論文の概要: Online Detection Of Supply Chain Network Disruptions Using Sequential
Change-Point Detection for Hawkes Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12091v1
- Date: Tue, 22 Nov 2022 08:48:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-23 17:01:09.557535
- Title: Online Detection Of Supply Chain Network Disruptions Using Sequential
Change-Point Detection for Hawkes Processes
- Title（参考訳）: ホークス過程の逐次変化点検出によるサプライチェーンネットワーク障害のオンライン検出
- Authors: Khurram Yamin, Haoyun Wang, Benoit Montreuil, Yao Xie
- Abstract要約: 我々は、大型家具会社から受け取ったサプライチェーンデータに基づいて、Covid-19パンデミックによるインフレクションや変化点の検出を試みる。
我々は,多次元の自己および相互にエキサイティングな点過程であるホークス・プロセス・ネットワークを用いて,注文データをモデル化する。
この項目は, 国内に比べて頻繁に注文されるため, 異なるデータ空間で有効性を示すことができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.789159342840971
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we attempt to detect an inflection or change-point resulting
from the Covid-19 pandemic on supply chain data received from a large furniture
company. To accomplish this, we utilize a modified CUSUM (Cumulative Sum)
procedure on the company's spatial-temporal order data as well as a GLR
(Generalized Likelihood Ratio) based method. We model the order data using the
Hawkes Process Network, a multi-dimensional self and mutually exciting point
process, by discretizing the spatial data and treating each order as an event
that has a corresponding node and time. We apply the methodologies on the
company's most ordered item on a national scale and perform a deep dive into a
single state. Because the item was ordered infrequently in the state compared
to the nation, this approach allows us to show efficacy upon different degrees
of data sparsity. Furthermore, it showcases use potential across differing
levels of spatial detail.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,大型家具会社から受信したサプライチェーンデータに基づいて,Covid-19パンデミックによる変貌や変化点の検出を試みる。
そこで我々は,同社の時空間順序データに修正CUSUM(Cumulative Sum)プロシージャと,GLR(Generalized Likelihood Ratio)に基づく手法を利用する。
空間データを識別し、それぞれの順序を対応するノードと時間を有するイベントとして扱うことにより、多次元自己および相互にエキサイティングな点過程であるhawkesプロセスネットワークを用いて順序データをモデル化する。
私たちは、この方法論を同社の最も注文された商品に全国規模で適用し、単一の州に深く掘り下げる。
この項目は, 国内に比べて頻繁に注文されるため, 異なるデータ空間で有効性を示すことができる。
さらに、空間的詳細の異なるレベルにまたがる使用可能性を示す。
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