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公开(公告)号：CN118427335A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410458312.0
申请日：2024-04-17
Applicant: 国网江苏省电力有限公司物资分公司
IPC: G06F16/335 , G06F16/338 , G06F40/216 , G06N20/00 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了基于语言模型的供应链文档智能索引方法和系统，所述方法包括：对供应链文档进行标准化处理；用户通过用户交互界面输入权重配置；用户请求文档时，根据每个用户的权重偏好返回第一文档检索结果和第一索引相关度；基于可用计算资源以及所述第一索引相关度从所述第一文档检索结果中确定多个第二文档；外部注意力模块基于用户的权重配置对所述多个第二文档进行外部注意力处理，得到外部注意力处理后的多个第二文档，输入供应链文档索引大模型，得到所述多个第二文档的第二索引相关度；按照第二索引相关度和第一索引相关度进行排序。本发明通过可以同时提供高度定制化的用户体验，显著提升了供应链文档检索的效率和质量。
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公开(公告)号：CN116957394A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310837048.7
申请日：2023-07-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司物资分公司 , 江苏电力信息技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/10 , G06Q30/0282 , G06Q50/06 , G06F16/36 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的供应商供应可靠性评估方法，同时考虑供应商经营业绩、合同履约情况、供货情况、监造计划、抽检试验以及货物交接等多维评价数据，构建全面反映供应商供应可靠性的知识图谱；通过供应商在供应链中的运动，维护知识图谱中本体之间的关系，在供应商知识图谱上提取图相关的特征，结合供应商本身属性特征，使用集成学习的方法，生成随机森林模型，来评估供应商的供应可靠性，进而对项目建设单位提出预警，促进电力物资供应链各方高效协同工作，保证项目按期完成。
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公开(公告)号：CN116542247A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310417777.7
申请日：2023-04-19
Applicant: 国网江苏省电力有限公司物资分公司 , 江苏电力信息技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F40/289 , G06F40/284 , G06F40/49 , G06Q50/06 , G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于非助词元素紧密度的电力物资语料库生成方法，包括：收集文档材料，基于标准词典，对每份文档进行分词得到若干个词语元素。再对相邻的两个的非助词词性词语元素，进行紧密度计算，保留紧密度达到设置阈值的词语元素作为语料库备选元素。统计语料库备选元素，在所有文档材料中的出现总概率，将出现总概率达到设置阈值的备选元素，确定为语料库元素。本发明智能查询时，基于新生成的电力物资语料库，能够识别之前无法识别的特定语义元素，用户问题语义识别的准确度明细提升，显著提高了查询效率。
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公开(公告)号：CN116431832A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310418069.5
申请日：2023-04-19
Applicant: 国网江苏省电力有限公司物资分公司 , 江苏电力信息技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/955 , G06F16/28 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种知识图谱知识实体所在文集的检索方法，使用聚类模型对所有文集进行归类，并通过多层聚类对文集进行按层次的由上至下进行标号。通过将文集进行预处理；使用DocT5Sentence模型对文集进行分解，生成Sentence到文集的映射关系数据；使用base Transformer模型训练T5得到的数据，对最后MLP处理后的结果进行Softmax，获取相似度最好的文集标号；最后通过反向标记跟踪到原始电力文集所在位置，完成对知识实体的检索任务。本发明通过构建多模态的文集检索模型，可以快速定位到需要收集的知识实体对象相关的电力文集。
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公开(公告)号：CN113935568A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111001302.7
申请日：2021-08-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司物资分公司 , 南京和瑞供应链管理有限公司
Abstract: 本发明涉及产能预判领域，特别是涉及在生产力恢复阶段的产能预判领域，更为具体的说是涉及一种在生产力恢复阶段制定采购策略的辅助决策方法，以修正后的基础用电量作为评价基准，通过产能水位高低指数以及产能累计恢复指数多维度交叉对比分析，从而有效判断供应商产能恢复能力，对采购策略决策提供依据，同时当订单签订后，进一步通过产能涨跌速度指数预判相关供应商的生产交付风险，当预警发生时，及时调整采购策略，降低供应商产能不足对电网建设的影响。在生产力恢复阶段通过在全流程对供应商的产能恢复精准预判，从而降低交付风险，保证电网建设有效实施。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113935568B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202111001302.7
