Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают инновационную систему, использующую возможности искусственного интеллекта для более точного прогнозирования хода производственных процессов.
Предложенная многоагентная система с использованием технологии извлечения и генерации информации (RAG) повышает точность прогнозирования незавершенного производства (WiP) на основе анализа журналов событий и нарративного кодирования.
Прогнозирование незавершенных работ (Work-in-Progress, WiP) критически важно для предиктивного мониторинга процессов, однако традиционные подходы часто упускают контекст исторических данных. В статье ‘A Multi-Agent Retrieval-Augmented Framework for Work-in-Progress Predictio’ предложен инновационный многоагентный фреймворк, объединяющий механизм извлечения релевантной информации и генерацию ответов на основе больших языковых моделей (LLM) для повышения точности и адаптивности прогнозирования WiP. Эксперименты на реальных данных демонстрируют конкурентоспособную точность предсказаний и превосходство над существующими методами, такими как TCN и LSTM. Возможно ли дальнейшее улучшение надежности и масштабируемости предиктивного мониторинга процессов за счет интеграции более сложных архитектур многоагентных систем и расширенных источников контекстной информации?
За пределами традиционного прогнозирования: Понимание смысла событий
Традиционные методы прогнозирования, такие как рекуррентные нейронные сети и архитектуры Transformer, демонстрируют высокую эффективность в улавливании последовательностей в данных о производственных процессах. Однако, несмотря на способность выявлять временные взаимосвязи, они часто не способны понять смысл происходящих событий. Эти модели оперируют с данными как с абстрактной последовательностью, не анализируя контекст и суть каждого этапа. В результате, они могут предсказывать следующее событие в последовательности, но не осознают, что это событие означает для общего хода процесса или какие последствия оно может иметь. Это ограничивает их способность адаптироваться к непредсказуемым изменениям и принимать проактивные меры, необходимые для оптимизации рабочих процессов и предотвращения сбоев.
Ограничения традиционных методов прогнозирования особенно заметны при анализе изменений в незавершенном производстве (WiP). Способность предсказывать тонкие нюансы в ходе производственных процессов, такие как отклонения от нормы или потенциальные узкие места, напрямую влияет на способность системы адаптироваться к динамическим нагрузкам. Если модель лишь фиксирует последовательность событий, не понимая их значения, она может упустить критически важные сигналы, указывающие на необходимость корректировки плана производства или перераспределения ресурсов. Это приводит к снижению эффективности, увеличению времени выполнения заказов и, как следствие, к потере конкурентоспособности. Таким образом, для эффективного управления производством необходима способность не просто регистрировать изменения WiP, а прогнозировать их, учитывая контекст и потенциальное влияние на общую производительность.
Для повышения точности прогнозирования необходимо смещение акцента с простого отслеживания последовательности событий на понимание их семантического значения. Традиционные методы, фиксирующие лишь факт наступления события, упускают из виду его суть и контекст. Вместо констатации «произошло изменение», требуется интерпретация — что именно изменилось и каковы потенциальные последствия. Внедрение семантического анализа позволяет системе не просто предсказывать, что произойдет дальше в последовательности, но и понимать, как конкретные события влияют на общую динамику рабочих процессов и, следовательно, формировать более точные и адаптивные прогнозы, учитывающие нюансы и контекст происходящего.
Нарративное кодирование: Преобразование данных в действенные инсайты
Нарративное кодирование позволяет преобразовать необработанные журналы событий в структурированные текстовые истории, что обеспечивает переход от простого учета действий к пониманию последовательности и взаимосвязей между ними. Этот процесс включает в себя не только фиксацию временной последовательности событий, но и извлечение семантического содержания каждого действия, то есть его значения и контекста в рамках бизнес-процесса. В результате, вместо массива разрозненных записей формируется нарратив, описывающий ход процесса, что облегчает анализ и выявление закономерностей, необходимых для прогнозирования и принятия решений.
Методики, такие как SNAP (Story-based Narrative Analysis of Processes) и LUPIN (Log Understanding through Prompted Inference Networks), эффективно конструируют нарративы из журналов событий, используя возможности больших языковых моделей, в частности GPT-3.5-Turbo. SNAP преобразует последовательности действий в структурированные текстовые истории, акцентируя внимание на ключевых этапах и взаимосвязях. LUPIN, в свою очередь, применяет промпт-инжиниринг для извлечения и структурирования информации из логов, позволяя модели GPT-3.5-Turbo генерировать осмысленные описания процессов. Обе методики позволяют автоматизировать процесс создания нарративов, сокращая время и усилия, необходимые для анализа данных и выявления закономерностей.
