时间，q为总运输次数；
连通性分析子单元：使用连通性分析技术，通过计算图网络的连通度来评估网络的稳健性，连通度计算公式为：其中，实际边数为当前网络中的边数，最大可能边数为完全连通网络中的边数；
路径分析子单元：利用最短路径算法和最大流算法分析供应链中重要路径和瓶颈，最短路径算法的计算公式为：d(v)＝minu∈邻居(v){d(u)+w(u,v)}，其中，d(v)表示节点v的最短路径距离，单位为公里，w(u,v)表示边(u,v)的权重，单位为公里；最大流算法的计算公式为：max∑(u,v)∈E f(u,v)，其中，f(u,v)表示从节点u到节点v的流量；
风险识别结果生成单元：综合节点和边的属性分析、连通性分析和路径分析的结果，生成供应链风险识别报告，指出潜在的风险点和受影响的路径及节点。
进一步的，所述风险预测单元包括：
风险传播模型构建子单元：基于识别的风险节点和路径，利用图SIR传播模型来模拟风险在供应链网络中的扩散过程，通过将供应链中的每个节点分类为易感S、感染I和恢复R的几个状态，并定义传播参数，包括传播率β和恢复率γ；
初始条件设置子单元：设定模型初始条件，包括初始感染节点数量I0、初始易感节点数量S0和初始恢复节点数量R0，并根据供应链实际情况初始化参数；
传播参数调整子单元：设置并调整传播参数，包括传播率β和恢复率γ，传播率β表示每个易感节点被感染的概率，计算公式为：其中，新感染数为预定时间内新增的感染节点数量，易感数为当前易感节点的数量，接触率为节点之间的接触频率；恢复率γ用于表示感染节点恢复为安全状态的概率，计算公式为：其中，恢复数为预定时间内恢复的节点数量，感染数为当前感染节点的数量；
风险传播模拟子单元：利用图SIR传播模型，根据初始条件和传播参数，模拟风险在供应链网络中的传播路径和扩散速度；
风险影响预测子单元：根据风险传播模拟子单元的模拟结果，预测风险对供应链的整体影响，具体通过分析不同时间点的感染节点和易感节点数量，预测供应链中断区域和时间。
进一步的，所述风险管理单元包括：
结果整合子单元：用于整合来自网络结构分析单元和风险预测单元的分析结果，通过汇总关键节点、脆弱点、风险传播路径和受影响的供应链节点和区域，形成综合风险评估报告；
风险缓解措施生成子单元：根据综合风险评估报告，提出具体的风险缓解措施和管理策略，包括备选供应商的引入、关键节点的冗余配置和高风险区域的监控升级，通过量化评估不同措施的有效性，生成优先级排序；
优化方案制定子单元：利用线性规划优化算法，制定供应链优化方案，包括重新配置供应链节点、调整采购策略和建立应急响应计划，具体通过构建线性规划模型来优化供应链配置，模型的目标函数和约束条件包括：
目标函数：最小化总成本，包括采购成本、运输成本和库存成本，具体公式为：其中，Z表示总成本，cij为从供应商i采购到节点j的单位采购成本，xij为从供应商i采购到节点j的数量，tij为从节点i到节点j的单位运输成本，yij为从节点i到节点j的运输数量，hi为节点i的单位库存成本，zi为节点i的库存量；
约束条件：确保供应链的供需平衡和节点容量限制，具体公式为 其中，Dj表示节点j的需求量，Ci表示节点i的最大运输容量；
应急响应计划生成子单元：用于根据优化方案制定子单元的结果，建立应急响应计划，包括制定应急采购策略、物流调度方案和资源调配计划。
进一步的，所述分析决策支持模块包括数据接收单元、ABM模拟单元、市场情景模拟单元、供应链互动模拟单元以及采购策略生成单元；其中：
数据接收单元：接收来自数据处理模块的结构化数据和供应链风险评估模块的风险评估结果，包括关键节点、脆弱点、风险传播路径以及受影响的供应链节点和区域的信息；
ABM模拟单元：基于接收的数据和评估结果，采用基于ABM代理的建模技术模拟供应商和市场行为，通过定义不同类型的代理包括供应商、采购者、运输商及其行为规则，构建市场和供应链的仿真模型，代理行为规则包括定价策略、交货时间、库存管理；
市场情景模拟单元：通过设置不同的市场情景和供应链互动，模拟供应商和市场的反应，市场情景包括需求波动、供应中断、价格变动，利用蒙特卡罗模拟方法生成多种市场情景，并评估不同情景下供应链的表现；
供应链互动模拟单元：模拟供应商、采购者和运输商之间的互动，分析不同市场情景下的供应链反应，使用基于规则的博弈论模型，模拟各代理的决策过程和互动策略；
采购策略生成单元：根据市场情景和供应链互动的模拟结果，生成针对性的采购策略，包括推荐的供应商选择、采购数量以及最佳订购时机，利用多目标优化算法来平衡成本、风险和供应链稳定性，并制定最优采购策略。
进一步的，所述报告自动化生成模块包括数据整合单元、成本分析生成单元、供应商绩效评估生成单元、市场趋势预测生成单元以及报告编排单元；其中：
数据整合单元：接收并整合来自分析决策支持模块的采购建议和供应链风险评估模块的风险分析结果，通过预设的数据聚合和关联技术，将不同来源的数据进行汇总，形成完整的数据集；
成本分析生成单元：基于整合的数据集，自动生成成本分析报告，通过计算各采购活动的总成本、单项成本以及成本构成，分析成本变化趋势，并提供详细的成本节省建议，将分析结果以图表和文字的形式呈现；
供应商绩效评估生成单元：根据供应商的历史表现数据，生成供应商绩效评估报告，通过评价供应商的交货及时性、质量合格率和响应速度的绩效指标，综合打分并生成供应商排名，评估结果以报告和可视化图表的形式展示；
