@TOC

引言：

嘿，亲爱的 Java 和 大数据爱好者们，大家好！还记得我们在《 Java 大视界》和 《大数据新视界》系列中共同经历的奇妙旅程吗？从(《Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗手术风险评估与术前方案制定中的应用探索（203）》)智能医疗领域借助 Java 大数据实现手术风险的精准评估，到(《Java 大视界 -- Java 大数据在智能政务公共资源交易数据分析与监管中的应用（202）》)智能政务场景下对公共资源交易的高效监管；从(《Java 大视界 – 基于 Java 的大数据分布式数据库在电商订单管理系统中的架构设计与性能优化（201）》)电商订单管理系统架构的优化升级，再到(《Java 大视界 -- Java 大数据在智能体育赛事运动员体能监测与训练计划调整中的应用（200）》)智能体育赛事中运动员体能监测的智能化变革。每一次探索，Java 大数据都以其强大的能力，为不同行业带来了颠覆性的改变。而今天，我们将踏入企业供应链这片充满挑战与机遇的领域，在这里，基于 Java 的大数据可视化技术，正悄然成为企业应对风险、实现高效决策的 “终极武器”！接下来，就让我们一同揭开它的神秘面纱，领略其独特魅力！

正文：

一、企业供应链风险现状与挑战

在全球化与数字经济深度融合的大背景下，企业供应链早已演变成一张错综复杂、跨越地域的庞大网络。据 Gartner 最新发布的《全球供应链风险报告》显示，在过去的 2024 年，全球高达 78% 的企业都曾遭遇过供应链中断的危机，平均每次中断给企业造成的直接经济损失达到了年度营收的 10% - 15%！这一数据背后，是无数企业在市场竞争中面临的严峻考验。

以全球知名的汽车制造商丰田为例，2023 年由于其在东南亚地区的芯片供应商遭遇洪水灾害，工厂被迫停工。这场突如其来的灾难，导致丰田全球生产线停滞长达三周之久，直接经济损失超过 18 亿美元。更严重的是，大量客户订单无法按时交付，品牌口碑受到重创，其在全球汽车市场的份额也出现了明显下滑。

传统的供应链风险管理模式，主要依赖人工经验和静态报表分析。这种方式就如同用老旧的望远镜观察近在咫尺的事物，不仅数据更新严重滞后，而且分析维度十分有限。面对供应商财务危机、自然灾害、地缘政治冲突等隐性风险，往往只能在风险发生后才察觉，根本无法满足企业对供应链实时动态管理的迫切需求。因此，引入先进的技术手段，实现供应链风险的智能监测与科学决策，已成为企业在激烈的市场竞争中生存和发展的必然选择。

二、Java 大数据可视化技术基础

2.1 数据采集层：构建多源数据 “超级枢纽”

Java 凭借其丰富的开源生态和强大的兼容性，能够轻松打通供应链各个环节的数据通道。在从企业内部系统获取数据时，Spring Cloud Feign 是我们的得力助手。它采用声明式编程风格，让我们可以像调用本地方法一样，便捷地访问 ERP、CRM 等系统的 API 接口。以下是一个获取采购订单和库存数据的示例代码：

import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
// 定义与ERP系统交互的Feign客户端，name指定服务名，url指定服务地址
@FeignClient(name = "erp-system", url = "http://localhost:8081") 
public interface ErpDataClient {
   
    // 获取采购订单数据的API接口，详细标注接口用途
    @GetMapping("/api/purchase-orders") 
    String getPurchaseOrders();
    // 获取库存数据的API接口，清晰说明数据来源
    @GetMapping("/api/inventory-data") 
    String getInventoryData();
}

对于物联网设备产生的实时数据流，Apache Kafka 无疑是最佳的数据传输 “高速公路”。利用 Java 的 Kafka 客户端，我们可以高效地接收和处理这些海量实时数据。下面是一个完整的 Kafka 消费者代码示例，包含详细的配置和数据处理逻辑：

