論文の概要: On the use of learning-based forecasting methods for ameliorating
fashion business processes: A position paper
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04798v1
- Date: Wed, 9 Nov 2022 10:44:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-10 16:19:23.559669
- Title: On the use of learning-based forecasting methods for ameliorating
fashion business processes: A position paper
- Title（参考訳）: ファッションビジネスのプロセス改善のための学習に基づく予測手法の利用について:ポジションペーパー
- Authors: Geri Skenderi, Christian Joppi, Matteo Denitto, Marco Cristani
- Abstract要約: ファッション産業は世界で最も活発で競争力のある市場の一つである。
衣料品のライフサイクルが短いため、サプライチェーン管理と小売戦略は優れた市場パフォーマンスに不可欠である。
我々は、あらゆるファッション企業が産業・市場への影響を改善するために適用できる3つの具体的な予測課題の概要を述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.739622509200751
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The fashion industry is one of the most active and competitive markets in the
world, manufacturing millions of products and reaching large audiences every
year. A plethora of business processes are involved in this large-scale
industry, but due to the generally short life-cycle of clothing items,
supply-chain management and retailing strategies are crucial for good market
performance. Correctly understanding the wants and needs of clients, managing
logistic issues and marketing the correct products are high-level problems with
a lot of uncertainty associated to them given the number of influencing
factors, but most importantly due to the unpredictability often associated with
the future. It is therefore straightforward that forecasting methods, which
generate predictions of the future, are indispensable in order to ameliorate
all the various business processes that deal with the true purpose and meaning
of fashion: having a lot of people wear a particular product or style,
rendering these items, people and consequently brands fashionable. In this
paper, we provide an overview of three concrete forecasting tasks that any
fashion company can apply in order to improve their industrial and market
impact. We underline advances and issues in all three tasks and argue about
their importance and the impact they can have at an industrial level. Finally,
we highlight issues and directions of future work, reflecting on how
learning-based forecasting methods can further aid the fashion industry.
- Abstract（参考訳）: ファッション産業は世界で最も活発で競争力のある市場の一つであり、何百万もの製品を生産し、毎年大勢の聴衆にリーチしている。
この大規模産業には多くのビジネスプロセスが関与しているが、衣料品のライフサイクルが比較的短いため、サプライチェーン管理と小売戦略は優れた市場パフォーマンスに不可欠である。
顧客のニーズとニーズを正しく理解し、ロジスティックな問題を管理し、正しいプロダクトをマーケティングすることは、影響する要因の数を考えると、それらに関連する多くの不確実性を伴うハイレベルな問題である。
したがって、ファッションの真の目的は、多くの人が特定の製品やスタイルを身に着け、これらのアイテムをレンダリングし、その結果、ファッション可能なブランドをつくりだすような、あらゆるビジネスプロセスを改善するためには、未来を予測する予測方法が不可欠である。
本稿では、あらゆるファッション企業が産業・市場への影響を改善するために適用できる3つの具体的な予測タスクの概要について述べる。
我々は,3つの課題すべてにおける進歩と課題を明らかにし,その重要性と産業レベルでのインパクトについて論じる。
最後に,学習に基づく予測手法がファッション産業にどのように役立つかを反映し,今後の作業の課題と方向性を強調する。
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