譯者 | 晶顏

審校 | 重樓

LLM正在通過精心策劃的專門代理來改變供應鏈管理，這些代理可以增強預測、規劃和決策。

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

隨著企業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則的技術。

挑戰：超越傳統優化

傳統的供應鏈優化依賴于基于規則的啟發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。在當今復雜的環境中，這些傳統的系統受到了很大的限制。它們往往是被動而非主動的，只有在中斷發生后才會做出反應。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構化數據的整合，而這些數據可以提供早期預警信號。

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

更糟糕的是，這些限制會轉化為巨大的財務影響。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，而即使是中等規模的公司（5億至10億美元）也會經歷4300萬美元的中斷損失。隨著供應鏈日益全球化和相互關聯，如果沒有更復雜的管理方法，這些成本可能會持續上升。

生成式AI變革

人工智能驅動的供應鏈系統，特別是那些利用生成式AI能力的供應鏈系統，正在從根本上改變企業應對這些挑戰的方式。其中，最先進的實現結合了以下四個關鍵組件：

1.基于LLM的編排

下一代供應鏈系統的核心是一個基于LLM的編排器，它協調專項人工智能代理，其中每個代理都會解決供應鏈難題的特定方面：

• 將復雜的問題分解為可管理的任務；
• 根據實時數據動態地確定活動的優先級；
• 自調度優化例程，最大限度地提高計算效率；
• 監控供應鏈中斷并根據需要重新分配資源。

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

2.專項AI代理

編排器將專項任務委托給專門構建的人工智能代理，這些代理協同工作以優化供應鏈生態系統。“需求預測代理”采用集成策略，將傳統統計方法與深度學習方法相結合。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，包括歷史銷售數據、促銷日歷、競爭定位數據以及天氣模式和經濟指標等外部因素。這種組合可以在不同的時間范圍和產品類別之間進行更準確的預測。

“庫存規劃代理”利用多目標優化框架來平衡成本控制和服務水平要求的競爭優先級。高級實現將混合整數規劃技術與強化學習算法相結合，從分配決策歷史中動態學習，隨著可用數據的增加，性能不斷提高。該代理根據需求波動和提前期變化動態地重新計算安全庫存水平。

“供應分配代理”與這些代理協同運行，以協調整個網絡中復雜的資源分配過程。它采用復雜的約束滿足框架，考慮運輸能力限制、倉庫空間限制和交付時間窗口。最有效的實現是使用圖神經網絡（GNN）來模擬供應鏈網絡中的復雜關系，從而產生更有效的路徑和分配決策。

“收入優化代理”將高端定價分析與供應鏈約束相結合，在不破壞運營穩定性的情況下實現財務績效最大化，從而完善了整個生態系統。該代理使用深度學習算法來評估歷史交易數據，并確定跨不同細分市場和產品線的最佳定價策略，確保在不造成供應鏈不穩定的情況下產生收益。

3. 數據集成與處理

人工智能驅動的供應鏈系統的可靠性取決于復雜的數據處理能力，將原始信息轉化為可操作的情報。其基礎是一個事件驅動的架構，可以從各種來源（包括ERP系統、物聯網傳感器、供應商網絡和市場情報饋送）獲取實時數據。這種架構擅長于連續處理高速數據流，確保決策總是可以獲得最新的信息。

在此基礎上構建的高級ETL管道將原始數據轉換為針對下游優化過程進行優化的結構化格式。這些管道使用Apache Spark等并行處理框架來高效地執行大規模數據轉換，利用先進的清理算法來處理缺失值、異常值和數據不一致。對于具體的需求規劃，轉換層執行時間聚合，以創建不同粒度的一致時間序列，同時通過季節分解提取潛在趨勢。

更復雜的實現包括異常檢測算法，如孤立森林（Isolation Forests）和變分自編碼器（Variational Autoencoders），以區分真正的需求信號和數據異常。這些系統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，從而保留關鍵的交叉引用和上下文關系，否則這些關系將會丟失。通過自動關聯分析和特征重要性排序，系統能夠更好地理解哪些轉換后的數據元素提供了最大的預測能力。

4. 人類-AI協作

最為關鍵的是，先進的系統應該旨在支持人類的決策，而非取代人類。在最近的工業部署中，最成功的實現包括以下幾種：

• 一個解釋器代理，連接復雜的數學優化和人類決策；
• 解釋不同選項的權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檢查數百種潛在的中斷響應；
• 同時維護多個解決方案路徑的并行線程場景。

現實世界的影響

數據顯示，實施這些人工智能驅動框架的組織實現了下述重大的、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，一家面臨嚴重供應鏈中斷的制造組織使用基于LLM的系統，快速模擬了數百種分配方案，比較了各種響應行動的影響。最終，該公司通過自然語言解釋復雜權衡的能力，在危機情況下做出了更快、更自信的決策，成功扭轉了局面。

實現架構

最成功的實現遵循由中央編排器控制的專項代理的分層架構：

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)

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

挑戰與未來方向

盡管取得了可喜的成果，但在供應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。數據的不確定性是一個根本的障礙，因為供應鏈數據經常包含缺失值、不一致和固有的偏差。供應鏈本質上是不可預測的，受到從自然災害到地緣政治不穩定以及消費者需求突然變化等各種因素的影響。僅根據歷史數據訓練的人工智能模型往往難以快速適應意外中斷。未來的研究必須集中在開發更健壯的模型，可以處理數據缺陷，同時為可用數據有限的場景創建更好的合成數據生成技術。

隨著供應鏈復雜性的增長，計算可擴展性也成為另一個關鍵障礙。龐大的數據量和可能的決策變量的數量使得優化問題的計算要求越來越高。雖然目前的優化方法，如混合整數線性規劃和強化學習已經被證明是有效的，但它們的計算復雜度隨著供應鏈節點、約束和動態市場環境的數量呈指數增長。對專用GPU架構和推理微服務的研究可以在不犧牲準確性或響應時間的情況下提供更高效的并行計算。

為了廣泛的行業采用，還必須要解決可解釋性問題，因為供應鏈從業者在實施人工智能建議之前需要理解和信任它們。隨著人工智能驅動的系統承擔更多的決策責任，確保透明度變得至關重要。未來的工作應該優先發展可解釋的代理，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，將顯著增強供應鏈環境中人類與人工智能的協作。

可持續發展是未來研究必須解決的最后一個前沿問題，它必須將環境和社會因素與成本和效率等傳統指標結合起來。隨著全球對可持續發展的關注加劇，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、環境影響和供應鏈彈性的多目標優化框架對于開發更具可持續性和道德健全的基于人工智能的供應鏈至關重要。

結語

生成式人工智能在供應鏈管理中的應用代表了傳統優化方法的根本轉變。通過結合基于LLM的編排器、專項人工智能代理、復雜的數據處理和以人為本的設計，組織可以構建不僅更高效，而且對中斷更具彈性的供應鏈。

數據顯示，實踐結果也是令人信服的：更高的訂單準確性，增加的收入，以及大幅提升的中斷響應時間。隨著這些技術的成熟，它們將成為掌控日益復雜的全球供應網絡的重要工具和競爭優勢。

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