論文の概要: The challenges and realities of retailing in a COVID-19 world: Identifying trending and Vital During Crisis keywords during Covid-19 using Machine Learning (Austria as a case study)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07876v1
• Date: Mon, 10 May 2021 18:31:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-20 07:13:04.387045
• Title: The challenges and realities of retailing in a COVID-19 world: Identifying trending and Vital During Crisis keywords during Covid-19 using Machine Learning (Austria as a case study)
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)世界における小売業の課題と現実 : 機械学習(austriaを事例として)による危機キーワードの識別
• Authors: Reda Mastouri Et Al., Joseph Gilkey
• Abstract要約: 将来予測の監査は季節性を重視しているため、トレンドベースのベンチマークに対する予測を選択することが推奨されている。 予測モデルは、サプライチェーン全体のエンドツーエンドのリアルタイム監視を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: From global pandemics to geopolitical turmoil, leaders in logistics, product allocation, procurement and operations are facing increasing difficulty with safeguarding their organizations against supply chain vulnerabilities. It is recommended to opt for forecasting against trending based benchmark because auditing a future forecast puts more focus on seasonality. The forecasting models provide with end-to-end, real time oversight of the entire supply chain, while utilizing predictive analytics and artificial intelligence to identify potential disruptions before they occur. By combining internal and external data points, coming up with an AI-enabled modelling engine can greatly reduce risk by helping retail companies proactively respond to supply and demand variability. This research paper puts focus on creating an ingenious way to tackle the impact of COVID19 on Supply chain, product allocation, trending and seasonality. Key words: Supply chain, covid-19, forecasting, coronavirus, manufacturing, seasonality, trending, retail.
• Abstract（参考訳）: 世界的なパンデミックから地政学的な混乱まで、物流、製品配分、調達、運用のリーダーたちは、サプライチェーンの脆弱性から組織を守ることの難しさに直面している。 将来予測の監査は季節性を重視しているため、トレンドベースのベンチマークに対する予測を選択することが推奨されている。 予測モデルは、サプライチェーン全体をエンドツーエンドでリアルタイムに監視し、予測分析と人工知能を活用して、発生前の潜在的破壊を識別する。 内部と外部のデータポイントを組み合わせることで、AI対応のモデリングエンジンが登場すれば、小売企業が供給と需要の変動に積極的に対応できるようにすることで、リスクを大幅に削減できる。 本研究は、サプライチェーン、製品アロケーション、トレンド、季節性に対するCOVID-19の影響に対処する、巧妙な方法の創出に焦点をあてる。 主な言葉:サプライチェーン、コビッド-19、予測、新型コロナウイルス、製造、季節性、トレンド、小売。

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