المفاهيم الأساسية
본 논문은 주목적 변화에 따라 시간 변화하는 확률적 수요, 리드타임, 생산 조건을 고려하여 전체 네트워크 노드에 걸쳐 최적화된 동적 공급 계획을 생성하는 새로운 생성 AI 기술인 생성 확률적 계획(GPP)을 소개한다.
الملخص
본 논문은 복잡한 공급망 네트워크에서 발생하는 문제를 해결하기 위해 생성 확률적 계획(GPP)이라는 새로운 기술을 제안한다. GPP는 주목적 변화에 따라 시간 변화하는 확률적 수요, 리드타임, 생산 조건을 고려하여 전체 네트워크 노드에 걸쳐 최적화된 동적 공급 계획을 생성한다.
GPP는 다음과 같은 핵심 구성요소를 활용한다:
주목적 변화에 따른 적응성을 위한 주의 기반 그래프 신경망(GNN)
과거 데이터 기반 강화학습(Offline RL)을 통한 다양한 위험 선호도의 정책 모델 학습
확률적 시뮬레이션을 통한 최적 계획 생성
실험 결과, GPP는 기존 기업의 공급망 계획 대비 75% 감소된 품절, 20% 감소된 과잉 재고 등 큰 성능 향상을 보였다. 이를 통해 GPP가 복잡한 공급망 네트워크에서 동적이고 확률적으로 복원력 있는 계획을 생성할 수 있음을 확인하였다.
الإحصائيات
공급망 네트워크에서 품절로 인한 손실 매출이 75% 감소했다.
공급망 네트워크에서 과잉 재고가 20% 감소했다.
اقتباسات
"전통적인 공급망 계획 방법들은 계산 확장성 부족으로 인해 국소적으로 최적화되거나 네트워크 전체에 걸쳐 균형을 이루지 못하는 결과를 초래한다."
"GPP는 주목적 변화에 따라 적응할 수 있고, 확률적으로 복원력 있으며, 동적인 공급망 계획을 생성한다."