Optimizarea lanțului de aprovizionare

Puterea învățării prin consolidare (Reinforcement Learning)

Învățare continuă pentru predicții mai bune

Ce este Învățarea prin Consolidare (RL)?

Învățare prin consolidare (RL) este o abordare de învățare în care un agent întreprinde acțiuni într-un mediu pentru a recompensă a maximiza. Modelul învață politici ("policy") care aleg cea mai bună acțiune pe baza stării curente (state).

  • Agent: modelul care ia decizii.

  • Mediu: lumea în care operează modelul (piață, magazin online, lanț de aprovizionare, bursă).

  • Recompensă (reward): o valoare numerică ce indică cât de bună a fost o acțiune (ex: marjă mai mare, costuri de stoc mai mici).

  • Politică: o strategie care alege o acțiune dată o stare.

Acronime explicate:

  • RL = Învățare prin consolidare

  • MDP = Proces de Decizie Markovian (cadrul matematic pentru RL)

  • MLOps = Operațiuni de Învățare Automată (partea operațională: date, modele, implementare, monitorizare)

De actualitate a RL (Învățarea prin Recompensă)

  1. Învățare continuă: RL ajustează politica atunci când cererea, prețurile sau comportamentul se modifică.

  2. Orientat spre decizie: Nu doar a prezice, optimizarea efectivă rezultatul.

  3. Prietenos cu simularea: Puteți rula în siguranță scenarii „ce-ar fi dacă” înainte de a trece în mediul live.

  4. Feedback pe primul loc: Utilizați KPI-uri reale (marjă, conversie, viteza de rotație a stocurilor) ca recompensă directă.

Important: AlphaFold este un progres major în deep learning pentru plierea proteinelor; acesta exemplu clasic de RL este AlphaGo/AlphaZero (luarea deciziilor bazate pe recompense). Ideea principală este că: învățare prin feedback generează politici superioare în medii dinamice.
AlphaFold folosește o combinație de Inteligență Artificială Generativă pentru a prezice nu combinații de cuvinte (token-uri), ci o modalitate de a prezice combinații de GENE. Utilizează Învățarea prin Consolidare pentru a prezice cea mai probabilă formă a unei anumite structuri proteice.

Cazuri de utilizare în afaceri (cu legătură directă la KPI)

1) Optimizarea veniturilor și profitului (prețuri + promoții)

  • Obiectiv: maximă marja brută la o conversie stabilă.

  • Stare: timp, stoc, preț concurențial, trafic, istoric.

  • Acțiune: alegerea unui nivel de preț sau a unui tip de promoție.

  • Recompensă: marjă – (costuri promoționale + risc de returnare).

  • Bonus: RL previne „supra-adaptarea” la elasticitatea istorică a prețurilor deoarece explorează.

2) Stocuri și lanț de aprovizionare (multi-echelon)

  • Obiectiv: nivelul de serviciu ↑, costurile de stoc ↓.

  • Acțiune: ajustarea punctelor de comandă și a mărimilor de comandă.

  • Recompensă: venituri – costuri de stoc și de comandă în așteptare.

3) Alocarea bugetului de marketing (atribuire multi-canal)

  • Obiectiv: Maximizarea ROAS/CLV (Rentabilitatea Cheltuielilor Publicitare / Valoarea Duratei de Viață a Clientului).

  • Acțiune: alocarea bugetului pe canale și materiale creative.

  • Recompensă: marja atribuită pe termen scurt și lung.

4) Finanțe și semnalizare acțiuni

  • Obiectiv: ponderat în funcție de risc maximizarea randamentului.

  • Stare: caracteristici de preț, volatilitate, evenimente calendaristice/macro, caracteristici de știri/sentiment.

  • Acțiune: ajustarea poziției (creștere/reducere/neutralizare) sau „fără tranzacție”.

  • Recompensă: P&L (Profit și Pierdere) – costuri de tranzacționare – penalități de risc.

  • Atenție: fără consultanță în investiții; asigurați limite stricte de risc, modele de alunecare și conformitatea.

