AI-Driven Real-Time Synchronization (ASC-6): Optimizing Logistics Resilience and Financial Performance
Notice bibliographique
Résumé
In the era of Supply Chain 4.0--named after an adjectival portrayal of technologies like IoT, AI and DLT that adds up to a “4.0”-the days when logistics was about sequential batch processing are over, replaced by new real-time event driven networks moving in its place. In an age where the name of the game is real-time distribution, this paper will address the essential difficulties of systems engineering in complex cyber-physical environments, and specifically talk about a big hole: no full set frame system to make end-to-end real-time synchronization possible across vital shipping interfaces (Warehouse Management Systems (WMS), Transportation Management Systems TMS).) and hardware. To this end, we present the Architecture for Synchronization in Six Layers (ASC-6), which is a new and secure framework that forms a blueprint for high-fidelity logistics operations. ASC-6 coordinates and directs the data through a series of: •Acquisition (IoT/CDC): Persistent telemetry by IoT and CDC from core systems. •Communications (MQTT/Edge) Low latency data transfer with MQTT-based edge connection. •Harmonization (Kafka): Data harmonising across organisations, resulting in Unified Data Model for Semantic coherence among various partners. •Predictive Intelligence (LSTM): Using LSTM Neural Network for predicting supply chain deviations and scoring prescriptive actions. •(Event-Driven Orchestration (BRM): Automatically trigger remediation through a Business Rule Engine (BRM) for immediate operational response. •Governance (Blockchain) Write all sync events DLT for transparency, immutability and decentralized trust. The method involves a bibliometric analysis of 500 peer-reviewed papers (2000-2025) to validate the architectural design by identifying deficiencies in existing research regarding integrated frameworks.) Shortly, we will present a digital twin architecture able to calibrate and validate the ASC-6 based on an Agent-Based Model (ABM) in order to test it under different breaking disruption scenarios. The simulation results show that the prescriptive capability of ASC-6 dramatically decreased DL by 45 % on average (from minutes to milliseconds) compared with classical systems. The framework also results in a 69 % recovery improvement in$R T$after a major disruption, which causes significant measurable reduction of CNS. Such system design, integration and validation is a crucial cornerstone for realizing resilient, proactive and genuinely agile global networks the researchers and practitioners in Advanced Technologies for Supply Chain Management (ATSCM) are hoping to create.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».