Преобразование данных о процессах в нарративный формат позволяет получить более надежные и интерпретируемые прогнозы, выходя за рамки исключительно статистического моделирования. Традиционные статистические методы часто оперируют абстрактными числовыми значениями, затрудняя понимание причинно-следственных связей и контекста событий. Напротив, нарративное кодирование структурирует данные в виде последовательности событий, описывающих процесс выполнения, что позволяет не только предсказывать будущие состояния, но и анализировать факторы, влияющие на эти прогнозы. Это обеспечивает более глубокое понимание процессов и повышает доверие к результатам прогнозирования, особенно в критически важных областях, где требуется объяснимость принимаемых решений.
Многоагентная система для надежного прогнозирования незавершенного производства
Предлагаемая многоагентная система объединяет генерацию с расширенным поиском (RAG) с агентурными архитектурами больших языковых моделей (LLM) для использования возможностей нарративного кодирования. RAG обеспечивает доступ к релевантным данным из внешних источников, которые затем используются LLM для формирования более точных и контекстуально обоснованных прогнозов. Нарративное кодирование подразумевает представление исторических данных в форме последовательных описаний событий, что позволяет агентам лучше понимать закономерности и зависимости, влияющие на прогнозируемые показатели. Интеграция RAG и агентурных LLM позволяет системе не только генерировать прогнозы, но и обосновывать их, ссылаясь на конкретные случаи из прошлого, что повышает надежность и интерпретируемость результатов.
В рамках предложенной многоагентной системы для прогнозирования незавершенной работы (WiP) используются специализированные агенты-прогнозисты, каждый из которых обеспечивает уникальную перспективу и временной масштаб анализа. Агент «Ежедневная память» (Daily Memory Agent) фокусируется на недавних событиях и краткосрочных тенденциях, обеспечивая оперативное реагирование на текущие изменения. Агент «Осведомленный о днях недели» (Weekday-Aware Agent) учитывает циклические паттерны, связанные с днями недели, что позволяет прогнозировать WiP с учетом типичного поведения в разные дни. Агент «Оконный» (Windowed Agent) анализирует данные за определенный период времени, что позволяет выявлять долгосрочные тренды и сезонные колебания, влияющие на прогноз WiP. Каждый агент генерирует независимые прогнозы, которые затем агрегируются для формирования комплексной оценки.
Агент синтеза (Fusion Agent) выполняет интеграцию прогнозов, полученных от специализированных агентов (Daily Memory Agent, Weekday-Aware Agent, Windowed Agent), используя механизм ReAct Reasoning. ReAct позволяет агенту последовательно чередовать рассуждения (Reasoning) и действия (Acting), в данном случае, анализ и сопоставление отдельных прогнозов. Этот процесс включает в себя не только агрегацию данных, но и выявление взаимосвязей и противоречий между ними, что позволяет сформировать более точный и полный прогноз WiP (Work in Progress). Полученный синтезированный прогноз учитывает различные временные масштабы и перспективы, представленные отдельными агентами, обеспечивая комплексную оценку.
Для обеспечения эффективного поиска релевантных исторических данных, система использует векторное представление памяти и библиотеку LlamaIndex. Исторические нарративы, описывающие предыдущие случаи, преобразуются в векторные вложения, что позволяет выполнять семантический поиск наиболее близких по смыслу случаев к текущей ситуации. LlamaIndex обеспечивает индексацию и быстрый доступ к этим векторным представлениям, значительно ускоряя процесс извлечения информации и позволяя агентам прогнозирования основывать свои предсказания на конкретных, подтвержденных ранее данных, а не на абстрактных предположениях. Это способствует повышению точности и надежности прогнозов WiP (Work in Progress).
Подтверждение подхода и оценка прогностической силы
Для всесторонней оценки предложенной системы, проводилась строгая верификация её производительности с использованием общепринятых метрик, таких как Средняя Абсолютная Процентная Ошибка ($MAPE$) и Средняя Абсолютная Ошибка ($MAE$). Полученные результаты демонстрируют значительное превосходство новой системы над традиционными методами прогнозирования. Высокая точность, подтвержденная количественными показателями, указывает на способность системы эффективно выявлять закономерности и предсказывать будущие значения с минимальным отклонением, что делает её надежным инструментом для анализа и планирования.
В рамках предложенной системы для повышения прозрачности и облегчения принятия решений используются специализированные агенты-помощники, такие как Аналитик Тенденций. Эти агенты не просто предоставляют прогнозные данные, но и извлекают из них ключевые сигналы и закономерности, представляя информацию в удобном для восприятия виде. Благодаря этому, пользователи получают не только количественные оценки, но и качественные объяснения, что позволяет им глубже понимать факторы, влияющие на процессы, и принимать обоснованные управленческие решения. Агенты-помощники, по сути, выступают в роли интерпретаторов сложных данных, позволяя эффективно использовать прогнозную информацию для оптимизации рабочих процессов и адаптации к изменяющимся условиям.
