Optimalizace dodavatelského řetězce

Síla učení se zpětnou vazbou

Nepřetržité učení pro lepší předpovědi

Co je učení se zpětnou vazbou (RL)?

Zpětnovazební učení (RL) je metoda učení, při které agent agent provádí prostředí prostředí odměna odměnu

  • Agent: model, který činí rozhodnutí.

  • Prostředí: svět, ve kterém model operuje (tržiště, e-shop, dodavatelský řetězec, burza).

  • Odměna (reward): číslo udávající, jak dobrá byla akce (např. vyšší marže, nižší skladové náklady).

  • Politika: strategie, která volí akci na základě daného stavu.

Vysvětlené zkratky:

  • ZL = Zpětnovazební učení

  • MDP = Proces rozhodování Markova (matematický rámec pro RL)

  • MLOps = Provoz strojového učení (operační stránka: data, modely, nasazení, monitorování)

Proč je RL relevantní právě teď

  1. Kontinuální učení: RL upravuje politiku, když se změní poptávka, ceny nebo chování.

  2. Zaměřené na rozhodování: Nejen předpovídat, ale skutečně optimalizovat z výsledku.

  3. Přátelské k simulaci: Můžete bezpečně spouštět scénáře „co když“ předtím, než půjdete do ostrého provozu.

  4. Zpětná vazba na prvním místě: Použijte skutečné klíčové ukazatele výkonnosti (marže, konverze, obrat zásob) jako přímou odměnu.

Důležité: AlphaFold je průlom v hlubokém učení pro skládání proteinů; je to ukázkový příklad RL AlphaGo/AlphaZero (rozhodování s odměnami). Pointa zůstává: učení prostřednictvím zpětné vazby přináší nadřazené strategie v dynamických prostředích.
Alphafold využívá kombinaci generativní AI k předpovídání způsobu kombinace GEN namísto předpovídání kombinací slov (tokenů). Využívá učení s posilováním k předpovědi nejpravděpodobnějšího tvaru dané proteinové struktury.

Obchodní případy použití (s přímou vazbou na KPI)

1) Optimalizace obratu a zisku (cenotvorba + propagace)

  • Cíl: maximální hrubá marže při stabilní konverzi.

  • Stav: čas, zásoby, konkurenční cena, návštěvnost, historie.

  • Akce: výběr cenového kroku nebo typu propagace.

  • Odměna: marže – (propagační náklady + riziko vrácení).

  • Bonus: RL zabraňuje „přeučení“ na historickou cenovou elasticitu tím, že prozkoumává.

2) Zásoby a dodavatelský řetězec (víceúrovňový)

  • Cíl: úroveň služeb ↑, náklady na zásoby ↓.

  • Akce: úprava objednacích bodů a velikostí objednávek.

  • Odměna: obrat – náklady na zásoby a nedodané objednávky.

3) Rozdělení marketingového rozpočtu (vícekanálová atribuce)

  • Cíl: maximalizace ROAS/CLV (Návratnost výdajů na reklamu / Hodnota životní hodnoty zákazníka).

  • Akce: rozdělení rozpočtu mezi kanály a kreativy.

  • Odměna: alokovaný zisk v krátkodobém i dlouhodobém horizontu.

4) Finance a signalizace akcií

  • Cíl: rizikově vážené maximalizace návratnosti.

  • Stav: cenové charakteristiky, volatilita, kalendářové/makro události, charakteristiky zpráv/sentimentu.

  • Akce: úprava pozice (zvýšení/snížení/neutralizace) nebo „žádný obchod“.

  • Odměna: PnL (Zisk a ztráta) – transakční náklady – riziková penalizace.

  • Pozor: žádné investiční poradenství; zajistěte přísné limity rizika, modely skluzu a soulad.

