Optimizacija lanca opskrbe

Snaga učenja s pojačanjem

Kontinuirano učenje za bolja predviđanja

Što je Reinforcement Learning (RL)?

Učenje s potkrepljenjem (RL) je pristup učenju u kojem agent poduzima radnje u okruženje kako bi nagrada se maksimizirala. Model uči pravila ("policy") koja biraju najbolju akciju na temelju trenutnog stanja.

  • Agent: model koji donosi odluke.

  • Okruženje: svijet u kojem model djeluje (tržište, web trgovina, opskrbni lanac, burza).

  • Nagrada (reward): broj koji označava koliko je neka akcija bila dobra (npr. veća marža, niži troškovi zaliha).

  • Politika: strategija koja odabire akciju na temelju danog stanja.

Objašnjeni akronimi:

  • RL = Učenje pojačanjem

  • MDP = Markovljev proces odlučivanja (matematički okvir za RL)

  • MLOps = Operacije strojnog učenja (operativna strana: podaci, modeli, implementacija, nadzor)

Zašto je RL relevantan sada

  1. Kontinuirano učenje: RL prilagođava politiku kada se promijene potražnja, cijene ili ponašanje.

  2. Odlukama vođeno: Ne samo predviđanje, već stvarno optimizirati ishoda.

  3. Prijateljski za simulaciju: Možete sigurno pokrenuti "što-ako" scenarije prije nego što krenete uživo.

  4. Povratne informacije na prvom mjestu: Koristite stvarne ključne pokazatelje uspješnosti (KPI-jeve) (marža, konverzija, obrtaj zaliha) kao izravnu nagradu.

Važno: AlphaFold je prodor dubokog učenja za savijanje proteina; to je primjer RL-a par excellence AlphaGo/AlphaZero (odlučivanje temeljeno na nagradama). Poanta ostaje: učenje putem povratnih informacija daje superiorne politike u dinamičnim okruženjima.
Alphafold koristi kombinaciju generativne umjetne inteligencije (Generative AI) za predviđanje kombinacija gena umjesto predviđanja kombinacija riječi (tokena). Koristi učenje pojačanjem (Reinforcement Learning) za predviđanje najvjerojatnijeg oblika određene proteinske strukture.

Poslovni slučajevi upotrebe (s izravnom vezom na KPI)

1) Optimizacija prihoda i dobiti (cjenovna politika + promocije)

  • Cilj: maksimalna bruto marža uz stabilnu konverziju.

  • Stanje: vrijeme, zalihe, konkurentska cijena, promet, povijest.

  • Akcija: odabir koraka cijene ili vrste promocije.

  • Nagrada: marža – (promocijski troškovi + rizik povrata).

  • Bonus: RL sprječava „prekomjerno prilagođavanje“ povijesnoj cjenovnoj elastičnosti jer istražuje.

2) Zalihe i opskrbni lanac (više razina)

  • Cilj: stupanj usluge ↑, troškovi zaliha ↓.

  • Akcija: prilagodba točaka narudžbe i veličina narudžbe.

  • Nagrada: prihod – troškovi zaliha i troškovi neispunjenih narudžbi.

3) Raspodjela marketinškog budžeta (višekanalna atribucija)

  • Cilj: maksimiziranje ROAS/CLV (Povrat na izdatke za oglašavanje / Životna vrijednost klijenta).

  • Akcija: raspodjela proračuna po kanalima i kreativnim rješenjima.

  • Nagrada: pripisana marža na kratki i dugi rok.

4) Financije i signalizacija dionica

  • Cilj: ponderirano s obzirom na rizik maksimalizacija povrata.

  • Stanje: značajke cijena, volatilnost, kalendarski/makro događaji, značajke vijesti/sentimenta.

  • Akcija: prilagodba pozicije (povećanje/smanjenje/neutraliziranje) ili „nema trgovanja“.

  • Nagrada: PnL (Dobit i gubitak) – transakcijski troškovi – kazna za rizik.

  • Napomena: nije savjetovanje o ulaganjima; osigurajte stroga ograničenja rizika, modele proklizavanja i usklađenost.