市场趋势预测生成单元：通过分析市场供需关系、价格走势和竞争态势，预测未来市场趋势，并提供采购策略调整建议，预测结果以时间序列图和趋势分析报告的形式呈现，帮助用户提前布局应对市场变化；
报告编排单元：将成本分析、供应商绩效评估和市场趋势预测的结果整合到综合采购报告中，使用预定义的报告模板，自动编排内容和格式，生成结构化的采购报告。
本发明的有益效果：
本发明，通过利用图网络分析技术，本发明能够有效地处理和分析复杂的供应链网络，该技术使得系统能够识别供应链中的关键节点和潜在的脆弱点，从而有助于企业提前发现供应链风险并采取相应的预防措施，通过对供应链结构的深入了解，企业可以更精确地评估风险，并优化其供应链管理策略，以提高整体的供应链稳定性和效率。
本发明，通过采用基于代理的建模ABM技术，提高了对市场动态和供应商行为的模拟能力，这种模拟技术可以更准确地反映市场情况和供应链互动，为企业提供制定更有效的采购策略和应对计划的基础，通过模拟不同市场情景和供应链互动，企业能够预测和应对各种可能的市场变化，从而优化采购量和订购时机，减少成本并提高响应速度。
本发明，通过自动化生成包括成本分析、供应商绩效评估和市场趋势预测在内的详尽采购报告，极大地提高了决策的数据支持质量，这种全面的分析报告不仅帮助企业更好地理解市场和供应链的当前状态，还提供了数据驱动的见解，支持企业做出更明智的采购和管理决策，这样的系统确保了信息的透明度和可操作性，增强了企业在不断变化的市场环境中的适应性和竞争力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的采购信息统计系统示意图；
图2为本发明实施例的供应链风险评估模块示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进一步详细说明。
需要说明的是，除非另外定义，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现该词前面的元件或者物件涵盖出现在该词后面列举的元件或者物件及其等同，而不排除其他元件或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也可能相应地改变。
如图1-图2所示，一种基于计算机采购信息统计系统，包括数据采集模块、数据处理模块、供应链风险评估模块、分析决策支持模块以及报告生成模块；其中：
数据采集模块：用于从多种数据源收集采购数据，多种数据源包括供应商信息、库存数据、采购订单、市场价格信息以及社交媒体和新闻渠道的供应链动态，并将收集的数据发送到数据处理模块以进行处理；
数据处理模块：接收来自数据采集模块的原始数据，并进行去噪、格式标准化和数据融合处理，以形成结构化的数据仓库，处理后的数据将被分发到供应链风险评估模块和分析决策支持模块，用于进一步的数据分析和风险评估；
供应链风险评估模块：基于数据处理模块的结构化数据仓库，采用图网络分析技术来分析供应链网络的结构和连接强度，以识别潜在的风险，从而预测和管理网络中的风险扩散，并输出风险评估结果用于指导分析决策支持模块的采购策略生成；
分析决策支持模块：接收数据处理模块的数据和供应链风险评估模块的风险评估结果，并采用ABM(Agent-based Modeling)模拟技术来模拟供应商和市场行为，以分析市场动态和供应链反应，通过模拟不同市场情景和供应链互动，生成针对性的采购策略，包括推荐的供应商选择、采购数量以及最佳订购时机；
报告自动化生成模块：基于分析决策支持模块的采购建议和供应链风险评估模块的风险分析结果，自动生成包括成本分析、供应商绩效评估和市场趋势预测在内的采购报告。
数据采集模块包括供应商信息收集单元、库存数据收集单元、采购订单收集单元、市场价格信息收集单元以及社交媒体与新闻渠道分析单元；其中：
供应商信息收集单元：通过API接口与企业资源规划(ERP)系统和供应商管理系统(Supplier Relationship Management，SRM)相连，自动获取供应商的基本信息，包括供应商名称、联系方式、地址、历史交货记录和信用评分，并利用定时同步机制定期更新信息，确保供应商数据的实时性和准确性；
库存数据收集单元：通过标准化数据接口与仓库管理系统(WarehouseManagement System，WMS)连接，实时获取库存水平、库存变动记录和物料需求计划的数据，并使用自动数据同步技术，将获取的库存信息上传到系统的数据仓库，确保库存数据的最新和准确；
采购订单收集单元：从企业内部采购系统中提取正在处理和已完成的订单信息，包括订单编号、订单数量、价格、供应商信息及预期交货时间，该单元还通过系统间的数据交换协议实现订单数据的自动抓取和处理，确保采购订单信息的完整性和时效性；
市场价格信息收集单元：通过访问在线市场数据平台，包括大宗商品交易平台和金融信息服务网站的API接口，自动捕捉并存储原材料和产品的市场价格波动数据，并利用定期数据抓取技术，确保市场价格信息的实时性和准确性，为成本分析和预算编制提供数据支持；
社交媒体与新闻渠道分析单元：利用文本分析和自然语言处理技术，从社交媒体平台和新闻网站中提取与供应链相关的动态信息，包括供应中断风险、市场需求趋势和行业动态趋势；通过上述高度专化和技术驱动的单元，数据采集模块能够全面而精确地收集和更新与采购活动直接相关的各种数据，供应商信息收集单元保证了决策基于最准确的供应商数据，库存数据收集单元优化了库存管理，减少资源浪费，采购订单收集单元提高了订单处理的透明度和效率，市场价格信息收集单元帮助企业把握市场动态，制定更有效的成本控制策略，社交媒体与新闻渠道分析单元则为应对外部风险提供了前瞻性的信息支持，这些功能的整合不仅提高了采购效率，还增强了企业在动态市场中的竞争力和适应性。
