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龙图腾网恭喜嘉兴云切在线科技有限公司申请的专利一种云切平台的供应链多用户对接方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114693265B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210336095.9，技术领域涉及：G06Q10/101；该发明授权一种云切平台的供应链多用户对接方法及系统是由徐小明;邓奇;沈卫芳;李强设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云切平台的供应链多用户对接方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种云切平台的供应链多用户对接方法及系统，所述方法包括：通过采集生成第一需求要素集；基于时序进行序列化调整，获得第一调整结果；采集生成第一生产要素集；基于时序进行空时调整，获得第二调整结果；对第一供应端进行一级优化筛选，获得一级筛选结果；获得第一稼动率集合，其中第一稼动率集合和一级筛选结果一一对应；基于第一稼动率集合进行二级优化筛选，获得二级筛选结果，基于对应的供应端进行多用户对接。解决了现有技术在钢板切割协同制造中，由供应方、需求方各自基于实际生产或需求情况，自行沟通协同制造方案并建立合作，存在协同制造灵活性差、供需方匹配度不高，进而无法实现供应链多方利益最大化的技术问题。

本发明授权一种云切平台的供应链多用户对接方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种云切平台的供应链多用户对接方法，其特征在于，所述方法包括：对第一需求端进行需求要素采集，生成第一需求要素集；对所述第一需求要素集基于时序进行序列化调整，获得第一调整结果；对第一供应端进行生产要素采集，生成第一生产要素集；对所述第一生产要素集基于时序进行空时调整，获得第二调整结果；基于所述第一调整结果和所述第二调整结果对所述第一供应端进行一级优化筛选，获得一级筛选结果；遍历所述一级筛选结果进行稼动率提取，获得第一稼动率集合，其中，所述第一稼动率集合和所述一级筛选结果一一对应；基于所述第一稼动率集合对所述一级筛选结果进行二级优化筛选，获得二级筛选结果，基于所述二级筛选结果对应的供应端进行多用户对接；所述对所述第一生产要素集基于时序进行空时调整，获得第二调整结果，包括：根据所述第一生产要素集，获得第一生产空时时序信息，其中，所述第一生产空时时序信息和所述第一供应端一一对应；根据所述第一需求要素集，匹配第一预设生产时序信息；对所述第一预设生产时序信息和所述第一生产空时时序信息求交集，获得第一交集时序信息；将所述第一交集时序信息对应的所述第一需求要素集设为所述第二调整结果；所述基于所述第一调整结果和所述第二调整结果对所述第一供应端进行一级优化筛选，获得一级筛选结果，包括：获得第一历史数据，其中，所述第一历史数据包括多组：需求要素集，生产要素集和匹配结果标识信息；基于梯度上升决策森林，通过所述多组：需求要素集，生产要素集和匹配结果标识信息，构建一级优化模型；将所述第一调整结果和所述第二调整结果输入所述一级优化模型，生成所述一级筛选结果；所述基于梯度上升决策森林，通过所述多组：需求要素集，生产要素集和匹配结果标识信息，构建一级优化模型，包括：通过所述多组：需求要素集，生产要素集和匹配结果标识信息，训练第一决策树，其中，所述第一决策树层数限定为a，15≤a≤20；将不满足第一预设准确率的所述第一历史数据提取，生成第二历史数据；通过所述第二历史数据，训练第二决策树，其中，所述第一决策树层数限定为b，15≤b≤20；重复M次，直到第M历史数据的数据量≤预设数据量，获得第M-1决策树，其中，所述第M-1决策树层数限定为c，15≤c≤20；将所述第一决策树，所述第二决策树直到所述第M-1决策树合并，生成所述一级优化模型；所述基于所述第一稼动率集合对所述一级筛选结果进行二级筛选，获得二级筛选结果，包括：根据所述第一需求要素集，获得第一产量需求信息和第一时区需求信息，其中，所述第一产量需求信息和所述第一时区需求信息一一对应；基于所述第一时区需求信息，遍历所述第一稼动率集合，获得第一时间稼动率集合和第一性能稼动率集合；遍历所述第一时间稼动率集合和所述第一性能稼动率集合进行产量预测，获得第一产量预测结果集合；将所述第一产量预测结果集合和所述第一产量需求信息进行匹配，获得所述二级筛选结果；所述遍历所述第一时间稼动率集合和所述第一性能稼动率集合进行产量预测，获得第一产量预测结果集合，包括：获得第一产量预测公式： 其中，p1为时间稼动率，p2为性能稼动率，α和β为时间稼动率和性能稼动率比重，A为第t时区的预设产量，为第n个供应端第t时区时的产量预测值；将所述第一时间稼动率集合和所述第一性能稼动率集合依次输入所述第一产量预测公式，获得所述第一产量预测结果集合；所述方法还包括：遍历根据所述一级筛选结果，获得第一良品率集合；根据所述第一良品率集合对所述第一产量预测公式进行调整，获得第二产量预测公式： 其中，p1为时间稼动率，p2为性能稼动率，p3为良品率，α、β和γ为时间稼动率、性能稼动率和良品率的比重，A为第t时区的预设产量，为第n个供应端第t时区时的产量预测值；将所述第一时间稼动率集合、所述第一性能稼动率集合和所述第一良品率集合依次输入所述第二产量预测公式，获得第二产量预测结果集合。

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