Mantra PETLJA:

Analiziraj → Treniraj → Simuliraj → Operiraj → Evaluiraj → Ponovno treniraj

Na taj način osiguravamo kontinuirano učenje u NetCareu:

  1. Analiza
    Data-revizija, definiranje KPI-jeva, dizajn nagrada, offline validacija.

  2. Obuka
    Optimizacija politike (npr. PPO/DDDQN). Određivanje hiperparametara i ograničenja.

  3. Simuliraj
    Digitalni blizanac ili tržišni simulator za što-ako A/B scenariji.

  4. Upravljaj
    Kontrolirano uvođenje (kanarinsko/postupno). Spremište značajki + inferencija u stvarnom vremenu.

  5. Evaluacija
    KPI-mjeren uživo, detekcija odstupanja, pravednost/zaštitne ograde, mjerenje rizika.

  6. Ponovno treniranje
    Periodično ili događajem vođeno ponovno treniranje sa svježim podacima i povratnom spregom ishoda.

Minimalistički pseudokod za petlju

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

Zašto RL (Reinforcement Learning) umjesto 'samog predviđanja'?

Klasični nadzirani modeli predviđaju ishod (npr. prihod ili potražnju). Ukratko: najbolja predviđanja automatski ne vode do najboljeg akcija. RL izravno optimizira prostor za odlučivanje s stvarnim ključnim pokazateljem uspješnosti (KPI) kao nagradom – i uči iz posljedica.

Kratko:

  • Nadgledano: “Koja je vjerojatnost da se dogodi X?”

  • RL: “Koja akcija maksimizira moj cilj sada i dugoročno?

Faktori uspjeha (i zamke)

Dobro osmislite nagradu

  • Kombinirajte kratkoročne ključne pokazatelje uspješnosti (dnevna marža) s dugoročnom vrijednošću (CLV, zdravlje zaliha).

  • Dodaj kazne za rizik, usklađenost i utjecaj na klijente.

Ograničite rizik istraživanja

  • Započnite u simulaciji; idite uživo s kanarinska izdanja velikim slovima (npr. maksimalni dnevni iznos).

  • Izgradnja zaštitne ograde: zaustavljanje gubitaka, budžetska ograničenja, tijekovi odobrenja.

Spriječite pomak i curenje podataka

  • Koristite skladište značajki s kontrolom verzija.

  • Pratite drift (statistika se mijenjaju) i automatski ponovno treniraju.

Upravljanje MLOps-om i pravilima

  • CI/CD za modele, reproduktivni cjevovodi, objašnjivost i zapisi revizije.

  • Usklađivanje s DORA/IT-governance i okvirima privatnosti.

Kako započeti pragmatično?

  1. Odaberite slučaj s jasnim KPI-jevima i jasno definiranim opsegom (npr. dinamičko određivanje cijena ili raspodjela proračuna).

  2. Izgradite jednostavan simulator s ključnim dinamikama i ograničenjima.

  3. Započnite s sigurnom politikom (temeljen na pravilima) kao osnovu; zatim usporedite RL politike.

  4. Mjerite uživo, u malom opsegu (kanarac) i skalirajte nakon dokazanog poboljšanja.

  5. Automatizirajte ponovno učenje (shema + okidači događaja) i upozorenja o pomaku (drift-alerts).

Što NetCare isporučuje

Kada NetCare kombiniramo strategija, data-inženjering i MLOps s agent-bazirano RL:

  • Otkrivanje i dizajn KPI-jeva: nagrade, ograničenja, granice rizika.

  • Podaci i simulacija: spremišta podataka (feature stores), digitalni blizanci, A/B-okvir.

  • RL politike: od osnovne linije → PPO/DDQN → politike svjesne konteksta.

  • Spreman za proizvodnju: CI/CD, nadzor, odstupanje (drift), ponovno učenje i upravljanje (governance).

  • Poslovni utjecaj: fokus na maržu, razinu usluge, ROAS/CLV ili PnL korigiran za rizik.

Želite li znati koji kontinuirana petlja učenja donosi najviše za vašu organizaciju?
👉 Zakažite uvodni razgovor putem netcare.nl – rado bismo vam pokazali demonstraciju kako možete primijeniti Učenje s pojačanjem (Reinforcement Learning) u praksi.

Gerard

Gerard je aktivan kao AI konzultant i menadžer. S velikim iskustvom u velikim organizacijama, on može izuzetno brzo dešifrirati problem i raditi na rješenju. U kombinaciji s ekonomskom pozadinom, osigurava poslovno odgovorne izbore.

AIR (Umjetna inteligencija Robot)