数据处理模块包括数据去噪单元、格式标准化单元、数据融合单元以及数据仓库生成单元；其中：
数据去噪单元：采用均值滤波和中值滤波的去噪算法，对接收到的原始数据进行处理，以去除数据中的噪声和异常，并通过设定预定义的阈值和规则，自动识别并清理数据中的异常点，以提高数据质量；
格式标准化单元：用于将不同来源的数据转换为统一的标准格式，具体使用预定义的映射规则和数据模板，确保所有数据字段的一致性，将日期格式统一为YYYY-MM-DD，将货币单位转换为标准货币单位；
数据融合单元：采用预设的数据融合算法，将来自不同来源的数据进行整合，形成一个完整、统一的数据集，具体使用主键匹配和数据关联技术，将相同实体的不同数据记录进行合并，消除数据冗余，保证数据的完整和一致；
数据仓库生成单元：通过ETL(Extract，Transform，Load)过程，将处理后的数据加载到数据仓库中，该数据仓库生成单元具体包括：
数据提取单元：用于从各数据源提取经过数据去噪、格式标准化和数据融合处理后的数据，并使用自动化脚本和API接口进行数据的批量提取，确保数据提取过程的高效和准确；
数据转换单元：对提取的数据进行转换操作，包括数据聚合、计算衍生指标和数据规范化，数据聚合是将相同类别的数据进行汇总，包括按月、季度或年度聚合采购数据；计算衍生指标是基于现有数据计算新的指标，包括库存周转率、采购周期；数据规范化是对数据进行重新编码或分类，将不同供应商的分类标准统一为预定标准；
数据加载单元：将转换后的数据按照预定义的模式和结构加载到数据仓库中，具体使用批处理和增量更新方式，对数据仓库中的数据进行更新和维护，加载过程中，数据加载单元还包括数据校验处理，以确保数据的完整；通过上述详细配置的数据处理模块，系统能够高效地接收并处理来自数据采集模块的原始数据，数据去噪单元确保了数据的清洁和高质量，格式标准化单元保证了数据格式的一致性和可用性，数据融合单元实现了多源数据的有效整合，数据仓库生成单元通过ETL过程形成了结构化的数据仓库，为后续的分析决策支持提供了可靠的数据基础，具体的，数据提取单元确保了数据的高效提取，数据转换单元实现了数据的聚合、衍生指标计算和规范化，数据加载单元保证了数据仓库中的数据及时更新和准确存储，这些单元的集成不仅提升了数据处理的效率和精度，也增强了系统在采购信息管理中的实用性和准确性。
供应链风险评估模块包括网络结构分析单元、风险识别单元、风险预测单元以及风险管理单元；其中：
网络结构分析单元：基于数据处理模块提供的结构化数据仓库，通过提取供应商、运输节点和仓储节点的实体，及其之间的连接关系，建立图网络模型，具体使用图算法的度中心性(Degree Centrality)和介数中心性(Betweenness Centrality)来评估每个节点的重要性和连接强度，以识别供应链中的节点和脆弱点；
风险识别单元：利用网络结构分析单元提供的图网络模型，通过分析节点和边的属性，包括供应商的交货时间、运输路线的可靠性，识别潜在的供应链风险，并使用连通性分析和路径分析技术，确定供应链中受到影响的路径和节点；
风险预测单元：基于识别的风险节点和路径，利用图SIR传播模型模拟风险在供应链网络中的扩散过程，通过设置不同的初始条件和传播参数，模拟风险传播路径和扩散速度，从而预测风险对供应链的整体影响；
风险管理单元：整合网络结构分析和风险预测结果，提出风险缓解措施和管理策略，通过预设的线性规划的优化算法制定供应链优化方案，包括重新配置供应链节点、调整采购策略和建立应急响应计划，并输出风险评估结果和管理建议，用于指导分析决策支持模块生成具体的采购策略；通过上述详细配置的供应链风险评估模块，系统能够高效地利用图网络分析技术，基于结构化数据仓库进行供应链网络的结构和连接强度分析，网络结构分析单元通过识别关键节点和脆弱点，提供了供应链的整体结构理解，风险识别单元进一步分析供应链中的潜在风险点，风险预测单元通过模拟风险扩散过程，提供了风险的前瞻性预测，风险管理单元则整合所有分析结果，提出具体的风险管理和缓解策略，这些单元的集成，不仅提升了供应链风险评估的精度和可靠性，还为采购策略的优化提供了科学依据，大大增强了系统在供应链管理中的实用性和前瞻性。
网络结构分析单元包括：
图网络构建子单元：基于数据处理模块提供的结构化数据仓库，通过提取供应商、运输节点和仓储节点的实体，以及它们之间的连接关系，构建图网络模型；通过使用邻接矩阵(AdjacencyMatrix)和边列表(EdgeList)表示图的结构，其中每个节点代表一个实体，每条边代表节点之间的连接关系；
度中心性计算子单元：通过计算度中心性来评估每个节点的重要性，度中心性定义为与某一预设节点相连的边的数量，具体公式表示为：CD(v)＝deg(v)，其中，CD(v)表示节点v的度中心性，deg(v)表示节点v的度，即与节点v相连的边的数量，通过扫描邻接矩阵中的每一行，计算出每个节点的度中心性，以识别供应链网络中连接最多的节点；
