Автор: Денис Аветисян
Новый подход к многоуровневому управлению запасами использует возможности больших языковых моделей и накопленного опыта для повышения адаптивности и эффективности.
В статье исследуется применение многоагентных систем на основе больших языковых моделей для управления запасами, демонстрируя сопоставимую с обучением с подкреплением производительность при использовании исторических данных.
Несмотря на значительный потенциал многоагентных систем на базе больших языковых моделей для оптимизации управления запасами, вопросы их адаптивности и эффективности в различных сценариях остаются открытыми. В работе ‘AI Agent Systems for Supply Chains: Structured Decision Prompts and Memory Retrieval’ исследуется применение таких систем для многоуровневого управления запасами, с акцентом на структурированные запросы и извлечение информации из исторических данных. Полученные результаты демонстрируют, что использование опыта, полученного в прошлом, позволяет значительно повысить адаптивность системы и достичь производительности, сопоставимой с методами обучения с подкреплением. Какие перспективы открываются для дальнейшего развития подобных систем в контексте сложных и динамичных цепочек поставок?
Цепочки поставок: вызовы и современное состояние
Традиционные методы управления запасами испытывают значительные трудности при работе с современными, многоуровневыми цепочками поставок. Если раньше компании могли эффективно контролировать запасы на одном или двух уровнях, то сейчас, с глобализацией и усложнением логистических схем, возникает необходимость учитывать взаимодействие множества звеньев — от поставщиков сырья до конечных потребителей. Это приводит к эффекту “бычьего хлыста”, когда незначительные колебания спроса на одном уровне приводят к значительным изменениям заказов на других уровнях, вызывая избыточные запасы или дефицит. Устаревшие системы, основанные на прогнозировании и статичных моделях, не способны оперативно реагировать на эти изменения, что ведет к увеличению издержек, снижению эффективности и потере конкурентоспособности. В результате, предприятия сталкиваются с необходимостью внедрения более гибких и интеллектуальных систем, способных учитывать динамику спроса, оптимизировать уровни запасов на каждом этапе цепочки и обеспечивать бесперебойные поставки.
Современные цепочки поставок сталкиваются с растущей волатильностью спроса и непредсказуемыми сроками выполнения заказов, что требует перехода к адаптивным и интеллектуальным методам управления. Традиционные подходы, основанные на статичном прогнозировании, оказываются неэффективными в условиях быстро меняющейся конъюнктуры рынка. Необходимость оперативного реагирования на колебания спроса, вызванные как внешними факторами — например, сезонностью или экономическими изменениями, так и внутренними — такими как маркетинговые акции, — подталкивает к внедрению систем, способных к самообучению и оптимизации в режиме реального времени. Использование алгоритмов машинного обучения и предиктивной аналитики позволяет более точно прогнозировать спрос, выявлять потенциальные узкие места и автоматически корректировать планы производства и логистики, обеспечивая тем самым устойчивость и эффективность всей цепочки поставок.
Поддержание оптимального уровня запасов представляет собой непрерывную задачу, требующую тонкого баланса между затратами и качеством обслуживания клиентов. Эффективное управление запасами — это не просто минимизация расходов на хранение, но и гарантия своевременного удовлетворения спроса, даже в условиях его колебаний. Недостаток товаров на складе может привести к упущенной выгоде и недовольству покупателей, в то время как избыточные запасы замораживают капитал и увеличивают риски устаревания продукции. Поэтому компании постоянно совершенствуют стратегии прогнозирования спроса и оптимизации логистических цепочек, стремясь найти идеальное соотношение между стоимостью хранения, транспортными расходами и уровнем сервиса, обеспечивающим конкурентное преимущество на рынке.
