Проектирование и реализация локальной системы поддержки принятия решений на основе большой языковой модели для управления цепями поставок с использованием искусственного интеллекта

В статье представлена система поддержки принятия решений для управления цепями поставок (SCM) на основе большой языковой модели (LLM). В основу предложенной системы искусственного интеллекта (ИИ) положена многоуровневая архитектура, первоначально разработанная для интеллектуального планирования производства; архитектура переработана для решения сквозных задач SCM, включая оценку поставщиков, планирование запасов, производственную логистику и планирование распределения. LLM с 14 миллиардами параметров развернута локально с использованием платформы Ollama, что обеспечивает взаимодействие на естественном языке и одновременно гарантирует сохранение конфиденциальных данных SCM в локальной вычислительной среде. Система объединяет несколько источников знаний — формальную теорию SCM, стандартизированные карты процессов, структурированные базы данных о поставщиках и запасах, а также эмпирически калиброванные модели прогнозирования — в единый конвейер поддержки принятия решений, управляемый запросами. Модуль классификации различает теоретические, аналитические и процедурные запросы и направляет их к соответствующим детерминированным моделям и базам знаний, после чего LLM формирует объяснения. Благодаря автоматизированному построению контекста и использованию предметно-ограниченных подсказок ИИ-агент формирует технически проверенные ответы с учетом контекста, пригодные для интерактивного планирования. Экспериментальное развертывание в реалистичных сценариях SCM показало, что система может выполнять оперативное ранжирование поставщиков, настройку параметров запасов, планирование распределения на основе DRP и сравнение политик с прозрачными обоснованиями, основанными на данных баз. Результаты демонстрируют, что сочетание локальных LLM с классическими моделями принятия решений представляет собой практический путь к созданию надежных и обеспечивающих конфиденциальность систем поддержки принятия решений на основе ИИ для промышленных сред SCM.