# Заметки — P24-SCI-MFG

Бюджет: websearch 12, fetch_or_download 22. Счётчик веду здесь.

## Счётчик использования
- websearch: 0
- fetch/download (WebFetch+curl): 0

## Поисковые запросы

### Поисковые запросы (WebSearch), всего 8
1. `arXiv 2026 LLM agents production scheduling manufacturing` — нашла кандидатов по диспетчеризации/планированию.
2. `arXiv large language model supply chain management survey 2026` — supply chain planning/визибилити/resilience кандидаты.
3. `arXiv predictive maintenance foundation model transformer industrial 2025 2026` — PdM foundation-model кандидаты (UniFault, FreqCondNorm, MsFormer).
4. `arXiv large language model quality control defect inspection manufacturing 2026` — quality/inspection кандидаты (ConMem, PB-IAD, IMDD-1M).
5. `arXiv customs HS code classification trade document NLP LLM 2025 2026` — TRADE-кандидаты (ATLAS, deterministic HS workflow).
6. `arXiv LLM agent field experiment factory case study empirical 2026` — поиск полевых эмпирических работ (мало прямых попаданий в MFG/TRADE, взяла из других запросов).
7. `Journal of Manufacturing Systems 2026 large language model production planning field study` — журнальный слой; нашла спецвыпуск JMS "Advances of LLM for Smart Manufacturing" (для будущего мониторинга, не карточка-источник в этой итерации — лимит 3 source-карточек не использован, решила не заводить source-карточку без прочтения самого спецвыпуска).
8. `International Journal of Production Research 2026 LLM agent supply chain empirical case` — нашла MARS (риск-оценка в supply chain, IJPR) и подтверждение публикации arXiv 2411.10184 в IJPR.

### Счётчик использования (итог)
- websearch: 8 / 12
- fetch/download (WebFetch+curl): 17 / 22 (8 abs-страниц arXiv, 8 PDF, 1 заблокированная попытка curl на tandfonline)

### Отклонённые/непрочитанные кандидаты
- **MARS — «Leveraging large language models to enhance multi-agent risk assessment in supply chain networks»**, International Journal of Production Research, DOI 10.1080/00207543.2026.2619562. `curl -L` на https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00207543.2026.2619562 вернул HTTP 403 / Cloudflare-заглушку "Just a moment..." (см. raw/mars-ijpr-2619562.html, files.jsonl availability=blocked). По правилу капчу/защиту не обхожу; карточка не создана, материал не прочитан. Если появится способ прочитать реферат — стоит вернуться (риск-оценка цепей поставок через мультиагентную LLM-систему, реальные данные о погодных событиях и выбор логистических хабов на юго-востоке США).
- **UniFault: A Fault Diagnosis Foundation Model from Bearing Data** (arXiv 2504.01373, апрель 2025) — не читала полностью, отсеяла по бюджету и как более раннюю работу того же направления, что и включённый FreqCondNorm (который явно ссылается на UniFault как на предшественника). Не дубль в базе, просто не выбрана.
- **Large Scale Foundation Models for Intelligent Manufacturing Applications: A Survey** (arXiv 2312.06718, декабрь 2023) — не читала: слишком старая для свежего слоя без явной необходимости historical_basis, а LLM4OR-обзор (W07) уже закрывает тип review в пакете.
- **PB-IAD, IMDD-1M (multimodal foundation models for industrial anomaly detection)** — сниппеты видела, не открывала (бюджет); отмечаю как задел для следующей итерации по качеству/дефектам.
- **Agentic LLMs in the Supply Chain: Towards Autonomous Multi-Agent Consensus-Seeking** (arXiv 2411.10184, опубликована также в IJPR 2025.2604311) — не читала полностью; отсеяна в пользу TVS Sidekick и Rethinking Supply Chain Planning (обе — реальные полевые внедрения, более сильный эмпирический сигнал, чем консенсус-переговоры между агентами).

### Проверка дублей
- `grep` по всем 8 arXiv ID (2509.18400, 2605.14857, 2609.20535, 2608.09343, 2607.28126, 2509.03811, 2605.20849, 2509.26482) в `W/known-url-map.jsonl` — совпадений нет, все новые.
- `grep -i` по организациям JD.com, TVS Supply Chain Solutions / TVS SCS, Rizhao Steel в `known-url-map.jsonl`, `known-sources-v0.2.json`, `known-e4-cases.json`, `known-urls-v0.2-v1.0.txt`:
  - JD.com встречается (пресс-релизы, кейсы E2-CN-COM-*, включая отдельный кейс «30-дневный полевой эксперимент с ORPR RL-агентом пополнения запасов») — это **другой процесс** (пополнение запасов конкретной категории через RL-агента), не совпадает с процессом карточки W06 (генеративный агентный фреймворк планирования, весь конвейер planning). Дубля нет, `novelty: new`, но отмечаю связь в notes для координатора.
  - TVS Supply Chain Solutions / TVS SCS, Rizhao Steel — совпадений не найдено, новые организации/кейсы для базы.

