Die Auswirkungen der COVID-19-Pandemie haben die Bedeutung zuverlässiger Lieferketten ins Bewusstsein der Öffentlichkeit gerückt. Leere Supermarktregale und Medikamentenknappheit haben der Öffentlichkeit gezeigt, wie fragil moderne Lieferketten sind. Aus Sicht des Verbrauchers ist es daher von entscheidender Bedeutung, dass die Lieferketten unvorhergesehene Nachfrageschwankungen, Probleme mit Lieferanten und Transportunterbrechungen überstehen können.
Merantix Momentum beschäftigt sich im Rahmen von ResKriVer, wie Künstliche Intelligenz eine vorausschauende und resiliente Bestandsoptimierung unterstützen kann. Bisher werden im Inventarmangement in der Regel statische Optimierungsverfahren eingesetzt, da diese unter den Beteiligten in der Lieferkette unter konstanten Bedingungen leicht zu vermitteln ist. Ändert sich der Markt aber durch ein unvorhergesehenes Ereignis drastisch, versagt diese Methode, da ihnen die notwendige Flexibilität zur Anpassung fehlt.
In einem Workshop-Paper kombiniert Merantix Momentum daher flexiblere Methoden des maschinellen Lernens mit der Simulation von Krisenszenarien, indem eine flexible, interpretierbare Strategie vorgeschlagen wird, die mittels Reinforcement Learning gelernt wird. Dieses Paper wurde im Februar 2023 beim AI4ABM Workshop auf der International Conference on Learning Representations 2023 angenommen. Die ICLR 2023 findet vom 1. bis 5. Mai 2023 in Kigali, Rwanda, statt.
Der Gesamtansatz ist in der obigen Abbildung dargestellt: Ein virtueller Supply Chain Manager, der als interpretierbares maschinelles Lernmodell modelliert ist, wird durch Reinforcement Learning optimiert, um die Bestellmengen für jede Stufe einer Multi-Echelon Supply Chain in einer Simulation zu erzeugen. Der Agent beobachtet den aktuellen Zustand des Lagerbestands auf jeder Stufe und ruft die letzten Aktionen ab, um die nächste zu bestimmen. Nach dem Einsatz kann das interpretierbare Modell in Form eines Graphen exportiert werden, sodass der Supply Chain Manager untersuchen kann, wie sich jedes Merkmal im Beobachtungsraum auf die Entscheidung über die Bestellmenge auswirkt.
Diese Arbeit schließt die Lücke zwischen klassischen und modernen Lagerhaltungsmethoden, kombiniert ihre Vorteile und erzielt eine vergleichbare Leistung wie weniger transparente Inventaroptimierungsmethoden. In zukünftigen Arbeiten wird Merantix Momentum komplexere Lieferketten und mehrere Produkte untersuchen.
Mehr Informationen finden Sie auf der Website von Merantix Momentum. Das Workshop-Paper von Merantix Momentum können Sie auf arxiv.org herunterladen.