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龙图腾网获悉扬腾创新(福建)信息科技股份有限公司申请的专利一种基于大数据的供应链全链路风险预警平台及方法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：CN120278526B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510663627.3，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于大数据的供应链全链路风险预警平台及方法是由谷云设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的供应链全链路风险预警平台及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的供应链全链路风险预警平台及方法，平台包括供应链划分模块、数据采集模块、风险评估模块、备选供应商模块、风险路径传导模块及风险预案模块。通过将供应链信息按链路节点划分后采集多源数据，结合供应商数据、消费行为数据及舆情数据生成供应商品质信息并绑定供应商，基于实时波动率动态调整备选供应商数量，构建含不同风险等级路径节点的风险传导路径，最终生成适配链路场景的风险预案。本发明通过多维度数据融合与动态阈值机制，强化了供应链风险传导的级联效应捕捉能力，实现风险预警时效性与预案精准度的协同提升。

本发明授权一种基于大数据的供应链全链路风险预警平台及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的供应链全链路风险预警平台，其特征在于，包括： 供应链划分模块，用于获取供应链信息并将所述供应链信息按照链路节点划分，得到多个链路节点信息； 数据采集模块，用于获取每一所述链路节点信息的多源数据，所述多源数据包括供应商数据、消费行为数据、物流时效数据、地域数据以及舆情数据； 风险评估模块，用于根据所述多源数据生成每一所述链路节点信息的风险信息，以及根据所述消费行为数据、舆情数据生成供应商品质信息，并将所述供应商品质信息与供应商绑定，包括： 对所述消费行为数据中的退货记录进行数据处理，统计各供应商的品类退货率； 提取所述消费行为数据中的文本评价进行NLP情感分析，生成供应商的品质满意度评分； 对所述舆情数据进行关键字段提取，识别供应商关联的品质事件； 根据所述品质事件的发生频率和传播范围计算舆情风险值； 将所述品类退货率、品质满意度评分与舆情风险值加权融合，生成综合品质评分； 根据所述综合品质评分划分品质等级，得到所述供应商品质信息； 将所述供应商品质信息与对应供应商关联存储； 以及，当所述品质等级低于预设等级阈值时，触发备选供应商的筛选机制； 以及，根据新增的消费行为数据和舆情数据，按照预设周期更新所述供应商品质信息； 备选供应商模块，用于根据所述风险信息以及所述链路节点信息在数据库中筛选预设数量的备选供应商，并将所述备选供应商更新至所述链路节点信息中，所述预设数量被配置为根据当前链路节点的实时波动率生成； 风险路径传导模块，用于根据所述风险信息、供应链信息生成风险传导路径，所述风险传导路径包括多个不同风险等级的路径节点； 风险预案模块，用于根据所述风险信息、风险传导路径以及更新后的所述链路节点信息生成风险预案； 所述风险评估模块还用于执行以下步骤： 获取每一链路节点信息的多源数据并进行预处理，将预处理后的所述多源数据与所述链路节点映射存储； 根据预处理后的所述多源数据生成每一所述链路节点信息的风险信息包括： 根据所述链路节点信息对其所关联的预处理后的多源数据按照AHP算法进行影响系数排序，得到多源数据中每一数据类型的影响系数； 根据所述影响系数通过线性归一化函数换算每一所述数据类型的风险权重，记为初始风险权重； 计算每一所述数据类型的风险概率，所述风险概率被配置为通过同一链路节点同一数据类型的历史数据信息中的风险发生次数使用泊松分布模型计算获得； 将所述风险概率与所述初始风险权重融合，形成基础风险权重； 通过CUSUM算法提取所述多源数据中的突发信息，所述突发信息包括政策突发特征、促销突发特征以及地域突发特征； 将所述突发信息使用模糊逻辑算法转换为突发风险权重； 将所述基础风险权重与所述突发风险权重进行融合，得到所述风险信息。

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