科创中国

行业领域

电子信息技术,智能交通技术,通信技术

需求背景

研发一个可信智慧供应链控制塔平台。面向汽车大规模制造型企业为核心的产业价值链，挖掘供应链上下游企业在协同生产场景下的共性需求。在深入研究供应链数据流传过程中在数据异构和数据安全等关键问题的基础上，设计开发集数据采报、可靠传输、隐私计算、可信共识、智能合约等核心功能组件为一体的工业区块链可信共享基础平台。在数据安全互享的基础上实现基于人工智能辅助的供应链决策，通过上下游数据的自动整合和和高效链接，在库存优化与风险预警、供应商履约管控、供应链风险预测、供应商管理及分级决策、保供风险智能推演与识别等供应链控制塔关键场景，基于人工智能辅助决策的提高决策流程执行效率和模型决策的自我纠正能力，显著提升大规模汽车制造企业供应链的敏捷性以及供应链协作能力。

需解决的主要技术难题

实现跨系统业务流程以及供应链企业的可信数据共享，实现去中心化的全域可信交互和协调管控。从技术上保障上链数据的安全可靠，消除供应链敏感数据互享过程中的安全顾虑。构建起大型制造型企业的数据治理环境，显著降低任务协调成本，极大提升数据利用率和生产效率。

一、数据安全问题

1. 数据隐私保护：在供应链中，涉及到大量的敏感数据，如客户信息、供应商信息、产品配方等。如何在利用数据进行决策的同时，确保数据隐私不受侵犯，是一个亟待解决的问题。
2. 数据安全存储与传输：数据在存储和传输过程中，需要确保其完整性、可用性和机密性。如何设计一个安全的数据存储和传输机制，防止数据泄露和篡改，是构建供应链控制塔平台的关键难题。

二、人工智能技术应用难题

1. 模型的可解释性：人工智能模型往往具有黑箱性质，其决策过程和结果往往难以解释。在制造型企业的决策过程中，可能需要明确的因果关系，而非单纯的关联关系。因此，如何提高模型的可解释性，是人工智能技术在供应链控制塔平台应用中的一个重要问题。
2. 模型的实时性：供应链环境变化迅速，需要及时做出决策。然而，人工智能模型的训练和推理过程往往需要一定的时间，如何提高模型的实时性，是一个具有挑战性的问题。

三、供应链协同与决策难题

1. 多方协同决策：在供应链中，涉及到多个参与方，如供应商、制造商、分销商等。各参与方之间需要进行协同决策，以实现整体最优。如何设计一个有效的协同决策机制，是供应链控制塔平台面临的一个重要问题。
2. 风险评估与控制：供应链中存在各种风险，如供应商风险、物流风险等。如何建立一个有效的风险评估与控制系统，及时发现并应对风险，是保证供应链稳定运行的关键。

期望实现的主要技术目标

1.设计研发智慧化供应链控制塔平台 1 个；

2.完成面向供应链控制塔的联盟区块链子系统1个；

3.完成面向供应链控制塔的人工智能辅助决策子系统1个；

4.实现典型供应链分析预测场景的人工智能辅助决策，预置人工智能辅助决策模型 ≥ 50 个； 

5.决策模型预测时间延迟≤30s； 

6.模型预测准确度≥99%；

7. 供应链区块数据吞吐量≥5000TPS；

8.数据上链认证时间≤30s；

9.具备可靠认证机制，事务成功率≥***%。

10.完成供应链履约监控、供应商协同、供应链风险管理等多个场景的智能决策。

处理进度