申请日：2021-08-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司物资分公司 , 南京和瑞供应链管理有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及产能预判领域，特别是涉及在生产力恢复阶段的产能预判领域，更为具体的说是涉及一种在生产力恢复阶段制定采购策略的辅助决策方法，以修正后的基础用电量作为评价基准，通过产能水位高低指数以及产能累计恢复指数多维度交叉对比分析，从而有效判断供应商产能恢复能力，对采购策略决策提供依据，同时当订单签订后，进一步通过产能涨跌速度指数预判相关供应商的生产交付风险，当预警发生时，及时调整采购策略，降低供应商产能不足对电网建设的影响。在生产力恢复阶段通过在全流程对供应商的产能恢复精准预判，从而降低交付风险，保证电网建设有效实施。
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公开(公告)号：CN117933628A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410067887.X
申请日：2024-01-17
Applicant: 国网江苏省电力有限公司物资分公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/087 , G06Q50/06 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06N3/04 , G06Q10/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑需求预测和风险评估的应急物资分配与调拨方法，包括以下步骤：基于人工智能预测方法、灰色模型和回归方法，建立应急物资需求预测模型，根据灾情信息和历史数据，预测各灾区的应急物资需求量和需求紧迫程度，为物资分配提供科学依据。本发明通过建立组成的多个子模型，共同构成了一个完整的应急物资分配与调拨模型，基于子模型对应急物资分配与调拨优化模型进行求解计算，能够根据灾情信息、物资信息等信息，动态地调整物资分配与调拨的决策方案，实现应急物资的高效利用和分配，解决了现有技术不能及时响应灾区的需求变化、不能有效应对供应链的不确定性和风险以及不能平衡多个分配目标和约束条件的问题。
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公开(公告)号：CN117931987A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311699973.4
申请日：2023-12-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司物资分公司
IPC: G06F16/33 , G06F16/215 , G06F16/176 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了电网企业供应链情报分析及推演模型设计方法，涉及电网供应链技术领域，进行电网企业供应链的情报基础研究及实践演化，再根据电网企业供应链的关键情报主题进行特点分析；进行电网企业供应链情报采集基础工作，再搭建电网企业供应链的情报架构，进行电网企业供应链的情报工作分析及探索，并利用情报源同步构建电网企业供应链的情报数据库；根据情报数据库内的数据信息进行处理和分析，得出有效的情报供应链运营框架，并在共享平台上进行数据信息上传和存储，使得到的数据信息进行共享；再利用情报供应链运营框架孔共享信息进行电网企业供应链情报共享激励模型的构建。
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公开(公告)号：CN116028864A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310015798.6
申请日：2023-01-06
Applicant: 国网江苏省电力有限公司物资分公司 , 江苏电力信息技术有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F16/36 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱使用GA参数优化的供应商分类方法，包括：获取供应商知识图谱的图结构以及数据；选取合适的隐含层数量，建立神经网络；使用GA算法优化当前BP网络的权值与阈值参数；根据GA多次优化后的权值与阈值训练得到的网络，对供应商进行分类。本发明使用已构建的供应商知识图谱数据，提取图数据关键特征，构建数据样本；使用遗传算法对BP神经网络初始参数进行优化，以达到更好的学习效果与效率；使用知识图谱提供数据的BP神经网络分类方法，深度提炼业务数据的内在联系，找出客观存在关键分类因素，实现对供应商等业务更好地分类。
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公开(公告)号：CN115796744A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211526268.X
申请日：2022-12-01
Applicant: 国网江苏省电力有限公司物资分公司
IPC: G06Q10/087 , G06Q50/26 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种两类供应不确定因素共同作用下的安全库存计算方法，包括：收集供应商延迟交货、物资质检不合格和物资需求等相关历史数据，并进行相应的统计分析，形成两类供应不确定性的定量刻画和描述；采用定量订货法中随机提前期下需求不确定的安全库存计算原理计算供应商延迟交货情形下的安全库存；采用模糊可信性理论计算物资质检不合格情形下的安全库存；综合考虑两种供应不确性因素，计算两类供应不确定因素共同作用下的安全库存。本发明考虑了供应商延迟交货和物资质检不合格两类供应不确定因素共同作用的实际情况，可用于物资供应部门在不确定情况下的自适应补货决策，实现保障供应的同时降低库存成本。
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