在经济全球化的今天，供应链系统变得日趋庞大，供应链管理已经不再是传统的人工操作所能胜任的，供应链风险也随着日益复杂多变的市场环境而变得复杂。运用预防性的风险控制技术将风险的控制从传统的事后纠正发展为事前预防具有重要的理论与实践意义。智能维护系统属于预测性维护技术，智能维护系统的应用将大大促进国家的经济发展。所谓智能维护系统（IntelligentMaintenanceSystem,IMS），或称之为E-maintenance，其核心思想是采用设备性能衰退和预测分析，一改传统的设备维护被动补救模式为主动预防模式，融合信息技术使设备运行达到近乎零故障的一种新型维护系统。目前，智能维护系统已在机器设备维护、大型系统维护等领域得到了成功的应用。供应链风险和机器故障存在诸多的相似之处，参照机器故障智能维护系统的相关原理，本文将设备智能维护的理论引入供应链风险的预测和防范中。本论文从机器设备故障与供应链风险的相似性分析入手，建立供应链风险智能维护系统的结构框架，罗列并简要分析供应链智能维护系统构建所要解决的核心问题，最后对核心问题之一的风险特征提取问题进行深入研究。文章介绍了供应链风险智能维护系统的研究背景及意义，阐述了目前国内外的相关研究现状；介绍了供应链风险、智能维护系统及特征提取的相关基础理论；在比较了供应链风险和机器故障相似性的基础上，深入分析了供应链风险的特征；建立了供应链风险智能维护系统的结构框架，罗列并简单阐述了系统各个环节的核心问题；最后运用灰色关联聚类法，对供应链风险特征提取问题进行了深入的研究。