【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及制造业物料齐套管理，尤其涉及一种基于大语言模型的多智能体物料齐套管理系统及方法。
技术介绍
1、制造业正经历着从传统生产模式向智能制造转型的关键时期。在这一背景下，物料齐套管理作为制造业生产的核心环节，其重要性日益凸显。物料齐套管理的效率直接影响企业的生产计划执行、成本控制以及市场响应能力。
2、目前，大型制造企业的物料齐套管理面临着多重挑战。首先，现代制造业的产品结构日趋复杂，单个产品往往涉及数百乃至数千个零部件，这使得物料齐套信息的收集、汇总工作变得异常繁重。其次，在全球化供应链背景下，企业需要同时与众多供应商保持密切沟通，及时跟踪物料供应状态，这不仅需要大量人力投入，还容易出现信息同步滞后、沟通效率低下等问题。
3、传统的物料齐套管理方式主要依靠人工操作和基础的信息化系统。企业通常通过设置充分的冗余产能(包括人工、设备、产线等)、灵活调整加班安排、频繁进行线上线下沟通等方式来保障生产计划的正常执行。这种管理方式存在以下明显不足：
4、第一，人工操作占比过高。物料齐套信息的收集、整理、分析等工作主要依赖人工完成，不仅效率低下，还容易出现人为错误。特别是在信息量巨大、时效性要求高的场景下，人工操作的局限性更为突出。
5、第二，信息同步困难。在物料齐套管理过程中，需要协调企业内部多个部门以及外部供应商，这种多方协作模式下的信息同步往往存在延迟，影响决策的及时性和准确性。
6、第三，异常处理能力有限。传统的信息化系统主要基于预定义的规则和流程运行，对于生产过
7、第四，成本居高不下。为了应对物料齐套管理中的不确定性，企业不得不维持较高水平的库存和冗余产能，这直接导致了运营成本的攀升。
8、随着人工智能技术，特别是大语言模型技术的快速发展，为解决上述问题提供了新的技术路径。大语言模型具备强大的自然语言理解和生成能力，结合智能体技术，可以实现物料齐套管理过程的智能化和自动化，从而提升管理效率，降低运营成本。这种转变不仅能够减少人工操作，提高信息处理效率，还能通过智能化手段增强异常处理能力，实现物料齐套管理的质的提升。因此，如何研究和开发一种基于大语言模型的智能物料齐套管理系统，成为亟待解决的问题。
技术实现思路
1、为解决上述现有技术中存在的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种的基于大语言模型的多智能体物料齐套管理系统及方法，可实现物料齐套管理的智能化和自动化，具有信息同步及时、处理效率高、运营成本低的特点。
2、为实现上述专利技术目的，本专利技术提供一种基于大语言模型的多智能体物料齐套管理系统，包括：
3、分解助手智能体，用于在供应商维度对物料信息进行智能化分解和重组；
4、起草助手智能体，用于根据智能化分解和重组结果，生成面向不同供应商的沟通文本；
5、群发助手智能体，用于通过通信渠道将所述沟通文本发送至对应的供应商，并对所述供应商的反馈状态进行追踪；
6、跟踪助手智能体，用于根据所述供应商的反馈信息，对所述反馈信息进行采集和处理。
7、根据本专利技术的一个技术方案，所述在供应商维度对物料信息进行智能化分解和重组，具体包括：
8、获取接入的物料信息，根据下游任务要求，在供应商维度对所述物料信息进行分解；
9、对分解后的所述物料信息进行标准化处理，获得标准物料信息颗粒，所述标准物料信息颗粒包含物料需求信息、供应商信息、物料重要程度、供应紧急程度；
10、根据所述标准物料信息颗粒的供应商信息，对所述标准物料信息颗粒进行重组；
11、根据所述标准物料信息颗粒的物料重要程度和供应紧急程度，为重组后的所述标准物料信息颗粒分配优先级标签；
12、输出所述智能化分解与重组结果。
13、根据本专利技术的一个技术方案，所述起草助手智能体生成面向不同供应商的沟通文本，具体包括：
14、根据物料需求场景的类型，构建预设沟通模板；
15、根据所述智能化分解与重组结果中的供应商信息、物料需求信息和优先级标签，对沟通模板的文本内容和语气进行动态调整，生成所述沟通文本。
16、根据本专利技术的一个技术方案，所述群发助手智能体对供应商的反馈状态进行追踪，具体包括：
17、根据所述沟通文本发送至对应的供应商，对所述供应商的状态标记为消息已发送；
18、根据收到状态为消息已发送的供应商的反馈信息，对所述状态为消息已发送的供应商的状态标记为消息反馈，并将所述反馈信息发送至所述跟踪助手智能体。
19、根据本专利技术的一个技术方案，所述跟踪助手智能体对所述反馈信息进行采集和处理，包括：自动收集所述供应商的反馈信息、对所述反馈信息进行自动回复和对所述供应商的反馈信息进行异常识别和处理；
20、其中，对所述供应商的反馈信息进行异常识别和处理，具体包括：
21、根据反馈异常语料库中异常语料词，对所述供应商的反馈信息进行异常识别；