介数中心性计算子单元：通过计算介数中心性来评估每个节点在网络中的连接强度，介数中心性定义为一个节点在所有最短路径上出现的次数，公式表示为：其中，CB(v)表示节点v的介数中心性，σst表示从节点s到节点t的最短路径总数，σst(v)表示从节点s到节点t经过节点v的最短路径总数，介数中心性计算子单元通过该计算网络中所有节点的介数中心性，识别出供应链网络中对信息或资源流动的节点；
节点和脆弱点识别子单元：综合度中心性和介数中心性的计算结果，通过设定阈值进行分类，识别出供应链网络中的关键节点和脆弱点，关键节点是指度中心性和介数中心性均高于预设阈值的节点，这些节点在网络中起到重要的桥梁作用；脆弱点是指介数中心性高于阈值但度中心性低于阈值的节点，这些节点容易成为瓶颈或单点故障，通过设定阈值，能够明确区分和识别出供应链中的关键节点和脆弱点；通过上述详细配置的网络结构分析单元，系统能够高效地构建供应链网络模型，并使用度中心性和介数中心性算法评估每个节点的重要性和连接强度，度中心性计算子单元通过计算每个节点的连接数量，识别出网络中连接最多的关键节点；介数中心性计算子单元通过计算每个节点在最短路径上的出现频率，识别出对信息或资源流动最为关键的节点，节点和脆弱点识别子单元结合度中心性和介数中心性的结果，通过设定阈值，明确区分和识别出供应链中的关键节点和脆弱点，从而为供应链风险评估提供了科学依据和决策支持，增强了系统在供应链管理中的实用性和前瞻性。
风险识别单元具体包括：
节点属性分析子单元：利用网络结构分析单元提供的图网络模型，分析节点的属性，包括供应商的交货时间和运输路线的可靠性，供应商交货时间的评价标准基于历史交货时间的平均值和标准差，具体计算公式为： 其中，Ti表示第i次交货时间，μT表示交货时间的平均值，σT表示交货时间的标准差，n为历史交货记录的总数；运输路线的可靠性通过历史运输延误数据进行评价，计算公式为：其中，Dj表示第j次运输的延误时间，m为总运输次数；
边属性分析子单元：分析边的属性，包括运输成本和运输时间，利用以下公式进行计算：其中，Ck表示第k次运输的成本，p为总运输次数；运输时间的计算为运输可靠性：其中，Tl表示第l次运输的时间，q为总运输次数；
连通性分析子单元：使用连通性分析技术，通过计算图网络的连通度来评估网络的稳健性，连通度计算公式为：其中，实际边数为当前网络中的边数，最大可能边数为完全连通网络中的边数；
路径分析子单元：利用最短路径算法(如Dijkstra算法)和最大流算法(如FordFulkerson算法)分析供应链中重要路径和瓶颈，最短路径算法的计算公式为：d(v)＝minu∈邻居(v){d(u)+w(u,v)}，其中，d(v)表示节点v的最短路径距离，单位为公里，w(u,v)表示边(u,v)的权重，单位为公里；最大流算法的计算公式为：max∑(u,v)∈E f(u,v)，其中，f(u,v)表示从节点u到节点v的流量，单位为吨每小时；
风险识别结果生成单元：综合节点和边的属性分析、连通性分析和路径分析的结果，生成供应链风险识别报告，指出潜在的风险点和受影响的路径及节点；通过上述详细配置的风险识别单元，系统能够基于图网络模型，综合分析供应商的交货时间、运输路线的可靠性、运输成本和时间等属性，识别潜在的供应链风险，节点属性分析子单元和边属性分析子单元通过量化指标对节点和边进行评价，连通性分析子单元评估网络的稳健性，路径分析子单元通过最短路径和最大流算法识别关键路径和瓶颈，风险识别结果生成单元整合所有分析结果，提供全面的风险识别报告，为供应链管理提供科学依据和决策支持，增强了系统在风险预测和管理中的实用性和前瞻性。
风险预测单元包括：
风险传播模型构建子单元：基于识别的风险节点和路径，利用图SIR(Susceptible-Infectious-Recovered)传播模型来模拟风险在供应链网络中的扩散过程，通过将供应链中的每个节点分类为易感S、感染I和恢复R的几个状态，并定义传播参数，包括传播率β和恢复率γ；
初始条件设置子单元：设定模型初始条件，包括初始感染节点数量I0、初始易感节点数量S0和初始恢复节点数量R0，并根据供应链实际情况初始化参数，例如，初始感染节点数量可能代表当前已经识别的供应链中断点或高风险供应商；
传播参数调整子单元：设置并调整传播参数，包括传播率β和恢复率γ，传播率β表示每个易感节点被感染的概率，计算公式为：其中，新感染数为预定时间内新增的感染节点数量，易感数为当前易感节点的数量，接触率为节点之间的接触频率；恢复率γ用于表示感染节点恢复为安全状态的概率，计算公式为：其中，恢复数为预定时间内恢复的节点数量，感染数为当前感染节点的数量；
风险传播模拟子单元：利用图SIR传播模型，根据初始条件和传播参数，模拟风险在供应链网络中的传播路径和扩散速度，模型的公式表示为： 其中，S(t)、I(t)和R(t)分别表示时间t时刻的易感节点数、感染节点数和恢复节点数，通过求解上述微分方程，可以得到风险传播的动态过程；
风险影响预测子单元：根据风险传播模拟子单元的模拟结果，预测风险对供应链的整体影响，具体通过分析不同时间点的感染节点和易感节点数量，预测供应链中断区域和时间；通过上述详细配置的风险预测单元，能够基于识别的风险节点和路径，利用图SIR传播模型来模拟风险在供应链网络中的扩散过程，风险传播模型构建子单元通过定义节点状态和传播参数，初始条件设置子单元和传播参数调整子单元根据实际情况初始化和调整模型参数，风险传播模拟子单元通过求解SIR模型的微分方程模拟风险传播路径和速度，风险影响预测子单元根据模拟结果预测风险对供应链的整体影响，这些单元的集成，不仅提升了风险预测的精度和可靠性，还为供应链管理提供了科学依据和决策支持，增强了系统在风险管理中的实用性和前瞻性。