Mantra LOOP:

Analýza → Trénink → Simulace → Provoz → Vyhodnocení → Přetrénování

Takto zajišťujeme průběžné učení u NetCare:

  1. Analýza
    Audit dat, definice KPI, návrh odměn, offline validace.

  2. Trénink
    Optimalizace zásad (např. PPO/DDDQN). Určete hyperparametry a omezení.

  3. Simulovat
    Digitální dvojče nebo simulátor trhu pro co-kdyby a scénáře A/B.

  4. Provozovat
    Řízené nasazení (kanárské/postupné). Feature store + real-time inference.

  5. Vyhodnotit
    Živé klíčové ukazatele výkonu (KPI), detekce driftu, spravedlnost/ochranné mantinely, měření rizik.

  6. Dotrénovat
    Periodický nebo událostmi řízený dotrénink s novými daty a zpětnou vazbou o výsledcích.

Minimalistický pseudokód pro smyčku

while True:
data = collect_fresh_data() # realtime + batch
policy = train_or_update_policy(data) # RL update (bijv. PPO)
results_sim = simulate(policy) # sandbox/AB-test in simulator
if passes_guardrails(results_sim):
deploy(policy, mode="canary") # klein percentage live
kpis = monitor(realtime=True) # marge, conversie, risk, drift
if drift_detected(kpis) or schedule_due():
continue # retrain-trigger

Proč RL namísto „pouhého předpovídání“?

Klasické modely s učitelem předpovídají výsledek (např. obrat nebo poptávku). Ale Nejlepší předpověď nevede automaticky k nejlepšímu akce. RL optimalizuje přímo na rozhodovací prostor se skutečným KPI jako odměnou – jeden se učí z důsledků.

Stručně:

  • Učené (s dohledem): „Jaká je šance, že se stane X?“

  • ZL: „Která akce maximalizuje můj cíl nyní a dlouhodobě?“

Faktory úspěchu (a úskalí)

Navrhněte odměnu dobře

  • Kombinujte krátkodobé KPI (denní marže) s dlouhodobou hodnotou (CLV, zdraví zásob).

  • Přidat penalizace přispět k riziku, dodržování předpisů a dopadu na zákazníka.

Omezte riziko průzkumu

  • Začněte simulací; přejděte do ostrého provozu s kanárkové verze a limity (např. maximální cenový krok za den).

  • Stavba ochranné mantinely: stop-lossy, rozpočtové limity, schvalovací toky.

Zabraňte odchylce a úniku dat

  • Použijte sklad funkcí s řízením verzí.

  • Monitorujte drift (statistiky se mění) a automaticky přetrénujte.

Pravidla MLOps a správy

  • CI/CD pro modely, reprodukovatelné pipeline, vysvětlitelnost a auditní stopy.

  • Připojte se k rámcům DORA/IT governance a ochrany osobních údajů.

Jak začít pragmaticky?

  1. Vyberte případ s jasnými klíčovými ukazateli výkonnosti (KPI) a vymezenými hranicemi (např. dynamické stanovení cen nebo alokace rozpočtu).

  2. Vytvořte jednoduchý simulátor s nejdůležitějšími dynamikami a omezeními.

  3. Začněte s bezpečnou politikou (pravidlově založené) jako základní linii; poté testovat RL politiky vedle sebe.

  4. Měřte za provozu, v malém měřítku (kanárkem) a škálujte po prokázaném zvýšení.

  5. Automatizujte přetrénování (plán + spouštěče událostí) a upozornění na odchylku.

Co NetCare dodává

V NetCare kombinujeme strategie, datové inženýrství a MLOps s agentním RL:

  • Objevování a návrh KPI: odměny, omezení, limity rizik.

  • Data a simulace: datové sklady, digitální dvojčata, A/B rámec.

  • RL-Politiky: od základní linie → PPO/DDQN → politiky citlivé na kontext.

  • Připraveno k produkci: CI/CD, monitorování, drift, přetrénování a správa.

  • Dopad na podnikání: zaměření na marži, úroveň služeb, ROAS/CLV nebo zisk a ztrátu korigovanou o riziko.

Chcete vědět, co smyčka neustálého učení přinese vaší organizaci nejvíce?
👉 Naplánujte si úvodní hovor přes netcare.cz – rádi vám ukážeme ukázku, jak můžete aplikovat učení se zpětnou vazbou v praxi.

Gerard

Gerard působí jako konzultant a manažer v oblasti AI. Díky rozsáhlým zkušenostem s velkými organizacemi dokáže mimořádně rychle rozplést problém a dospět k řešení. V kombinaci s ekonomickým zázemím zajišťuje obchodně odpovědná rozhodnutí.