LLM正在通過精心策劃的專門代理來改變供應(yīng)鏈管理，這些代理可以增強預(yù)測、規(guī)劃和決策。

供應(yīng)鏈是全球商業(yè)的支柱，但它們正日趨復(fù)雜，且極易受到干擾。從疫情引發(fā)的資源短缺到地緣政治沖突，最近的種種事件暴露了傳統(tǒng)供應(yīng)鏈管理方法的根本弱點。

隨著企業(yè)尋求更具彈性和效率的解決方案，人工智能——尤其是生成式人工智能和大型語言模型（LLM）——正在成為一項改變游戲規(guī)則的技術(shù)。

挑戰(zhàn)：超越傳統(tǒng)優(yōu)化

傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈優(yōu)化依賴于基于規(guī)則的啟發(fā)式方法和歷史需求模式——當面臨意外中斷時，這些方法往往會崩潰。在當今復(fù)雜的環(huán)境中，這些傳統(tǒng)的系統(tǒng)受到了很大的限制。它們往往是被動而非主動的，只有在中斷發(fā)生后才會做出反應(yīng)。它們有限的語境理解阻礙了對新聞事件或社會情緒等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的整合，而這些數(shù)據(jù)可以提供早期預(yù)警信號。

此外，傳統(tǒng)方法通常獨立優(yōu)化不同的供應(yīng)鏈功能，而忽略了集成優(yōu)化所帶來的關(guān)鍵系統(tǒng)級改進。最大的問題是，這些系統(tǒng)在做出關(guān)鍵決策時仍然依賴于人為干預(yù)，對需要快速反應(yīng)的危機情況造成了阻礙。

更糟糕的是，這些限制會轉(zhuǎn)化為巨大的財務(wù)影響。收入超過100億美元的組織每年平均面臨1.11億美元的中斷成本，而即使是中等規(guī)模的公司（5億至10億美元）也會經(jīng)歷4300萬美元的中斷損失。隨著供應(yīng)鏈日益全球化和相互關(guān)聯(lián)，如果沒有更復(fù)雜的管理方法，這些成本可能會持續(xù)上升。

生成式AI變革

人工智能驅(qū)動的供應(yīng)鏈系統(tǒng)，特別是那些利用生成式AI能力的供應(yīng)鏈系統(tǒng)，正在從根本上改變企業(yè)應(yīng)對這些挑戰(zhàn)的方式。其中，最先進的實現(xiàn)結(jié)合了以下四個關(guān)鍵組件：

1.基于LLM的編排

下一代供應(yīng)鏈系統(tǒng)的核心是一個基于LLM的編排器，它協(xié)調(diào)專項人工智能代理，其中每個代理都會解決供應(yīng)鏈難題的特定方面：

• 將復(fù)雜的問題分解為可管理的任務(wù)；?
• 根據(jù)實時數(shù)據(jù)動態(tài)地確定活動的優(yōu)先級；?
• 自調(diào)度優(yōu)化例程，最大限度地提高計算效率；?
• 監(jiān)控供應(yīng)鏈中斷并根據(jù)需要重新分配資源。?

這個編排層使系統(tǒng)能夠處理更大的復(fù)雜性，同時提供自然語言接口，極大地提高了非技術(shù)供應(yīng)鏈管理人員的可訪問性。

2.專項AI代理

編排器將專項任務(wù)委托給專門構(gòu)建的人工智能代理，這些代理協(xié)同工作以優(yōu)化供應(yīng)鏈生態(tài)系統(tǒng)?！靶枨箢A(yù)測代理”采用集成策略，將傳統(tǒng)統(tǒng)計方法與深度學(xué)習(xí)方法相結(jié)合。其核心是，具有注意力機制的時間融合變壓器（TFT）同時處理多個輸入特征，包括歷史銷售數(shù)據(jù)、促銷日歷、競爭定位數(shù)據(jù)以及天氣模式和經(jīng)濟指標等外部因素。這種組合可以在不同的時間范圍和產(chǎn)品類別之間進行更準確的預(yù)測。

“庫存規(guī)劃代理”利用多目標優(yōu)化框架來平衡成本控制和服務(wù)水平要求的競爭優(yōu)先級。高級實現(xiàn)將混合整數(shù)規(guī)劃技術(shù)與強化學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，從分配決策歷史中動態(tài)學(xué)習(xí)，隨著可用數(shù)據(jù)的增加，性能不斷提高。該代理根據(jù)需求波動和提前期變化動態(tài)地重新計算安全庫存水平。

