공급망 의사결정 지원에서 설명 가능한 인공지능 기능 활성화

설명 가능한 인공지능(XAI)은 정보에 기반한 의사결정 과정을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 해왔습니다. 현대에 등장한 다양한 공급망(SC) 플랫폼은 공급망 상호작용의 성격을 변화시켜 상당한 불확실성을 초래했습니다. 본 연구는 공급망 분야 내 의사결정지원시스템(DSS)에 XAI 기능이 통합된 기존 문헌에 대한 철저한 분석을 목표로 합니다. 분석 결과, 공급망 분야에서의 의사결정 과정에 대한 XAI의 영향이 드러났습니다. 본 연구는 Python 머신러닝(ML) 프로세스를 사용하여 온라인 데이터를 SHapley Additive exPlanations(SHAP) 기법으로 분석합니다. 설명 알고리즘은 예측 결과에 대한 합리적 근거를 제공함으로써 ML 모델의 명료성을 향상시키기 위해 특별히 설계되었습니다. 본 연구는 공급망 맥락에서 의사결정을 강화하는 XAI 및 DSS 구성 요소를 식별하기 위한 측정 가능한 기준 수립을 목표로 합니다. 본 연구는 예측 능력, 온라인 데이터셋 활용, 분석된 변수 수, 학습 능력 개발 및 의사결정 맥락에서의 타당성 검사를 중심으로 이전 연구를 평가하며, 불확실성 하에서의 지능형 의사결정에 대한 추가 연구가 필요한 분야를 강조합니다.