风险管理单元包括：
结果整合子单元：用于整合来自网络结构分析单元和风险预测单元的分析结果，通过汇总关键节点、脆弱点、风险传播路径和受影响的供应链节点和区域，形成综合风险评估报告；
风险缓解措施生成子单元：根据综合风险评估报告，提出具体的风险缓解措施和管理策略，包括备选供应商的引入、关键节点的冗余配置和高风险区域的监控升级，通过量化评估不同措施的有效性，生成优先级排序；
优化方案制定子单元：利用线性规划优化算法，制定供应链优化方案，包括重新配置供应链节点、调整采购策略和建立应急响应计划，具体通过构建线性规划模型来优化供应链配置，模型的目标函数和约束条件包括：
目标函数：最小化总成本，包括采购成本、运输成本和库存成本，具体公式为：其中，Z表示总成本，cij为从供应商i采购到节点j的单位采购成本，xij为从供应商i采购到节点j的数量，tij为从节点i到节点j的单位运输成本，yij为从节点i到节点j的运输数量，hi为节点i的单位库存成本，zi为节点i的库存量；
约束条件：确保供应链的供需平衡和节点容量限制，具体公式为 其中，Dj表示节点j的需求量，Ci表示节点i的最大运输容量；
应急响应计划生成子单元：用于根据优化方案制定子单元的结果，建立应急响应计划，包括制定应急采购策略、物流调度方案和资源调配计划，并通过模拟不同风险情景，评估应急计划的有效性和可操作性，确保在风险事件发生时，供应链能够迅速响应和恢复，通过上述详细配置的风险管理单元，系统能够整合网络结构分析和风险预测结果，提出有效的风险缓解措施和管理策略，结果整合子单元汇总并分析关键节点、脆弱点和风险传播路径，生成综合风险评估报告，风险缓解措施生成子单元根据评估报告提出具体的缓解措施，并量化评估其有效性，优化方案制定子单元利用线性规划模型最小化供应链总成本，确保供需平衡和节点容量限制，应急响应计划生成子单元基于优化方案制定应急计划，通过模拟不同风险情景，确保供应链能够快速响应和恢复，这些单元的集成，不仅提升了风险管理的精度和可靠性，还为供应链管理提供了科学依据和决策支持，增强了系统在风险管理中的实用性和前瞻性。
分析决策支持模块包括数据接收单元、ABM模拟单元、市场情景模拟单元、供应链互动模拟单元以及采购策略生成单元；其中：
数据接收单元：接收来自数据处理模块的结构化数据和供应链风险评估模块的风险评估结果，包括关键节点、脆弱点、风险传播路径以及受影响的供应链节点和区域的信息；
ABM模拟单元：基于接收的数据和评估结果，采用基于ABM代理的建模技术模拟供应商和市场行为，通过定义不同类型的代理包括供应商、采购者、运输商及其行为规则，构建市场和供应链的仿真模型，代理行为规则包括定价策略、交货时间、库存管理；
市场情景模拟单元：通过设置不同的市场情景和供应链互动，模拟供应商和市场的反应，市场情景包括需求波动、供应中断、价格变动，利用蒙特卡罗模拟(MonteCarloSimulation)方法生成多种市场情景，并评估不同情景下供应链的表现；蒙特卡罗模拟公式为：其中，P(x)表示某一情景的概率，N为模拟次数，f(xi)为第i次模拟的结果；
供应链互动模拟单元：模拟供应商、采购者和运输商之间的互动，分析不同市场情景下的供应链反应，使用基于规则的博弈论模型，模拟各代理的决策过程和互动策略，博弈论模型公式为：其中，Ui表示代理i的效用函数，ai和a-i分别表示代理i及其对手的策略组合，uij表示代理i选择策略j时的效用；
采购策略生成单元：根据市场情景和供应链互动的模拟结果，生成针对性的采购策略，包括推荐的供应商选择、采购数量以及最佳订购时机，利用多目标优化算法来平衡成本、风险和供应链稳定性，并制定最优采购策略；多目标优化公式为：min(C,R,S)，其中，C表示总成本，R表示风险，S表示供应链稳定性，通过权重系数调节不同目标的重要性，实现优化平衡；通过上述详细配置的分析决策支持模块，系统能够高效接收并整合数据处理模块的结构化数据和供应链风险评估模块的风险评估结果，ABM模拟单元通过模拟供应商和市场行为，市场情景模拟单元利用蒙特卡罗模拟方法生成多种可能的市场情景，供应链互动模拟单元通过博弈论模型模拟代理间的决策和互动，采购策略生成单元利用多目标优化算法生成最优采购策略，这些单元的集成，不仅提升了采购策略制定的精度和科学性，还为企业在复杂市场环境中提供了灵活和前瞻性的决策支持。
报告自动化生成模块包括数据整合单元、成本分析生成单元、供应商绩效评估生成单元、市场趋势预测生成单元以及报告编排单元；其中：
数据整合单元：接收并整合来自分析决策支持模块的采购建议和供应链风险评估模块的风险分析结果，通过预设的数据聚合和关联技术，将不同来源的数据进行汇总，形成完整的数据集，确保生成报告所需的数据一致性和完整性；
成本分析生成单元：基于整合的数据集，自动生成成本分析报告，通过计算各采购活动的总成本、单项成本以及成本构成，分析成本变化趋势，并提供详细的成本节省建议，将分析结果以图表和文字的形式呈现，便于用户理解和决策；
供应商绩效评估生成单元：根据供应商的历史表现数据，生成供应商绩效评估报告，通过评价供应商的交货及时性、质量合格率和响应速度的绩效指标，综合打分并生成供应商排名，评估结果以报告和可视化图表的形式展示，帮助用户识别优质供应商和潜在风险供应商；
