基于业务来源的医疗器械订单交付管理系统及方法与流程

本发明涉及供应链管理领域，更具体地说，本发明涉及基于业务来源的医疗器械订单交付管理系统及方法。

背景技术：

1、医疗器械订单交付管理是指从客户下单到最终将医疗器械交付到客户手中的全过程管理。该过程涉及多个环节，包括订单处理、库存管理、物流配送、供应商协调和客户服务等。有效的医疗器械订单交付管理不仅要求准确、及时地处理订单，还需确保库存充足、物流顺畅以及供应链各环节的紧密配合，以满足客户的高标准需求，并确保医疗器械能够在规定时间内安全、准确地送达。

2、然而，现有的医疗器械订单交付管理系统存在一些不足之处。首先，数据的收集和处理过程通常是分散且手动的，导致数据的准确性和一致性难以保证，影响了供应链的整体透明度和决策的可靠性。其次，现有系统缺乏系统化的分析和优化手段，难以全面识别和解决供应链中的潜在瓶颈，导致信息流动效率低下。此外，数据传输的实时性和一致性问题突出，现有技术无法有效解决传输延迟和数据不一致的问题，导致订单处理的及时性和准确性受到严重影响。这些不足显著降低了供应链的响应速度和灵活性，无法满足医疗器械行业对高效、安全交付的严格要求。

3、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供基于业务来源的医疗器械订单交付管理系统及方法，通过系统地收集订单管理系统中的订单数据、库存数据、物流数据、供应商数据和客户数据，并整理出各节点之间的关系，全面掌握供应链中各节点的交互信息和动态变化，为构建供应链拓扑图奠定坚实的数据基础。采用贝尔曼-福特算法评估路径长度和节点复杂性，并结合边缘计算和分布式账本技术进行实时数据传输监控和一致性分析，优化医疗器械订单交付管理的整体数据更新模式，提升信息流动的效率和准确性，确保各节点间的高效协作和信息同步，优化订单处理和交付流程。通过综合评估供应链拓扑图的适应性和鲁棒性，计算分布式交互稳健性评估指数，并与资格阈值进行比较，判断供应链是否具备对医疗器械订单交付决策的资格，从而提高供应链的稳定性和连续性，确保订单处理的准确性和及时性，提升整体供应链的运营效率和客户满意度，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、s1，收集并整理订单生成过程中的各项数据，包括订单数量、运输时间、运输成本和交付成功率，整理出各供应链对应的节点之间的交互强度，赋予边权重并筛选关键路径，绘制供应链拓扑图；

4、s2，基于供应链拓扑图，识别并度量各节点之间信息交互的复杂性、效率和一致性，对应的构建传输路径拓扑复杂性、数据传输瞬时延迟和数据一致性误差方差，共同决策确定供应链拓扑图的数据更新模式；

5、s3，在确定供应链拓扑图的数据更新模式后，基于离散事件模拟和网络故障注入技术，分析计算供应链网络的综合适应性和鲁棒性，以评估更新后的供应链拓扑图是否具备对医疗器械订单交付决策的资格。

6、在一个优选的实施方式中，步骤s1包括以下内容：

7、s1.1，收集订单生成过程中的各项数据；

8、s1.2，对收集到的数据进行清洗，然后将各来源的数据整合为一个统一的数据集；

9、s1.3，综合考虑订单数量、运输时间、运输成本和交付成功率四项关键因素，将每个供应链均标记为独立的节点，计算每对节点之间的边权重，反映节点之间的交互频率和重要性，每对边的权重计算方式如下：；

10、其中：是节点和节点之间的边权重；是订单数量，反映交互频率；是运输时间；是运输成本；是交付成功率；、、和分别为订单数量、运输时间、运输成本和交付成功率对应的权重系数；

11、s1.4，计算忽略指数，判断是否需要忽略某条边，忽略指数的计算公式如下：；

12、其中：是边的忽略指数；是所有边权重的平均值；是边权重的标准差，反映权重的离散情况；是调整系数；

13、对每条边计算忽略指数，如果忽略指数小于忽略阈值，则忽略对应边的权重，不参与后面的计算，否则保留。

14、在一个优选的实施方式中，s1.5，确定供应链中的各个实体作为节点，通过订单、库存、物流、供应商和客户数据建立节点之间的关系，使用每对边的权重计算确定边权重并筛选忽略指数小于忽略阈值的权重边，使用力导向布局算法确定节点位置，根据权重绘制节点和边，标识各节点的名称和属性，绘制供应链拓扑图。