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;
public class KafkaDataConsumer {
   
    public static void main(String[] args) {
   
        // 配置Kafka消费者属性
        Properties props = new Properties();
        // 设置Kafka服务器地址，多个地址用逗号分隔
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); 
        // 设置消费者组ID，同一组内的消费者共同消费主题消息
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "supply-chain-group"); 
        // 设置键的反序列化器，将字节数组转换为字符串
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); 
        // 设置值的反序列化器，将字节数组转换为字符串
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); 

        // 创建Kafka消费者实例
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props); 
        // 订阅主题，这里订阅了一个名为iot-device-topic的主题
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("iot-device-topic")); 

        while (true) {
   
            // 拉取数据，设置超时时间为100毫秒，若超时未获取到数据则返回
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); 
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
   
                // 打印接收到的消息，包括键、值、分区和偏移量
                System.out.printf("Received message: key = %s, value = %s, partition = %d, offset = %d%n",
                        record.key(), record.value(), record.partition(), record.offset());
            }
        }
    }
}

2.2 数据存储层：打造冷热数据 “智能仓储”

在数据存储环节，我们采用 “冷热分离” 的存储策略。对于实时性要求高、数据量大的交易数据，Apache Cassandra 以其卓越的高可用性和线性扩展能力，成为理想的存储选择；而对于结构化的历史数据，MySQL 凭借强大的查询和分析功能，能够很好地满足我们的需求。

创建 Cassandra 表存储供应链交易流水数据，以下是详细的 CQL 语句及注释：

-- 创建名为supply_chain_transactions的表
CREATE TABLE supply_chain_transactions (
    -- transaction_id作为主键，采用timeuuid类型，既能保证唯一性，又具有时间序特性
    transaction_id timeuuid PRIMARY KEY,
    supplier_id text, -- 供应商ID，文本类型
    product_id text, -- 产品ID，文本类型
    quantity int, -- 交易数量，整数类型
    transaction_time timestamp -- 交易时间，时间戳类型
);

在 MySQL 中创建供应商信息表，代码及注释如下：

-- 创建名为supplier_info的表，用于存储供应商信息
CREATE TABLE supplier_info (
    supplier_id VARCHAR(50) PRIMARY KEY, -- 供应商ID，设置为主键，字符串类型，长度为50
    supplier_name VARCHAR(100), -- 供应商名称，字符串类型，长度为100
    contact_person VARCHAR(50), -- 联系人，字符串类型，长度为50
    contact_phone VARCHAR(20), -- 联系电话，字符串类型，长度为20
    financial_status VARCHAR(20) -- 财务状况，字符串类型，长度为20
);

为了进一步提升数据存储的性能和可靠性，我们还可以对 Cassandra 进行一些高级配置，例如设置数据复制策略：

-- 修改keyspace的复制策略为NetworkTopologyStrategy，在dc1数据中心复制2份数据
ALTER KEYSPACE your_keyspace_name
    WITH REPLICATION = { 'class' : 'NetworkTopologyStrategy', 'dc1' : 2 };

对于 MySQL，我们可以通过优化索引来提高查询效率，比如为供应商信息表的财务状况字段添加索引：

-- 为supplier_info表的financial_status字段添加普通索引
CREATE INDEX idx_financial_status ON supplier_info (financial_status);

2.3 数据处理层：搭建实时与离线 “双效引擎”

数据处理是大数据可视化的核心环节，我们借助 Apache Flink 搭建了实时流处理和批处理的 “双引擎” 架构。下面以实时统计每小时订单总量为例，展示 Flink 的强大能力，代码包含完整的注释和详细的处理逻辑：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
public class OrderCountPerHour {
   
    public static void main(String[] args) throws Exception {
   
        // 获取Flink流处理执行环境，这是Flink程序的入口
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); 

        // 假设从Socket获取订单数据，创建订单数据流，指定主机地址和端口号
        DataStream<String> orderStream = env.socketTextStream("localhost", 9999); 

        DataStream<Tuple2<String, Integer>> orderCountStream = orderStream
               .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
   
                    @Override
                    public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {
   