市场趋势预测生成单元：通过分析市场供需关系、价格走势和竞争态势，预测未来市场趋势，并提供采购策略调整建议，预测结果以时间序列图和趋势分析报告的形式呈现，帮助用户提前布局应对市场变化；
报告编排单元：将成本分析、供应商绩效评估和市场趋势预测的结果整合到综合采购报告中，使用预定义的报告模板，自动编排内容和格式，生成结构化的采购报告，确保报告的可读性和专业性；通过上述详细配置的报告自动化生成模块，系统能够高效整合分析决策支持模块和供应链风险评估模块的数据，自动生成包括成本分析、供应商绩效评估和市场趋势预测在内的综合采购报告，数据整合单元确保数据的一致性和完整性，成本分析生成单元提供详细的成本分析和节省建议，供应商绩效评估生成单元帮助识别优质和风险供应商，市场趋势预测生成单元提供前瞻性的市场趋势分析和策略建议，报告编排单元确保报告内容的专业性和可读性，这些单元的集成，不仅提升了报告生成的效率和准确性，还为企业的采购决策提供了全面、深入的支持，增强了系统在采购管理中的实用性和前瞻性。
本发明旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于计算机采购信息统计系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据处理模块、供应链风险评估模块、分析决策支持模块以及报告生成模块；其中：
数据采集模块：用于从多种数据源收集采购数据，多种数据源包括供应商信息、库存数据、采购订单、市场价格信息以及社交媒体和新闻渠道的供应链动态；
数据处理模块：接收来自数据采集模块的原始数据，并进行去噪、格式标准化和数据融合处理，以形成结构化的数据仓库；
供应链风险评估模块：基于数据处理模块的结构化数据仓库，采用图网络分析技术来分析供应链网络的结构和连接强度，以识别潜在的风险，从而预测和管理网络中的风险扩散，并输出风险评估结果用于指导分析决策支持模块的采购策略生成；
分析决策支持模块：接收数据处理模块的数据和供应链风险评估模块的风险评估结果，并采用ABM模拟技术来模拟供应商和市场行为，以分析市场动态和供应链反应，通过模拟不同市场情景和供应链互动，生成针对性的采购策略，包括推荐的供应商选择、采购数量以及最佳订购时机；
报告自动化生成模块：基于分析决策支持模块的采购建议和供应链风险评估模块的风险分析结果，自动生成包括成本分析、供应商绩效评估和市场趋势预测在内的采购报告。
2.根据权利要求1所述的一种基于计算机采购信息统计系统，其特征在于，所述数据采集模块包括供应商信息收集单元、库存数据收集单元、采购订单收集单元、市场价格信息收集单元以及社交媒体与新闻渠道分析单元；其中：
供应商信息收集单元：通过API接口与企业资源规划系统和供应商管理系统相连，自动获取供应商的基本信息，包括供应商名称、联系方式、地址、历史交货记录和信用评分；
库存数据收集单元：通过标准化数据接口与仓库管理系统连接，实时获取库存水平、库存变动记录和物料需求计划的数据；
采购订单收集单元：从企业内部采购系统中提取正在处理和已完成的订单信息，包括订单编号、订单数量、价格、供应商信息及预期交货时间；
市场价格信息收集单元：通过访问在线市场数据平台，包括大宗商品交易平台和金融信息服务网站的API接口，自动捕捉并存储原材料和产品的市场价格波动数据，并利用定期数据抓取技术，确保市场价格信息的实时性和准确性，为成本分析和预算编制提供数据支持；
社交媒体与新闻渠道分析单元：利用文本分析和自然语言处理技术，从社交媒体平台和新闻网站中提取与供应链相关的动态信息，包括供应中断风险、市场需求趋势和行业动态趋势。
3.根据权利要求1所述的一种基于计算机采购信息统计系统，其特征在于，所述数据处理模块包括数据去噪单元、格式标准化单元、数据融合单元以及数据仓库生成单元；其中：
数据去噪单元：采用均值滤波和中值滤波的去噪算法，对接收到的原始数据进行处理，以去除数据中的噪声和异常，并通过设定预定义的阈值和规则，自动识别并清理数据中的异常点；
格式标准化单元：用于将不同来源的数据转换为统一的标准格式，具体使用预定义的映射规则和数据模板，确保所有数据字段的一致性，将日期格式统一为YYYY-MM-DD，将货币单位转换为标准货币单位；
数据融合单元：采用预设的数据融合算法，将来自不同来源的数据进行整合，形成统一的数据集，具体使用主键匹配和数据关联技术，将相同实体的不同数据记录进行合并，消除数据冗余，保证数据的完整和一致；
数据仓库生成单元：通过ETL过程，将处理后的数据加载到数据仓库中，该数据仓库生成单元具体包括：
数据提取单元：用于从各数据源提取经过数据去噪、格式标准化和数据融合处理后的数据，并使用自动化脚本和API接口进行数据的批量提取；
数据转换单元：对提取的数据进行转换操作，包括数据聚合、计算衍生指标和数据规范化，所述数据聚合是将相同类别的数据进行汇总，包括按月、季度或年度聚合采购数据；计算衍生指标是基于现有数据计算新的指标，包括库存周转率、采购周期；数据规范化是对数据进行重新编码或分类，将不同供应商的分类标准统一为预定标准；
数据加载单元：将转换后的数据按照预定义的模式和结构加载到数据仓库中，具体使用批处理和增量更新方式，对数据仓库中的数据进行更新和维护，加载过程中，数据加载单元还包括数据校验处理，以确保数据的完整。
