按订单生产精益供应链的需求预测技术
机器学习
2019-05-21 v1 计量经济学
应用统计
机器学习
摘要
按订单生产（BTO）供应链在电子、汽车和时尚等行业已十分常见。它们能够基于个性化需求以短交付周期和最低库存与生产成本来制造产品。由于其自身特性，它们与传统供应链有显著差异。然而，迄今尚无专门针对此类场景需求预测方法的研究。本文做出两方面贡献：其一，呈现了一份来自BTO领域制造商的新颖且独特的数据集；其二，提出了一种用于BTO产品需求预测的新数据变换技术。十三种预测方法的结果表明，该方法与最先进（SOTA）方法相比表现相当，同时易于实现并向决策者解释。
引用
@article{arxiv.1905.07902,
title = {Demand forecasting techniques for build-to-order lean manufacturing supply chains},
author = {Rodrigo Rivera-Castro and Ivan Nazarov and Yuke Xiang and Alexander Pletneev and Ivan Maksimov and Evgeny Burnaev},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.07902},
year = {2019}
}
备注
10 pages, 2 figures