Мы разрабатываем и внедряем графовые нейронные сети (GNN) для оптимизации цепочек поставок — от прогнозирования спроса до динамического управления запасами. Когда в графе поставщиков, заводов и складов происходит сбой, он распространяется каскадно. Классические методы исследования операций (LP, MIP) теряют структурные паттерны и плохо переносятся на новые топологии. GNN автоматически извлекает эти паттерны и адаптируется к изменениям сети. Свяжитесь с нами, чтобы оценить ваш кейс.
Что не решается классическими методами
Disruption propagation. Когда поставщик уровня 2 (tier-2) падает, линейная модель не видит каскадный эффект через tier-1 на конечный узел. GNN видит: информация о disruption распространяется через граф за O(depth) шагов message passing.
Demand forecasting в гетерогенной сети. SKU в одном регионе коррелирует с SKU в другом через общие сезонные и событийные факторы. Стандартный univariate ARIMA или даже LightGBM на SKU-уровне не захватывает эти кросс-нодовые зависимости.
Dynamic routing. Оптимальный маршрут зависит от текущего состояния всей сети — загрузки складов, доступности транспорта, задержек. Heuristic routing не адаптируется к реальному времени.
Как GNN моделирует распространение сбоев?
Архитектура строится на гетерогенном графе: узлы типов Supplier, Plant, DC (distribution center), Store/Customer, рёбра transports, supplies, distributes. Используем Heterogeneous Graph Transformer (HGT) из PyTorch Geometric — он различает типы узлов и рёбер через type-specific attention heads. Каждый узел имеет feature vector: исторические inventory levels, capacity, lead time, cost, geographic coordinates. Рёбра — historical reliability, transport time, cost per unit.
Почему STGNN эффективнее классических методов прогноза?
Формулировка: предсказать спрос в каждом узле на горизонте T шагов, учитывая пространственные зависимости (граф поставок) и временную динамику. Архитектура: STGNN = GCN для пространственных зависимостей + Temporal Convolution Network (TCN) или Transformer для временных. Альтернатива — Graph WaveNet (комбинирует adaptive adjacency matrix + dilated TCN). На реальном датасете (розничная сеть, 1200 SKU, 85 магазинов) Graph WaveNet дал MAPE = 8.3% против 12.1% у независимых LightGBM на SKU-уровне. Особенно заметный прирост — на промо-периодах с cross-store spillover эффектами. Экономия на тестовых проектах достигала 25% операционных затрат.
Как RL+GNN управляет запасами динамически?
Задача inventory optimization в multi-echelon сети — классический пример, где RL обходит OR-подходы при нестационарной среде. Формулируем как MDP: state = текущие inventory levels по всем узлам + demand signals; action = order quantities по всем рёбрам; reward = -(stockout cost + holding cost + transportation cost). GNN-based policy network: state граф → GNN encoder → node/edge-level action head. Обучение через PPO в симуляторе цепочки (custom среда на базе OR-Gym или AnyLogic).
Проблема: reward shaping критичен. Без правильного баланса штрафов за stockout vs. overstock агент быстро сходится к локальному минимуму. Логарифмическая penalty за overstock + asymmetric stockout cost решают это лучше линейных весов. На тестовом окружении (8-узловая 3-echelon сеть, 52 недели симуляции) RL+GNN снизил total supply chain cost на 17% vs. базовый (s,S)-policy при улучшении service level с 94.2% до 97.1%.Graph WaveNet paper
Disruption prediction
Отдельная задача — предсказать задержку или отказ конкретного поставщика/транспортного плеча за 2–4 недели. Фичи: external signals (weather API, port congestion indices, geopolitical risk scores через GDELT), внутренние данные (исторические on-time rates, lead time volatility). GNN здесь агрегирует сигналы с соседних узлов: задержки у tier-2 поставщика — ранний сигнал для tier-1. Binary classification: AUC-ROC 0.79–0.83 на задаче предсказания disruption > 5 дней. Получите консультацию по вашему кейсу.
Стек
| Компонент | Инструменты |
|---|---|
| GNN | PyTorch Geometric, DGL |
| STGNN | Graph WaveNet, DCRNN |
| RL симулятор | OR-Gym, кастомный Gym env |
| RL обучение | Stable-Baselines3, RLlib |
| OR-solver | Google OR-Tools, Gurobi |
| Pipeline | Apache Airflow, dbt |
| Feature store | Feast, Redis |
Процесс работы
| Этап | Длительность | Результат |
|---|---|---|
| Граф-аудит | 1–2 недели | Инвентаризация узлов, рёбер, источников данных |
| Feature engineering | 2–3 недели | Исторические временные ряды, external signals |
| STGNN для forecasting | 3–4 недели | Baseline MAPE, сравнение с ARIMA/LightGBM |
| RL-симулятор | 2–3 недели | Калибровка cost parameters под бизнес-логику |
| Shadow deployment | 2–4 недели | Параллельный прогон vs. текущая политика |
Что входит в работу
- Граф-аудит текущей сети и источников данных.
- Feature engineering: подготовка временных рядов и внешних сигналов.
- Построение STGNN-модели прогноза спроса.
- Разработка RL-симулятора для multi-echelon inventory.
- Shadow deployment с A/B-тестированием.
- Документация модели и API.
- Обучение команды заказчика (1–2 дня).
- Поддержка в течение 1 месяца после запуска.
Наш опыт и гарантии
Мы занимаемся ML-оптимизацией цепочек поставок более 5 лет, выполнили 15+ проектов для ритейла и логистики. Гарантируем прозрачную модель и интеграцию в существующую инфраструктуру. Сертифицированные специалисты по PyTorch и MLOps. Оценим ваш кейс на бесплатной консультации — свяжитесь с нами, и мы подберем оптимальную архитектуру под ваш бюджет и сроки.