一种智能工厂原材料库存预警与补货系统

本发明公开了一种智能工厂原材料库存预警与补货系统，属于库存管理技术领域，方法包括：通过实时采集全链条生产数据，构建工厂‑车间‑产线的三级数字孪生模型；采用强化学习算法评估供应商履约能力，生成信用评分及优先级列表，驱动补货策略生成器动态输出帕累托最优策略解集，并通过蒙特卡洛模拟量化成本‑风险指标；构建多米诺效应传播模型，预测原材料延迟的级联影响，制定双轨补货机制；策略库优化模型通过实时数据反馈，迭代调整补货参数并更新供应商信用评分，形成闭环优化；本发明实现了供应链风险的主动预测、补货策略的动态优化及供应商的差异化管理，提升了生产连续性与资源利用效率，降低了供应链运营成本与级联风险。