[논문 리뷰] Future of Supply Chain: Challenges, Trends, and Prospects

Cristiana L. Lara, John M. Wassick|arXiv (Cornell University)|2023. 01. 30.

Business Process Modeling and AnalysisBusiness, Management and Accounting인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 전자상거래 및 공정 산업 분야에서 글로벌 공급망을 운영하는 데 공통적으로 나타나는 과제—특히 확장성, 다중 수평 의사결정 통합, 인간-컴퓨터 협업—를 규명하며, 전략적, 전술적, 운영적 의사결정을 통합하기 위한 유망한 프레임워크로 엄밀한 인간 의사결정 모델링을 통합한 다중 에이전트 시스템을 제안한다. 이를 통해 공급망의 회복력과 효율성이 향상된다.

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.

연구 동기 및 목표

• 글로벌 공급망을 운영하는 데 있어 전자상거래 및 공정 산업 분야가 겪는 공통 과제를 규명하는 것.
• 의사결정 지원 시스템의 확장성 문제와 전략적, 전술적, 실행 수준 간 의사결정 통합에 미치지 못하는 문제를 분석하는 것.
• 공급망 운영에서 인간과 기계의 의사결정자가 상호 협업하는 데 있어 발생하는 과제를 검토하는 것.
• 기계 지능 및 인간 행동 모델링의 발전에 따라 유도되는 공급망 관리 분야의 향후 연구 방향을 탐색하는 것.
• 다중 에이전트 시스템과 인간 의사결정의 체계적 처리를 통해 차세대 공급망의 핵심 해결 방안으로 삼을 것을 주장하는 것.

제안 방법

• 공급망 내 자율적인 의사결정 엔티티 간 상호작용을 모델링하기 위해 다중 에이전트 시스템(MAS)의 통찰을 활용한다.
• 기계 지능과 인간 의사결정의 체계적 모델을 통합하여 인간과 알고리즘 기반 에이전트 간의 협업을 향상시킨다.
• 통합 아키텍처 내에서 전략적, 전술적, 운영적 수준의 의사결정을 지원하는 프레임워크를 제안한다.
• 내부 사업 부서와 외부 파artner들과의 의사결정 과정을 통합하는 데 있어 확장 가능하고 상호운용성이 확보된 시스템의 필요성을 강조한다.
• 인간의 인지적 제약과 기계의 능력을 함께 최적화할 수 있는 방법을 개념 모델을 통해 설명한다.
• 전자상거래 및 공정 산업 분야의 기존 의사결정 지원 도구를 활용하여 향후 하이브리드 인간-기계 시스템 설계에 통찰을 제공한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 전자상거래 및 공정 산업 분야에서 글로벌 공급망을 운영하는 데 공통적으로 나타나는 핵심 과제는 무엇인가?
• RQ2 공급망에서 전략적, 전술적, 실행 수준 간에 의사결정을 효과적으로 통합하는 방법은 무엇인가?
• RQ3 하이브리드 인간-기계 공급망 시스템에서 인간의 의사결정은 어떤 역할을 하는가? 그리고 이를 체계적으로 모델링할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ4 다중 에이전트 시스템은 복잡한 공급망에서 확장성과 협업을 어떻게 향상시킬 수 있는가?
• RQ5 공급망의 회복력과 효율성을 향상시키기 위해 가장 유망한 향후 연구 방향은 무엇인가?

주요 결과

• 전자상거래 및 공정 산업 분야는 의사결정 지원 시스템의 확장성과 다양한 시간 수평 간 의사결정 통합 문제에서 유사한 과제를 겪고 있다.
• 현재 시스템은 조직 단위와 시간 프레임 간 인간과 기계의 의사결정자가 조율되는 데 어려움을 겪고 있다.
• 인간 행동의 엄밀한 모델을 통합한 다중 에이전트 시스템은 공급망 내 다수 수준의 의사결정을 통합하는 데 강력한 잠재력을 보이고 있다.
• 기계 지능과 인간 의사결정의 통합은 향후 공급망에서 효율성과 적응성 확보에 필수적이다.
• 향후 연구는 인간 인지 기능을 공급망 설계에서 핵심 구성 요소로 간주하는 확장 가능하고 상호운용성 있는 프레임워크 개발에 집중해야 한다.
• 제안된 접근 방식은 공급망의 회복력, 반응성, 지속 가능성과 관련된 해결되지 않은 과제를 해결할 수 있는 실현 가능한 길을 제시한다.