采用人工智能大模型技术对一二三产业数据进行标准化数据融通治理，形成全链条后勤保障产业资源数据池，涵盖12层级产业分类，并实时更新，夯实后勤服务保障的数据资源底座。

借助“银河“全球战路数据平台的全栈数据管理工具，打通后勤保障资源调度的全链条，实现供应商管理、装备制造、装备采购、订单管理、运输、仓储和用户等七大应用数据的集约化管理，智能服务后勤保障资源的全时管理。

基于机器学习等人工智能技术对后勤物资保障数据资源的深度分析和治理，构建多策略的后勤物资保障资源调度模型，并支持根据实时物资数据状态和突发事件优化模型，实现智能化后勤物资保障资源调度推演，提高后勤保障效率，降低成本，增强战斗力。

通过对后勤物资保障资源的数字化归档、资源状态的实时监控与智能预警，形成对物资数据的数字化管理。同时结合实际物资需求，对全产业链的后勤保障资源数据进行可视化分析展示，形成全局视图，跨域协同完成以数据为驱动的后勤物资保障支撑决策。