                        // 将每条订单数据映射为 ("orders", 1) 的元组，表示一条订单记录
                        return new Tuple2<>("orders", 1); 
                    }
                })
               .keyBy(t -> t.f0) // 按照元组的第一个元素（即"orders"）进行分组
               .timeWindow(Time.hours(1)) // 定义时间窗口为1小时
               .sum(1); // 对每个窗口内的第二个元素（即订单数量）进行求和

        orderCountStream.print(); // 打印统计结果

        // 执行Flink作业，启动数据处理流程
        env.execute("Order Count Per Hour"); 
    }
}

在实际应用中，为了提高 Flink 作业的性能，我们还可以进行一些优化操作。例如，调整并行度以充分利用集群资源：

// 设置全局并行度为4，根据集群实际情况合理调整
env.setParallelism(4);

或者启用 Checkpoint 机制，保证数据的一致性和作业的容错性：

// 每隔5000毫秒启动一次Checkpoint
env.enableCheckpointing(5000);

2.4 可视化呈现层：绘制数据 “梦幻画卷”

利用 Echarts、D3.js 等强大的可视化库，结合 Java 后端提供的数据接口，我们能够将枯燥的数据瞬间转化为直观、绚丽的可视化图表。以供应商交付绩效看板为例，详细展示前后端的实现过程。

首先是 Spring Boot 后端提供数据接口的代码，包含完整的业务逻辑和注释：

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
@RestController
public class SupplierPerformanceController {
   
    @GetMapping("/api/supplier-performance")
    public List<SupplierPerformance> getSupplierPerformance() {
   
        List<SupplierPerformance> supplierPerformanceList = new ArrayList<>();

        // 模拟从数据库获取数据，实际应用中应通过数据库连接池和SQL语句查询
        SupplierPerformance supplier1 = new SupplierPerformance("S001", "ABC供应商", 95, 2);
        SupplierPerformance supplier2 = new SupplierPerformance("S002", "XYZ供应商", 88, 5);

        supplierPerformanceList.add(supplier1);
        supplierPerformanceList.add(supplier2);

        return supplierPerformanceList;
    }
    // 供应商绩效实体类，清晰定义每个属性的含义
    static class SupplierPerformance {
   
        private String supplierId; // 供应商ID
        private String supplierName; // 供应商名称
        private int onTimeDeliveryRate; // 准时交付率
        private int qualityIssueCount; // 质量问题数量

        public SupplierPerformance(String supplierId, String supplierName, int onTimeDeliveryRate, int qualityIssueCount) {
   
            this.supplierId = supplierId;
            this.supplierName = supplierName;
            this.onTimeDeliveryRate = onTimeDeliveryRate;
            this.qualityIssueCount = qualityIssueCount;
        }

        // Getter和Setter方法，用于获取和设置属性值
        public String getSupplierId() {
   
            return supplierId;
        }

        public void setSupplierId(String supplierId) {
   
            this.supplierId = supplierId;
        }

        public String getSupplierName() {
   
            return supplierName;
        }

        public void setSupplierName(String supplierName) {
   
            this.supplierName = supplierName;
        }

        public int getOnTimeDeliveryRate() {
   
            return onTimeDeliveryRate;
        }

        public void setOnTimeDeliveryRate(int onTimeDeliveryRate) {
   
            this.onTimeDeliveryRate = onTimeDeliveryRate;
        }

        public int getQualityIssueCount() {
   
            return qualityIssueCount;
        }

        public void setQualityIssueCount(int qualityIssueCount) {
   
            this.qualityIssueCount = qualityIssueCount;
        }
    }
}

前端使用 Echarts 展示供应商准时交付率柱状图和质量问题数量折线图，HTML 代码如下，包含详细的图表配置和数据绑定逻辑：

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>供应商绩效看板</title>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5.4.2/dist/echarts.min.js"></script>
    <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.6.0.min.js"></script>
</head>
<body>
    <div id="delivery-rate-chart" style="width: 800px; height: 400px;"></div>
    <div id="quality-issues-chart" style="width: 800px; height: 400px;"></div>
    <script type="text/javascript">
        $(document).ready(function() {
    
            $.getJSON('/api/supplier-performance', function(data) {
    
                var supplierNames = [];
                var onTimeDeliveryRates = [];
                var qualityIssueCounts = [];

                data.forEach(function(item) {
    
                    supplierNames.push(item.supplierName);
                    onTimeDeliveryRates.push(item.onTimeDeliveryRate);
                    qualityIssueCounts.push(item.qualityIssueCount);
                });

