論文の概要: Leveraging Large Language Models for Risk Assessment in Hyperconnected Logistic Hub Network Deployment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21115v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 03:13:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:53:22.723193
• Title: Leveraging Large Language Models for Risk Assessment in Hyperconnected Logistic Hub Network Deployment
• Title（参考訳）: 超連結ロジスティックハブネットワーク配置におけるリスクアセスメントのための大規模言語モデルの活用
• Authors: Yinzhu Quan, Yujia Xu, Guanlin Chen, Frederick Benaben, Benoit Montreuil,
• Abstract要約: ハブデプロイメントを成功させるためには、動的リスクアセスメントが不可欠です。 従来の手法では、構造化されていない情報を効果的に捉え分析するのに苦労することが多い。 このフレームワークは長期記憶にスケーラビリティを取り入れ、説明と解釈を通じて意思決定を強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3454502835917035
• License:
• Abstract: The growing emphasis on energy efficiency and environmental sustainability in global supply chains introduces new challenges in the deployment of hyperconnected logistic hub networks. In current volatile, uncertain, complex, and ambiguous (VUCA) environments, dynamic risk assessment becomes essential to ensure successful hub deployment. However, traditional methods often struggle to effectively capture and analyze unstructured information. In this paper, we design an Large Language Model (LLM)-driven risk assessment pipeline integrated with multiple analytical tools to evaluate logistic hub deployment. This framework enables LLMs to systematically identify potential risks by analyzing unstructured data, such as geopolitical instability, financial trends, historical storm events, traffic conditions, and emerging risks from news sources. These data are processed through a suite of analytical tools, which are automatically called by LLMs to support a structured and data-driven decision-making process for logistic hub selection. In addition, we design prompts that instruct LLMs to leverage these tools for assessing the feasibility of hub selection by evaluating various risk types and levels. Through risk-based similarity analysis, LLMs cluster logistic hubs with comparable risk profiles, enabling a structured approach to risk assessment. In conclusion, the framework incorporates scalability with long-term memory and enhances decision-making through explanation and interpretation, enabling comprehensive risk assessments for logistic hub deployment in hyperconnected supply chain networks.
• Abstract（参考訳）: グローバルサプライチェーンにおけるエネルギー効率と環境サステナビリティの重視の高まりは、ハイパーコネクテッドロジスティックハブネットワークの展開に新たな課題をもたらす。 現在の揮発性、不確実性、複雑、曖昧性(VUCA)環境では、ハブ配置を成功させるためには、動的リスクアセスメントが不可欠である。 しかし、従来の手法は、構造化されていない情報を効果的に捉え分析するのに苦労することが多い。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)によるリスク評価パイプラインを複数解析ツールと統合して設計し,ロジスティックなハブ配置を評価する。 この枠組みにより、LLMは、地政学的不安定性、金融トレンド、歴史的な嵐イベント、交通状況、ニュースソースからの新興リスクなど、構造化されていないデータを分析することで、潜在的リスクを体系的に識別することができる。 これらのデータは分析ツールを通じて処理され、LLMによって自動的に呼び出され、ロジスティックハブ選択のための構造化およびデータ駆動決定プロセスをサポートする。 さらに,様々なリスクタイプやレベルを評価することで,ハブ選択の実現可能性を評価するために,LCMにこれらのツールを活用するように指示するプロンプトを設計する。 リスクベースの類似性分析を通じて、LLMはリスクプロファイルに匹敵するクラスタロジスティックハブを生成し、リスク評価に対する構造化アプローチを可能にする。 結論として、このフレームワークは長期記憶にスケーラビリティを取り入れ、説明と解釈を通じて意思決定を強化し、過連結サプライチェーンネットワークにおけるロジスティックハブ配置の包括的なリスク評価を可能にする。

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