本发明涉及供应链管理，尤其涉及基于运营数据的供应链管理系统及方法。
背景技术：
1、供应链中的各个环节，如原材料采购、生产、库存管理和物流配送，都依赖大量的数据。通过对这些数据的实时分析，可以提高供应链的响应速度和效率，减少资源浪费和库存积压。然而，现有技术主要依赖于人工预测和基于历史数据的简单模型，例如在现有方案（中国发明专利，公开号：cn118333531b，名称：一种基于人工智能的智慧供应链管理方法）中，采用的是基于人工智能的商品需求预测模型。这种方法通过分析历史销售数据、位置数据和其他辅助信息来预测采购和库存需求。然而，该技术存在以下缺陷：由于无法及时捕捉市场的动态变化，预测结果的准确性依赖于历史数据，无法应对市场需求的剧烈波动；此外，传统方法主要是静态决策，缺少实时响应和动态优化的能力，容易导致资源分配不均衡和效率低下。
技术实现思路
1、针对上述现有技术存在的诸多问题，本发明提供基于运营数据的供应链管理系统及方法，本发明通过采集供应链中的多维运营数据，利用量子贝叶斯推演生成多种市场情景下的预测数据，结合多任务学习模型对供应链节点进行资源优化，通过分布式智能体系统和资源池化技术，实现供应链资源的动态分配和自适应调度，有效提高了供应链的整体效率和市场应对能力。
2、一种基于运营数据的供应链管理系统，包括：
3、数据采集模块，用于通过物联网设备和边缘计算节点从市场需求、消费者行为、生产、物流和库存维度采集原始运营数据，并对原始运营数据进行清洗、格式化和标准化处理，生成标准化运营数据；
4、数据推演与预测模块，用于基于标准化运营数据进行特征提取，并通过多任务学习模型和量子贝叶斯推演生成需求预测数据和生产调度数据，所述量子贝叶斯推演基于市场需求特征数据、生产效率特征数据和物流状态特征数据进行处理；
5、分布式协同决策模块，用于基于需求预测数据和生产调度数据，利用多智能体系统和自组织临界性算法对采购、生产和物流节点进行分布式自主决策，生成采购数据、生产调度数据和物流调整数据；
6、资源调配与管理模块，用于基于采购数据、生产调度数据和物流调整数据，利用资源池化与虚拟化、自适应动态调度算法对供应链中的生产设备、仓储空间和物流资源进行动态调配，生成最终资源调度数据；
7、执行与反馈模块，用于基于最终资源调度数据执行供应链资源分配，并通过物联网传感器监控供应链各环节的执行状态，生成执行反馈数据，基于执行反馈数据进行自我修正，生成修正资源调度数据，确保供应链的闭环优化。
8、优选的，所述数据推演与预测模块中的多任务学习模型通过同时对所述市场需求特征数据、所述生产效率特征数据和所述物流状态特征数据进行多任务特征提取，生成不同任务的共享特征表示，使得多个任务的优化过程彼此关联。
9、优选的，所述量子贝叶斯推演基于贝叶斯定理进行推演，其中通过量子态叠加与量子并行计算处理所述市场需求特征数据、所述生产效率特征数据和所述物流状态特征数据，生成多种市场情景下的所述需求预测数据，所述量子贝叶斯推演的计算过程包括以下表达式：
10、
11、其中，为后验分布，表示给定数据的情况下，参数的概率分布；为似然函数，表示在给定参数时，数据出现的概率；为先验分布，表示在观察到数据之前，参数的初始概率分布；为标准化常数，表示数据的总概率，用于确保所述后验分布的归一化。
12、优选的，所述量子贝叶斯推演的先验分布基于历史供应链数据和外部市场情报构建，并在量子计算过程中通过量子态的叠加同时推演多个市场场景，所述量子贝叶斯推演结果用于提供关于市场需求和生产调度的多种可能路径，并对每条路径的可信度进行量化。
13、优选的，所述分布式协同决策模块中的多智能体系统包含多个独立的供应链节点，每个节点根据本地的所述市场需求特征数据和所述生产状态数据进行自主决策，各节点通过分布式网络实时通信，并共享决策参数，以实现全局最优的供应链调度和资源配置。
14、优选的，所述自组织临界性算法通过监控每个节点的资源消耗状态，当所述节点的资源状态接近临界值时，调整该节点的优先级和资源分配策略。
15、优选的，所述分布式协同决策模块基于以下计算表达式对各节点间的资源分配进行全局优化：
16、
17、其中，为第个节点的资源消耗函数，表示节点使用资源所产生的成本；为第和第节点之间的资源互补函数，表示节点和节点在各自资源和的配置下，资源协同产生的收益；表示供应链中的节点总数，通过优化各节点的资源配置，使得整体供应链的资源消耗最小化，同时最大化所述节点间的资源互补效应，生成所述采购数据、所述生产调度数据和所述物流调整数据。
18、优选的，所述资源调配与管理模块通过资源池化技术将供应链中的所有物理资源虚拟化，包括生产设备、仓储空间和物流资源，并通过虚拟资源池进行统一调配，实现供应链资源的跨区域调度。