4.根据权利要求1所述的一种基于计算机采购信息统计系统，其特征在于，所述供应链风险评估模块包括网络结构分析单元、风险识别单元、风险预测单元以及风险管理单元；其中：
网络结构分析单元：基于数据处理模块提供的结构化数据仓库，通过提取供应商、运输节点和仓储节点的实体，及其之间的连接关系，建立图网络模型，具体使用图算法的度中心性和介数中心性来评估每个节点的重要性和连接强度，以识别供应链中的节点和脆弱点；
风险识别单元：利用网络结构分析单元提供的图网络模型，通过分析节点和边的属性，包括供应商的交货时间、运输路线的可靠性，识别潜在的供应链风险，并使用连通性分析和路径分析技术，确定供应链中受到影响的路径和节点；
风险预测单元：基于识别的风险节点和路径，利用图SIR传播模型模拟风险在供应链网络中的扩散过程，通过设置不同的初始条件和传播参数，模拟风险传播路径和扩散速度，从而预测风险对供应链的整体影响；
风险管理单元：整合网络结构分析和风险预测结果，提出风险缓解措施和管理策略，通过预设的线性规划的优化算法制定供应链优化方案，包括重新配置供应链节点、调整采购策略和建立应急响应计划。
5.根据权利要求4所述的一种基于计算机采购信息统计系统，其特征在于，所述网络结构分析单元包括：
图网络构建子单元：通过使用邻接矩阵和边列表表示图的结构，其中每个节点代表一个实体，每条边代表节点之间的连接关系；
度中心性计算子单元：通过计算度中心性来评估每个节点的重要性，度中心性定义为与某一预设节点相连的边的数量，具体公式表示为：CD(v)＝deg(v)，其中，CD(v)表示节点v的度中心性，deg(v)表示节点v的度，即与节点v相连的边的数量；
介数中心性计算子单元：通过计算介数中心性来评估每个节点在网络中的连接强度，介数中心性定义为一个节点在所有最短路径上出现的次数，公式表示为：其中，CB(v)表示节点v的介数中心性，σst表示从节点s到节点t的最短路径总数，σst(v)表示从节点s到节点t经过节点v的最短路径总数；
节点和脆弱点识别子单元：综合度中心性和介数中心性的计算结果，通过设定阈值进行分类，识别出供应链网络中的关键节点和脆弱点，关键节点是指度中心性和介数中心性均高于预设阈值的节点；脆弱点是指介数中心性高于阈值但度中心性低于阈值的节点，通过设定阈值，能够明确区分和识别出供应链中的关键节点和脆弱点。
6.根据权利要求5所述的一种基于计算机采购信息统计系统，其特征在于，所述风险识别单元具体包括：
节点属性分析子单元：利用网络结构分析单元提供的图网络模型，分析节点的属性，包括供应商的交货时间和运输路线的可靠性，供应商交货时间的评价标准基于历史交货时间的平均值和标准差，具体计算公式为： 其中，Ti表示第i次交货时间，μT表示交货时间的平均值，σT表示交货时间的标准差，n为历史交货记录的总数；运输路线的可靠性通过历史运输延误数据进行评价，计算公式为：其中，Dj表示第j次运输的延误时间，m为总运输次数；
边属性分析子单元：分析边的属性，包括运输成本和运输时间，利用以下公式进行计算：其中，Ck表示第k次运输的成本，p为总运输次数；运输时间的计算为运输可靠性：其中，Tl表示第l次运输的时间，q为总运输次数；
连通性分析子单元：使用连通性分析技术，通过计算图网络的连通度来评估网络的稳健性，连通度计算公式为：其中，实际边数为当前网络中的边数，最大可能边数为完全连通网络中的边数；
路径分析子单元：利用最短路径算法和最大流算法分析供应链中重要路径和瓶颈，最短路径算法的计算公式为：d(v)＝minu∈邻居(v){d(u)+w(u,v)}，其中，d(v)表示节点v的最短路径距离，单位为公里，w(u,v)表示边(u,v)的权重，单位为公里；最大流算法的计算公式为：max∑(u,v)∈E f(u,v)，其中，f(u,v)表示从节点u到节点v的流量；
风险识别结果生成单元：综合节点和边的属性分析、连通性分析和路径分析的结果，生成供应链风险识别报告，指出潜在的风险点和受影响的路径及节点。
7.根据权利要求6所述的一种基于计算机采购信息统计系统，其特征在于，所述风险预测单元包括：
风险传播模型构建子单元：基于识别的风险节点和路径，利用图SIR传播模型来模拟风险在供应链网络中的扩散过程，通过将供应链中的每个节点分类为易感S、感染I和恢复R的几个状态，并定义传播参数，包括传播率β和恢复率γ；
初始条件设置子单元：设定模型初始条件，包括初始感染节点数量I0、初始易感节点数量S0和初始恢复节点数量R0，并根据供应链实际情况初始化参数；
传播参数调整子单元：设置并调整传播参数，包括传播率β和恢复率γ，传播率β表示每个易感节点被感染的概率，计算公式为：其中，新感染数为预定时间内新增的感染节点数量，易感数为当前易感节点的数量，接触率为节点之间的接触频率；恢复率γ用于表示感染节点恢复为安全状态的概率，计算公式为：其中，恢复数为预定时间内恢复的节点数量，感染数为当前感染节点的数量；
风险传播模拟子单元：利用图SIR传播模型，根据初始条件和传播参数，模拟风险在供应链网络中的传播路径和扩散速度；
风险影响预测子单元：根据风险传播模拟子单元的模拟结果，预测风险对供应链的整体影响，具体通过分析不同时间点的感染节点和易感节点数量，预测供应链中断区域和时间。
8.根据权利要求7所述的一种基于计算机采购信息统计系统，其特征在于，所述风险管理单元包括：
结果整合子单元：用于整合来自网络结构分析单元和风险预测单元的分析结果，通过汇总关键节点、脆弱点、风险传播路径和受影响的供应链节点和区域，形成综合风险评估报告；