15、在一个优选的实施方式中，s2包括以下内容：

16、基于供应链拓扑图，采用贝尔曼-福特算法评估路径长度和节点复杂性计算得到传输路径拓扑复杂性，通过边缘计算实现实时数据传输监控分析获得数据传输瞬时延迟，利用分布式账本技术进行一致性分析获得数据一致性误差方差。

17、在一个优选的实施方式中，其中，传输路径拓扑复杂性的获取过程如下：

18、a1，使用贝尔曼-福特算法计算从源节点到每个其他节点的最短路径长度：

19、a1-1，初始化每个节点到源节点的距离为无穷大，源节点到自身的距离为0；

20、a1-2，对于每一条边进行松弛操作，更新路径长度：;

21、其中，表示节点和节点之间的边权重；表示边的权重；

22、a1-3，重复步骤a1和步骤a2至n-1次；

23、a2，基于路径中节点间交互模式计算得到路径复杂性，计算过程如下：

24、a2-1，统计每对节点间在特定时间段内的信息传递次数，计算得到信息传递频率；

25、a2-2，统计每对节点间在特定时间段内的数据传输总量，计算得到数据传输量；

26、a2-3，通过节点的中心性度量来确定节点重要性；

27、a2-4，通过步骤a1计算每对节点间的最短路径长度，并计算网络中所有节点对间路径长度的平均值；

28、a2-5，对于路径上的每一对相邻节点,计算其信息传递频率、数据传输量、节点重要性和路径长度的复合度量；

29、结合信息传递频率、数据传输量、节点重要性和路径长度，计算路径复杂性：；

30、其中：表示路径复杂性；表示路径上所有的节点对；表示节点和节点之间的信息传递频率；表示节点和节点之间的数据传输量；和表示节点和节点之间的重要性；表示节点和节点之间的路径长度；表示网络中路径长度的平均值；

31、a3，遍历每个节点，对于每个节点计算其与相邻节点间的路径长度和路径复杂性的乘积之和，并且将所有节点的乘积之和进行求和，得到整个供应链网络的传输路径拓扑复杂性值。

32、在一个优选的实施方式中，其中，数据传输瞬时延迟的获取过程如下：

33、b1，确定每个节点传输的数据包长度；

34、b2，测量每个节点的带宽；

35、b3，确定每个节点的数据处理延迟，包括数据包的排队延迟和处理时间；

36、b4，对每个节点，通过数据包长度与带宽的比值获得传输延迟，再加上处理延迟，得到每个节点的总延迟；

37、b5，对所有节点的总延迟求和，并取平均值得到数据传输瞬时延迟。

38、在一个优选的实施方式中，其中，数据一致性误差方差的获取过程如下：

39、c1，识别供应链网络中各节点，根据预定时间间隔或特定订单量将数据传输划分为多个批次，总数为；

40、每个数据批次包含若干数据点，统计第个数据批次中的数据点数为；

41、c2，对于第个数据批次中的每个数据点，计算其差异值；

42、c3，对第个数据批次中的所有数据点的差异值求平均，得到对应批次的平均差异值；

43、c4，在所有数据批次中的所有数据点中，找出最大差异值；

44、c5，对于第个数据批次中的每个数据点，记录其传输速度；

45、c6，对每个数据点，计算其误差项和归一化项得到每个数据批次的方差：

46、误差项为对应数据点的差异值与批次平均差异值之间的平方差；

47、归一化项为对应数据点差异值相对于最大差异值的平方与其传输速度对数的乘积，最后将每个数据点的误差项和归一化项求和并取平均，得到对应数据批次的方差；

48、c7，对所有数据批次的方差求平均，得到数据一致性误差方差。

49、在一个优选的实施方式中，综合传输路径拓扑复杂性、数据传输瞬时延迟和数据一致性误差方差计算得到供应链信息动态指数；将供应链信息动态指数和动态调度基准阈值进行比较，若供应链信息动态指数大于或等于对应的阈值，需要切换到分布式协同数据采集框架；反之，若供应链信息动态指数小于对应的阈值，需要切换到集中式周期数据采集体系。

