后勤保障資源池
采用人工智能大模型技術對一二三產業(yè)數(shù)據進行標準化數(shù)據融通治理，形成全鏈條后勤保障產業(yè)資源數(shù)據池，涵蓋12層級產業(yè)分類，并實時更新，夯實后勤服務保障的數(shù)據資源底座。
全鏈條保障資源管理
借助“銀河“全球戰(zhàn)路數(shù)據平臺的全棧數(shù)據管理工具，打通后勤保障資源調度的全鏈條，實現(xiàn)供應商管理、裝備制造、裝備采購、訂單管理、運輸、倉儲和用戶等七大應用數(shù)據的集約化管理，智能服務后勤保障資源的全時管理。
后勤資源智能調度
基于機器學習等人工智能技術對后勤物資保障數(shù)據資源的深度分析和治理，構建多策略的后勤物資保障資源調度模型，并支持根據實時物資數(shù)據狀態(tài)和突發(fā)事件優(yōu)化模型，實現(xiàn)智能化后勤物資保障資源調度推演，提高后勤保障效率，降低成本，增強戰(zhàn)斗力。
后勤保障決策支撐
通過對后勤物資保障資源的數(shù)字化歸檔、資源狀態(tài)的實時監(jiān)控與智能預警，形成對物資數(shù)據的數(shù)字化管理。同時結合實際物資需求，對全產業(yè)鏈的后勤保障資源數(shù)據進行可視化分析展示，形成全局視圖，跨域協(xié)同完成以數(shù)據為驅動的后勤物資保障支撐決策。
