近几年来,由于交通以及信息等技术的快速发展,使得企业之间的联系更加紧密且快捷,加上宏观环境的持续波动,造成了企业所面临的供应链风险来源更加繁杂,供应链风险以更快的速度在动态变更着。供应链是一个系统,节点上任何一个环节出现偏差都将可能引起供应链整体的波动,造成损失。因此,需要对供应链上的各个风险源进行持续的监控,识别,判断以及分析,并且将分析的结果及时传递给相关管理者,以便采取相应的应对措施,提出供应链风险管理规划,从而保证整条供应链持续高效的运行,快速的满足消费者的需求。在此背景下,本文在前人的研究基础上,通过文献调查,模糊推理等方法,针对典型供应链构建了科学合理的供应链风险预警指标体系,同时建立了基于蚁群算法和支持向量机的风险预警模型,能够满足供应链动态预警的需求,给供应链风险预警带来一定的参考价值。本文首先对与论文研究内容相关的概念与理论进行了整理,包含了供应链风险的概念和特征、供应链风险分类以及模型算法的理论基础。其次,依据典型的制造型供应链模型,从宏观环境、供应商、核心企业、分销商以及企业之间的风险诱因这五个维度进行风险识别,初步确立了供应链风险预警指标体系,而后通过模糊推理工具对其进行筛选,得到了最终的指标体系。接着,选择了在预测领域有着良好表现的支持向量机回归模型作为风险评估的主要方法,并利用改进的蚁群算法克服支持向量机在参数选择上的盲目性,构造了基于蚁群算法和支持向量机的风险评估模型。然后,根据之前建立的指标体系收集了相应的数据,进行了两组对比,首先将普通的蚁群算法与改进的蚁群算法对支持向量机参数的优化效果进行对比,而后又对比了经过改进的蚁群算法优化参数的支持向量机模型,经过交叉验证法优化参数的支持向量机模型以及未经过参数优化的支持向量机模型的预测效果,验证了本论文模型的有效性。最后,对某企业的供应链运营情况进行实证研究,从供应链风险水平以及造成风险值产生波动的原因进行分析,并且给出了相应的管理建议。