Remix Cohort 3: чему нас научила финальная когорта об агентном планировании

Источник: Kinaxis•

Remix Cohort 3: чему нас научила финальная когорта об агентном планировании

Remix Cohort 3: чему нас научила финальная когорта об агентном планировании lnguyen Ср, 14.10.2026 - 10:47 Завершилась финальная клиентская когорта хакатона Kinaxis Maestro Remix Agent, представившая новую порцию идей о том, как агентный ИИ может изменить работу команд по управлению цепочками…

Завершилась финальная клиентская когорта хакатона Kinaxis Maestro Remix Agent, представившая новую порцию идей о том, как агентный ИИ может изменить работу команд по управлению цепочками поставок.

В рамках когорты команды решали некоторые из наиболее устойчивых проблем планирования: задержки поставок и спроса, расследование первопричин, реагирование на сбои, сценарное планирование с учетом ограничений и избыточные запасы.

Несмотря на разнообразие вариантов использования, проявилась общая тенденция: возможность агентного ИИ заключается не просто в том, чтобы быстрее давать ответы планировщикам. Она заключается в сокращении дистанции между возникновением проблемы и принятием обоснованного решения.

Три победные заявки указывают на три новых сигнала о том, как команды применяют агентный ИИ к задачам планирования.

Сигнал 1: Лучшие агенты связывают инсайты с действиями

Компания Castrol, ставшая общим победителем этой когорты, взялась за решение проблемы реагирования на сбои, когда последствия и потенциальные меры реагирования охватывают множество систем, ограничений и бизнес-приоритетов.

Команда разработала многоагентный рабочий процесс, который отслеживает влияние сбоев на материалы, готовую продукцию, клиентов, выручку и валовую прибыль. Специализированные агенты оценивают риски, изучают варианты восстановления, проверяют осуществимость и сравнивают сценарии, включая перемещение запасов, альтернативные источники поставок, замену спецификаций материалов и распределение между клиентами.

Команда сообщила о сокращении времени анализа решений с пяти дней до двух часов, что помогло связать этапы от понимания сбоя до оценки потенциальных ответных мер, сохраняя при этом контроль людей над принятием решений.

Сигнал 2: ИИ может вернуть планировщикам время, затраченное на расследования

Компания Skyworks Solutions, Inc. получила награду за лучшее влияние на бизнес, взявшись за обманчиво простой вопрос: почему этот готовый продукт опаздывает?

Ответ на него может потребовать отслеживания прогнозов по рабочим листам, заказам на поставку, перемещениям, ограничениям и вышестоящим зависимостям — расследование первопричин, которое, по оценкам Skyworks, может занять до 90 минут.

Их агент диагностики первопричин задержек в главном производственном графике (MPS) превращает это расследование в диалоговый рабочий процесс, отслеживая взаимосвязи спроса и предложения, выявляя способствующие задержкам перемещения и вышестоящие производственные заказы, а также показывая планировщикам, что нужно исследовать дальше.

Сигнал 3: Лучшие возможности лежат на стыке функциональных границ

Компания The Hershey Company получила награду за самого инновационного агента, взявшись за проблему избыточных и истекающих запасов — задачу, которая может потребовать действий на уровне всего бизнеса.

Их агент определяет приоритетные запасы с истекающим сроком годности и финансовые риски, находит клиентов, которые исторически покупали этот продукт, и пересматривает запланированное производство, которое потенциально можно сократить или отменить. Команда также предусмотрела возможность связи планировщиков поставок с отделом продаж, когда одних изменений на стороне поставок было недостаточно для решения проблемы.

Концепция задает два взаимосвязанных вопроса: можем ли мы избежать избыточного производства? И можем ли мы найти способ реализовать то, что у нас уже есть?

Чему нас научили три когорты Remix

Когда проект Remix только начинался, вопрос был намеренно открытым: что команды по управлению цепочками поставок могут создать с помощью агентов внутри Maestro?

Три когорты спустя этот вопрос привел команды к различным ИИ-решениям, но один урок выделяется особенно: возможность заключается не в том, чтобы исключить людей из процесса принятия решений по планированию. А в том, чтобы сделать работу вокруг этих решений более простой для навигации.

Агенты могут помочь организовать эту работу, связывая анализ, компромиссы и потенциальные действия, сохраняя при этом человеческое суждение в центре процесса.

Возможно, Remix завершается в этом году, но эти три когорты дали нам более четкое представление о перспективах агентного планирования.

Узнайте больше о ключевых моментах Kinaxis Maestro Remix здесь.

О чём эта статья