Optimering af forsyningskæden

Styrken ved Reinforcement Learning

Kontinuerlig læring for bedre forudsigelser

Hvad er Reinforcement Learning (RL)?

Reinforcement Learning (RL) er en læringsmetode, hvor en agent tager handlinger i et miljø for at maksimere en belønning belønning. Modellen lærer politikker ("policy"), der vælger den bedste handling baseret på den aktuelle tilstand (state).

  • Agent: modellen der træffer beslutninger.

  • Miljø: den verden, modellen opererer i (markedsplads, webshop, forsyningskæde, børs).

  • Belønning (reward): tal, der angiver, hvor god en handling var (f.eks. højere margin, lavere lageromkostninger).

  • Politik: strategi, der vælger en handling givet en tilstand.

Forklarede akronymer:

  • RL = Forstærkningslæring

  • MDP = Markov Beslutningsproces (matematisk ramme for RL)

  • MLOps = Machine Learning Operations (operationel side: data, modeller, implementering, overvågning)

Hvorfor RL er relevant nu

  1. Kontinuerlig læring: RL justerer politikken, når efterspørgsel, priser eller adfærd ændrer sig.

  2. Beslutningsorienteret: Ikke kun forudsige, men faktisk optimere af resultatet.

  3. Simuleringsvenlig: Du kan sikkert køre "hvad-nu-hvis"-scenarier, før du går live.

  4. Feedback først: Brug reelle KPI'er (margin, konvertering, lageromsætningshastighed) som direkte belønning.

Vigtigt: AlphaFold er et deep-learning gennembrud for proteinfoldning; det RL-eksempel frem for alt er AlphaGo/AlphaZero (beslutningstagning med belønninger). Pointen er stadig: lære via feedback leverer overlegne politikker i dynamiske miljøer.
Alphafold bruger en kombination af Generativ AI til i stedet for at forudsige ordkombinationer (tokens) at forudsige en måde at forudsige GEN-kombinationer på. Den bruger Reinforcement Learning til at forudsige den mest sandsynlige form for en given proteinstruktur.

Forretningsmæssige use-cases (med direkte KPI-link)

1) Optimering af omsætning & profit (prissætning + kampagner)

  • Mål: maksimal bruttomargin ved stabil konvertering.

  • Tilstand: tid, lager, konkurrencepris, trafik, historik.

  • Handling: vælg prisniveau eller promoveringstype.

  • Belønning: margin – (promoverkostnader + returrisiko).

  • Bonus: RL forhindrer "overtilpasning" til historisk priselasticitet, fordi det udforsker.

2) Lager & forsyningskæde (multi-echelon)

  • Mål: servicegrad ↑, lageromkostninger ↓.

  • Handling: justering af genbestillingspunkter og genbestillingsmængder.

  • Belønning: omsætning – lager- og restordreromkostninger.

3) Fordeling af marketingbudget (multi-channel attribution)

  • Mål: maksimering af ROAS/CLV (Afkast af annonceforbrug / Kundens Levetidsværdi).

  • Handling: budgetfordeling på tværs af kanaler og kreativer.

  • Belønning: tilskrevet margin på kort og lang sigt.

4) Finans & aktiesignalering

  • Mål: risikovægtet maksimere afkastet.

  • Tilstand: pris-features, volatilitet, kalender-/makro-events, nyheds-/sentiment-features.

  • Handling: positionsjustering (øge/reducere/neutralisere) eller "ingen handel".

  • Belønning: Resultatopgørelse (Resultatopgørelse) – transaktionsomkostninger – risiko-straf.

  • Bemærk: ingen investeringsrådgivning; sørg for strikte risikogrænser, slippage-modeller og overholdelse.