Mantra LOOP:

Analiză → Antrenare → Simulare → Operare → Evaluare → Reantrenare

Astfel asigurăm învățare continuă la NetCare:

  1. Analiză
    Audit de date, definirea KPI-urilor, proiectarea recompenselor, validare offline.

  2. Antrenare
    Optimizarea politicii (ex. PPO/DDDQN). Determinarea hiperparametrilor și a constrângerilor.

  3. Simulare
    Geamăn digital sau simulator de piață pentru ce-ar fi dacă și scenarii A/B.

  4. Operare
    Lansare controlată (canar/progresivă). Magazin de funcții + inferență în timp real.

  5. Evaluare
    Indicatori che misurano le prestazioni in tempo reale (KPI), rilevamento delle derive, equità/guardrail, misurazione del rischio.

  6. Riadattare
    Riadattamento periodico o basato su eventi con dati aggiornati e feedback sui risultati.

Pseudocod minimalist pentru buclă

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

De ce RL în locul „doar predicției”?

Modelele clasice supervizate prezic un rezultat (de exemplu, cifra de afaceri sau cererea). Dar cea mai bună predicție nu duce automat la cea mai bună acțiune. RL optimizează direct pe spațiul de decizie cu KPI-ul real ca recompensă — și învață din consecințe.

Pe scurt:

  • Supervizat: „Care este probabilitatea ca X să se întâmple?”

  • RLCe acțiune îmi maximizează obiectivul acum și pe termen lung?

Factori de succes (și capcane)

Proiectați corect recompensa

  • Combinați KPI-urile pe termen scurt (marja zilnică) cu valoarea pe termen lung (CLV, sănătatea stocurilor).

  • Adăugați penalități pentru risc, conformitate și impact asupra clienților.

Limitați riscul de explorare

  • Începeți în simulare; treceți în producție cu lansări canary și limite (de exemplu, pas maxim de preț/zi).

  • Construiți mecanisme de siguranță: limite de pierdere (stop-losses), bugete maxime, fluxuri de aprobare.

Preveniți devierea și scurgerea datelor

  • Utilizați un magazin de caracteristici cu control de versiune.

  • Monitorizare derivă (statistici în schimbare) și re-antrenare automată.

Reglementarea MLOps și guvernanța

  • CI/CD pentru modele, pipeline-uri reproductibile, explicabilitate și jurnale de audit.

  • Aliniere la cadrele DORA/guvernanță IT și confidențialitate.

Cum să începeți pragmatic?

  1. Alegeți un caz bine definit, cu KPI-uri clare (de exemplu, prețuri dinamice sau alocarea bugetului).

  2. Construiți un simulator simplu cu dinamica și constrângerile principale.

  3. Începeți cu o politică sigură (bazat pe reguli) ca linie de bază; apoi testați politicile RL în paralel.

  4. Întâlniri live, la scară mică (canar) și scalați după ce se demonstrează o îmbunătățire.

  5. Automatizați re-antrenarea (scheme + declanșatoare de evenimente) și alerte de deviație.

Ce oferă NetCare

Când NetCare combinăm strategie, ingineria datelor și MLOps cu RL bazată pe agenți:

  • Descoperire și Proiectare KPI: recompense, constrângeri, limite de risc.

  • Date și Simulare: depozite de caracteristici (feature stores), gemeni digitali, cadru A/B.

  • Politici RL: de la linia de bază → PPO/DDQN → politici conștiente de context.

  • Pregătit pentru producție: CI/CD, monitorizare, drift, re-antrenare și guvernanță.

  • Impactul asupra afacerii: concentrare pe marjă, nivel de serviciu, ROAS/CLV sau PnL ajustat la risc.

Doriți să aflați ce buclă de învățare continuă aduce cele mai multe beneficii organizației dumneavoastră?
👉 Programați o discuție exploratorie prin netcare.nl – vă vom arăta cu plăcere o demonstrație despre cum puteți aplica Învățarea prin Consolidare (Reinforcement Learning) în practică.

Gerard

Gerard activează ca și consultant și manager IA. Cu o vastă experiență în cadrul organizațiilor mari, el poate desluși rapid o problemă și poate lucra spre o soluție. Combinată cu o pregătire economică, el asigură alegeri responsabile din punct de vedere comercial.

AIR (Robot Inteligență Artificială)