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人工智能+物联网技术实现的智能供应链管理系统及方法
申请人信息
- 申请人:南京迅集科技有限公司
- 申请人地址:210046 江苏省南京市栖霞区马群街道紫东路1号紫东国际创意园西区F1栋607室
- 发明人: 南京迅集科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 人工智能+物联网技术实现的智能供应链管理系统及方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410161877.2 |
| 申请日 | 2024/2/5 |
| 公告号 | CN117709830A |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | G06Q10/0832 |
| 权利人 | 南京迅集科技有限公司 |
| 发明人 | 冯钟灵; 李旭; 党鑫; 席梦男; 王志伟; 关乃源; 梁超; 孙光勇 |
| 地址 | 江苏省南京市栖霞区马群街道紫东路1号紫东国际创意园西区F1栋607室 |
摘要文本
本发明公开了人工智能+物联网技术实现的智能供应链管理系统及方法，涉及供应链管理技术领域，预先收集可变特征样本数据、可控特征样本数据和变质比例标签样本数据，并训练变质比例预测模型，对于每一批待运输商品，收集可变特征数据，生成该待运输商品的建议可控特征数据，使用建议可控特征数据对待运输商品进行运输，并实时收集调控条件数据，基于调控条件数据，判断是否需要对建议可控特征数据进行调整，若需要进行调整，则使用Actor‑Critic网络模型通过物联网对建议可控特征数据进行调整；通过预先参数调控和运输过程中自适应参数调控的方式，提高了商品供应链的运输质量。 专利查询网
专利主权项内容
1.人工智能+物联网技术实现的智能供应链管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：预先收集可变特征样本数据、可控特征样本数据和变质比例标签样本数据；步骤二：以可变特征样本数据和可控特征样本数据为输入，以变质比例标签样本数据为输出，训练预测商品运输过程中变质比例的变质比例预测模型；步骤三：对于每一批待运输商品，收集可变特征数据，基于可变特征数据和变质比例预测模型，生成该待运输商品的建议可控特征数据；步骤四：使用建议可控特征数据对待运输商品进行运输，并实时收集调控条件数据；步骤五：基于调控条件数据，判断是否需要对建议可控特征数据进行调整，若需要进行调整，则使用Actor-Critic网络模型通过物联网对建议可控特征数据进行调整；否则，不做处理。 来源：马 克 团 队