Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, как объединение возможностей больших языковых моделей, традиционных методов оптимизации и человеческого опыта позволяет значительно повысить эффективность управления запасами.
В статье демонстрируется, что синергия больших языковых моделей, методов операционного анализа и человеческой экспертизы приводит к улучшению контроля над запасами, эффективно дополняя как алгоритмы, так и принятие решений человеком.
Несмотря на широкое применение алгоритмов операционных исследований в управлении запасами, их эффективность часто снижается при изменении рыночной конъюнктуры и недостатке контекстной информации. В работе «AI Agents for Inventory Control: Human-LLM-OR Complementarity» исследуется возможность повышения эффективности управления запасами за счет синергии традиционных алгоритмов, больших языковых моделей (LLM) и человеческого опыта. Полученные результаты демонстрируют, что комбинирование LLM с алгоритмами операционных исследований и привлечение экспертов-людей позволяет добиться более высоких показателей прибыльности, чем при использовании каждого метода по отдельности. Смогут ли подобные гибридные системы стать стандартом в области управления цепями поставок и оптимизации складских запасов?
Элегантность в Управлении Запасами: Вызов и Возможности
Эффективное управление запасами играет ключевую роль в функционировании современных цепочек поставок, представляя собой сложный баланс между минимизацией затрат и поддержанием высокого уровня обслуживания клиентов. Недостаточный контроль над запасами приводит к дефициту товаров, потере продаж и неудовлетворенности потребителей, в то время как избыточные запасы связывают значительные финансовые ресурсы и увеличивают риски устаревания продукции. Оптимизация этого баланса требует точного прогнозирования спроса, учета колебаний в поставках и тщательного анализа
Традиционные методы управления запасами зачастую оказываются неэффективными при столкновении с реальными сложностями современного рынка. Колебания спроса, вызванные сезонностью, маркетинговыми акциями или непредсказуемыми событиями, в сочетании с нерегулярностью поставок, приводят к серьезным проблемам. Неспособность точно спрогнозировать потребности и сроки получения товаров часто влечет за собой дефицит продукции — что снижает удовлетворенность клиентов и приводит к упущенной прибыли. С другой стороны, избыточные запасы требуют значительных затрат на хранение, страхование и могут привести к устареванию продукции, особенно в отраслях с быстрым технологическим прогрессом. Таким образом, традиционные подходы, ориентированные на упрощенные модели, часто оказываются неспособными обеспечить оптимальный баланс между доступностью товаров и минимизацией издержек, подчеркивая необходимость разработки более адаптивных и интеллектуальных систем управления запасами.
Проблема управления запасами усложняется не только колебаниями спроса, но и стохастичностью сроков поставки —
Базовые и Продвинутые Подходы к Принятию Решений
В качестве базового уровня для сравнительного анализа используется `OR_Baseline` — подход, основанный на данных и реализующий политику `Capped_Base_Stock`. Данная политика предполагает поддержание базового запаса, ограниченного максимальным значением, что позволяет оценивать эффективность более сложных методов управления запасами. `Capped_Base_Stock` определяет оптимальный уровень запасов, исходя из исторических данных о спросе, и автоматически пополняет запасы до этого уровня. Этот подход служит отправной точкой для оценки преимуществ использования, например, `Human_Decision_Maker` или `LLM_Agent` в контексте управления запасами и прогнозирования спроса.
Для оценки эффективности базовых стратегий управления запасами были разработаны два продвинутых метода принятия решений: “Человек-оператор” и агент на основе большой языковой модели (LLM). Оба метода используют прогнозирование спроса (Demand Forecasting) для обоснования решений по пополнению запасов. Прогнозы спроса служат входными данными для определения оптимального уровня запасов и частоты заказов, позволяя операторам и LLM-агенту адаптироваться к изменяющимся рыночным условиям и минимизировать риски дефицита или избыточных запасов. Использование прогнозов спроса является ключевым фактором повышения точности и эффективности принятия решений в обоих методах.
Как оператор-человек, так и агент на основе большой языковой модели (LLM) способны повышать точность оценки текущей ситуации за счет использования контекстного рассуждения и общемировых знаний. Контекстное рассуждение позволяет учитывать специфические факторы, влияющие на спрос, такие как сезонность, акции или внешние события, которые не отражены в исторических данных. Общемировые знания, в свою очередь, предоставляют информацию о взаимосвязях между различными продуктами, потребительском поведении и общей экономической обстановке, что позволяет более эффективно интерпретировать данные прогнозирования спроса и принимать обоснованные решения по управлению запасами.
Оценка Эффективности на Реалистичном Бенчмарке
Для строгой оценки эффективности разработанных методов использовался датасет InventoryBench, представляющий собой коллекцию из 1320 реалистичных экземпляров задач управления запасами. Этот датасет включает в себя данные, полученные из реальных бизнес-процессов, что позволяет обеспечить объективное сравнение производительности различных подходов в условиях, максимально приближенных к практике. InventoryBench охватывает широкий спектр параметров и ограничений, характерных для задач управления запасами, что делает его надежным инструментом для валидации и сравнения алгоритмов.
Набор данных InventoryBench, состоящий из 1320 реальных экземпляров, обеспечивает стандартизированную и объективную оценку производительности различных подходов. Использование единого набора данных позволяет сравнивать модели в контролируемых условиях, исключая влияние различий в данных на результаты. Это особенно важно при оценке алгоритмов, предназначенных для решения задач управления запасами, где характеристики данных могут существенно варьироваться. Стандартизация оценки, предоставляемая InventoryBench, позволяет точно определить преимущества и недостатки каждого подхода и обеспечить воспроизводимость результатов исследований.
