摘要
供应商交货不稳定可能破坏生产连续性并增加库存与协调压力。本研究提出了一种适用于私有、时间稀疏、小样本企业数据的供应商交货可靠性风险分析双轨框架。一条可替换的结构化轨道针对下一个观测期生成准时交货估计与风险等级；另一条为本地部署、经LoRA适配的大语言模型，利用检索到的证据生成风险解释与管理建议。数值锚定、多层验证与溯源审计将两条轨道连接起来，且语言模型不会篡改结构化结果。在时间冻结评估下，持久性基线取得最低的MAE（0.252），且没有任何学习预测器超越该基线。析因实验表明，领域适配提升了解释的覆盖率，数值锚定将条件锚定保真度提高至96.2%，检索将训练值复述率从24.4%降至7.3%。然而，在默认配置下，仍有19.5%的输出发生退化。三名领域专家的盲评指出，当前解释的整体实用性仍然有限，需要人工审核。通过将有据可查的解释与定量估计相链接，该框架支持在人工监督下进行交货风险分析。其对供应链韧性与资源效率的潜在贡献仍需通过前瞻性运营研究进一步验证。
