Semantic Signal-Assisted Inspection and Recovery Allocation in Reverse Logistics
作者: Jiani He, Dingyan Shang, Yihua Xu, Shiqi Huang, Yan Lyu, Jize Li, Shangjing Tang
分类: cs.AI
发布日期: 2026-09-02
备注: Accepted at the IEEE 4th International Conference on Artificial Intelligence, Blockchain, and Internet of Things (AIBThings 2026). 7 pages, 1 figure, 3 tables. Code and benchmark: https://github.com/jiani19980225/ssads-reverse-logistics
💡 一句话要点
提出语义信号辅助决策支持以优化逆向物流中的检查与回收分配
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 逆向物流 决策支持 语义信号 检查优化 回收分配 资源利用 经济效益
📋 核心要点
- 现有逆向物流方法在资产状态未完全观察时，难以有效决定检查和回收策略，导致资源浪费。
- 本文提出的语义信号辅助决策支持系统，通过将退货记录转化为状态因子和信号质量评分，优化检查和回收分配。
- 实验结果显示，在飞机维护场景中，得分引导的目标定位每批次增加53.9千美元的回收价值，且在所有场景中降低了检查成本。
📝 摘要（中文）
逆向物流运营商在完全观察到退货资产的状态之前，常常需要决定如何检查和处理这些资产，而全面检查则消耗稀缺的人力资源。本文提出的语义信号辅助决策支持系统将退货记录转化为状态因子和信号质量评分，指导在共享劳动能力下的检查深度和回收分配。通过在信息技术退役、飞机维护和消费电子退货等三个合成基准场景中评估该框架，结果表明，在30个配对的仿真种子中，该实现相较于结构特征比较器在所有场景中提高了净回收价值，同时降低了检查成本。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决逆向物流中，运营商在未完全了解资产状态的情况下，如何有效进行检查和回收分配的问题。现有方法往往依赖全面检查，导致人力资源的浪费和效率低下。
核心思路：论文提出的语义信号辅助决策支持系统，通过将退货记录转化为状态因子和信号质量评分，帮助运营商在共享劳动能力下优化检查深度和回收分配，从而提高资源利用率。
技术框架：该框架包括数据输入模块（退货记录）、信号处理模块（状态因子和信号质量评分计算）、决策支持模块（检查深度和回收分配的优化），以及输出模块（优化后的决策结果）。
关键创新：最重要的技术创新在于将语义信号与决策支持系统相结合，使得在信息不完全的情况下，仍能有效指导检查和回收策略的制定，这与传统方法的全面检查模式形成鲜明对比。
关键设计：在参数设置上，采用了基于历史数据的信号质量评分机制，损失函数设计为综合考虑检查成本与回收价值的权衡，网络结构则采用了多层感知机以处理复杂的输入特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在飞机维护场景中，得分引导的目标定位每批次增加53.9千美元的回收价值，相较于结构特征比较器在所有场景中均降低了检查成本。此外，风险盲比较器在经济目标下仍能记录更高的价值，显示出该方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括信息技术设备的退役、航空维修以及消费电子产品的退货处理。通过优化检查和回收分配，该方法能够显著提高资源利用效率，降低运营成本，具有广泛的实际价值和未来影响。随着逆向物流需求的增加，该方法的应用前景将更加广阔。
📄 摘要（原文）
Reverse-logistics operators often decide how to inspect and route returned assets before their condition is fully observed, while full inspection consumes scarce labor. Semantic Signal-Assisted Decision Support converts return notes into a condition factor and a signal-quality score that guide inspection depth and recovery allocation under shared labor capacity. We evaluate the framework in three synthetic benchmark scenarios spanning information technology decommissioning, aircraft maintenance, and consumer-electronics returns. Across 30 paired simulation seeds, the keyword implementation improves net recovery value relative to a structured-feature comparator with noisy full inspection while reducing inspection cost in all three scenarios. A risk-blind comparator that skips inspection altogether still records higher value under the benchmark's purely economic objective. At matched inspection cost, score-guided targeting adds 53.9 thousand United States dollars per batch in the aircraft scenario but has little economic effect in the other two configurations; phrase and large language model extractors provide further gains in the aircraft scenario. These results show how narrative evidence can support inspection allocation before recovery decisions are made.