22、若存在异常语料词，根据所述异常语料词的负责人标签，将所述供应商的反馈信息抄送至对应的负责人，以对所述反馈信息进行人工回复。
23、根据本专利技术的一个技术方案，所述分解助手智能体、所述起草助手智能体、所述群发助手智能体和所述跟踪助手智能体均配置有：
24、主功能模块，用于对输入的自然语言进行语义分析并输出对应的功能稿件；
25、语料库模块，用于存储智能体实现主功能时所需的语料；
26、审核模块，用于根据所述主功能模块输出的功能稿件，基于react自动纠错机制，对所述功能稿件进行优化。
27、根据本专利技术的一个技术方案，所述基于react自动纠错机制，对所述功能稿件进行优化，具体包括：
28、观察阶段：智能体对其输出的功能稿件进行观察和分析；
29、反思阶段：基于预设的质量标准，评估输出的所述功能稿件是否满足要求；
30、纠正阶段：根据输出的所述功能稿件不能满足要求，对输出的所述功能稿件进行迭代优化，重新生成新的功能稿件；
31、保护机制：根据设定的最大纠错次数进行迭代优化，以防止智能体的优化陷入死循环。
32、根据本专利技术的一个技术方案，还包括：
33、智能体备份模块，用于对所述分解助手智能体、所述起草助手智能体、所述群发助手智能体和所述跟踪助手智能体进行备份；
34、智能体状态监控模块，用于对所述分解助手智能体、所述起草助手智能体、所述群发助手智能体和所述跟踪助手智能体的运行状态进行实时监控；
35、数据备份模块，用于对关键数据进行定期备份；所述关键数据包括静态数据和动态数据，所述静态数据包括规则词及供应商信息；所述动态数据，包括物料信息和供应商状态。
36、根据本专利技术的一个方案，一种本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的多智能体物料齐套管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的多智能体物料齐套管理系统，其特征在于，所述在供应商维度对物料信息进行智能化分解和重组，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的多智能体物料齐套管理系统，其特征在于，所述起草助手智能体生成面向不同供应商的沟通文本，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于大语言模型的多智能体物料齐套管理系统，其特征在于，所述群发助手智能体对供应商的反馈状态进行追踪，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于大语言模型的多智能体物料齐套管理系统，其特征在于，所述跟踪助手智能体对所述反馈信息进行采集和处理，包括：自动收集所述供应商的反馈信息、对所述反馈信息进行自动回复和对所述供应商的反馈信息进行异常识别和处理；
6.根据权利要求1所述的基于大语言模型的多智能体物料齐套管理系统，其特征在于，所述分解助手智能体、所述起草助手智能体、所述群发助手智能体和所述跟踪助手智能体均配置有：
7.根据权利要求6所述的基于大语言模型
8.根据权利要求1所述的基于大语言模型的多智能体物料齐套管理系统，其特征在于，还包括：
9.一种物料齐套管理方法，基于如权利要求1至8任一项权利要求所述的基于大语言模型的多智能体物料齐套管理系统实现，其特征在于，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的多智能体物料齐套管理系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的多智能体物料齐套管理系统，其特征在于，所述在供应商维度对物料信息进行智能化分解和重组，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的多智能体物料齐套管理系统，其特征在于，所述起草助手智能体生成面向不同供应商的沟通文本，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于大语言模型的多智能体物料齐套管理系统，其特征在于，所述群发助手智能体对供应商的反馈状态进行追踪，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于大语言模型的多智能体物料齐套管理系统，其特征在于，所述跟踪助手智能体对所述反馈信息进行采集和处理，包括：自动收集所述供...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙广集，李昊天，张伟，戚骁亚，甘中学，
申请(专利权)人：智昌科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。