Интеграция семантической информации, реализованная посредством нарративного кодирования и многоагентной архитектуры, значительно повышает устойчивость и надёжность прогнозов незавершенной работы (WiP). Вместо простого анализа последовательностей событий, система способна понимать смысл действий и контекст, в котором они происходят. Нарративное кодирование позволяет преобразовать сырые данные о процессах в структурированные повествования, которые затем обрабатываются взаимодействующими агентами. Такой подход позволяет не только выявлять закономерности, но и адаптироваться к неполным или противоречивым данным, а также предсказывать будущие события с большей точностью, чем традиционные методы, не учитывающие семантику происходящего. В результате достигается более стабильное и достоверное прогнозирование, что критически важно для эффективного планирования ресурсов и оптимизации рабочих процессов.
Предложенная многоагентная RAG-структура продемонстрировала высокую точность прогнозирования, достигнув средней абсолютной процентной ошибки (MAPE) в 1.50
Реализация предложенной системы позволяет значительно повысить эффективность планирования ресурсов и оперативно адаптироваться к изменяющимся рабочим нагрузкам. Благодаря точному прогнозированию, организации получают возможность заблаговременно оптимизировать распределение персонала и оборудования, избегая перегрузок и простоев. Это, в свою очередь, ведет к снижению операционных издержек, повышению производительности и, как следствие, к максимальной оптимизации общей эффективности деятельности. Улучшенное планирование ресурсов, основанное на надежных прогнозах, создает основу для более гибкого и устойчивого бизнеса, способного успешно функционировать в условиях динамичной внешней среды.
Исследование представляет собой интересную попытку преодолеть ограничения традиционных методов прогнозирования незавершенного производства (WiP). Авторы предлагают систему, в которой различные агенты, используя извлечение информации и генерацию, совместно предсказывают ход процессов. Такой подход позволяет не только повысить точность прогнозов, но и адаптироваться к изменениям в данных, что особенно важно в динамичных производственных средах. Как метко заметила Барбара Лисков: «Программы должны быть спроектированы так, чтобы их можно было изменить без ущерба для существующих функций». Подобная гибкость и адаптивность, заложенные в основу предложенной архитектуры, позволяют системе эволюционировать вместе с изменяющимися процессами, поддерживая долгосрочную эффективность и надежность.
Что дальше?
Представленная работа, стремясь уловить ускользающую сущность незавершенных процессов, неизбежно обнажила границы применимости существующих методов. Каждый сбой в предсказании — это сигнал времени, напоминание о том, что даже самые изощренные модели лишь приближение к сложной реальности. Эффективность предложенного многоагентного подхода, основанного на извлечении и генерации, не отменяет фундаментальной проблемы: процессы стареют, и их логика меняется. Необходим пересмотр метрик оценки; точность предсказания — лишь один аспект, упуская из виду способность системы адаптироваться к неизбежному дрейфу данных.
Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на создании самообучающихся систем, способных не только предсказывать, но и понимать контекст изменения процессов. Рефакторинг — это диалог с прошлым, но истинный прогресс требует умения предугадывать будущее, основываясь не только на исторических данных, но и на понимании внутренних механизмов, управляющих эволюцией процессов. Интерес представляет исследование методов, позволяющих системам не просто «видеть» изменения, но и «чувствовать» их приближение.
Наконец, стоит задуматься о границах применимости автоматизированного предсказания. Не всякая неопределенность требует разрешения; иногда достаточно признать неизбежность хаоса. Истина заключается не в том, чтобы победить время, а в том, чтобы научиться жить в гармонии с его неумолимым течением.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.19841.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Нейронные Операторы в Энергетике: Новый Подход к Моделированию
- Квантовые Загадки: Размышления о Современной Физике
- Восстановление потенциала Шрёдингера: новый численный подход
- Спектральная оптимизация: новый подход к созданию квантовых состояний
- Квантовые Иллюзии и Практический Реализм
- Укрощение квантовой неопределенности: новый подход к моделированию
- Фотонные квантовые вычисления: на пути к практической реализации
- Квантовая оптимизация без ограничений: Новый подход к масштабируемым алгоритмам
- Быстрая генерация текста: от авторегрессии к диффузионным моделям
- Квантовый сенсор: Оптимизация для быстрых и точных измерений
2025-12-24 23:33