核心概念
小売サプライチェーンにおける深層生成モデルの活用方法と可能性に焦点を当てる。
摘要
近年の深層生成技術の進歩により、小売サプライチェーンにおけるデータ分析や予測が革新されつつあります。本研究では、深層生成モデルを使用して小売サプライチェーンの課題を解決する方法や潜在的な方向性について包括的なレビューを提供します。具体的には、DGMs(Deep Generative Models)の分類や最新アプリケーション、購入フェーズでの需要予測や調達政策最適化、物流フェーズでの車両経路最適化などが取り上げられています。これらの研究は、小売業界における効率性と競争力向上に貢献する可能性があります。
統計資料
論文番号: arXiv:2403.00861v1 [cs.AI] 29 Feb 2024
Wal-mart社グローバルテクノロジー部門からの著者情報含む
DGMs(Deep Generative Models)に関する包括的なレビューとその応用例が記載されている。
引述
"Generative AI applications, such as ChatGPT or DALL-E, have shown the world their impressive capabilities in generating human-like text or image."
"One critical question is raised: how can we leverage DGMs into modern retail supply chain realm?"
"The ability to adapt and optimize the end-to-end process is not just a competitive advantage but a survival imperative in the volatile landscape of global commerce."