Существующие методы управления цепочками поставок зачастую базируются на статичных моделях, что существенно ограничивает их эффективность в условиях современной динамичной логистики. Эти модели, как правило, предполагают стабильные параметры спроса и времени выполнения заказов, что редко соответствует реальности. Неспособность адаптироваться к колебаниям спроса, неожиданным задержкам и другим непредвиденным обстоятельствам приводит к избыточным запасам, дефициту товаров и, как следствие, к увеличению издержек и снижению уровня обслуживания клиентов. Вместо учета сложной взаимосвязи между различными звеньями цепочки поставок, традиционные подходы часто рассматривают каждый этап изолированно, что приводит к неоптимальным решениям и упущенным возможностям для повышения эффективности.
AIM-RM: адаптивная многоагентная система для управления запасами
AIM-RM представляет собой инновационную систему, использующую многоагентный подход (MultiAgentSystem), построенный на базе большой языковой модели (LLMFoundationModel), для решения сложных задач управления запасами. В основе системы лежит архитектура, в которой несколько взаимодействующих агентов, функционирующих на основе LLM, совместно принимают решения, оптимизируя процессы пополнения и распределения запасов. Данный подход позволяет обрабатывать значительные объемы данных и учитывать множество факторов, влияющих на спрос и предложение, что обеспечивает более эффективное управление запасами по сравнению с традиционными методами. Использование LLMFoundationModel обеспечивает способность системы к обобщению и адаптации к новым данным и условиям, что критически важно для динамичных сред.
В отличие от статических моделей управления запасами, система AIM-RM использует накопленный исторический опыт для адаптации к изменяющимся условиям. Обучение на данных о прошлых продажах, колебаниях спроса, времени выполнения заказов и других релевантных факторах позволяет системе выявлять закономерности и прогнозировать будущие изменения. Этот процесс непрерывного обучения позволяет AIM-RM динамически корректировать стратегии управления запасами, оптимизируя уровни запасов и минимизируя риски, связанные с дефицитом или избытком товаров. Адаптация к меняющимся условиям осуществляется посредством автоматической перекалибровки параметров модели и корректировки алгоритмов принятия решений на основе поступающих данных.
Система AIM-RM предназначена для управления запасами в многоуровневых (MultiEchelon) цепочках поставок. Это позволяет оптимизировать решения по управлению запасами на каждом этапе — от поставщиков сырья до конечных потребителей. В отличие от традиционных методов, которые часто оптимизируют отдельные уровни изолированно, AIM-RM учитывает взаимосвязи между всеми эшелонами, что позволяет снизить общие затраты на хранение, избежать дефицита и повысить уровень обслуживания клиентов. Оптимизация затрагивает такие аспекты, как размеры заказов, точки повторного заказа и распределение запасов между различными уровнями, обеспечивая согласованную стратегию управления запасами по всей цепочке поставок.
Система AIM-RM использует технологию Retrieval-Augmented Generation (RAG) для обеспечения принятия решений на основе наиболее актуальных данных. RAG предполагает извлечение релевантной информации из обширной базы исторических данных и текущих условий, которая затем используется в качестве контекста для языковой модели. Это позволяет системе не просто генерировать ответы, но и обосновывать их конкретными данными, повышая точность и надежность прогнозов и рекомендаций по управлению запасами. В процессе принятия решений, RAG динамически формирует контекст, исключая необходимость в предварительной обработке и ручном отборе данных, что значительно сокращает время реакции и повышает адаптивность системы к изменениям в цепочке поставок.
Оптимизация на практике: методы и результаты
Система AIM-RM использует обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) для оптимизации процесса принятия решений в управлении запасами. В основе лежит алгоритм, который итеративно совершенствует стратегию управления, максимизируя эффективность и минимизируя издержки. В процессе обучения агент AIM-RM анализирует текущее состояние системы, выбирает действия (например, объем закупки или уровень запасов), и получает вознаграждение или штраф в зависимости от результатов. Этот механизм позволяет системе адаптироваться к изменяющимся условиям спроса и предложения, а также учитывать различные ограничения, такие как стоимость хранения, дефицит и сроки поставки, для достижения оптимального уровня запасов и снижения общих расходов.
