Самообучающиеся агенты на страже склада: новый подход к управлению запасами

Автор: Денис Аветисян

В статье рассматривается инновационная система управления запасами, основанная на взаимодействии автономных агентов, способных прогнозировать спрос, оптимизировать закупки и адаптироваться к меняющимся условиям.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Автономная архитектура AAIPS объединяет множество независимых агентов для осуществления мониторинга запасов, прогнозирования, принятия решений и последующего выполнения задач.

Предлагается и апробируется агентный AI-фреймворк для управления запасами в розничной торговле с использованием обучения с подкреплением и многоагентных систем.

Современные розничные сети сталкиваются с растущей сложностью управления запасами в условиях широкого ассортимента и изменчивого спроса. В данной работе, посвященной разработке ‘Agentic AI Framework for Smart Inventory Replenishment’, предложен агентный подход к автоматизации процессов пополнения запасов, включающий прогнозирование спроса, выбор поставщиков и многоагентные переговоры. Полученные результаты демонстрируют снижение количества случаев отсутствия товара на складе, сокращение затрат на хранение и повышение оборачиваемости продукции. Возможно ли дальнейшее масштабирование данной системы и адаптация ее к различным типам розничных сетей и условиям рынка?

За пределами классических ограничений: Потребность в агентных системах

Традиционные методы управления запасами, такие как экономичный размер заказа (EOQ) и точка перезаказа (ROP), исторически полагались на фиксированные параметры и непосредственный человеческий контроль. Однако, в условиях современной динамично меняющейся рыночной конъюнктуры, эта статичность становится серьезным ограничением. Эти подходы испытывают трудности при адаптации к колебаниям спроса, неожиданным сбоям в поставках и другим непредсказуемым факторам. В результате, компании часто сталкиваются с проблемами, связанными с недостатком товаров на складе, что приводит к упущенной прибыли и недовольству клиентов, или, наоборот, с избыточными запасами, которые требуют дополнительных затрат на хранение и могут устареть. Отсутствие способности к автоматической адаптации к меняющимся условиям делает эти методы все менее эффективными в управлении сложными современными цепочками поставок.

Традиционные методы прогнозирования спроса, лежащие в основе управления запасами, часто оказываются неспособными точно предсказать колебания рынка. Эта неточность приводит к двум основным проблемам: дефициту товаров, когда потребители не могут приобрести необходимое, и избыточным запасам, замораживающим капитал и требующим дополнительных затрат на хранение. В результате, компании сталкиваются со снижением прибыльности и ухудшением удовлетворенности клиентов, поскольку неспособность оперативно реагировать на изменения спроса негативно влияет на репутацию и лояльность потребителей. Ошибки в прогнозировании особенно критичны в современных динамичных условиях, когда потребительские предпочтения меняются стремительно, а конкуренция заставляет компании быть максимально гибкими и оперативными.

Современные цепочки поставок характеризуются все возрастающей сложностью и динамичностью, что требует принципиально новых подходов к управлению запасами. Традиционные методы, основанные на статичных параметрах, оказываются неспособны эффективно реагировать на колебания спроса и изменения рыночной конъюнктуры. В этой связи на первый план выходят многоагентные системы, представляющие собой распределенные интеллектуальные структуры, способные к самоорганизации и адаптации. Исследования демонстрируют, что внедрение подобных систем позволяет добиться значительного снижения вероятности возникновения дефицита товаров — приблизительно на 30%, — что напрямую влияет на повышение удовлетворенности клиентов и оптимизацию финансовых показателей предприятия. Такой подход обеспечивает более гибкое и оперативное управление запасами, позволяя предприятиям эффективно функционировать в условиях неопределенности и быстро меняющихся требований рынка.

Агентный AI-фреймворк: Система интеллектуальных агентов

Предлагаемый Агентский AI-фреймворк представляет собой модульную систему, использующую несколько специализированных агентов для решения сложных задач современного управления запасами. Архитектура системы предполагает разделение функциональности на отдельные агенты, каждый из которых отвечает за конкретный аспект управления, например, прогнозирование спроса, принятие решений о пополнении запасов или выбор поставщиков. Модульность обеспечивает гибкость и масштабируемость системы, позволяя легко добавлять или модифицировать агентов для адаптации к изменяющимся условиям и требованиям бизнеса. Взаимодействие между агентами осуществляется через стандартизированные интерфейсы, что обеспечивает их независимую работу и упрощает интеграцию новых компонентов.

