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摘要：本发明公开了一种基于数字孪生技术的易腐产品供应链实时监控与管理方法，包括S1、在易腐产品供应链的关键节点部署物联网传感器；S2、通过网络传输将所述关键数据实时发送至中央处理单元；S3、对所创建的数字孪生模型进行实时分析和模拟；S4、利用人工智能算法对收集到的数据进行分析，优化供应链管理策略；S5、系统根据分析结果自动调整供应链计划，实现损耗最小化和效率最大化，并在识别到供应链中的问题时，自动采取预定的响应措施；S6、提供用户界面，使得供应链管理人员和消费者能够实时访问易腐产品的状态信息。本发明具备提高供应链效率、增加透明度、提升消费者信任以及优化产品质量和安全性的优点。

主权项：1.基于数字孪生技术的易腐产品供应链实时监控与管理系统，其特征在于，包括下步骤：S1、在易腐产品供应链的关键节点部署物联网传感器，实时收集易腐产品的原材料采购、加工、打包、运输和销售环节关键数据；S2、通过网络传输将所述关键数据实时发送至中央处理单元，中央处理单元根据接收到的数据，利用数字孪生技术创建易腐产品及其供应链环境的虚拟副本，模拟实际的物理状态和环境条件；S3、对所创建的数字孪生模型进行实时分析和模拟，评估易腐产品在供应链中的当前状态，并预测潜在的风险或问题；S4、利用人工智能算法对收集到的数据进行分析，优化供应链管理策略，包括产品需求预测、运输路线优化和存储条件调整；S5、系统根据分析结果自动调整供应链计划，实现损耗最小化和效率最大化，并在识别到供应链中的问题时，自动采取预定的响应措施；S6、提供用户界面，使得供应链管理人员和消费者能够实时访问易腐产品的状态信息，包括来源、当前条件和预期到达时间，提高供应链的透明度和消费者信任；所述S1具体包括：S11、在易腐产品供应链的关键节点Nk为原材料采购点P、加工中心C、打包站B、物流中转站L和销售终端S；S12、在每个关键节点Nk安装配置有温度T、湿度H和位置GPS传感器的物联网设备，实时监控和记录易腐产品在各环节的关键参数；S13、每个物联网设备将其收集的数据，包括温度T、湿度H和位置信息GPS，通过无线网络W实时发送至中央处理单元CPU；S14、设定数据采集频率F，使物联网传感器有效捕获易腐产品状态的实时变化，其中频率F根据产品特性和供应链需求具体设定，单位为次小时h-1；S15、每个物联网设备均有唯一识别码ID，保障数据传输的准确性和来源的可追踪性；所述S2具体包括：S21、建立一个中央处理单元CPU，接收和处理来自供应链各关键节点Nk的物联网设备采集的数据，包括温度T、湿度H和位置信息GPS；S22、每当物联网设备通过无线网络W发送数据时，中央处理单元CPU通过一个接收模块R接收数据；S23、中央处理单元CPU内置数据预处理模块P，对接收到的数据进行格式化和清洗：采用基于温度和湿度的Z-得分方法将所有绝对值大于3的Z-得分视为异常值，从数据集中移除： 其中，X代表单个传感器测量值，μ和σ分别代表该传感器历史数据的平均值和标准差；对于温度T和湿度H的缺失数据，采用线性插值法填补： 其中，Xmiss是要填补的缺失值，Xn和Xn+1是缺失值前后的测量值，tmiss、tn、tn+1分别代表缺失值和这两个测量值对应的时间点；将温度和湿度数据转换到一个共同的尺度： 其中，Xnorm是归一化后的值，Xmin和Xmax分别是该传感器测量范围内的最小值和最大值；S24、数据预处理后，利用数字孪生技术在中央处理单元CPU上创建易腐产品及其供应链环境的虚拟副本，其中包括各关键节点Nk的虚拟表示，以及产品在各节点的状态变化模拟，模型基于预处理后的温度T、湿度H和位置GPS数据，使用线性回归方法模拟易腐产品在供应链中的行为和状态变化；使用物理基础模型来估算在给定环境条件下产品质量的损失：Qnew＝Qold-Δt·fT,H；其中，Qnew和Qold分别代表新的和原始的产品质量指标，Δt是时间间隔，fT,H是一个基于温度T和湿度H的函数；利用位置数据GPS，结合物流和运输模型，计算产品从一个节点到另一个节点的预期到达时间： 其中，Tarrival和Tdepart分别是预期到达时间和出发时间，D是两节点间的距离，V是运输速度；S25、在创建易腐产品及其供应链环境的虚拟副本之后，利用集成的分析工具和算法在虚拟副本上执行实时分析和模拟：采用决策树模型进行风险评估和预测，决策树模型表示为一个产品质量预测模型PQ|T1,H1，其中Q是产品质量的变化，T1和H1分别是温度和湿度条件；对供应链中的运输和存储过程进行优化分析，使用线性规划模型来最小化总成本：minZ＝Ctransport+Closs；其中，Z是总成本，Ctransport是运输成本，Closs是由于产品损耗导致的成本；根据数据采用时间序列模型对产品需求进行预测：Yt＝φ1Yt-1+φ2Yt-2+...