Мультиагентные ИИ-системы берут на себя выполнение операций в цепочках поставок

Мультиагентные системы ИИ берут на себя исполнение операций в цепочках поставок, поскольку корпоративные сети сталкиваются со снижением отдачи от статичных панелей мониторинга, что подталкивает руководителей логистики к автономному исполнению.

Модели прогнозирования спроса выдают рекомендации, однако специалисты по планированию по-прежнему вручную подтверждают каждое действие. Мультиагентные системы заменяют этот этап утверждения в рамках определённых операционных направлений.

Вместо ожидания еженедельных расчётов расписания независимые программные модели получают данные телеметрии в реальном времени от расчётного времени прибытия перевозчиков, камер на терминалах и событий в системах управления складом. Агенты напрямую выполняют перенаправление грузов, перебалансировку страховых запасов и распределение доков внутри корпоративного программного обеспечения.

Lenovo сообщила об этом операционном переходе в рамках своей глобальной инфраструктуры iChain, охватывающей 180 рынков, более 30 заводов и 100 логистических центров. Производитель оборудования напрямую подключил агента исполнения заказов и агента управления рисками к существующим транзакционным платформам.

По данным Lenovo, решения по исполнению заказов принимались в три раза быстрее, реагирование на сбои ускорилось в четыре раза, оценка рисков достигла точности 85 процентов, а точность поставок выросла на 30 процентов.

Мультиагентные системы, работающие в реальных цепочках поставок

Средний производитель автомобильных деталей, деятельность которого описала компания Simor Consulting, развернул пять специализированных агентов в 15 странах и у 200 поставщиков в рамках 18-месячного производственного цикла. Компания зафиксировала рост доли поставок в срок с 82 до 94 процентов.

Производитель обнаружил, что его агент по выявлению сбоев обнаруживал угрозы поставкам на 48 часов раньше команд ручного мониторинга. Коммуникационные агенты без проблем взаимодействовали с давними поставщиками. С незнакомыми поставщиками диалог не удавался, пока программное обеспечение не каталогизировало особенности их ответов.

Испытания межкорпоративной маршрутизации в логистике показывают сопоставимые результаты. Первоначальное испытание виртуальной сети, проведённое Fujitsu и Rohto Pharmaceutical, позволило сократить транспортные расходы максимум на 30 процентов. Обе компании запланировали расширенное испытание в реальной физической цепочке Rohto в период с января 2026 года по март 2027 года.

Общие мультиагентные уровни отличаются одновременным контролем нескольких независимых операционных функций. Промышленные производители Kohler и Belden создали такую основу с помощью Databricks.

Kohler развернула агент-супервизор, координирующий направления спроса, запасов и планирования. Belden разработала многоуровневый граф поставщиков с агентами задач, реагирующими на транспортные инциденты, с целью внедрения автономного исполнения и исправления основных данных на последующих этапах.

Операционные ограничения регулируют действия агентов на нескольких уровнях

Контролируемая автономность требует строгих ограничений для защиты капитала и отношений с поставщиками. Неконтролируемые агенты могут усугублять ошибки в интегрированных системах закупок и отгрузки.

До предоставления возможности напрямую записывать данные в системы следует установить жёсткие финансовые и операционные пороговые ограничения, включая:

• Сценарии перенаправления транспорта получают полномочия только в пределах строгих лимитов затрат и отклонений от соглашений об уровне обслуживания.
• Корректировки запасов, превышающие заранее заданные финансовые значения или процентные объёмы, автоматически приостанавливаются до получения ручного разрешения специалиста по планированию.
• Агенты коммуникации с поставщиками остаются ограниченными режимом подготовки черновиков в аккаунтах непроверенных поставщиков, пока точность взаимодействия не превысит установленные контрольные показатели.

Автоматизированное исполнение операций на складах по-прежнему в основном ограничивается имитационными моделями, а не работой без участия человека в реальных помещениях. Исследование Массачусетского технологического института (MIT) и Symbotic продемонстрировало рост пропускной способности на 25 процентов благодаря координации маршрутов нескольких роботов в смоделированных центрах электронной коммерции.

NVIDIA выпустила эталонную архитектуру Multi-Agent Intelligent Warehouse для демонстрации методов планирования работы разных парков оборудования. На производственных объектах перемещение роботов по-прежнему отделено от автономного подтверждения транзакций.

Расширенное испытание Rohto в реальной цепочке, запланированное до марта 2027 года, станет следующим публичным тестом таких ограниченных циклов исполнения.

Узнайте больше о физическом ИИ на Physical AI Expo в Амстердаме, Лондоне и Северной Америке.

См. также: Gartner представляет четыре уровня ИИ в автоматизации складов

Хотите узнать больше об ИИ и больших данных от лидеров отрасли? Посетите AI & Big Data Expo, которая пройдёт в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это масштабное мероприятие является частью TechEx и проводится одновременно с другими ведущими технологическими мероприятиями, включая Cyber Security & Cloud Expo. Нажмите здесь, чтобы узнать больше.

AI News работает при поддержке TechForge Media. Узнайте о других предстоящих мероприятиях и вебинарах в сфере корпоративных технологий здесь.