Optimizando la Gestión de Inventarios con Sistemas Multi-Agente
Descubre cómo CMARL puede mejorar la gestión de inventario para los minoristas.
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Tabla de contenidos
La gestión de inventarios (IM) implica supervisar el flujo de bienes desde que se adquieren hasta que se venden. El objetivo principal es tener los productos adecuados en las cantidades correctas en el momento y lugar adecuados, para que se satisfagan las necesidades del cliente sin gastar de más en las operaciones. Los grandes minoristas suelen tener numerosas tiendas que ofrecen una amplia gama de productos. Cada tienda recibe su inventario de un almacén central, que a su vez recibe suministros de un proveedor. Mantener suficientes productos a mano es esencial para manejar retrasos inesperados.
Conceptos Clave en la Gestión de Inventarios
Agotamiento de stock: Esto ocurre cuando una tienda se queda sin un producto. Puede llevar a ventas perdidas y mala satisfacción del cliente.
Costos de almacenamiento: Estos costos provienen de mantener productos en stock. Incluyen gastos como electricidad, refrigeración y mantenimiento de áreas de almacenamiento.
Tiempo de entrega: Este es el tiempo que tarda un proveedor o almacén en entregar productos a una tienda.
Equilibrar estos elementos es clave. Por ejemplo, mientras que una tienda quiere tener suficiente inventario para satisfacer la demanda, tener demasiado stock puede aumentar los costos innecesariamente.
Desafíos en la Gestión de Inventarios
Gestionar el inventario puede ser complicado, especialmente para los grandes minoristas. Deben lidiar con muchos productos y múltiples tiendas, lo que puede llevar a varios desafíos. Estos incluyen:
- Reducir las necesidades computacionales del sistema de gestión.
- Diseñar configuraciones de Agentes que representen con precisión lo que sucede en las tiendas y almacenes reales.
- Crear un sistema de recompensas que promueva un comportamiento positivo a lo largo de la cadena de suministro.
Introduciendo el Aprendizaje por refuerzo Multi-Agente Cooperativo
Investigaciones recientes en IM están explorando el uso del Aprendizaje por Refuerzo Multi-Agente Cooperativo (CMARL) como una forma de optimizar cómo se gestiona el inventario. CMARL funciona simulando un almacén y múltiples agentes de tienda en un entorno compartido. Cada tienda puede solicitar reabastecimiento de inventario según sus niveles actuales de stock. El almacén, además de cumplir con sus propios pedidos, también decide cuánto enviar a cada tienda. Este proceso de aprendizaje compartido permite a todos los agentes mejorar basándose en el rendimiento general de la cadena de suministro.
Cómo Funciona CMARL
En este sistema, cada agente representa una parte de la cadena de suministro. El agente del almacén, por ejemplo, necesita pensar en su stock total y en cómo distribuirlo entre las tiendas, teniendo en cuenta que puede no tener suficiente para todas las solicitudes. De esta manera, aprende a asignar el stock de manera inteligente. El proceso de aprendizaje se acelera al compartir un sistema de recompensas. Al trabajar juntos para lograr los mejores resultados para toda la cadena de suministro, en lugar de solo sus necesidades individuales, cada agente puede desempeñarse mejor en general.
Beneficios de Usar Aprendizaje por Refuerzo
El Aprendizaje por Refuerzo (RL) ha mostrado ser prometedor en la gestión de inventarios en comparación con métodos tradicionales. Puede evaluar resultados a largo plazo en lugar de solo enfocarse en ganancias a corto plazo. Esto significa que RL puede aprender a predecir la demanda del cliente a través de la experiencia, en lugar de depender de pronósticos de demanda separados.
El Aprendizaje por Refuerzo Multi-Agente (MARL) puede adaptarse mejor a las condiciones cambiantes de la cadena de suministro en comparación con estrategias de optimización fijas. Mientras que los métodos tradicionales asumen estabilidad, MARL puede ajustarse a cambios en tiempo real como demandas fluctuantes y retrasos en el transporte. Esta adaptabilidad hace que MARL sea más efectivo en condiciones de suministro inciertas.
