Machine learning in global supply chain risk management: methods, interpretation and implementation challenges

В ведущих исследованиях прослеживается закономерность: традиционные статистические методы и простые системы бизнес-аналитики больше не справляются с современными рисками глобальных цепочек поставок — слишком много сложных и разнотипных данных, слишком быстро и часто меняются системы.​

Методы машинного обучения находят применение в задачах раннего выявления сбоев, оптимизации маршрутов, прогнозирования спроса, оценки рисков по большому числу разнородных факторов.​ В работах Нерони и её коллег подчёркивается: на практике лучшие результаты дают гибридные подходы — сочетание ML с экспертными оценками, когда алгоритмы выявляют скрытые паттерны, а специалисты добавляют контекст и учитывают отраслевые аспекты.​ Янг с соавторами систематизируют используемые алгоритмы: глубокое обучение и ансамбли моделей лучше подходят для работы с неструктурированными и сложными данными, но требуют понимания того, как формируется прогноз, поэтому сейчас быстро растёт интерес к объяснительному искусственному интеллекту и техникам интерпретации моделей.

Большая часть работ делает упор на важности высокого качества данных — ошибки и шум на входе приводят к искажённым результатам, поэтому во многих проектах внедряются системы сквозной проверки и очистки информации. По отдельным аспектам активно изучаются способы интеграции ML в корпоративные платформы (WMS, ERP, TMS), вопросы безопасности, конфиденциальности и адаптации моделей к быстро меняющимся внешним условиям. Как показывают мета-анализы и прикладные примеры, правильно внедрённые решения с искусственным интеллектом способны увеличить скорость и точность обнаружения рисков на 10–20% по сравнению с чисто экспертными системами. Несмотря на внедрение новых методов по-прежнему сохраняется проблема нехватки размеченных данных, проблемы интерпретируемости, «узкие места» при интеграции, разрыв между ИТ и бизнес-целями компаний. Это и стало предметом исследования нашей работы.

В эпоху экспоненциально развивающихся технологических решений, компании, для сохранения конкурентного преимущества вынуждены следовать современным трендам цифровизации один из которых — это предиктивная аналитика и анализ больших данных, особенно актуальным является промышленное применение подобных технологий в логистических цепях поставок для снижения издержек и увеличения экономического эффекта

Для анализа применялись сравнительный метод и изучение литературы, включая практические примеры использования машинного обучения в управлении рисками. Рассматривались количественные данные и качественные описания. В основу положены принципы системности, комплексности и сопоставимости: риски анализировались как часть всей цепочки, учитывались технические и организационные факторы, а также проводилось сравнение традиционных и новых подходов. Такой подход позволил выявить сильные и слабые стороны технологий и определить условия их наиболее эффективного применения.

Проведённый анализ показывает, что применение машинного обучения в управлении рисками цепочек поставок ускоряет выявление угроз и повышает точность обнаружения сбоев на 10–20% по сравнению с классическими статистическим моделями. Наибольшая практическая отдача достигается в задачах прогнозирования задержек, поиске аномалий в поставках и разборе факторов, влияющих на устойчивость цепочек. Гибридный подход — алгоритмов машинного обучения в сочетании с  экспертными оценками — дают более надёжные результаты и помогает держать баланс между скоростью анализа и обоснованностью выводов. Интеграция с корпоративными системами WMS, ERP и TMS и автоматизация потоков формируют более адаптивную платформу управления логистикой. Вместе с тем остаются ограничения: зависимость от качества данных, необходимость разметки, подготовка инфраструктуры и риски ложных срабатываний на старте внедрения. Проблема интерпретируемости снижает доверие к моделям и требовательна к процедурам валидации. Методики SHAP и LIME повышают прозрачность решений, но требуют аккуратной настройки и корректной эксплуатации в продуктивных контурах. Вопросы защиты данных и соблюдения регламентов остаются ключевыми вызовами при работе с большими массивами информации в SCRM системах.

Можно выделить несколько методов и моделей используемых в глобальных цепях поставок для предсказания, смягчения и предотвращения рисков — предиктивная аналитика и машинное обучение, системы мониторинга в режиме реального времени, обработка естественного языка, анализ временных рядов, обнаружение аномалий.

Машинное обучение используемое при управлении рисками в цепочках поставок позволяет выявлять возможные причины нарушений при анализе исторических данных в прошлом для реактивного и проактивного реагирования на схожие закономерности в будущем c помощью анализа данных поступающих в режиме реального времени

Методологической основой исследования стали концепции предиктивной аналитики и управления рисками в цепочках поставок, методы количественного анализа данных и машинного обучения, а также современные тренды в области искусственного интеллекта, применяемые для прогнозирования и предотвращения сбоев поставщиков. Основные принципы и концепции используемые для прогнозирования и предотвращения сбоев поставщиков в глобальных цепочках поставок в особенности в управление рисками в цепочках поставок включают в себя:

1. Распространенные алгоритмы машинного обучения (Machine Learning, МО, ML) в управлении рисками цепочек поставок (Supply Chain Risk Management, SCRM).