风险缓解措施生成子单元：根据综合风险评估报告，提出具体的风险缓解措施和管理策略，包括备选供应商的引入、关键节点的冗余配置和高风险区域的监控升级，通过量化评估不同措施的有效性，生成优先级排序；
优化方案制定子单元：利用线性规划优化算法，制定供应链优化方案，包括重新配置供应链节点、调整采购策略和建立应急响应计划，具体通过构建线性规划模型来优化供应链配置，模型的目标函数和约束条件包括：
目标函数：最小化总成本，包括采购成本、运输成本和库存成本，具体公式为：其中，Z表示总成本，cij为从供应商i采购到节点j的单位采购成本，xij为从供应商i采购到节点j的数量，tij为从节点i到节点j的单位运输成本，yij为从节点i到节点j的运输数量，hi为节点i的单位库存成本，zi为节点i的库存量；
约束条件：确保供应链的供需平衡和节点容量限制，具体公式为 其中，Dj表示节点j的需求量，Ci表示节点i的最大运输容量；
应急响应计划生成子单元：用于根据优化方案制定子单元的结果，建立应急响应计划，包括制定应急采购策略、物流调度方案和资源调配计划。
9.根据权利要求1所述的一种基于计算机采购信息统计系统，其特征在于，所述分析决策支持模块包括数据接收单元、ABM模拟单元、市场情景模拟单元、供应链互动模拟单元以及采购策略生成单元；其中：
数据接收单元：接收来自数据处理模块的结构化数据和供应链风险评估模块的风险评估结果，包括关键节点、脆弱点、风险传播路径以及受影响的供应链节点和区域的信息；
ABM模拟单元：基于接收的数据和评估结果，采用基于ABM代理的建模技术模拟供应商和市场行为，通过定义不同类型的代理包括供应商、采购者、运输商及其行为规则，构建市场和供应链的仿真模型，代理行为规则包括定价策略、交货时间、库存管理；
市场情景模拟单元：通过设置不同的市场情景和供应链互动，模拟供应商和市场的反应，市场情景包括需求波动、供应中断、价格变动，利用蒙特卡罗模拟方法生成多种市场情景，并评估不同情景下供应链的表现；
供应链互动模拟单元：模拟供应商、采购者和运输商之间的互动，分析不同市场情景下的供应链反应，使用基于规则的博弈论模型，模拟各代理的决策过程和互动策略；
采购策略生成单元：根据市场情景和供应链互动的模拟结果，生成针对性的采购策略，包括推荐的供应商选择、采购数量以及最佳订购时机，利用多目标优化算法来平衡成本、风险和供应链稳定性，并制定最优采购策略。
10.根据权利要求1所述的一种基于计算机采购信息统计系统，其特征在于，所述报告自动化生成模块包括数据整合单元、成本分析生成单元、供应商绩效评估生成单元、市场趋势预测生成单元以及报告编排单元；其中：
数据整合单元：接收并整合来自分析决策支持模块的采购建议和供应链风险评估模块的风险分析结果，通过预设的数据聚合和关联技术，将不同来源的数据进行汇总，形成完整的数据集；
成本分析生成单元：基于整合的数据集，自动生成成本分析报告，通过计算各采购活动的总成本、单项成本以及成本构成，分析成本变化趋势，并提供详细的成本节省建议，将分析结果以图表和文字的形式呈现；
供应商绩效评估生成单元：根据供应商的历史表现数据，生成供应商绩效评估报告，通过评价供应商的交货及时性、质量合格率和响应速度的绩效指标，综合打分并生成供应商排名，评估结果以报告和可视化图表的形式展示；
市场趋势预测生成单元：通过分析市场供需关系、价格走势和竞争态势，预测未来市场趋势，并提供采购策略调整建议，预测结果以时间序列图和趋势分析报告的形式呈现，帮助用户提前布局应对市场变化；
报告编排单元：将成本分析、供应商绩效评估和市场趋势预测的结果整合到综合采购报告中，使用预定义的报告模板，自动编排内容和格式，生成结构化的采购报告。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202410726840.XA CN118504918A (zh) | 2024-06-06 | 2024-06-06 | 一种基于计算机采购信息统计系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410726840.XA CN118504918A (zh) | 2024-06-06 | 2024-06-06 | 一种基于计算机采购信息统计系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN118504918A true CN118504918A (zh) | 2024-08-16 |
Family
ID=92236227
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410726840.XA Pending CN118504918A (zh) | 2024-06-06 | 2024-06-06 | 一种基于计算机采购信息统计系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN118504918A (zh) |
-
2024
- 2024-06-06 CN CN202410726840.XA patent/CN118504918A/zh active Pending
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