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J-GLOBAL ID：201802268272871490   整理番号：18A1686347

新しい階層的予測手法に基づくサプライチェーン意思決定支援システム【JST・京大機械翻訳】

Supply chain decision support systems based on a novel hierarchical forecasting approach

著者 (2件)： Villegas Marco A. (ETSI Industriales, University of Castilla-La Mancha, Ciudad Real 13071, Spain) ,  Pedregal Diego J. (ETSI Industriales, University of Castilla-La Mancha, Ciudad Real 13071, Spain)
資料名： Decision Support Systems  (Decision Support Systems)
巻： 114  ページ： 29-36  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0487C  ISSN： 0167-9236  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 時系列予測は,多くの意思決定支援システムにおいて重要な役割を果たしている。従って,予測精度は,任意のサプライチェーンの効率を最適化するために不可欠である。しばしば見過ごされる一つの側面は,組織内の多くの製品の販売が異なるレベルの凝集を伴う複雑な階層として組み立てられるという事実である。予測精度はそれを考慮することによって改善されるかもしれないが,そのような構造に関係なく非常にしばしば予測される。本論文では,状態空間モデリングに基づく階層的時系列予測のためのアプローチを提案した。以前の開発は,階層構造に含まれる各時系列に対する独立モデルにより生成された予測に基づく代数操作による階層的予測問題に対する解を提供する。これらの解は,各個々の予測層に対して最適な調整された予測を生成するが,モデルの動力学によって意味される時間に沿ったリンクは完全に無視される。したがって,本論文における新しいアプローチは,少なくとも2つのキーポイントにおいて,過去の研究に関して改良した。最初に,代数を状態空間システムとKalmanフィルタアルゴリズムにおいてすでにコード化して,この問題に対してエレガントでクリーンな解法を与えた。第二に,状態空間アプローチは,期待されるように,階層構造を横切って最適であるが,時間に沿って,過去の開発において欠落している。このアプローチは,シミュレーションを通して,そして,スペインの大規模小売業者の実際のデータを用いて,既存の方法に対する予測性能を比較することによって評価される。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測 ,  アルゴリズム ,  モデル ,  Kalmanフィルタ ,  *予測技法 ,  *意思決定支援システム ,  代数学 ,  最適化 ,  階層構造 ,  小売業 ,  スペイン
準シソーラス用語： 状態空間 ,  予測精度 ,  時系列予測 ,  *サプライチェーン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 予測 ,  階層的予測 ,  調和 ,  状態空間 ,  意思決定支援システム

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 予測手法 ,  サプライチェーン ,  意思決定支援システム