                // 绘制准时交付率柱状图
                var deliveryRateChart = echarts.init(document.getElementById('delivery-rate-chart'));
                var deliveryRateOption = {
    
                    xAxis: {
    
                        type: 'category',
                        data: supplierNames
                    },
                    yAxis: {
    
                        type: 'value',
                        name: '准时交付率(%)'
                    },
                    series: [{
    
                        data: onTimeDeliveryRates,
                        type: 'bar'
                    }]
                };
                deliveryRateChart.setOption(deliveryRateOption);

                // 绘制质量问题数量折线图
                var qualityIssuesChart = echarts.init(document.getElementById('quality-issues-chart'));
                var qualityIssuesOption = {
    
                    xAxis: {
    
                        type: 'category',
                        data: supplierNames
                    },
                    yAxis: {
    
                        type: 'value',
                        name: '质量问题数量'
                    },
                    series: [{
    
                        data: qualityIssueCounts,
                        type: 'line'
                    }]
                };
                qualityIssuesChart.setOption(qualityIssuesOption);
            });
        });
    </script>
</body>
</html>

三、大数据可视化在供应链风险预警中的应用

3.1 供应商风险预警：绘制供应商 “风险画像”

为了精准评估供应商风险，我们构建了一套科学、完善的评估模型。该模型从财务状况、交付能力、产品质量三个核心维度出发，设定具体指标并分配合理权重，如下表所示，同时详细列出了每个指标的评分标准：

使用 Java 代码实现供应商风险评分计算，为了提高代码的可维护性和扩展性，我们采用策略模式重构代码：

// 定义评分策略接口
interface ScoreStrategy {
   
    double calculateScore(double value);
}
// 资产负债率评分策略
class DebtRatioScoreStrategy implements ScoreStrategy {
   
    @Override
    public double calculateScore(double debtRatio) {
   
        if (debtRatio < 0.6) {
   
            return 10;
        } else if (debtRatio < 0.65) {
   
            return 8;
        } else if (debtRatio < 0.7) {
   
            return 6;
        } else if (debtRatio < 0.75) {
   
            return 4;
        } else if (debtRatio < 0.8) {
   
            return 2;
        }
        return 0;
    }
}
// 流动比率评分策略
class CurrentRatioScoreStrategy implements ScoreStrategy {
   
    @Override
    public double calculateScore(double currentRatio) {
   
        if (currentRatio > 1.5) {
   
            return 10;
        } else if (currentRatio > 1.3) {
   
            return 8;
        } else if (currentRatio > 1.1) {
   
            return 6;
        } else if (currentRatio > 0.9) {
   
            return 4;
        } else if (currentRatio > 0.7) {
   
            return 2;
        }
        return 0;
    }
}
// 净利润率评分策略
class NetProfitRateScoreStrategy implements ScoreStrategy {
   
    @Override
    public double calculateScore(double netProfitRate) {
   
        if (netProfitRate > 0.1) {
   
            return 10;
        } else if (netProfitRate > 0.08) {
   
            return 8;
        } else if (netProfitRate > 0.06) {
   
            return 6;
        } else if (netProfitRate > 0.04) {
   
            return 4;
        } else if (netProfitRate > 0.02) {
   
            return 2;
        }
        return 0;
    }
}
// 准时交付率评分策略
class OnTimeDeliveryRateScoreStrategy implements ScoreStrategy {
   
    @Override
    public double calculateScore(double onTimeDeliveryRate) {
   
        if (onTimeDeliveryRate > 95) {
   
            return 15;
        } else if (onTimeDeliveryRate > 90) {
   
            return 12;
        } else if (onTimeDeliveryRate > 85) {
   
            return 9;
        } else if (onTimeDeliveryRate > 80) {
   
            return 6;
        } else if (onTimeDeliveryRate > 75) {
   
            return 3;
        }
        return 0;
    }
}
// 订单完成周期评分策略
class OrderCompletionCycleScoreStrategy implements ScoreStrategy {
   