Результаты экспериментов показали, что использование подхода, дополненного большой языковой моделью (LLM), привело к увеличению
В ходе экспериментов было установлено, что не менее 20,3% участников получили положительный эффект от совместной работы с языковой моделью (LLM). Данный результат подтверждается статистически значимой взаимодополняемостью между человеком и искусственным интеллектом, что свидетельствует о потенциале LLM для повышения эффективности деятельности людей в задачах, требующих совместного решения. Эффект измерялся по показателям производительности и качества принимаемых решений, демонстрируя, что LLM способна компенсировать недостатки человеческого анализа и, наоборот, человек — корректировать неточности, возникающие при работе LLM.
Синергия Интеллекта: Человек и Машина Вместе
Исследование выявило явный эффект комплементарности, демонстрируя, что сочетание человеческой экспертизы и аналитических возможностей больших языковых моделей (LLM) дает результаты, превосходящие возможности каждого из подходов в отдельности. Установлено, что синергия возникает благодаря способности человека учитывать качественные факторы и применять критическое мышление, в то время как LLM обеспечивает быструю обработку данных и предоставляет основанные на них рекомендации. Этот эффект не просто суммирует преимущества двух подходов, а создает качественно новый уровень эффективности, позволяя решать задачи, которые были бы недоступны при использовании только человеческих ресурсов или только алгоритмов машинного обучения. Полученные данные подтверждают, что интеграция человеческого интеллекта и возможностей LLM является ключом к повышению производительности и раскрытию новых перспектив в различных областях.
Синергия между человеческим интеллектом и возможностями больших языковых моделей (LLM) обусловлена распределением ролей, где каждый участник вносит уникальный вклад. Человек способен учитывать качественные факторы, контекст и нюансы, которые сложно формализовать в алгоритмах, а также осуществлять взвешенное суждение, опираясь на опыт и интуицию. В то же время, LLM обеспечивает быстрый анализ больших объемов данных и предлагает рекомендации, основанные на объективных показателях. Такое сочетание позволяет преодолеть ограничения каждого подхода по отдельности, формируя более полное и эффективное решение задач, требующих как глубокого понимания, так и масштабной обработки информации.
Исследования показывают, что интеграция интеллектуальных систем и человеческой экспертизы способна кардинально повысить устойчивость цепочек поставок и снизить издержки. Данный подход позволяет не только оптимизировать логистические процессы и минимизировать риски сбоев, но и перейти к более эффективному и экологичному ведению бизнеса. За счет сочетания аналитических возможностей искусственного интеллекта с опытом и интуицией специалистов, предприятия получают возможность оперативно адаптироваться к меняющимся условиям рынка, сокращать отходы и более рационально использовать ресурсы, что в конечном итоге способствует повышению прибыльности и снижению негативного воздействия на окружающую среду.
Исследование продемонстрировало, что интеграция больших языковых моделей (LLM) с традиционными эвристиками операционных исследований (OR) позволяет достичь улучшения на 21% по сравнению с использованием только OR. Данный результат подтверждает значительный потенциал комбинированного подхода, в котором LLM обеспечивают быструю обработку данных и выявление закономерностей, а эвристики OR позволяют структурировать процесс принятия решений и оптимизировать сложные логистические задачи. Наблюдаемый эффект свидетельствует о синергии между возможностями машинного обучения и проверенными методами оптимизации, открывая новые перспективы для повышения эффективности и устойчивости систем управления цепями поставок.
Исследование демонстрирует, что эффективное управление запасами требует не просто вычислительной мощности, но и ясности идей, что перекликается с убеждениями Г.Х. Харди. Он говорил: «Математика — это искусство делать очевидные вещи изящно». В данном случае, элегантность достигается за счёт сочетания возможностей больших языковых моделей, традиционных методов операционных исследований и человеческого опыта. Представленная работа подчёркивает, что система управления запасами — это сложный организм, где каждая часть взаимосвязана, и для её эффективной работы необходимо понимать целостную картину. Использование LLM в качестве дополнения к существующим алгоритмам и человеческому анализу позволяет создать масштабируемое и гибкое решение, способное адаптироваться к изменяющимся условиям.
Куда Далее?
Исследование, посвященное симбиозу больших языковых моделей, классических методов операционных исследований и человеческой экспертизы в управлении запасами, неизбежно ставит вопрос о границах этой самой симбиотической связи. Не стоит полагать, что интеграция — это простое склеивание отдельных блоков. Скорее, это попытка создать единый организм, где каждый элемент выполняет свою функцию, понимая и дополняя другие. Однако, вопрос о том, как определить оптимальную степень вмешательства каждой из сторон, остается открытым. Нельзя «пересадить сердце», не понимая кровотока всей системы — и в данном случае, необходимо учитывать не только количественные показатели, но и качественные аспекты человеческого принятия решений.
Очевидным направлением дальнейших исследований представляется разработка механизмов самообучения и адаптации этой гибридной системы. Как LLM может не просто предлагать решения, но и объяснять логику своих рассуждений, позволяя человеку критически оценить и, при необходимости, скорректировать предложенный подход? Как можно построить систему, способную предвидеть и учитывать не только количественные данные, но и неформальные знания, накопленные практиками в области управления цепочками поставок?
В конечном итоге, успех данной области будет зависеть не от создания всемогущего алгоритма, а от понимания того, что хорошая система — это не просто набор инструментов, а живой организм, требующий постоянного внимания и адаптации. Простота и ясность архитектуры, в конечном счете, определяют ее устойчивость и эффективность.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.12631.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
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- HYPE ПРОГНОЗ. HYPE криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- SUI ПРОГНОЗ. SUI криптовалюта
- FARTCOIN ПРОГНОЗ. FARTCOIN криптовалюта
2026-02-16 17:36