Обзор объяснимого искусственного интеллекта в управлении цепями поставок с использованием нейросимвольных подходов

Искусственный интеллект (ИИ) стал перспективной вспомогательной технологией в исследованиях цепей поставок. Однако большинство рассматриваемых в этом контексте подходов на основе ИИ практически не обеспечивают объяснимость, что является существенным препятствием для более широкого внедрения ИИ в цепи поставок. В последние годы необходимость обеспечения объяснимости стала мощным стимулом для исследований гибридных методологий ИИ, объединяющих нейронные архитектуры с логико-ориентированным рассуждением и собирательно называемых нейросимвольным ИИ. Цель данной статьи — представить всеобъемлющий обзор научной литературы по управлению цепями поставок, в которой применяются подходы, относящиеся к спектру нейросимвольного ИИ. Для этого проведён систематический обзор, за которым последовали библиометрический, дескриптивный и тематический анализы выявленных исследований. Результаты показывают, что исследователи в основном сосредоточились на ограниченном подмножестве нейро-нечётких подходов, тогда как некоторые области применения в цепях поставок, такие как оценка эффективности и устойчивое развитие, а также такие отрасли, как фармацевтика и строительство, получили меньше внимания. Для устранения этих пробелов мы предлагаем пять направлений исследований нейросимвольного ИИ для цепей поставок и приводим четыре варианта применения ранее не исследованных нейросимвольных подходов для решения типичных задач управления цепями поставок, включая обсуждение предварительных условий внедрения таких технологий. Мы полагаем, что результаты и вклад данного обзорного исследования будут способствовать дальнейшим исследованиям нейросимвольного ИИ для цепей поставок и более широкому внедрению таких технологий в практике управления цепями поставок.