Система использует решатель CP-SAT (Constraint Programming SAT Solver) для определения оптимальных уровней запасов, учитывая различные ограничения и целевые функции. CP-SAT позволяет моделировать сложные зависимости между переменными, такие как ограничения по вместимости складов, минимальные и максимальные объемы заказов, сроки поставки и уровни обслуживания. Решатель оптимизирует уровни запасов для минимизации общих затрат, включающих затраты на хранение, дефицит и заказы, при одновременном удовлетворении всех заданных ограничений и достижении поставленных целей, например, поддержания заданного уровня доступности продукции.
Традиционные методы управления запасами, такие как политика BaseStock (основной запас), в AIM-RM получают расширенные возможности благодаря адаптивному обучению. Вместо фиксированных уровней запасов, определяемых статическим анализом, AIM-RM динамически корректирует параметры BaseStockPolicy на основе анализа данных в реальном времени и прогнозирующей аналитики. Это позволяет системе автоматически оптимизировать уровни запасов в ответ на изменения спроса, времени выполнения заказов и других факторов, повышая эффективность и снижая затраты по сравнению со стандартными, неадаптируемыми подходами.
В ходе тестирования, агент AIM-RM продемонстрировал производительность, сопоставимую с передовыми методами обучения с подкреплением, такими как IPPO и MAPPO, в задачах управления запасами в многоуровневых цепочках поставок. В ряде сценариев, AIM-RM достиг наивысшего среднего вознаграждения среди всех протестированных конфигураций, что свидетельствует о его высокой адаптивности к различным условиям и эффективности в оптимизации уровней запасов. Результаты подтверждают способность системы эффективно функционировать в сложных и динамичных средах, характерных для современных цепочек поставок.
Эффективное управление запасами требует тщательной настройки уровней страхового запаса (SafetyStock). Система AIM-RM динамически корректирует эти уровни, используя данные в реальном времени и предиктивную аналитику. В частности, алгоритм учитывает текущий спрос, время выполнения заказов, а также прогнозируемые колебания этих параметров. Динамическая корректировка позволяет снизить риски дефицита товаров, минимизируя при этом издержки, связанные с избыточными запасами. В отличие от статических подходов, AIM-RM непрерывно адаптируется к изменяющимся условиям, оптимизируя уровни страхового запаса для каждого товара и каждого эшелона поставок.
Преодоление проблемы “чрезмерного обдумывания” в LLM
Большие языковые модели, лежащие в основе систем вроде AIM-RM, иногда демонстрируют контринтуитивное поведение, известное как “чрезмерное обдумывание”. Суть явления заключается в том, что увеличение вычислительных усилий и глубины рассуждений не всегда приводит к улучшению результатов, а зачастую — к их ухудшению. Это происходит из-за склонности моделей к усложнению задач и поиску неочевидных, но неоптимальных решений. Вместо того чтобы полагаться на наиболее вероятный и прямой ответ, модель может зациклиться на сложных логических построениях, что приводит к ошибкам и снижению общей эффективности. Данная особенность подчеркивает важность разработки механизмов, контролирующих процесс рассуждения и предотвращающих излишнюю сложность в принятии решений.
В основе системы заложены механизмы, предотвращающие избыточные вычисления и поддерживающие эффективное принятие решений. Это достигается посредством тщательного контроля над процессом рассуждений модели, ограничивая глубину и сложность анализа при решении поставленной задачи. Вместо бесконечного углубления в детали, система ориентирована на поиск оптимального решения с минимальными вычислительными затратами, что позволяет значительно повысить скорость и надежность работы. Такой подход позволяет избежать феномена «переосмысления», когда чрезмерные размышления приводят к ухудшению результата, и гарантирует, что модель фокусируется на наиболее релевантных факторах для достижения поставленной цели.
