論文の概要: Playing hide and seek: tackling in-store picking operations while improving customer experience

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02142v1
• Date: Thu, 5 Jan 2023 16:35:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 14:45:57.152340
• Title: Playing hide and seek: tackling in-store picking operations while improving customer experience
• Title（参考訳）: 隠れて探す:顧客体験を改善しながら店内ピック操作に取り組む
• Authors: F\'abio Neves-Moreira and Pedro Amorim
• Abstract要約: 動的店内ピッカー問題ルーティング(diPRP)と呼ばれる新しい問題を定式化する。 この関連する問題 — diPRP — では、ピッカーが顧客の遭遇を最小限に抑えながら、オンライン注文を選択しようとします。 私たちの研究は、オフラインの顧客体験を危険にさらすことなく、小売店がオンライン注文の店内購入を拡大できることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The evolution of the retail business presents new challenges and raises pivotal questions on how to reinvent stores and supply chains to meet the growing demand of the online channel. One of the recent measures adopted by omnichannel retailers is to address the growth of online sales using in-store picking, which allows serving online orders using existing assets. However, it comes with the downside of harming the offline customer experience. To achieve picking policies adapted to the dynamic customer flows of a retail store, we formalize a new problem called Dynamic In-store Picker Routing Problem (diPRP). In this relevant problem - diPRP - a picker tries to pick online orders while minimizing customer encounters. We model the problem as a Markov Decision Process (MDP) and solve it using a hybrid solution approach comprising mathematical programming and reinforcement learning components. Computational experiments on synthetic instances suggest that the algorithm converges to efficient policies. Furthermore, we apply our approach in the context of a large European retailer to assess the results of the proposed policies regarding the number of orders picked and customers encountered. Our work suggests that retailers should be able to scale the in-store picking of online orders without jeopardizing the experience of offline customers. The policies learned using the proposed solution approach reduced the number of customer encounters by more than 50% when compared to policies solely focused on picking orders. Thus, to pursue omnichannel strategies that adequately trade-off operational efficiency and customer experience, retailers cannot rely on actual simplistic picking strategies, such as choosing the shortest possible route.
• Abstract（参考訳）: 小売ビジネスの進化は新たな課題をもたらし、オンラインチャネルの需要増加に対応するために店舗やサプライチェーンを再発明する方法に関する重要な疑問を提起する。 最近omnichannelの小売業者が採用した措置の1つは、既存の資産を使ってオンライン注文を配信できる店舗内ピッキングによるオンライン販売の成長に対処することである。 しかし、オフラインの顧客体験を損なうというマイナス面もある。 小売店の動的顧客フローに適合するピックポリシーを実現するため、動的店内ピッカールーティング問題(diPRP)と呼ばれる新しい問題を定式化した。 関連する問題 - diprp - ピッカーは顧客との遭遇を最小限に抑えながら、オンライン注文を拾おうとする。 この問題をマルコフ決定プロセス(MDP)としてモデル化し,数学的プログラミングと強化学習コンポーネントを組み合わせたハイブリッドソリューションアプローチを用いて解いた。 合成インスタンスに関する計算実験は、アルゴリズムが効率的なポリシーに収束することを示唆している。 さらに,本手法を欧州の大手小売業者の文脈で適用し,選択した注文数と顧客が遭遇した顧客数に関する提案ポリシーの結果を評価する。 われわれの研究によると、小売業者はオフラインの顧客体験を損なうことなく、オンライン注文の店舗内ピッキングをスケールできるはずだ。 提案されたソリューションアプローチで学んだポリシーは、注文の選択のみに焦点を当てたポリシーと比較して、顧客の遭遇数を50%以上削減した。 このように、運用効率と顧客エクスペリエンスを適切にトレードオフする全チャネル戦略を追求するために、小売業者は、最短経路の選択など、実際の単純選択戦略に頼ることはできない。

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