Выделяют метод опорных векторов (Support Vector Machine, SVM), логистическую регрессию (Logistic Regression, LR), глубокое обучение (Deep Learning, DL), дерево решений (Decision Tree, DT), байесовские сети (Bayesian Network, BN), нейронные сети (Neural Network, NN), случайный лес (Random Forest, RF), ансамблевое обучение (Ensemble Learning, EL), экстремальное обучение (Extreme Learning Machine, ELM), кластеризация и наивный байесовский метод. Данные алгоритмы помогают снижать риски цепочки поставок и повышать производительность

2. Приоритизацию каузального машинного обучения (CML) для прогнозирования рисков и интерпретируемости.

Каузальное машинное обучение превосходит классические подходы машинного обучения при прогнозировании рисков, интерпретируемости и поддержке принятия решений переходя от «чёрного ящика» к белому, что позволяет выявлять причинно-следственные связи воздействующие на поставщиков

3. Повышение интерпретируемости МО (Explainable AI - XAI).

Проблемы в интерпретации и отсутствие уверенности в результатах особенно при применении в корпоративном секторе требуют большего времени тестирования при внедрении модулей в больших системах ввиду вероятности серьезных экономических рисков и потенциальных сбоев после применений решений основанных на вспомогательных системах

4. Фокусировку на конкретных рисках и их раннем выявлении.

Применение машинного обучения в логистических цепочках в первую очередь направлено на поиск и выявление аномалий связанных с транспортными, производственными, и продовольственными рисками для оперативного реагирования, также стоит отметить, что риски связанные с продажами и качественными изменениями в исследованиях встречаются в меньшей степени

5. Важность проактивного подхода и прозрачность данных.

С увеличением объёма данных увеличивается потребность в их обработке, благодаря IoT (Internet Of Things) приборам, и датчикам, появилась возможность получать, обрабатывать и анализировать каждый этап бизнес-процесса. Для очистки данных многие компании использующие data-driven подход выстраивают системы качества данных (Data Quality, DQ) для поддержания чистоты и актуальности данных в хранилищах данных (Data Warehouse, DWH)

Проактивный подход должен использоваться не только при алгоритмах проектирования моделей, но и при проектировании архитектурного стека, который в свою очередь может быть подвержен следующим цифровым рискам цепочки поставок (Digital Supply Chain Risks): риски зависимости от открытого исходного кода, риски сторонних поставщиков программного обеспечения, операционные ИТ-риски. При этом ключевая сложность заключается в том, что современные ИТ-системы редко разрабатываются полностью автономно — они активно используют открытое программное обеспечение, сторонние библиотеки и сервисы

6. Необходимость размеченных данных для обучения, работа с высоким уровнем ложных срабатываний на начальном этапе внедрения и необходимость экспертной валидации результатов.

7. Важность экспертных заключений и гибридных методов.

Чистый ML иногда упускает нюансы, которые люди видят сразу. Экспертные мнения помогают заполнить пробелы в данных и сделать предсказания более надежными. Например, менеджеры по поставкам могут учесть локальные факторы, как культурные особенности или неформальные отношения, которые алгоритмы игнорируют. Гибридные методы сочетают это с ML-алгоритмы обрабатывают большие объемы данных, а эксперты интерпретируют результаты. Исследования показывают, что такие подходы повышают точность на 10–20% в прогнозировании сбоев, особенно в сложных сценариях вроде пандемий

Вызовы и ограничения внедрения указанных методов отчетливо виднеющиеся при анализе включают в себя: необходимость размеченных данных для обучения, конфиденциальность и безопасность данных, вычислительная сложность и стоимость развертывания ML-инфраструктуры, проблемы интерпретируемости моделей. Сложность сбора полных и размеченных данных обусловлен халатностью производственного персонала, а также стоимостью полной разметки данных в реальном производственном процессе

В тестовых исследованиях часто наблюдается несбалансированность данных при обнаружении аномалий между соотношением положительных и отрицательных выборок тестовых данных, что затрудняет эффективную оценку модели стандартными метриками точности

Новизна и оригинальность работы заключается в проведении системного обзора методов ML для цепочек поставок на основе последних исследований. Описаны реальные организационные проблемы внедрения — интерпретируемость, нехватка обучающих данных, риски потери информации. Особое внимание уделено интеграции с современными стандартами (ISO 28000, NIST) и возможности и рискам использования открытых API и платформ для наращивания устойчивости к внешним шокам.

Машинное обучение уже занимает заметное место в управлении рисками цепочек поставок. Оно помогает находить скрытые уязвимости и реагировать на сбои быстрее, чем традиционные методы. Но полагаться только на алгоритмы машинного обучения пока нельзя: для их работы нужны большие объёмы качественных и размеченных данных, сами модели часто остаются «чёрным ящиком», а внедрение требует серьёзных затрат и компетенций. Более надёжные результаты даёт сочетание алгоритмов с экспертными оценками. Правильно настроенные системы умеют обрабатывать данные в масштабе и замечать слабые сигналы, которые человек пропустил бы, а эксперты учитывают контекст, опыт и факторы, которые сложно оцифровать. Такой гибридный подход снижает человеческий фактор и делает решения устойчивее. Важным направлением развития остаётся прозрачность. Методы объяснимого ИИ вроде SHAP и LIME позволяют понять, какие признаки влияют на прогноз, а причинное машинное обучение помогает видеть не только корреляции, но и связи между событиями. Это повышает доверие к моделям и облегчает принятие решений. В ближайшие годы роль машинного обучения в цепочках поставок будет только расти: от предсказания сбоев и аномалий оно постепенно будет больше использоваться и для прогнозирования спроса, качества и продаж