[发明专利]一种基于数字孪生的供应链管理方法及系统

权利要求书

1.一种基于数字孪生的供应链管理方法，其特征在于，所述方法应用于数字孪生的供应链管理系统，所述系统与数据采集装置通信连接，所述方法包括：

根据所述数据采集装置，获取目标企业的供应链流程节点；

得到所述供应链流程节点中各个节点的设备信息；

根据所述供应链流程节点中各个节点的设备信息进行建模数据分析，获取设备建模数据；

将所述设备建模数据输入数字孪生仿真平台中，根据所述数字孪生仿真平台进行数字仿真，输出设备建模结果；

以所述设备建模结果作为子节点，以所述供应链流程节点中各个节点的连接关系作为关系网，生成供应链拓扑网络结构，将所述供应链拓扑网络结构作为所述供应链管理系统的架构；

获取所述目标企业的供应属性信息；

根据所述供应属性信息对所述供应链拓扑网络结构进行管理标识。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述供应属性信息对所述供应链拓扑网络结构进行管理标识，所述方法还包括：

根据所述供应属性信息，确定所述目标企业的产业分布信息；

根据所述产业分布信息，对所述供应链拓扑网络结构进行覆盖，输出覆盖节点；

对所述覆盖节点进行分级标识，获取分级标识结果；

按照所述分级标识结果对所述供应链拓扑网络结构进行管理。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述覆盖节点进行分级标识，获取分级标识结果，所述方法还包括：

根据所述产业分布信息，获取产业分级结构，其中，所述产业分级结构为基于产业重心进行产业分级形成的层级结构；

根据所述产业分级结构，生成多级标识信息，其中，所述多级标识信息与所述产业分级结构的层级一一对应，且所述多级标识信息之间不相同；

根据所述多级标识信息对所述覆盖节点进行分级标识，获取所述分级标识结果。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过对所述覆盖节点中的各个节点进行历史数据采集，获取历史数据集；

根据所述历史数据集进行节点故障概率计算，输出所述覆盖节点中对应的多个节点故障概率；

根据所述多个节点故障概率对所述覆盖节点进行二次标识，获取二次分级标识结果。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述多个节点故障概率对所述覆盖节点进行二次标识，包括：

获取预设节点故障概率；

基于所述预设节点故障概率，对所述多个节点故障概率进行判断，得到大于等于所述预设节点故障概率的N个节点，对大于等于所述预设节点故障概率的N个节点进行二次标识。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述设备建模结果进行建模缺陷识别，获取缺陷识别结果；

根据所述缺陷识别结果，定位缺陷数据集；

按照所述缺陷数据集，得到所述缺陷数据集对应的数据采集装置；

向所述数据采集装置发送数据二次采集指令，以所述数据二次采集指令为基准进行数据二次采集，优化所述设备建模数据。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

搭建缺陷识别模型，其中，所述缺陷识别模型嵌于所述数字孪生仿真平台中；

将所述设备建模结果输入所述缺陷识别模型中，根据所述缺陷识别模型进行设备工况模拟，输出模拟工况数据；

以所述模拟工况数据和实时工况数据进行比对，输出缺陷识别结果。

8.一种基于数字孪生的供应链管理系统，其特征在于，所述系统与数据采集装置通信连接，所述系统包括：

数据采集模块，所述数据采集模块用于根据所述数据采集装置，获取目标企业的供应链流程节点；

设备信息获得模块，所述设备信息获得模块用于得到所述供应链流程节点中各个节点的设备信息；

建模数据分析模块，所述建模数据分析模块用于根据所述供应链流程节点中各个节点的设备信息进行建模数据分析，获取设备建模数据；

数字仿真模块，所述数字仿真模块用于将所述设备建模数据输入数字孪生仿真平台中，根据所述数字孪生仿真平台进行数字仿真，输出设备建模结果；

供应链拓扑网络结构生成模块，所述供应链拓扑网络结构生成模块用于以所述设备建模结果作为子节点，以所述供应链流程节点中各个节点的连接关系作为关系网，生成供应链拓扑网络结构，将所述供应链拓扑网络结构作为所述供应链管理系统的架构；

供应属性信息获取模块，所述供应属性信息获取模块用于获取所述目标企业的供应属性信息；

管理标识模块，所述管理标识模块用于根据所述供应属性信息对所述供应链拓扑网络结构进行管理标识。