Система AIM-RM демонстрирует устойчивые и надежные результаты благодаря акценту на практическую применимость и отказу от излишней сложности. В отличие от некоторых больших языковых моделей, склонных к избыточному анализу, AIM-RM фокусируется на достижении конкретных целей, избегая ненужных вычислений и усложнений. Такой подход позволяет системе эффективно функционировать даже в условиях высокой неопределенности, обеспечивая стабильное качество выходных данных и минимизируя вероятность ошибок, вызванных избыточной детализацией или анализом несущественных факторов. Приоритет практичности способствует повышению надежности и предсказуемости системы в различных сценариях использования.
Система AIM-RM демонстрирует исключительную стабильность в работе, что подтверждается нулевым стандартным отклонением полученных вознаграждений. Этот показатель свидетельствует о минимальной стохастичности в результатах, генерируемых языковой моделью. В отличие от систем, подверженных случайным колебаниям в производительности, AIM-RM последовательно выдает предсказуемо качественные ответы, обеспечивая надежность и точность принимаемых решений. Отсутствие разброса в оценках говорит о высокой степени оптимизации алгоритмов и способности системы эффективно справляться с поставленными задачами в различных условиях, что делает ее особенно ценной в критически важных приложениях, где важна предсказуемость и устойчивость.
Система демонстрирует высокую приспособляемость к изменчивой обстановке благодаря способности динамически учитывать факторы спроса (DemandTrend) и времени выполнения (LeadTime). Это позволяет ей оперативно корректировать стратегии и обеспечивать стабильно эффективные результаты даже в условиях высокой волатильности рынка. Вместо использования жестких, заранее заданных параметров, система анализирует текущие тенденции и прогнозирует изменения, что позволяет ей гибко реагировать на колебания спроса и оптимизировать процессы принятия решений. Такой подход особенно важен в динамичных средах, где традиционные методы планирования и управления могут оказаться неэффективными, обеспечивая устойчивость и надежность работы в непредсказуемых ситуациях.
Исследование, представленное в данной работе, подтверждает важность структурированного подхода к решению сложных задач управления цепочками поставок. Авторы демонстрируют, что использование многоагентных систем, основанных на больших языковых моделях, способно достигать результатов, сравнимых с обучением с подкреплением, при условии эффективной интеграции исторических данных. Этот акцент на опыте и его структурировании перекликается с мыслями Клода Шеннона: «Информация — это не столько знание, сколько организация знания». В контексте управления запасами, именно организованное хранение и использование исторических данных позволяет агентам адаптироваться и принимать оптимальные решения, что подчеркивает элегантность простоты и ясности в проектировании систем.
Куда двигаться дальше?
Представленная работа демонстрирует, что имитация опыта — достаточно эффективный способ адаптации для многоагентных систем, управляющих запасами. Однако, эта кажущаяся простота таит в себе опасность оптимизации не того, что действительно необходимо. По сути, система запоминает, как справляться с проблемами, но не понимает, почему они возникают. Такая архитектура, подобно хорошо отлаженному механизму, неспособна к истинной инновации — она лишь повторяет пройденное.
Истинная масштабируемость кроется не в увеличении объёма хранимой информации, а в способности к абстракции и обобщению. Следующим этапом представляется разработка систем, способных не просто извлекать исторические данные, но и формировать причинно-следственные связи, предсказывать потенциальные сбои и разрабатывать превентивные меры. Зависимость от исторических данных — это цена свободы от необходимости глубокого анализа и стратегического планирования.
В конечном счёте, хорошая архитектура незаметна до тех пор, пока не перестает работать. Необходимо сместить фокус с краткосрочной оптимизации конкретных метрик на создание систем, способных к самообучению и адаптации в условиях полной неопределённости. Простота — вот ключ к долгосрочной устойчивости, в то время как излишняя сложность лишь ускоряет неизбежное.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.05524.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- Акции Южуралзолото ГК прогноз. Цена акций UGLD
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- SUI ПРОГНОЗ. SUI криптовалюта
- FARTCOIN ПРОГНОЗ. FARTCOIN криптовалюта
2026-02-07 12:38