+θnεt-n+εt；其中，Yt是t时刻的预测需求，φ和θ是模型参数，εt是误差项；S26、基于前述分析和模拟结果，中央处理单元CPU执行决策支持，自动调整和优化供应链操作：实施动态调整策略，应对预测出的风险和问题，根据产品质量预测模型PQ|T1,H1的输出，当某批次的产品质量预测结果低于阈值Qthreshold，系统将自动调整相关环节以减少损耗：PQ|T1,H1Qthreshold；利用优化分析结果，自动重新规划运输路线或调整库存水平得到的最优运输和存储策略将被自动应用到供应链操作中；基于产品需求预测结果，当预测需求Yt超过库存水平加上生产能力的总和，自动调整生产和供应计划，使用时间序列分析得到的需求预测Yt，结合库存水平Linventory和生产能力Cproduction，计算生产调整量Dproduction：Dproduction＝Yt-Linventory+Cproduction；所述S3具体包括：S31、在中央处理单元CPU上利用数字孪生技术创建的易腐产品及其供应链环境的虚拟副本上，执行实时分析和模拟，评估易腐产品在供应链中的当前状态，并预测潜在的风险和问题；S32、采用动态系统模型DSM来模拟易腐产品在供应链中的行为和状态变化，所述动态系统模型考虑温度T、湿度H、时间t和位置GPS因素的影响，动态系统模型DSM公式为： 其中，S表示易腐产品的状态；S33、利用随机森林算法，对从物联网设备收集的数据进行分析，识别和预测供应链中可能出现的问题，随机森林算法MLA公式为：Pevent|T,H,GPS＝学习数据；其中，Pevent|T,H,GPS是在给定温度T、湿度H和位置GPS条件下出现特定事件的概率；S34、基于数字孪生模型和随机森林算法的输出，中央处理单元CPU内的决策支持系统DSS将评估易腐产品的当前状态，并生成相应的风险报告和预警，将自动触发预警机制，报告格式为：报告:{产品ID,风险级别,建议措施,时间戳}；其中，风险级别基于潜在风险的严重性分类，建议措施根据预测结果和最佳实践提出；S35、利用预测模型和决策支持系统DSS的输出，中央处理单元CPU将对供应链管理策略进行动态调整，预防潜在问题的发生并减轻其影响，调整运输路线、改变存储条件或修改供应链计划；所述S4具体包括：S41、利用收集到的易腐产品的温度T、湿度H、位置信息GPS，以及时间t，进行数据分析并优化供应链管理策略；S42、采用时间序列分析方法TSA，基于历史数据，预测易腐产品的需求量D：Dt+1＝αDt+βTt+γHt+∈；其中，Dt+1表示下一时间段的预测需求，Dt是当前时间段的需求，Tt和Ht分别代表对应时间段内的平均温度和湿度，α、β、γ是模型参数，∈是误差项；S43、使用线性规划LP优化运输路线和存储条件，最小化总成本C： 其中，ci表示第i个运输路线的成本，xi是决策变量，表示选择1或不选择0第i个运输路线，sj表示第j个存储条件的成本，yj是决策变量，表示选择1或不选择0第j个存储条件；S44、应用人工智能算法AI，神经网络或深度学习，对供应链中的数据进行深入分析，以识别改进点和优化机会，算法通过分析温度T、湿度H、位置GPS数据与供应链效率之间的关系，自动提出改善建议；S44、采用多层感知器MLP神经网络模型，对供应链中的数据进行深入分析，特别是温度T、湿度H、位置GPS，模型结构包括输入层、至少一个隐藏层和输出层，训练过程旨在最小化预测误差通过训练，MLP能够发现数据中的非线性关系，为供应链管理提供基于数据驱动的决策支持： 其中，E是平均误差，n是样本数量，Yi是第i个样本的真实值，是模型的预测值。

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