### Прочее
- Пакет содержит только карточки типа `work` (8 шт.), карточек `source` не заводила: доступных новых каналов, которые прошли бы порог "не более 3 и явно новые/полезные для мониторинга", в рамках бюджета не выявила отдельно от уже найденных статей (все найденные "источники" — это отдельные статьи на arXiv/в журналах, а не устойчивые каналы/репозитории с регулярной публикацией по теме).
- Недобор по региону "вне США/Европы": 3 из 8 работ — с китайскими авторами (ConMem — Rizhao Steel/Shandong University/Boston University; Deterministic HS Tariff — Shanghai Jiao Tong University/GACC; LLM-Guided AGV Scheduling — Tsinghua University; Rethinking Supply Chain Planning — JD.com/Tsinghua/HKU/Berkeley) — требование "хотя бы одна попытка вне США/Европы" выполнено с запасом.
- Незавершённых пробелов по конкретной ячейке типа "Россия × таможня" в этом пакете не было (пакет ориентирован на глобальную науку, не на региональный срез) — недобора по правилу №13 не фиксирую.

## Доработка по W/findings/V6-M2.json (24.09, вечер)

Бюджет доработки: 0 веб-поисков, 0 открытий (все правки — по уже сохранённым raw/*.extract.txt, без новых fetch). Исходная версия карточек сохранена как `cards.v1.jsonl`.

1. **W06 (JD.com, major).** Исправлено:
   - «120 → ~5 минут» было неверно: 120 мин/нед — это весь ручной цикл (20 сбор + 40 обработка + 60 анализ). Сбор+обработка (60 мин) сокращаются до ~5 мин; час анализа остаётся, но становится интерактивной агент-сессией (её длительность источник не приводит). Переписаны `key_finding_ru`, `metrics`, `claims`.
   - «22%» и «2%» — единицы («проценты» vs «процентные пункты») источник не уточняет; убрала домысленное «процентных пунктов», формулировки оставлены как в тексте с явной оговоркой о неопределённости единиц.
   - Добавлены как **CONFLICT** два внутренних расхождения самой статьи: раздел 1.1 («Contributions») — «reduces weekly data processing time by approximately 40%» и «improves stock fulfillment rates by 2–3%» — против детального раздела 4, где даны другие цифры (60→~5 мин на часть цикла; «2% above baseline»). Обе версии зафиксированы в metrics/claims с status CONFLICT и точными локаторами.
   - Метрика GMV (~2 млн юаней) переведена из HYPOTHESIS в SOURCE_CLAIM — это собственная оценка авторов («we estimate»), а не интерпретация автора карточки.
   - Уточнена аффилиация: 6 из 8 авторов — JD.com, 2 — только академические (Tsinghua; HKU/Berkeley); перенесено из next_action в transfer_limits.

2. **W01 (ATLAS, minor).** Добавлена заинтересованность: оба автора — сотрудники Flexify.AI (коммерческая компания-разработчик модели и бенчмарка), независимого воспроизведения нет — новый claim + дополнение transfer_limits. В metrics[0].baseline помечено внутреннее расхождение источника (в тексте «2.1%» для LLaMA-3.3-70B без дообучения, тогда как по таблице 2 3/200 = 1.5%) — оставлено как есть с пометкой, не «исправлено» самовольно. Из transfer_limits убрано домысленное «классы представлены неравномерно» — источник говорит только, что в CROSS попадают лишь спорные/уточняемые коды.

3. **files.jsonl, F09 (MARS, IJPR, blocked).** Пересчитан `sha256` заглушки (Cloudflare challenge page, 5870 байт) = `2d3fb856e4f8626bedce77a3b300a40286e5277db8910efe2db8372d073975f7`; в `version_note` явно отмечено, что хеш относится к заглушке, а не к тексту статьи (которая не прочитана).

4. **Самоаудит аффилиации авторов по остальным карточкам:**
   - **W02** (Deterministic HS Tariff) — 3 из 7 авторов являются действующими сотрудниками таможенного регулятора Китая (GACC, Шанхай), 1 — сотрудник коммерческой ИТ-компании (Nanjing Jiyun). Добавлены заинтересованность в transfer_limits и отдельный claim.
   - **W05** (ConMem) — 1 из 9 авторов (Xiangtian Meng) — сотрудник Rizhao Steel Holding Group, предприятия-партнёра, на площадке которого проходило 15-дневное полевое испытание; результаты полевого этапа не являются независимой оценкой. Добавлено в transfer_limits и claims.
   - **W08** (TVS Sidekick) — 3 из 6 авторов аффилированы с TVS Supply Chain Solutions (компанией, о чьём внутреннем продукте статья), 3 — с Manchester Metropolitan University; статья в значительной части — самоотчёт компании. Добавлено в transfer_limits и claims.
   - **W03** (FreqCondNorm, CentraleSupélec), **W04** (LLM-Guided AGV Scheduling, Tsinghua), **W07** (LLM4OR Survey, Shanghai University/Hebei University of Technology/Sun Yat-sen University) — проверены: все авторы академические, коммерческой или регуляторной заинтересованности, отличной от обычного академического интереса, не выявлено. Правки не вносились.

Валидатор после доработки: `python3 W/scripts/validate_cards.py W/packets/P24-SCI-MFG` → 0 проблем (8 карточек).