論文の概要: Enhancing Supply Chain Visibility with Generative AI: An Exploratory Case Study on Relationship Prediction in Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03390v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 15:19:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:07:20.137854
• Title: Enhancing Supply Chain Visibility with Generative AI: An Exploratory Case Study on Relationship Prediction in Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: ジェネレーティブAIによるサプライチェーンの可視性向上:知識グラフにおける関係予測の探索的研究
• Authors: Ge Zheng, Alexandra Brintrup,
• Abstract要約: 関係予測は、データ駆動技術を用いてサプライチェーンの可視性を高めることを目的としている。 既存の手法は関係を予測するのに成功しているが、これらの関係が埋め込まれているコンテキストを抽出するのに苦労している。 文脈の欠如により、実践者は取引関係と確立されたサプライチェーンの関係を区別することができない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.79646338275159
• License:
• Abstract: A key stumbling block in effective supply chain risk management for companies and policymakers is a lack of visibility on interdependent supply network relationships. Relationship prediction, also called link prediction is an emergent area of supply chain surveillance research that aims to increase the visibility of supply chains using data-driven techniques. Existing methods have been successful for predicting relationships but struggle to extract the context in which these relationships are embedded - such as the products being supplied or locations they are supplied from. Lack of context prevents practitioners from distinguishing transactional relations from established supply chain relations, hindering accurate estimations of risk. In this work, we develop a new Generative Artificial Intelligence (Gen AI) enhanced machine learning framework that leverages pre-trained language models as embedding models combined with machine learning models to predict supply chain relationships within knowledge graphs. By integrating Generative AI techniques, our approach captures the nuanced semantic relationships between entities, thereby improving supply chain visibility and facilitating more precise risk management. Using data from a real case study, we show that GenAI-enhanced link prediction surpasses all benchmarks, and demonstrate how GenAI models can be explored and effectively used in supply chain risk management.
• Abstract（参考訳）: 企業や政策立案者にとって、効果的なサプライチェーンのリスク管理における重要な障害は、相互依存のサプライネットワーク関係の可視性の欠如である。 リンク予測(リンク予測、link prediction)は、データ駆動技術を用いてサプライチェーンの可視性を高めることを目的としたサプライチェーン監視研究の創発的な領域である。 既存の手法は、関係を予測するのに成功しているが、これらの関係が組み込まれている状況(例えば、供給される製品や供給される場所など)を抽出するのに苦労している。 文脈の欠如により、実践者は取引関係と確立されたサプライチェーンの関係を区別することができず、正確なリスク推定を妨げている。 本研究では,知識グラフ内のサプライチェーン関係を予測するために,機械学習モデルと機械学習モデルを組み合わせた組込みモデルとして,事前学習言語モデルを活用する,新しいジェネレーティブ人工知能(Gen AI)拡張機械学習フレームワークを開発する。 ジェネレーティブAI技術を統合することで、私たちのアプローチはエンティティ間のニュアンスドセマンティックな関係を捕捉し、サプライチェーンの可視性を改善し、より正確なリスク管理を容易にする。 実ケーススタディから得られたデータを用いて、GenAIが強化したリンク予測が全てのベンチマークを超えていることを示し、サプライチェーンのリスク管理においてどのようにGenAIモデルを探索し、効果的に利用できるかを示す。

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