供应链优化

强化学习的力量

持续学习以获得更好的预测

什么是强化学习（RL）？

强化学习 (RL) 是一种学习方法，其中 智能体 在一个 环境 中采取 奖励 以最大化。模型学习基于当前状态选择最佳行动的策略（“policy”）。

  • 代理：做出决策的模型。

  • 环境：模型运行的场景（市场、网店、供应链、交易所）。

  • 奖励：表示某个行动有多好的数值（例如，更高的利润率，更低的库存成本）。

  • 策略：给定一个状态后选择一个行动的策略。

缩写解释：

  • 强化学习 = 强化学习

  • MDP = 马尔可夫决策过程 (强化学习的数学框架)

  • 机器学习运维 = 机器学习运维 (操作层面：数据、模型、部署、监控)

为什么强化学习现在很重要

  1. 持续学习：当需求、价格或行为发生变化时，重新调整策略。

  2. 决策导向：不只是预测，而且 实际优化 结果。

  3. 模拟友好：在上线之前，您可以安全地运行“假设”场景。

  4. 反馈优先：使用真实的 KPI（利润率、转化率、库存周转率）作为直接奖励。

重要提示：AlphaFold 是蛋白质折叠领域的深度学习突破；它 强化学习的典型示例 是 AlphaGo/AlphaZero（基于奖励的决策）。重点是： 通过反馈学习 在动态环境中产生更优的策略。
Alphafold 使用生成式 AI 的组合，它不预测单词组合（token），而是预测基因组合。它使用强化学习来预测特定蛋白质结构最可能的形状。

商业用例（与直接KPI挂钩）

1) 优化收入和利润（定价+促销）

  • 目标：最大化 毛利率 在稳定转化时。

  • 状态: 时间、库存、竞争价格、流量、历史记录。

  • 行动: 选择价格阶梯或促销类型。

  • 奖励：利润 - (促销成本 + 退货风险)。

  • 奖金：RL 通过以下方式避免对历史价格弹性“过度拟合” 探索.

2) 库存和供应链（多级）

  • 目标: 服务水平↑，库存成本↓。

  • 行动: 调整订购点和订购批量。

  • 奖励: 收入 – 库存和缺货成本。

3) 分配营销预算（多渠道归因）

  • 目标: 最大化广告支出回报/客户终身价值（广告支出回报率 / 客户终身价值）。

  • 行动：渠道和创意的预算分配。

  • 奖励：短期和长期的归因利润。

4) 财务与股票信号

  • 目标: 风险加权 实现回报最大化。

  • 状态：价格特征、波动性、日历/宏观事件、新闻/情绪特征。

  • 行动：头寸调整（增加/减少/中性化）或“不交易”。

  • 奖励：损益（损益）– 交易成本 – 风险罚款。

  • 请注意：不提供投资建议；确保 严格的风险限制, 滑点模型 和 合规性.

LOOP口诀：

分析 → 训练 → 模拟 → 运行 → 评估 → 再训练

我们如何确保 持续学习 在NetCare中：

  1. 分析
    数据审计、关键绩效指标定义、奖励设计、离线验证。

  2. 训练
    策略优化（例如 PPO/DDDQN）。确定超参数和约束条件。

  3. 模拟
    数字孪生或市场模拟器，用于 假设分析 和 A/B 场景。

  4. 运营
    受控部署（金丝雀/渐进式）。特征商店 + 实时推理。

  5. 评估
    实时关键绩效指标，漂移检测，公平性/护栏，风险衡量。

  6. 再训练
    使用新数据和结果反馈进行定期或事件驱动的再训练。

循环的极简伪代码

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

为什么强化学习优于“仅预测”？

经典的监督模型预测一个结果（例如，收入或需求）。 但是 最好的预测不一定能自动带来最好的 行动。强化学习 直接优化决策空间 以实际的关键绩效指标（KPI）作为奖励——并从后果中学习。

简而言之：

  • 监督式：“X发生的概率是多少？”

  • 强化学习：“哪种行动能使我的目标最大化 现在 和 从长远来看？”

成功因素（和陷阱）

设计好奖励机制

  • 将短期关键绩效指标（日利润率）与长期价值（客户生命周期价值、库存健康状况）相结合。

  • 添加 罚款 考虑到风险、合规性和客户影响。

限制探索风险

  • 从模拟开始；实时上线 金丝雀发布 并设置上限（例如，每日最大价格变动）。

  • 构建 护栏：止损、预算限制、审批流程。

防止数据漂移和泄露

  • 使用一个 特征存储 带有版本控制的。

  • 监控 漂移 （统计数据变化）并自动重新训练。

MLOps 和治理规则

  • 模型的持续集成/持续交付、可复现的管道 可解释性 以及审计跟踪。

  • 对接 DORA/IT 治理和隐私框架。

如何务实地开始？

  1. 选择一个关键绩效指标明确、界限清晰的案例 （例如，动态定价或预算分配）。

  2. 构建一个简单的模拟器 包含最重要的动态和约束条件。

  3. 从安全的策略开始 （基于规则的）作为基线；然后并排测试强化学习策略。

  4. 实时、小规模衡量 （金丝雀），在证明提升后进行扩展。

  5. 自动化再训练 （计划+事件触发器）和漂移警报。

NetCare 提供的服务

在 NetCare 我们结合了 战略、数据工程和MLOps 与 基于智能体的强化学习:

  • 发现与关键绩效指标设计：奖励、约束、风险限制。

  • 数据与模拟：特征存储、数字孪生、A/B框架。

  • 强化学习策略: 从基线 → PPO/DDQN → 上下文感知策略。

  • 可投入生产: 持续集成/持续部署、监控、漂移、再训练和治理。

  • 业务影响: 关注利润率、服务水平、广告支出回报率/客户终身价值或风险调整后的损益。

想知道哪些 持续学习循环 能为您的组织带来最大回报？
👉 通过以下方式安排一次探索性会议 netcare.nl ——我们很乐意向您展示强化学习在实践中如何应用。

Gerard

Gerard 担任人工智能顾问和经理。凭借在大型组织中的丰富经验，他能够非常迅速地解开问题并朝着解决方案努力。结合经济学背景，他确保了商业上负责任的决策。

AIR（人工智能机器人）