Mantra LOOP'en:

Analyse → Træn → Simuler → Drift → Evaluer → Gen-træn

Sådan sikrer vi kontinuerlig læring hos NetCare:

  1. Analyse
    Data-audit, KPI-definition, belønningsdesign, offline validering.

  2. Træn
    Politikoptimering (f.eks. PPO/DDDQN). Bestem hyperparametre og begrænsninger.

  3. Simulér
    Digital tvilling eller markeds-simulator til hvad-nu-hvis og A/B-scenarier.

  4. Drift
    Kontrolleret udrulning (canary/gradvis). Feature store + realtidsinferens.

  5. Evaluér
    Live KPI'er, afvigelsesdetektion, fairness/sikkerhedsforanstaltninger, risikomåling.

  6. Genoptræn
    Periodisk eller hændelsesdrevet genoptræning med friske data og resultatfeedback.

Minimalistisk pseudokode for løkken

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

Hvorfor RL frem for 'kun forudsigelse'?

Klassiske superviserede modeller forudsiger et resultat (f.eks. omsætning eller efterspørgsel). Men den bedste forudsigelse fører ikke automatisk til det bedste handling. RL optimerer direkte på beslutningsrummet med den reelle KPI som belønning—og lærer af konsekvenserne.

Kort:

  • Superviseret: ”hvad er sandsynligheden for, at X sker?”

  • RL: ”hvilken handling maksimerer mit mål nu og på lang sigt?”

Succesfaktorer (og faldgruber)

Design belønningen korrekt

  • Kombiner kortsigtede KPI'er (dagmargin) med langsigtet værdi (CLV, lagerbeholdningens sundhed).

  • Tilføj bøder tager højde for risiko, compliance og kundeindflydelse.

Begræns udforskningsrisiko

  • Start i simulering; gå live med canary-udgivelser og loft (f.eks. maks. prisstigning/dag).

  • Opbygning sikkerhedsforanstaltninger: stop-tab, budgetgrænser, godkendelsesflows.

Forhindr datadrift og lækage

  • Brug en funktionslager med versionsstyring.

  • Overvåg drift (statistikker ændrer sig) og genoptræn automatisk.

MLOps & styring på plads

  • CI/CD for modeller, reproducerbare pipelines, forklarlighed og revisionsspor.

  • Integrer med DORA/IT-governance og privatlivsrammer.

Hvordan starter man pragmatisk?

  1. Vælg en KPI-stram, afgrænset case (f.eks. dynamisk prissætning eller budgetallokering).

  2. Byg en simpel simulator med de vigtigste dynamikker og begrænsninger.

  3. Start med en sikker politik (regelbaseret) som baseline; derefter RL-politikker testes side om side.

  4. Mål live, i lille skala (canarie), og skaler op efter bevist forbedring.

  5. Automatiser genoptræning (skema + hændelsesudløsere) og afvigelsesalarmer.

Hvad NetCare leverer

Hos NetCare kombinerer vi strategi, data-engineering og MLOps med agent-baseret RL:

  • Opdagelse & KPI-design: belønninger, begrænsninger, risikogrænser.

  • Data & Simulering: feature stores, digitale tvillinger, A/B-framework.

  • RL-Politikker: fra baseline → PPO/DDQN → kontekstbevidste politikker.

  • Produktionsklar: CI/CD, overvågning, drift, genoptræning & governance.

  • Forretningsmæssig effekt: fokus på margin, serviceniveau, ROAS/CLV eller risikokorrigeret PnL.

Vil du vide, hvilken kontinuerlig lærings-loop der giver mest for din organisation?
👉 Planlæg en indledende samtale via netcare.dk – vi viser dig gerne en demo af, hvordan du kan anvende Reinforcement Learning i praksis.

Gerard

Gerard er aktiv som AI-konsulent og leder. Med stor erfaring fra store organisationer kan han utroligt hurtigt afdække et problem og arbejde hen imod en løsning. Kombineret med en økonomisk baggrund sikrer han forretningsmæssigt forsvarlige valg.

AIR (Kunstig Intelligens Robot)