50、在一个优选的实施方式中，步骤s3包括以下内容：

51、在确定供应链拓扑图的数据更新模式后，基于供应链拓扑图获取适应信息和鲁棒信息，其中，适应信息包括节点交互弹性指数，鲁棒信息包括信息传递鲁棒性指数；

52、其中，节点交互弹性指数的获取过程如下：

53、记录节点在不同时间段内的订单处理时间和订单量变化，生成响应时间数据集和订单量变化数据集；

54、采用离散事件模拟技术，对节点在不同订单量变化情境下的响应时间进行仿真，生成仿真响应时间分布；

55、基于实际响应时间分布和仿真响应时间分布，计算节点的响应弹性，使用柯尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫检验来比较两个分布，得到节点交互弹性指数；

56、其中，信息传递鲁棒性指数的获取过程如下：

57、记录正常情况下的信息传递时间和故障恢复时间；

58、通过网络故障注入技术，模拟节点或路径的故障，测量信息传递路径的恢复时间，生成恢复时间数据集；

59、基于正常传递时间和恢复时间，使用指数衰减模型来描述恢复性能，计算信息传递鲁棒性指数；

60、最终，计算所有节点的节点交互弹性指数平方和和所有边信息传递鲁棒性指数平方和的平均值，将其乘积的三次方根作为分布式交互稳健性评估指数值。

61、基于业务来源的医疗器械订单交付管理系统，包括：数据处理模块、路径评估模块和仿真分析模块；

62、数据处理模块：收集并整理订单生成过程中的各项数据，包括订单数量、运输时间、运输成本和交付成功率，整理出各供应链对应的节点之间的交互强度，赋予边权重并筛选关键路径，绘制供应链拓扑图，将供应链拓扑图及相关数据传递给路径评估模块；

63、路径评估模块：基于供应链拓扑图，识别并度量各节点之间信息交互的复杂性、效率和一致性，对应的构建传输路径拓扑复杂性、数据传输瞬时延迟和数据一致性误差方差，共同决策确定供应链拓扑图的数据更新模式，将数据更新模式传递给仿真分析模块；

64、仿真分析模块：在确定供应链拓扑图的数据更新模式后，基于离散事件模拟和网络故障注入技术，分析计算供应链网络的综合适应性和鲁棒性，以评估更新后的供应链拓扑图是否具备对医疗器械订单交付决策的资格。

65、本发明基于业务来源的医疗器械订单交付管理系统及方法的技术效果和优点：

66、1.本发明通过系统地收集订单管理系统中的订单数据、库存数据、物流数据、供应商数据和客户数据，并整理出各节点之间的关系，可以全面掌握供应链中各节点的交互信息和动态变化，为构建供应链拓扑图奠定坚实的数据基础。这种做法能够确保数据的准确性和一致性，从而提高后续分析和优化的可靠性。此外，通过构建供应链拓扑图，可以量化各节点间的交互强度和重要性，识别潜在的瓶颈和效率低下的问题，从而为优化供应链流程提供数据支持和决策依据。最终，通过绘制和分析供应链拓扑图，可以深入了解供应链结构，优化资源配置，提升医疗器械订单交付的整体效率和准确性。这一系统化的方法，不仅有助于当前的运营管理，还为未来的持续改进提供了坚实的数据基础和分析工具。

67、2.本发明通过基于供应链拓扑图采用贝尔曼-福特算法评估路径长度和节点复杂性，并结合边缘计算实现实时数据传输监控及分布式账本技术进行一致性分析，有效优化了医疗器械订单交付管理的整体数据更新模式。提升了信息流动的效率和准确性，及时识别和解决数据传输中的瓶颈和延迟问题，确保各节点间的高效协作和信息同步，优化订单处理和交付流程，减少因数据传输延迟和不一致导致的库存管理混乱和物流延误问题，从而提高了供应链的透明度和可控性，保障医疗器械能够高效、安全地交付到客户手中，提升整体供应链的运营效率和客户满意度。

68、3.本发明通过综合评估供应链拓扑图的适应性和鲁棒性，可以确保供应链在面对动态变化和突发事件时能够高效运作。通过分析节点在不同需求情境下的响应能力，以及信息在故障后的恢复能力，计算得到分布式交互稳健性评估指数，并与资格阈值进行比较，从而判断供应链是否具备对医疗器械订单交付决策的资格。不仅提高了供应链的稳定性和连续性，还能优化其结构，确保订单处理的准确性和及时性。