В рамках предложенной архитектуры, система функционирует за счет интеграции нескольких специализированных агентов, каждый из которых отвечает за определенный аспект управления запасами. Агент прогнозирования спроса анализирует исторические данные и внешние факторы для предсказания будущих потребностей. Агент принятия решений о пополнении запасов, основываясь на прогнозе, определяет оптимальное количество для заказа. Агент выбора поставщиков оценивает потенциальных контрагентов по различным критериям, таким как цена, надежность и сроки поставки. Наконец, агент ведения переговоров автоматизирует процесс согласования условий с выбранными поставщиками. Все эти агенты взаимодействуют в единой, скоординированной среде, обеспечивая комплексный подход к управлению запасами.

Центральный агент координации в предложенной системе обеспечивает согласованность действий между отдельными агентами и контроль за соблюдением установленных ограничений. Этот агент выступает в роли арбитра, разрешая конфликты и гарантируя, что все решения соответствуют общей стратегии управления запасами. В результате, достигается оптимизация общей производительности системы и снижение совокупных издержек приблизительно на 10% по сравнению с системами, не использующими автоматизированное пополнение запасов. Координация включает в себя управление приоритетами, распределение ресурсов и мониторинг ключевых показателей эффективности для обеспечения стабильной и эффективной работы всей системы.

Сила в прогнозировании и принятии решений

Агент прогнозирования спроса использует исторические данные о продажах для прогнозирования будущего спроса на каждую единицу товарной позиции (SKU). В отличие от традиционных статистических методов, данный подход позволяет добиться повышенной точности прогнозов. Агент анализирует временные ряды продаж, учитывая сезонность, тренды и другие факторы, влияющие на потребительский спрос. Использование исторических данных в сочетании с алгоритмами машинного обучения позволяет снизить погрешность прогнозирования и, как следствие, оптимизировать уровни запасов и избежать дефицита или избыточного накопления товаров.

Для обучения агента, принимающего решения о перезаказах, используется обучение с подкреплением (RL) на основе алгоритма PPO (Proximal Policy Optimization). PPO позволяет агенту оптимизировать количество и время перезаказов, максимизируя целевую функцию, учитывающую такие параметры, как затраты на хранение, дефицит и заказы. Алгоритм PPO отличается стабильностью обучения и эффективностью использования данных, что критически важно для динамичной среды поставок. В процессе обучения агент взаимодействует с симулированной средой, получая вознаграждение за принятые решения, что позволяет ему итеративно улучшать свою политику управления запасами.

Агент ведения переговоров, использующий большие языковые модели (LLM), автоматизирует процесс согласования условий с поставщиками с целью получения оптимальных закупочных цен и сроков поставки. Данная система позволяет снизить издержки и повысить устойчивость цепей поставок. Внедрение данного подхода продемонстрировало снижение затрат на хранение запасов на 15%, что подтверждает эффективность автоматизированных переговоров в управлении запасами и оптимизации финансовых показателей.

Проактивная адаптация: Обнаружение трендов и валидация системы

Агент обнаружения трендов осуществляет анализ рыночных данных для выявления зарождающихся тенденций в потребительском спросе. Этот процесс позволяет не просто реагировать на уже совершенные покупки, но и предвидеть будущие потребности рынка, что критически важно для оптимизации ассортимента продукции и управления запасами. Агент способен идентифицировать новые востребованные товары и своевременно корректировать номенклатуру SKU, обеспечивая наличие наиболее актуальных позиций на складе и избегая дефицита или избытка определенных товаров. Такой подход позволяет компаниям не только повысить удовлетворенность клиентов, но и существенно сократить издержки, связанные с хранением устаревшей продукции или упущенными продажами из-за отсутствия востребованных товаров.

В отличие от традиционных методов управления запасами, которые основываются на анализе прошлых продаж для реагирования на уже свершившийся спрос, данный агент стремится к проактивному подходу. Он использует передовые алгоритмы для выявления формирующихся тенденций и прогнозирования будущего спроса на продукцию. Такой подход позволяет не просто удовлетворять текущие потребности рынка, но и предвидеть изменения в предпочтениях потребителей, оптимизируя ассортимент и обеспечивая наличие необходимых товаров на складе до того, как возникнет высокий спрос. Это существенно снижает риски возникновения дефицита, повышает эффективность использования складских площадей и, в конечном итоге, способствует увеличению прибыли.

Для подтверждения эффективности предложенной системы, проводилось моделирование данных, имитирующее реальные рыночные условия. Результаты показали существенное улучшение ключевых показателей эффективности по сравнению с традиционными методами управления запасами. В частности, наблюдалось значительное снижение частоты возникновения дефицита товаров, а также уменьшение общей стоимости владения запасами. При этом, стабильное повышение коэффициента оборачиваемости запасов отмечалось во всех категориях продукции, что свидетельствует о более эффективном использовании ресурсов и оптимизации логистических процессов. Данные результаты подтверждают, что предложенный подход позволяет не только оперативно реагировать на изменения спроса, но и предвидеть их, обеспечивая конкурентное преимущество и повышение рентабельности бизнеса.