“供應(yīng)分配代理”與這些代理協(xié)同運行，以協(xié)調(diào)整個網(wǎng)絡(luò)中復(fù)雜的資源分配過程。它采用復(fù)雜的約束滿足框架，考慮運輸能力限制、倉庫空間限制和交付時間窗口。最有效的實現(xiàn)是使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）來模擬供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)雜關(guān)系，從而產(chǎn)生更有效的路徑和分配決策。

“收入優(yōu)化代理”將高端定價分析與供應(yīng)鏈約束相結(jié)合，在不破壞運營穩(wěn)定性的情況下實現(xiàn)財務(wù)績效最大化，從而完善了整個生態(tài)系統(tǒng)。該代理使用深度學(xué)習(xí)算法來評估歷史交易數(shù)據(jù)，并確定跨不同細分市場和產(chǎn)品線的最佳定價策略，確保在不造成供應(yīng)鏈不穩(wěn)定的情況下產(chǎn)生收益。

3. 數(shù)據(jù)集成與處理

人工智能驅(qū)動的供應(yīng)鏈系統(tǒng)的可靠性取決于復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理能力，將原始信息轉(zhuǎn)化為可操作的情報。其基礎(chǔ)是一個事件驅(qū)動的架構(gòu)，可以從各種來源（包括ERP系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器、供應(yīng)商網(wǎng)絡(luò)和市場情報饋送）獲取實時數(shù)據(jù)。這種架構(gòu)擅長于連續(xù)處理高速數(shù)據(jù)流，確保決策總是可以獲得最新的信息。

在此基礎(chǔ)上構(gòu)建的高級ETL管道將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為針對下游優(yōu)化過程進行優(yōu)化的結(jié)構(gòu)化格式。這些管道使用Apache Spark等并行處理框架來高效地執(zhí)行大規(guī)模數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，利用先進的清理算法來處理缺失值、異常值和數(shù)據(jù)不一致。對于具體的需求規(guī)劃，轉(zhuǎn)換層執(zhí)行時間聚合，以創(chuàng)建不同粒度的一致時間序列，同時通過季節(jié)分解提取潛在趨勢。

更復(fù)雜的實現(xiàn)包括異常檢測算法，如孤立森林（Isolation Forests）和變分自編碼器（Variational Autoencoders），以區(qū)分真正的需求信號和數(shù)據(jù)異常。這些系統(tǒng)還采用后期分塊策略，在將整個文檔分解為更小的單元之前處理整個文檔，從而保留關(guān)鍵的交叉引用和上下文關(guān)系，否則這些關(guān)系將會丟失。通過自動關(guān)聯(lián)分析和特征重要性排序，系統(tǒng)能夠更好地理解哪些轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)元素提供了最大的預(yù)測能力。

4. 人類-AI協(xié)作

最為關(guān)鍵的是，先進的系統(tǒng)應(yīng)該旨在支持人類的決策，而非取代人類。在最近的工業(yè)部署中，最成功的實現(xiàn)包括以下幾種：

• 一個解釋器代理，連接復(fù)雜的數(shù)學(xué)優(yōu)化和人類決策；?
• 解釋不同選項的權(quán)衡和含義的自然語言接口；?
• 快速場景模擬功能，可以在幾分鐘而非幾天內(nèi)檢查數(shù)百種潛在的中斷響應(yīng)；?
• 同時維護多個解決方案路徑的并行線程場景。?

現(xiàn)實世界的影響

數(shù)據(jù)顯示，實施這些人工智能驅(qū)動框架的組織實現(xiàn)了下述重大的、可衡量的改進：

• 訂單履行率提高15-20%；?
• 收入增長10-15%；?
• 需求波動彈性提高20%以上；?
• 對中斷的響應(yīng)時間從幾天/幾周縮短到幾分鐘。?

