論文の概要: Breaking Moravec's Paradox: Visual-Based Distribution in Smart Fashion
Retail
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09102v1
- Date: Fri, 10 Jul 2020 02:20:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-11 22:46:14.673859
- Title: Breaking Moravec's Paradox: Visual-Based Distribution in Smart Fashion
Retail
- Title（参考訳）: モラベックのパラドックスを破る:スマートファッション小売における視覚的分布
- Authors: Shin Woong Sung, Hyunsuk Baek, Hyeonjun Sim, Eun Hie Kim, Hyunwoo
Hwangbo, and Young Jae Jang
- Abstract要約: 我々は,その視覚的イメージに基づいて,衣服のスタイルを効果的に表現する深層学習モデルを開発した。
チームは、服のイメージ表現に基づいて、各ストアの製品ミックスを効果的に決定する最適化モデルを開発した。
提案手法は、現実的なサプライチェーン問題に対処するために、AI(知覚と認知)と数学的最適化(論理計算)の両方を使用するという点において重要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.0721440984179464
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we report an industry-academia collaborative study on the
distribution method of fashion products using an artificial intelligence (AI)
technique combined with an optimization method. To meet the current fashion
trend of short product lifetimes and an increasing variety of styles, the
company produces limited volumes of a large variety of styles. However, due to
the limited volume of each style, some styles may not be distributed to some
off-line stores. As a result, this high-variety, low-volume strategy presents
another challenge to distribution managers. We collaborated with KOLON F/C, one
of the largest fashion business units in South Korea, to develop models and an
algorithm to optimally distribute the products to the stores based on the
visual images of the products. The team developed a deep learning model that
effectively represents the styles of clothes based on their visual image.
Moreover, the team created an optimization model that effectively determines
the product mix for each store based on the image representation of clothes. In
the past, computers were only considered to be useful for conducting logical
calculations, and visual perception and cognition were considered to be
difficult computational tasks. The proposed approach is significant in that it
uses both AI (perception and cognition) and mathematical optimization (logical
calculation) to address a practical supply chain problem, which is why the
study was called "Breaking Moravec's Paradox."
- Abstract（参考訳）: 本稿では,人工知能(AI)技術と最適化手法を組み合わせた,ファッション製品の流通方法に関する産学連携研究について報告する。
短い製品寿命の現在のファッショントレンドと多様なスタイルに対応するため、同社は様々なスタイルの限られたボリュームを生産している。
しかし、各形態のボリュームが限られているため、一部のオフライン店舗では流通しないものもある。
その結果、この多変量低ボリューム戦略は、ディストリビューションマネージャにとって別の課題となる。
我々は韓国最大のファッションビジネスユニットであるKOLON F/Cと協力して、商品の視覚イメージに基づいて商品をストアに最適に配布するモデルとアルゴリズムを開発した。
チームは、視覚イメージに基づいて服のスタイルを効果的に表現するディープラーニングモデルを開発した。
さらに、服のイメージ表現に基づいて、各店舗の商品ミックスを効果的に決定する最適化モデルを作成した。
かつてはコンピュータは論理計算を行うのにしか役に立たないと考えられており、視覚認識と認知は難しい計算課題と考えられていた。
提案されたアプローチは、ai(知覚と認知)と数学的最適化(論理計算)の両方を使用して実用的なサプライチェーン問題に対処するという点において重要である。
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