    @Override
    public double calculateScore(double orderCompletionCycle) {
   
        if (orderCompletionCycle < 7) {
   
            return 20;
        } else if (orderCompletionCycle < 9) {
   
            return 16;
        } else if (orderCompletionCycle < 11) {
   
            return 12;
        } else if (orderCompletionCycle < 13) {
   
            return 8;
        } else if (orderCompletionCycle < 15) {
   
            return 4;
        }
        return 0;
    }
}
// 产品合格率评分策略
class ProductPassRateScoreStrategy implements ScoreStrategy {
   
    @Override
    public double calculateScore(double productPassRate) {
   
        if (productPassRate > 98) {
   
            return 20;
        } else if (productPassRate > 95) {
   
            return 16;
        } else if (productPassRate > 92) {
   
            return 12;
        } else if (productPassRate > 89) {
   
            return 8;
        } else if (productPassRate > 86) {
   
            return 4;
        }
        return 0;
    }
}
// 客户投诉率评分策略
class CustomerComplaintRateScoreStrategy implements ScoreStrategy {
   
    @Override
    public double calculateScore(double customerComplaintRate) {
   
        if (customerComplaintRate < 2) {
   
            return 15;
        } else if (customerComplaintRate < 4) {
   
            return 12;
        } else if (customerComplaintRate < 6) {
   
            return 9;
        } else if (customerComplaintRate < 8) {
   
            return 6;
        } else if (customerComplaintRate < 10) {
   
            return 3;
        }
        return 0;
    }
}

public class SupplierRiskScoreCalculator {
   
    // 计算财务状况评分
    public static double calculateFinancialScore(double debtRatio, double currentRatio, double netProfitRate) {
   
        ScoreStrategy debtRatioStrategy = new DebtRatioScoreStrategy();
        ScoreStrategy currentRatioStrategy = new CurrentRatioScoreStrategy();
        ScoreStrategy netProfitRateStrategy = new NetProfitRateScoreStrategy();
        return (debtRatioStrategy.calculateScore(debtRatio) + 
                currentRatioStrategy.calculateScore(currentRatio) + 
                netProfitRateStrategy.calculateScore(netProfitRate)) * 0.3;
    }

    // 计算交付能力评分
    public static double calculateDeliveryScore(double onTimeDeliveryRate, double orderCompletionCycle) {
   
        ScoreStrategy onTimeDeliveryRateStrategy = new OnTimeDeliveryRateScoreStrategy();
        ScoreStrategy orderCompletionCycleStrategy = new OrderCompletionCycleScoreStrategy();
        return (onTimeDeliveryRateStrategy.calculateScore(onTimeDeliveryRate) + 
                orderCompletionCycleStrategy.calculateScore(orderCompletionCycle)) * 0.35;
    }

    // 计算产品质量评分
    public static double calculateQualityScore(double productPassRate, double customerComplaintRate) {
   
        ScoreStrategy productPassRateStrategy = new ProductPassRateScoreStrategy();
        ScoreStrategy customerComplaintRateStrategy = new CustomerComplaintRateScoreStrategy();
        return (productPassRateStrategy.calculateScore(productPassRate) + 
                customerComplaintRateStrategy.calculateScore(customerComplaintRate)) * 0.35;
    }

    public static double calculateTotalRiskScore(double financialScore, double deliveryScore, double qualityScore) {
   
        return financialScore + deliveryScore + qualityScore;
    }

    public static void main(String[] args) {
   
        // 模拟供应商数据
        double debtRatio = 0.55;
        double currentRatio = 1.4;
        double netProfitRate = 0.09;
        double onTimeDeliveryRate = 93;
        double orderCompletionCycle = 8;
        double productPassRate = 96;
        double customerComplaintRate = 3;

        double financialScore = calculateFinancialScore(debtRatio, currentRatio, netProfitRate);
        double deliveryScore = calculateDeliveryScore(onTimeDeliveryRate, orderCompletionCycle);
        double qualityScore = calculateQualityScore(productPassRate, customerComplaintRate);

        double totalRiskScore = calculateTotalRiskScore(financialScore, deliveryScore, qualityScore);
        System.out.println("供应商总风险评分: " + totalRiskScore);
    }
}

