論文の概要: A decision-tree framework to select optimal box-sizes for product
shipments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04277v1
- Date: Wed, 9 Feb 2022 04:46:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-10 15:42:18.933588
- Title: A decision-tree framework to select optimal box-sizes for product
shipments
- Title（参考訳）: 製品出荷の最適ボックスサイズ選択のための決定木フレームワーク
- Authors: Karthik S. Gurumoorthy, Abhiraj Hinge
- Abstract要約: パッケージ取扱施設では、商品の出荷にさまざまな大きさの箱を用いており、製品寸法よりもはるかに大きい不適切な大きさの箱は、無駄を発生させ、出荷コストを不当に増加させる。
i) それぞれのクラスタが特定のサイズの変種で出荷される製品群に対応する長さ、幅、高さの3ドル次元空間におけるクラスタリング問題に還元し、 (ii) 計算複雑性の低い、効率的な前方決定木ベースのクラスタリング手法をN$と$Kで提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.700545830845487
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In package-handling facilities, boxes of varying sizes are used to ship
products. Improperly sized boxes with box dimensions much larger than the
product dimensions create wastage and unduly increase the shipping costs. Since
it is infeasible to make unique, tailor-made boxes for each of the $N$
products, the fundamental question that confronts e-commerce companies is: How
many $K << N$ cuboidal boxes need to manufactured and what should be their
dimensions? In this paper, we propose a solution for the single-count shipment
containing one product per box in two steps: (i) reduce it to a clustering
problem in the $3$ dimensional space of length, width and height where each
cluster corresponds to the group of products that will be shipped in a
particular size variant, and (ii) present an efficient forward-backward
decision tree based clustering method with low computational complexity on $N$
and $K$ to obtain these $K$ clusters and corresponding box dimensions. Our
algorithm has multiple constituent parts, each specifically designed to achieve
a high-quality clustering solution. As our method generates clusters in an
incremental fashion without discarding the present solution, adding or deleting
a size variant is as simple as stopping the backward pass early or executing it
for one more iteration. We tested the efficacy of our approach by simulating
actual single-count shipments that were transported during a month by Amazon
using the proposed box dimensions. Even by just modifying the existing box
dimensions and not adding a new size variant, we achieved a reduction of
$4.4\%$ in the shipment volume, contributing to the decrease in non-utilized,
air volume space by $2.2\%$. The reduction in shipment volume and air volume
improved significantly to $10.3\%$ and $6.1\%$ when we introduced $4$
additional boxes.
- Abstract（参考訳）: パッケージ処理施設では、さまざまなサイズの箱を使って製品を出荷している。
箱の寸法が製品寸法よりもはるかに大きい不適切な大きさの箱は、無駄を発生させ、運送コストを不当に増加させる。
nドルの製品ごとに独自でカスタマイズされた箱を作るのは不可能であるため、eコマース企業と直面する基本的な問題は次のとおりである。
本稿では,箱ごとの製品1個を2段階に分けた単価出荷のソリューションを提案する。
(i)各クラスタが特定のサイズの変種で出荷される製品群に対応する長さ、幅、高さの3ドル次元空間におけるクラスタリング問題に還元し、
(ii)これらの$k$クラスタと対応するボックス次元を得るために、計算複雑性が低い効率的なフォワードバックワード決定木ベースのクラスタリング手法をn$と$k$で提示する。
アルゴリズムには複数の構成部品があり、それぞれが高品質なクラスタリングソリューションを実現するために特別に設計されている。
提案手法は,現在のソリューションを捨てることなく,段階的にクラスタを生成するため,後方通過を早期に停止するか,あるいは1回のイテレーションで実行するのと同じくらい,サイズ変種の追加や削除は簡単である。
提案するボックスディメンションを用いて,amazonが1ヶ月間に輸送した単数出荷をシミュレーションし,本手法の有効性を検証した。
既存の箱の寸法を変更して、新しいサイズの変更を加えなくても、出荷量で4.4\%$の削減を達成し、使用されていない空気量スペースを2.2\%$に削減しました。
出荷量と空気量の減少は、さらに4ドル追加の箱を導入すると、10.3\%$と6.1\%$へと大幅に改善された。
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