Надежные агентные цепочки поставок: структура управления принятием решений на основе ИИ, оркестрируемым цифровыми двойниками, в условиях ограничений соответствия требованиям, аудируемости и суверенитета данных

Стремительное распространение искусственного интеллекта (ИИ) в управлении цепочками поставок (УЦП) привело к переходу от преимущественного использования прогнозной аналитики и поддержки принятия решений к повышению автономности исполнения решений. Однако, несмотря на наличие множества используемых в настоящее время систем УЦП на основе ИИ, им, как правило, свойственны низкий уровень доверия, слабые структуры управления, недостаточная аудируемость и нерешенные вопросы суверенитета данных; все это ограничивает возможности их применения в операционных средах с высокими последствиями ошибок и регулируемых операционных средах. Для устранения этого существенного пробела в исследовании предлагается комплексная структура управления, ориентированная прежде всего на управление, для надежных агентных цепочек поставок, в которых автономные агенты ИИ используют интеллект принятия решений, оркестрируемый цифровыми двойниками, и принимают решения в соответствии с явно заданными ограничениями соблюдения требований, аудируемости и суверенитета. Агентные цепочки поставок определяются как социотехнические системы, в которых полномочия по принятию решений делегируются агентам ИИ, непрерывно осуществляющим восприятие, моделирование, принятие решений и действия в динамических сетях поставок. Цифровые двойники переопределяются: из пассивных инструментов визуализации они превращаются в активные основы оркестрации, обеспечивающие синхронизацию состояния в реальном времени, исполнение политик и контролируемое взаимодействие между автономными агентами и корпоративными системами. На этой основе в статье представлена многоуровневая эталонная архитектура для интеграции агентного интеллекта принятия решений, ограниченной автономности, управления по замыслу и человеческого надзора в единую операционную модель. Структура управления устраняет ключевые барьеры внедрения посредством явно заданных механизмов согласования с нормативными требованиями, прослеживаемости решений, сохранения суверенитета данных и ограничения рисков. Предлагаемые архитектурные конструкции включают обнаружение дрейфа агентов, откат и безопасное восстановление, стресс-тестирование на основе моделирования, а также устойчивость к враждебным воздействиям и сценариям экстремальных нарушений. Благодаря встраиванию управления в архитектуру принятия решений предлагаемая м...