El Marco de CMARL
Agentes: En el marco de CMARL, cada tienda y el almacén operan como agentes separados. Toman decisiones basadas en información local pero también consideran el rendimiento del sistema.
Aprendizaje y Entrenamiento: Los agentes aprenden a través de interacciones en lugar de reglas pre-programadas. El sistema mejora a medida que los agentes optimizan sus políticas basándose en las recompensas compartidas recibidas.
Dinámica del Entorno: El almacén y las tiendas se comunican regularmente. Cada tienda envía solicitudes al almacén, que luego las cumple según le permita su stock.
Resultados y Rendimiento
En pruebas que involucraban cadenas de suministro lineales y más complejas, CMARL mostró ventajas significativas sobre métodos tradicionales y sistemas de agentes individuales. Produjo mayores recompensas mientras reducía los Agotamientos de stock y gestionaba los niveles de inventario de manera efectiva.
Al comparar CMARL con sistemas de aprendizaje por refuerzo de agente único y políticas basadas en optimización, los resultados indicaron que el enfoque cooperativo ofrecía un mejor rendimiento general. La interacción entre múltiples agentes permitió mayor flexibilidad y mejor toma de decisiones que lo que un solo agente podría lograr.
Direcciones Futuras
Mirando hacia adelante, hay una necesidad de adaptar CMARL para cadenas de suministro aún más grandes, ya que los minoristas en el mundo real a menudo gestionan miles de productos. El sistema actual solo puede manejar de manera efectiva un número limitado de productos debido a la complejidad en los espacios de estado y acción.
La investigación continua busca crear soluciones para estos entornos expandidos, considerando métodos más sofisticados que puedan enfrentar las grandes cantidades de datos y decisiones requeridas en sistemas grandes.
Conclusión
CMARL ofrece un enfoque moderno a la gestión de inventarios aprovechando los sistemas multi-agente. Cada agente aprende de su entorno y las recompensas colectivas fomentan la cooperación. A través de este marco, las organizaciones pueden lograr una mejor gestión de stock, mejorar la satisfacción del cliente y reducir costos mientras mantienen flexibilidad en sus cadenas de suministro. A medida que la investigación avanza, la esperanza es expandir estos métodos para manejar las complejidades de operaciones minoristas más grandes, abriendo el camino a avances en las prácticas de gestión de inventarios.
Título: Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning for Inventory Management
Resumen: With Reinforcement Learning (RL) for inventory management (IM) being a nascent field of research, approaches tend to be limited to simple, linear environments with implementations that are minor modifications of off-the-shelf RL algorithms. Scaling these simplistic environments to a real-world supply chain comes with a few challenges such as: minimizing the computational requirements of the environment, specifying agent configurations that are representative of dynamics at real world stores and warehouses, and specifying a reward framework that encourages desirable behavior across the whole supply chain. In this work, we present a system with a custom GPU-parallelized environment that consists of one warehouse and multiple stores, a novel architecture for agent-environment dynamics incorporating enhanced state and action spaces, and a shared reward specification that seeks to optimize for a large retailer's supply chain needs. Each vertex in the supply chain graph is an independent agent that, based on its own inventory, able to place replenishment orders to the vertex upstream. The warehouse agent, aside from placing orders from the supplier, has the special property of also being able to constrain replenishment to stores downstream, which results in it learning an additional allocation sub-policy. We achieve a system that outperforms standard inventory control policies such as a base-stock policy and other RL-based specifications for 1 product, and lay out a future direction of work for multiple products.
Autores: Madhav Khirwar, Karthik S. Gurumoorthy, Ankit Ajit Jain, Shantala Manchenahally
Última actualización: 2023-04-18 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2304.08769
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2304.08769
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
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