[論文レビュー] Future of Supply Chain: Challenges, Trends, and Prospects

Cristiana L. Lara, John M. Wassick|arXiv (Cornell University)|Jan 30, 2023

Business Process Modeling and AnalysisBusiness, Management and Accounting被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、電子商取引およびプロセス産業におけるグローバルサプライチェーンの共通する課題を特定する—特にスケーラビリティ、マルチホライズン意思決定統合、人間とコンピュータの協調性の面で—マルチエージェントシステムに厳密な人間の意思決定モデリングを組み込んだフレームワークを提案し、戦略的・戦術的・運用的意思決定を統合的に扱うものとして、サプライチェーンのレジリエンスと効率性を向上させる可能性を示す。

ABSTRACT

This paper discusses the broad challenges shared by e-commerce and the process industries operating global supply chains. Specifically, we discuss how process industries and e-commerce differ in many aspects but have similar challenges ahead of them in order to remain competitive, keep up with the always increasing requirements of the customers and stakeholders, and gain efficiency. While both industries have been early adopters of decision support tools based on machine intelligence, both share unresolved challenges related to scalability, integration of decision-making over different time horizons (e.g. strategic, tactical and execution-level decisions) and across internal business units, and orchestration of human and computer-based decision-makers. We discuss future trends and research opportunities in the area of supply chain, and suggest that the methods of multi-agent systems supported by rigorous treatment of human decision-making in combination with machine intelligence is a great contender to address these critical challenges.

研究の動機と目的

• 電子商取引およびプロセス産業が複雑でグローバルなサプライチェーンを管理する上で直面する共通の課題を特定すること。
• 意思決定支援システムのスケーリングおよび戦略的・戦術的・実行レベル間の意思決定統合に関する未解決問題を分析すること。
• サプライチェーン運用における人間と機械の意思決定者が果たす協調性の課題を検討すること。
• 機械知能および人間行動モデリングの進展に駆られて生じるサプライチェーン管理分野における将来の研究方向性を検討すること。
• 将来のサプライチェーンに向けた主要な解決策として、人間の意思決定を形式的に扱うマルチエージェントシステムを提唱すること。

提案手法

• サプライチェーンにおける自律的な意思決定エージェント間の相互作用をモデル化するためにマルチエージェントシステム（MAS）の知見を活用すること。
• 機械知能と人間の意思決定の形式的モデルを統合し、人間とアルゴリズム的エージェント間の協調性を向上させること。
• 戦略的・戦術的・運用的意思決定を統合したアーキテクチャ内で、複数の時間ホライズンにわたる意思決定を支援するフレームワークを提案すること。
• 内部の業務ユニットと外部のパートナーを統合する意思決定プロセスにおいて、スケーラブルで相互運用性のあるシステムの必要性を強調すること。
• 人間の認知的制約と機械の能力を共同で最適化できる仕組みを概念的モデルを通じて示すこと。
• 電子商取引およびプロセス産業で既存の意思決定支援ツールを活用し、将来のハイブリッド人間・機械システムの設計に情報を提供すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 電子商取引およびプロセス産業がグローバルサプライチェーンを管理する上で直面する核心的な課題は何か？
• RQ2 サプライチェーンにおいて、戦略的・戦術的・実行レベルの意思決定を効果的に統合するにはどうすればよいか？
• RQ3 ハイブリッド人間・機械サプライチェーンシステムにおいて、人間の意思決定が果たす役割は何か？ そして、その意思決定を形式的にモデリングするにはどうすればよいか？
• RQ4 マルチエージェントシステムは、複雑なサプライチェーンにおけるスケーラビリティと協調性をどのように向上させられるか？
• RQ5 レジリエントで効率的なサプライチェーンシステムを発展させるために、最も有望な将来の研究方向性は何か？

主な発見

• 電子商取引およびプロセス産業は、意思決定支援システムのスケーリングおよび異なる時間ホライズンにわたる意思決定統合という点で類似した課題に直面している。
• 現在のシステムは、組織単位や時間枠を越えて人間と機械の意思決定者を調整する点で困難を抱えている。
• 人間行動の厳密なモデルを組み込んだマルチエージェントシステムは、サプライチェーンにおける多段階的意思決定統合の強力な可能性を示している。
• 将来的なサプライチェーンにおいて、効率性と柔軟性を両立させるために、機械知能と人間の意思決定の統合が不可欠である。
• 将来の研究は、人間の認知をサプライチェーン設計における第一義的要素として扱う、スケーラブルで相互運用性のあるフレームワークの開発に注力すべきである。
• 提案されたアプローチは、サプライチェーンのレジリエンス、迅速応答性、持続可能性に関する未解決課題を解決する実現可能な道筋を提供する。