Reinforcement Learning for Autonomous Warehouse Orchestration in SAP Logistics Execution: Redefining Supply Chain Agility

📄 arXiv: 2506.06523v1 📥 PDF

作者: Sumanth Pillella

分类: cs.AI

发布日期: 2025-06-06

备注: 6 pages

💡 一句话要点

提出强化学习框架以提升SAP物流执行中的仓库调度效率

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 强化学习 仓库管理 供应链优化 SAP物流执行 动态调度 数据隐私 操作效率

📋 核心要点

  1. 现有仓库管理方法在应对动态需求和复杂操作时效率低下，难以实现实时优化。
  2. 本研究提出了一种基于强化学习的框架，能够自主调度仓库任务，提升操作灵活性和效率。
  3. 实验结果表明，该方法在任务优化准确率上达到95%，处理时间减少60%，显著优于传统方法。

📝 摘要（中文）

在供应链需求不断增加的背景下，SAP物流执行（LE）在管理仓库操作、运输和交付方面至关重要。本研究引入了一种创新框架，利用强化学习（RL）自主调度SAP LE中的仓库任务，从而提升操作灵活性和效率。通过将仓库流程建模为动态环境，该框架实时优化任务分配、库存移动和订单拣选。研究使用了30万个LE交易的合成数据集，模拟了真实仓库场景，包括多语言数据和操作中断。分析结果显示，任务优化准确率达到95%，处理时间较传统方法减少60%。可视化工具（如效率热图和性能图）为灵活的仓库策略提供指导。该方法解决了数据隐私、可扩展性和SAP集成问题，为现代供应链提供了变革性解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决现有仓库管理方法在动态需求和复杂操作下的效率低下问题。传统方法难以实现实时优化，导致资源浪费和响应时间延长。

核心思路：论文提出的框架利用强化学习技术，将仓库操作视为动态环境，通过实时优化任务分配和库存管理，提升整体操作效率。这样的设计能够快速适应变化的仓库需求。

技术框架：该框架主要包括数据采集模块、强化学习模型、任务调度模块和可视化分析模块。数据采集模块负责收集仓库操作数据，强化学习模型用于学习最优策略，任务调度模块执行实时任务分配，而可视化分析模块则提供决策支持。

关键创新：本研究的核心创新在于将强化学习应用于SAP LE的仓库调度，形成了一种新的自主调度机制。这一机制与传统方法相比，能够更有效地应对动态变化和复杂性。

关键设计：在模型设计中，采用了深度强化学习算法，设置了适应性损失函数，以优化任务调度效果。同时，网络结构经过调整，以适应多语言数据和操作中断的复杂场景。通过这些设计，框架能够在真实环境中实现高效的任务优化。

📊 实验亮点

实验结果显示，该框架在任务优化准确率上达到95%，处理时间较传统方法减少60%。这些显著的性能提升表明，强化学习在仓库调度中的应用具有重要的实际价值，能够有效应对复杂的仓库操作需求。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括现代仓库管理、物流调度和供应链优化。通过引入强化学习，企业能够实现更高效的资源配置和响应速度，从而提升整体供应链的灵活性和竞争力。未来，该框架有望在更广泛的行业中推广应用，推动智能仓储的发展。

📄 摘要（原文）

In an era of escalating supply chain demands, SAP Logistics Execution (LE) is pivotal for managing warehouse operations, transportation, and delivery. This research introduces a pioneering framework leveraging reinforcement learning (RL) to autonomously orchestrate warehouse tasks in SAP LE, enhancing operational agility and efficiency. By modeling warehouse processes as dynamic environments, the framework optimizes task allocation, inventory movement, and order picking in real-time. A synthetic dataset of 300,000 LE transactions simulates real-world warehouse scenarios, including multilingual data and operational disruptions. The analysis achieves 95% task optimization accuracy, reducing processing times by 60% compared to traditional methods. Visualizations, including efficiency heatmaps and performance graphs, guide agile warehouse strategies. This approach tackles data privacy, scalability, and SAP integration, offering a transformative solution for modern supply chains.