当供应商的风险评分低于 60 分时，系统会立即触发红色预警。在可视化界面上，该供应商的信息会以醒目的红色高亮显示，同时系统会生成一份详细的风险分析报告，报告中不仅会指出风险点所在，还会提供相应的应对建议。例如，若某供应商因资产负债率过高导致风险评分较低，报告中会建议企业与该供应商沟通，了解其财务状况，并寻找备用供应商。

3.2 物流运输风险监控：让物流运输 “一目了然”

结合 GPS 定位数据和运输计划数据，我们利用大数据可视化技术实现了物流运输过程的实时监控。请看下面的物流运输风险监控流程图：

在实际应用中，当车辆出现偏离预定路线、行驶速度异常、停留时间过长等情况时，系统会立刻发出预警。例如，当车辆偏离预定路线超过 15 分钟，系统会在电子地图上用闪烁的红色图标标注车辆位置，并通过短信、邮件或企业内部通讯软件（如钉钉、企业微信）将预警信息推送给物流调度人员。同时，系统还会记录车辆的行驶轨迹、速度变化等数据，生成详细的运输日志，方便后续分析和追溯。以下是一个模拟车辆偏离路线预警的 Java 代码示例：

import java.util.Date;

class Vehicle {
   
    private String vehicleId;
    private double currentLatitude;
    private double currentLongitude;
    private Date lastUpdateTime;
    private double[] plannedRoute; // 假设以经纬度数组表示预定路线

    public Vehicle(String vehicleId, double currentLatitude, double currentLongitude, Date lastUpdateTime, double[] plannedRoute) {
   
        this.vehicleId = vehicleId;
        this.currentLatitude = currentLatitude;
        this.currentLongitude = currentLongitude;
        this.lastUpdateTime = lastUpdateTime;
        this.plannedRoute = plannedRoute;
    }

    // 简化的计算距离方法，实际应用中应使用更精确的算法
    private double calculateDistance(double lat1, double lon1, double lat2, double lon2) {
   
        double dLat = Math.toRadians(lat2 - lat1);
        double dLon = Math.toRadians(lon2 - lon1);
        double a =
            Math.sin(dLat / 2) * Math.sin(dLat / 2) +
            Math.cos(Math.toRadians(lat1)) * Math.cos(Math.toRadians(lat2)) * Math.sin(dLon / 2) * Math.sin(dLon / 2);
        double c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1 - a));
        return 6371 * c; // 地球平均半径，单位为千米
    }

    public boolean isDeviated() {
   
        for (int i = 0; i < plannedRoute.length - 1; i += 2) {
   
            double plannedLat = plannedRoute[i];
            double plannedLon = plannedRoute[i + 1];
            if (calculateDistance(currentLatitude, currentLongitude, plannedLat, plannedLon) < 1) {
   
                return false;
            }
        }
        return true;
    }

    public Date getLastUpdateTime() {
   
        return lastUpdateTime;
    }
}

class LogisticsMonitor {
   
    public static void main(String[] args) {
   
        // 模拟车辆数据
        double[] plannedRoute = {
   30.1, 120.2, 30.3, 120.4}; // 示例预定路线
        Vehicle vehicle = new Vehicle("V001", 30.2, 120.3, new Date(), plannedRoute);

        if (vehicle.isDeviated()) {
   
            Date currentTime = new Date();
            long diff = currentTime.getTime() - vehicle.getLastUpdateTime().getTime();
            if (diff > 15 * 60 * 1000) {
    // 偏离时间超过15分钟
                System.out.println("车辆 " + vehicle.vehicleId + " 偏离路线超过15分钟，发出预警！");
            }
        }
    }
}

四、大数据可视化助力供应链决策支持

4.1 采购决策优化：科学选择供应商的 “指南针”

利用桑基图，我们可以清晰展示不同供应商的原材料供应流向和成本占比。例如，某电子制造企业在进行采购决策时，通过桑基图发现，其核心原材料 A 的供应中，60% 依赖于一家位于海外的供应商。一旦该供应商出现问题，将对生产造成严重影响。于是，企业通过大数据分析，筛选出另外两家本地供应商，并逐步增加他们的采购份额。经过半年的调整，原材料 A 的供应风险大幅降低，供应稳定性提高了 30%，采购成本也下降了 15%。以下是使用 Echarts 绘制桑基图的 HTML 代码示例：

