$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Toeleveringsketens vereisen realtime risicovoorspelling en -mitigatie bij hoge onzekerheid en netwerkafhankelijkheid. Dit protocol beschrijft een reproduceerbare digitale-twin (DT) workflow die data-opname, ruimtelijke risicoprognose, risicopropagatiesimulatie en mitigatiebeleidoptimalisatie verbindt in één containergeïntegreerde stack. Voor voorspelling integreren we een interpreteerbaar sequentie-en-grafmodel dat een Bi-LSTM combineert met grafconvolutie om temporele dynamiek en netwerkafhankelijkheden vast te leggen. Voor mitigatie leert proximale beleidsoptimalisatie (PPO) uitvoerbare besluitvormingsbeleid uit gesimuleerde verstoringen, waardoor kostenbewuste reacties mogelijk worden in plaats van post-hoc diagnoses. Om implementatie en replicatie te ondersteunen, bieden we een hiërarchische key-risk-indicator taxonomie die endogene en exogene risico's scheidt, samen met versie-vastgezette omgevingen, datacontracten en validatiecontrolepunten. Representatieve resultaten tonen zowel voorspellende als beslissingsniveau-verbeteringen aan. Op een automobielnetwerk met 300 knopen verbetert de aanpak F1 met 19,3% en verlengt het de vroege waarschuwingshorizon met 5,2 uur. In een herhaling van havencongestie in de VS in 2021 vermindert PPO vertragingen en de kosten voor noodhulp met meer dan 20%. De workflow schaalt op naar 500-node simulaties met milliseconde-latentie terwijl stabiele langetermijnprestaties behouden blijven. Dubbele validatie met historische gebeurtenisherhaling en online simulatie bevestigt verbeterde nauwkeurigheid, robuuste beslissingskwaliteit en praktische schaalbaarheid. Beperkingen en aanpassingsrichtlijnen worden besproken om de overstap naar nieuwe toeleveringsketenomgevingen te vergemakkelijken.