利用机器学习方法实现尺码表构建与管理的自动化
机器学习
2023-06-19 v1
摘要
服装公司需提前一季、即提前一年进行供应链管理规划。本研究聚焦于 Levi Strauss 的尺码选择决策。目前，区域与规划组级别的尺码表由人工构建与管理。公司因尺码、商企与规划团队所承担的工作负荷而深受其苦。本研究旨在回答两个研究问题：“下一季（或多季）各尺码表名称下应向规划人员提供哪些尺码？”以及“下一季（或多季）各规划组应采用哪些尺码？”。我们以分类模型（机器学习中常用的流行模型之一）处理该问题。通过本研究，利用机器学习技术创建了更自动化的流程。预期在实践中落地后，公司各团队的工作负荷将下降。与时尚服装行业许多现有研究不同，本研究聚焦于尺码，其中库存量单位代表具有特定尺码的产品。
引用
@article{arxiv.2306.09775,
title = {Using Machine Learning Methods for Automation of Size Grid Building and Management},
author = {Salim Yunus and Dries Benoit and Filipa Peleja},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.09775},
year = {2023}
}