舉一個特別有說服力的案例，一家面臨嚴重供應(yīng)鏈中斷的制造組織使用基于LLM的系統(tǒng)，快速模擬了數(shù)百種分配方案，比較了各種響應(yīng)行動的影響。最終，該公司通過自然語言解釋復(fù)雜權(quán)衡的能力，在危機情況下做出了更快、更自信的決策，成功扭轉(zhuǎn)了局面。

實現(xiàn)架構(gòu)

最成功的實現(xiàn)遵循由中央編排器控制的專項代理的分層架構(gòu)：

1 Manager Agent (Orchestrator)
2 ├── Forecasting/Modeling Agent
3 │ └── (Demand prediction, scenario modeling)
4 ├── Planner Agent
5 │ └── (Inventory optimization, allocation planning)
6 ├── Optimizer Agent
7 │ └── (Computing optimal solutions under constraints)
8 └── Interpreter Agent
9 └── (Translating complex results for human decision-makers)

該架構(gòu)通過中央編排器（Manager Agent）將復(fù)雜的供應(yīng)鏈查詢分解為單個任務(wù)，允許在專項處理的同時集成決策。

挑戰(zhàn)與未來方向

盡管取得了可喜的成果，但在供應(yīng)鏈管理中廣泛采用人工智能的道路上仍存在一些重大挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)的不確定性是一個根本的障礙，因為供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)經(jīng)常包含缺失值、不一致和固有的偏差。供應(yīng)鏈本質(zhì)上是不可預(yù)測的，受到從自然災(zāi)害到地緣政治不穩(wěn)定以及消費者需求突然變化等各種因素的影響。僅根據(jù)歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的人工智能模型往往難以快速適應(yīng)意外中斷。未來的研究必須集中在開發(fā)更健壯的模型，可以處理數(shù)據(jù)缺陷，同時為可用數(shù)據(jù)有限的場景創(chuàng)建更好的合成數(shù)據(jù)生成技術(shù)。

隨著供應(yīng)鏈復(fù)雜性的增長，計算可擴展性也成為另一個關(guān)鍵障礙。龐大的數(shù)據(jù)量和可能的決策變量的數(shù)量使得優(yōu)化問題的計算要求越來越高。雖然目前的優(yōu)化方法，如混合整數(shù)線性規(guī)劃和強化學(xué)習(xí)已經(jīng)被證明是有效的，但它們的計算復(fù)雜度隨著供應(yīng)鏈節(jié)點、約束和動態(tài)市場環(huán)境的數(shù)量呈指數(shù)增長。對專用GPU架構(gòu)和推理微服務(wù)的研究可以在不犧牲準確性或響應(yīng)時間的情況下提供更高效的并行計算。

為了廣泛的行業(yè)采用，還必須要解決可解釋性問題，因為供應(yīng)鏈從業(yè)者在實施人工智能建議之前需要理解和信任它們。隨著人工智能驅(qū)動的系統(tǒng)承擔更多的決策責任，確保透明度變得至關(guān)重要。未來的工作應(yīng)該優(yōu)先發(fā)展可解釋的代理，不僅提供模擬和替代方案，而且清楚地解釋它們的推理過程。能夠清晰表達其思維過程的模型的集成，將顯著增強供應(yīng)鏈環(huán)境中人類與人工智能的協(xié)作。

可持續(xù)發(fā)展是未來研究必須解決的最后一個前沿問題，它必須將環(huán)境和社會因素與成本和效率等傳統(tǒng)指標結(jié)合起來。隨著全球?qū)沙掷m(xù)發(fā)展的關(guān)注加劇，人工智能模型需要超越純粹的效率，考慮碳足跡、道德采購和社會影響。有效平衡盈利能力、環(huán)境影響和供應(yīng)鏈彈性的多目標優(yōu)化框架對于開發(fā)更具可持續(xù)性和道德健全的基于人工智能的供應(yīng)鏈至關(guān)重要。

結(jié)語

生成式人工智能在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用代表了傳統(tǒng)優(yōu)化方法的根本轉(zhuǎn)變。通過結(jié)合基于LLM的編排器、專項人工智能代理、復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和以人為本的設(shè)計，組織可以構(gòu)建不僅更高效，而且對中斷更具彈性的供應(yīng)鏈。

數(shù)據(jù)顯示，實踐結(jié)果也是令人信服的：更高的訂單準確性，增加的收入，以及大幅提升的中斷響應(yīng)時間。隨著這些技術(shù)的成熟，它們將成為掌控日益復(fù)雜的全球供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的重要工具和競爭優(yōu)勢。

原文標題：??Generative AI Agents: Transforming Supply Chain Management??，作者：Meghana Puvvadi、Santhosh Vijayabaskar