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>原材料供应桑基图</title>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5.4.2/dist/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
    <div id="sankey-chart" style="width: 800px; height: 600px;"></div>
    <script type="text/javascript">
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('sankey-chart'));

        var option = {
    
            series: [{
    
                type:'sankey',
                data: [
                    {
    name: '供应商A'},
                    {
    name: '供应商B'},
                    {
    name: '供应商C'},
                    {
    name: '生产车间'}
                ],
                links: [
                    {
    source: '供应商A', target: '生产车间', value: 60},
                    {
    source: '供应商B', target: '生产车间', value: 30},
                    {
    source: '供应商C', target: '生产车间', value: 10}
                ],
                nodeWidth: 15,
                nodeGap: 20,
                layout: 'none',
                label: {
    
                    normal: {
    
                        position: 'right',
                        formatter: '{b}'
                    }
                },
                lineStyle: {
    
                    normal: {
    
                        color: 'source',
                        curveness: 0.5
                    }
                }
            }]
        };

        myChart.setOption(option);
    </script>
</body>
</html>

4.2 库存管理优化：让库存管理更 “智能”

通过可视化的库存看板，企业可以实时掌握库存水平、库存周转率等关键指标。当库存水平低于安全阈值时，看板上对应的库存数据会以红色闪烁提醒，同时自动生成补货建议。此外，通过对比不同时间段的库存数据，分析库存变化趋势，企业能够制定更加合理的库存策略。某快消品企业引入该系统后，库存周转率从原来的每年 8 次提升到 10 次，库存成本降低了 18%，有效减少了资金占用，提高了资金使用效率。以下是一个简单的库存预警 Java 代码示例：

class Inventory {
   
    private String productId;
    private int currentStock;
    private int safetyStock;

    public Inventory(String productId, int currentStock, int safetyStock) {
   
        this.productId = productId;
        this.currentStock = currentStock;
        this.safetyStock = safetyStock;
    }

    public boolean isBelowSafetyStock() {
   
        return currentStock < safetyStock;
    }
}

class InventoryMonitor {
   
    public static void main(String[] args) {
   
        Inventory inventory = new Inventory("P001", 50, 100);
        if (inventory.isBelowSafetyStock()) {
   
            System.out.println("产品 " + inventory.productId + " 库存低于安全库存，发出预警！");
        }
    }
}

结束语：

亲爱的 Java 和 大数据爱好者，基于 Java 的大数据可视化技术，为企业供应链管理带来了一场前所未有的变革。它就像是企业的 “智慧大脑” 和 “千里眼”，让隐藏在数据背后的风险无所遁形，让企业的决策更加科学、精准。从数据采集、存储、处理到可视化呈现，每一个环节都凝聚着 Java 技术的无限魅力和开发者们的智慧结晶。

在未来，随着人工智能、机器学习等前沿技术的不断发展和深入融合，Java 大数据可视化技术必将迎来更广阔的发展空间。想象一下，通过机器学习算法对供应链风险进行精准预测，结合可视化技术提前展示风险趋势，帮助企业未雨绸缪；或者利用自然语言处理技术，自动解读供应链相关的合同、新闻等文本信息，并转化为直观的可视化图表等等，这些充满无限可能的场景，都将逐步从想象变为现实。

接下来，《大数据新视界》和《 Java 大视界》专栏联合推出的第五个系列第十篇文章 ——《Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在自然语言处理中的对抗训练与鲁棒性提升（205）》，我们将深入自然语言处理这一充满挑战与机遇的领域，探索 Java 大数据与机器学习碰撞出的奇妙火花。各位小伙伴们，你们准备好迎接这场新的技术之旅了吗？

亲爱的 Java 和 大数据爱好者，在阅读完本文后，相信大家对 Java 大数据可视化在供应链管理中的应用有了更深入的了解。如果你在实际工作中也有相关的经验或想法，欢迎在评论区或【青云交社区 – Java 大视界频道】分享您的宝贵经验与见解。