Мультиагентні ШІ-системи перебирають на себе виконання операцій у ланцюгах постачання

Мультиагентні системи ШІ перебирають на себе виконання операцій у ланцюгах постачання, оскільки корпоративні мережі стикаються зі зниженням віддачі від статичних інформаційних панелей, підштовхуючи директорів з логістики до автономного виконання.

Прогнозні моделі попиту відображають рекомендації, однак люди-планувальники й надалі погоджують кожну дію. Мультиагентні системи замінюють цей етап погодження в межах визначених операційних напрямів.

Замість очікування щотижневих запусків планування незалежні програмні моделі отримують дані телеметрії в реальному часі від прогнозованого часу прибуття перевізників, камер на терміналах і подій у системах управління складом. Агенти безпосередньо в корпоративному програмному забезпеченні виконують перенаправлення вантажів, перебалансування страхових запасів і розподіл доків.

Lenovo повідомила про цей операційний перехід у своїй глобальній інфраструктурі iChain, що охоплює 180 ринків, понад 30 заводів і 100 логістичних центрів. Виробник обладнання безпосередньо підключив агента виконання замовлень і агента управління ризиками до наявних транзакційних платформ.

За даними Lenovo, рішення щодо виконання замовлень ухвалювалися втричі швидше, реагування на перебої було вчетверо швидшим, оцінювання ризиків здійснювалося з точністю 85 відсотків, а точність доставки зросла на 30 відсотків.

Мультиагентні системи, що працюють у ланцюгах постачання

Середній виробник автомобільних комплектувальних, описаний Simor Consulting, розгорнув п’ять спеціалізованих агентів у 15 країнах і серед 200 постачальників протягом 18-місячного виробничого циклу. Компанія зафіксувала зростання частки своєчасних поставок із 82 до 94 відсотків.

Виробник зазначив, що його агент виявлення перебоїв виявляв загрози для постачання на 48 годин раніше, ніж команди ручного моніторингу. Комунікаційні агенти безперешкодно взаємодіяли з постачальниками, з якими компанія давно співпрацює. Діалог із незнайомими постачальниками не вдавався, доки програмне забезпечення не каталогізувало особливості їхньої поведінки у відповідях.

Випробування міжкорпоративної маршрутизації логістики демонструють зіставні результати. Початкова вправа у віртуальній мережі, проведена Fujitsu і Rohto Pharmaceutical, дала змогу скоротити транспортні витрати до 30 відсотків. Обидві компанії запланували розширене випробування в реальному фізичному ланцюгу Rohto з січня 2026 року до березня 2027 року.

Загальні мультиагентні рівні відрізняються тим, що одночасно контролюють кілька незалежних операційних функцій. Промислові виробники Kohler і Belden створили цю основу за допомогою Databricks.

Kohler розгорнула агент-супервізор, який координує напрямки попиту, запасів і планування. Belden розробила багаторівневий граф постачальників із агентами завдань, які реагують на транспортні інциденти, орієнтуючись на автономне виконання та виправлення основних даних на наступних етапах.

Операційні обмеження регулюють дії агентів на різних рівнях

Контрольована автономність потребує жорстких меж для захисту капіталу та відносин із постачальниками. Неконтрольовані агенти можуть накопичувати помилки в інтегрованих системах закупівель і доставки.

Перед наданням дозволу на прямий запис до систем слід встановити жорсткі фінансові та операційні пороги автоматичного спрацювання, зокрема:

• Сценарії перенаправлення транспорту мають діяти лише в межах суворих лімітів витрат і відхилень від рівня обслуговування, передбаченого угодою.
• Коригування запасів, що перевищують заздалегідь визначені фінансові значення або відсотки обсягу, автоматично призупиняються для ручного погодження планувальником.
• Агенти комунікації з постачальниками залишаються обмеженими режимом підготовки чернеток у неперевірених облікових записах постачальників, доки точність взаємодії не перевищить установлені контрольні показники.

Автоматизоване виконання складських операцій і далі здебільшого обмежується імітаційними моделями, а не роботою без допомоги людей безпосередньо на об’єктах. Дослідження Массачусетського технологічного інституту (MIT) і Symbotic продемонструвало зростання пропускної здатності на 25 відсотків завдяки координації маршрутів кількох роботів у змодельованих розподільчих центрах електронної комерції.

NVIDIA випустила еталонну архітектуру Multi-Agent Intelligent Warehouse для демонстрації методів планування роботи різних роботизованих флотів. Виробничі об’єкти й надалі відокремлюють переміщення роботів від автономного проведення транзакцій.

Розширене випробування реального ланцюга Rohto, заплановане до березня 2027 року, стане наступним публічним тестом таких обмежених циклів виконання.

Дізнайтеся більше про фізичний ШІ на заході Physical AI Expo в Амстердамі, Лондоні та Північній Америці.

Дивіться також: Gartner визначила чотири рівні ШІ в автоматизації складів

Хочете дізнатися більше про ШІ та великі дані від лідерів галузі? Відвідайте AI & Big Data Expo, що відбудеться в Амстердамі, Каліфорнії та Лондоні. Цей масштабний захід є частиною TechEx і проходитиме одночасно з іншими провідними технологічними заходами, зокрема Cyber Security & Cloud Expo. Натисніть тут, щоб дізнатися більше.

AI News працює на базі TechForge Media. Ознайомтеся з іншими майбутніми заходами та вебінарами з корпоративних технологій тут.