تواجه شركات اللوجستيات العكسية تحديات في اتخاذ القرارات المتعلقة بفحص وإعادة توجيه الأصول المُعادة قبل التحقق الجيد من حالتها. حيث أن الفحص الكامل يتطلب موارد بشرية نادرة، تم تصميم نظام دعم القرار باستخدام إشارات السيمانتك (Semantic Signal-Assisted Decision Support) لتحويل ملاحظات الإرجاع إلى عوامل حالة ونقاط جودة إشارات، مما يساعد في تحديد عمق الفحص وكيفية تخصيص الموارد تحت حدود السعة المتاحة.

تم تقييم هذا الإطار في ثلاثة سيناريوهات معيارية صناعية تشمل إيقاف تشغيل تكنولوجيا المعلومات، وصيانة الطائرات، وإرجاع الإلكترونيات الاستهلاكية. أشارت النتائج إلى أن تنفيذ هذه التقنية باستخدام 30 مجموعة محاكاة محورية أسفرت عن تحسين القيمة الصافية للاسترداد مقارنة بمقاربات الفحص التقليدية، بينما قللت من تكاليف الفحص في جميع السيناريوهات.

حتى أن مقارنة بدون مخاطر، التي تتخطى الفحص تمامًا، حققت قيمة أعلى وفقًا للمعايير الاقتصادية البحتة. في سيناريو الطائرات، أضافت تقنية التوجيه المبنية على النقاط 53.9 ألف دولار أمريكي لكل دفعة، بينما كانت النتائج أقل تأثرًا في السيناريوهين الآخرين. كما أن استخدام مستخرجات جمل ونماذج لغات ضخمة (Large Language Models) ساهم أيضًا في تعزيز النتائج في سيناريو الطائرات.

تظهر هذه النتائج كيفية دعم الأدلة السردية لقرارات الفحص قبل اتخاذ قرارات الاسترداد، مما يشير إلى أهمية تطوير استراتيجيات دعم القرار في اللوجستيات العكسية لتعزيز الكفاءة وزيادة الجدوى الاقتصادية.