19、优选的，所述自适应动态调度算法根据实时获取的所述市场需求数据、所述生产效率数据和所述物流状态数据，动态调整所述资源分配策略，通过边缘计算节点在供应链的各个节点上进行本地资源优化，并生成最终资源调度数据。
20、一种用于执行所述基于运营数据的供应链管理系统的方法，包括以下步骤：
21、通过物联网设备和边缘计算节点从市场需求、消费者行为、生产、物流和库存维度采集原始运营数据，并对所述原始运营数据进行清洗、格式化和标准化处理，生成标准化运营数据；
22、基于所述标准化运营数据进行特征提取，并通过多任务学习模型和量子贝叶斯推演生成需求预测数据和生产调度数据，所述量子贝叶斯推演基于市场需求特征数据、生产效率特征数据和物流状态特征数据进行处理；
23、基于所述需求预测数据和所述生产调度数据，利用多智能体系统和自组织临界性算法对采购、生产和物流节点进行分布式自主决策，生成采购数据、生产调度数据和物流调整数据；
24、基于所述采购数据、所述生产调度数据和所述物流调整数据，利用资源池化与虚拟化、自适应动态调度算法对供应链中的生产设备、仓储空间和物流资源进行动态调配，生成最终资源调度数据；
25、基于所述最终资源调度数据执行供应链资源分配，通过物联网传感器监控供应链各环节的执行状态，生成执行反馈数据，基于所述执行反馈数据进行自我修正，生成修正资源调度数据，确保供应链的闭环优化。
26、相比于现有技术，本发明的优点及有益效果在于：
27、本发明通过量子贝叶斯推演技术手段，能够在多个市场场景中并行推演，生成多种需求预测数据，解决了现有技术中因市场波动导致的预测不准问题；
28、本发明采用多任务学习模型进行特征提取，生成不同任务的共享特征表示，实现了需求预测和生产调度的深度关联优化，解决了传统方法中预测与执行脱节的难题；
29、本发明通过多智能体系统和自组织临界性算法进行分布式自主决策，确保了各节点的资源调配最优，解决了现有方案中资源调度不均的问题；
30、本发明资源池化与虚拟化技术手段，实现了供应链资源的跨区域动态调配，大大提高了供应链的弹性和响应速度。
1.一种基于运营数据的供应链管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于运营数据的供应链管理系统，其特征在于，所述数据推演与预测模块中的多任务学习模型通过同时对所述市场需求特征数据、所述生产效率特征数据和所述物流状态特征数据进行多任务特征提取，生成不同任务的共享特征表示，使得多个任务的优化过程彼此关联。
3.根据权利要求2所述的基于运营数据的供应链管理系统，其特征在于，所述量子贝叶斯推演基于贝叶斯定理进行推演，其中通过量子态叠加与量子并行计算处理所述市场需求特征数据、所述生产效率特征数据和所述物流状态特征数据，生成多种市场情景下的所述需求预测数据，所述量子贝叶斯推演的计算过程包括以下表达式：
4.根据权利要求3所述的基于运营数据的供应链管理系统，其特征在于，所述量子贝叶斯推演的先验分布基于历史供应链数据和外部市场情报构建，并在量子计算过程中通过量子态的叠加同时推演多个市场场景，所述量子贝叶斯推演结果用于提供关于市场需求和生产调度的多种可能路径，并对每条路径的可信度进行量化。
5.根据权利要求1所述的基于运营数据的供应链管理系统，其特征在于，所述分布式协同决策模块中的多智能体系统包含多个独立的供应链节点，每个节点根据本地的所述市场需求特征数据和所述生产状态数据进行自主决策，各节点通过分布式网络实时通信，并共享决策参数，以实现全局最优的供应链调度和资源配置。
6.根据权利要求5所述的基于运营数据的供应链管理系统，其特征在于，所述自组织临界性算法通过监控每个节点的资源消耗状态，当所述节点的资源状态接近临界值时，调整该节点的优先级和资源分配策略。
7.根据权利要求6所述的基于运营数据的供应链管理系统，其特征在于，所述分布式协同决策模块基于以下计算表达式对各节点间的资源分配进行全局优化：
8.根据权利要求1所述的基于运营数据的供应链管理系统，其特征在于，所述资源调配与管理模块通过资源池化技术将供应链中的所有物理资源虚拟化，包括生产设备、仓储空间和物流资源，并通过虚拟资源池进行统一调配，实现供应链资源的跨区域调度。
9.根据权利要求8所述的基于运营数据的供应链管理系统，其特征在于，所述自适应动态调度算法根据实时获取的所述市场需求数据、所述生产效率数据和所述物流状态数据，动态调整所述资源分配策略，通过边缘计算节点在供应链的各个节点上进行本地资源优化，并生成最终资源调度数据。
10.一种用于执行权利要求1-9任一所述基于运营数据的供应链管理系统的方法，其特征在于，包括以下步骤：