К автономным цепочкам поставок: Будущее управления запасами

Агентная система искусственного интеллекта (AI) знаменует собой кардинальный сдвиг в управлении запасами, переходя от реактивного контроля к проактивной оптимизации. Традиционные методы, как правило, реагируют на уже произошедшие изменения в спросе или нарушения в поставках, в то время как данная система предвидит потенциальные проблемы и автоматически корректирует запасы, чтобы минимизировать риски и максимизировать эффективность. Вместо простого отслеживания уровней запасов, агенты AI анализируют огромные объемы данных — от исторических продаж и рыночных тенденций до погодных условий и новостных сводок — чтобы формировать точные прогнозы спроса и оптимизировать заказы. Этот переход от реагирования к предвидению позволяет предприятиям не только снизить затраты на хранение и избежать дефицита товаров, но и значительно повысить удовлетворенность клиентов, обеспечивая своевременное выполнение заказов и доступность необходимых продуктов.

Интеграция интеллектуальных агентов и использование данных, полученных в результате анализа, позволяет предприятиям значительно сократить издержки в сфере управления запасами. Благодаря способности этих агентов к автономному принятию решений и адаптации к изменяющимся условиям, оптимизация складских запасов происходит в режиме реального времени, минимизируя затраты на хранение и предотвращая дефицит товаров. Это, в свою очередь, напрямую влияет на повышение удовлетворенности клиентов, обеспечивая своевременное выполнение заказов и предлагая более гибкие условия. Более того, применение данного подхода значительно повышает устойчивость всей цепочки поставок к различным внешним факторам, таким как колебания спроса, сбои в логистике или геополитические риски, обеспечивая непрерывность бизнес-процессов и сохранение конкурентных преимуществ.

Дальнейшие исследования в области агентного искусственного интеллекта для управления цепочками поставок направлены на преодоление сложных задач, выходящих за рамки традиционного прогнозирования и оптимизации. Особое внимание уделяется разработке систем динамического ценообразования, способных адаптироваться к меняющимся рыночным условиям и индивидуальным потребностям клиентов. Персонализированное прогнозирование спроса, основанное на анализе больших данных о потребительском поведении, позволит более точно планировать запасы и минимизировать издержки. Не менее важной является автоматизация управления отношениями с поставщиками, включая автономное ведение переговоров, оценку рисков и обеспечение бесперебойных поставок. Внедрение этих инноваций позволит предприятиям не только повысить эффективность и снизить затраты, но и создать более гибкие и устойчивые цепочки поставок, способные оперативно реагировать на любые изменения внешней среды.

Исследование демонстрирует стремление к оптимизации сложных систем посредством автономных агентов, что не может не вызывать уважения. Авторы предлагают изящный подход к управлению запасами, где каждый агент берет на себя определенную функцию, будь то прогнозирование спроса или ведение переговоров о закупках. Как однажды заметил Пол Эрдёш: «Математика — это искусство не усложнять». В данном случае, простота и эффективность предложенного фреймворка проявляются в координации этих агентов, снижая издержки и минимизируя риски возникновения дефицита. Это не просто решение для управления запасами, а демонстрация того, как элегантные алгоритмы могут принести пользу в реальном мире.

Куда Далее?

Представленная работа, хотя и демонстрирует снижение издержек и повышение адаптивности в управлении запасами, лишь приоткрывает дверь в сложный мир автономных систем. Истинное упрощение — не в увеличении количества агентов, а в их способности к молчаливому согласию, к пониманию необходимости без явных инструкций. Система, требующая подробного описания каждого шага, уже проиграла битву со сложностью.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется отказ от детального прогнозирования спроса в пользу реактивных стратегий. Зачем предсказывать бурю, если можно научиться танцевать под дождем? Акцент должен сместиться с оптимизации затрат на единицу товара к минимизации общей неопределенности в системе поставок. Понятность — это вежливость, и система, которая не может объяснить свои действия лаконично, обречена на недоверие.

Следует признать, что текущая архитектура, хоть и гибкая, всё ещё предполагает централизованное наблюдение и оценку. Истинная автономия требует отказа от этого искушения всезнания. Задача состоит не в управлении агентами, а в создании среды, в которой они могут процветать без постоянного контроля. Сложность — это тщеславие; истинная элегантность — в простоте.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.23366.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-01 11:50