論文の概要: QAmplifyNet: Pushing the Boundaries of Supply Chain Backorder Prediction Using Interpretable Hybrid Quantum - Classical Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12906v1
• Date: Mon, 24 Jul 2023 15:59:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-25 13:44:17.579023
• Title: QAmplifyNet: Pushing the Boundaries of Supply Chain Backorder Prediction Using Interpretable Hybrid Quantum - Classical Neural Network
• Title（参考訳）: QAmplifyNet:解釈可能なハイブリッド量子-古典ニューラルネットワークを用いたサプライチェーンの後方予測境界のプッシュ
• Authors: Md Abrar Jahin, Md Sakib Hossain Shovon, Md. Saiful Islam, Jungpil Shin, M. F. Mridha, Yuichi Okuyama
• Abstract要約: サプライチェーン管理は、在庫管理の最適化、コスト削減、顧客満足度向上のための正確な後方予測に依存している。 本研究は,サプライチェーンの後方予測のための新しい方法論的枠組みを導入し,大規模データセットを扱う上での課題に対処する。 提案モデルであるQAmplifyNetは、量子古典的ニューラルネットワーク内で量子インスパイアされた技術を用いて、短いデータセットと不均衡なデータセット上で、効率よくバックオーダーを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5891721048623673
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Supply chain management relies on accurate backorder prediction for optimizing inventory control, reducing costs, and enhancing customer satisfaction. However, traditional machine-learning models struggle with large-scale datasets and complex relationships, hindering real-world data collection. This research introduces a novel methodological framework for supply chain backorder prediction, addressing the challenge of handling large datasets. Our proposed model, QAmplifyNet, employs quantum-inspired techniques within a quantum-classical neural network to predict backorders effectively on short and imbalanced datasets. Experimental evaluations on a benchmark dataset demonstrate QAmplifyNet's superiority over classical models, quantum ensembles, quantum neural networks, and deep reinforcement learning. Its proficiency in handling short, imbalanced datasets makes it an ideal solution for supply chain management. To enhance model interpretability, we use Explainable Artificial Intelligence techniques. Practical implications include improved inventory control, reduced backorders, and enhanced operational efficiency. QAmplifyNet seamlessly integrates into real-world supply chain management systems, enabling proactive decision-making and efficient resource allocation. Future work involves exploring additional quantum-inspired techniques, expanding the dataset, and investigating other supply chain applications. This research unlocks the potential of quantum computing in supply chain optimization and paves the way for further exploration of quantum-inspired machine learning models in supply chain management. Our framework and QAmplifyNet model offer a breakthrough approach to supply chain backorder prediction, providing superior performance and opening new avenues for leveraging quantum-inspired techniques in supply chain management.
• Abstract（参考訳）: サプライチェーン管理は、在庫管理の最適化、コスト削減、顧客満足度向上のための正確な後方予測に依存している。 しかし、従来の機械学習モデルは大規模なデータセットや複雑な関係に悩まされており、実際のデータ収集を妨げる。 本研究は,サプライチェーンの後方予測のための新しい方法論的枠組みを導入し,大規模データセットを扱う上での課題に対処する。 提案するモデルであるqamplifynetは、量子古典ニューラルネットワーク内で量子インスパイアされた技術を用いて、短大で不均衡なデータセット上でバックオーダーを効果的に予測する。 ベンチマークデータセットでの実験的評価は、QAmplifyNetが古典モデル、量子アンサンブル、量子ニューラルネットワーク、深層強化学習よりも優れていることを示している。 短く不均衡なデータセットを扱う能力は、サプライチェーン管理の理想的なソリューションとなります。 モデル解釈性を高めるために、説明可能な人工知能技術を用いる。 実際の意味としては、在庫管理の改善、発注の削減、運用効率の向上などがある。 QAmplifyNetは実世界のサプライチェーン管理システムにシームレスに統合され、積極的な意思決定と効率的なリソース割り当てを可能にします。 今後の研究には、追加の量子にインスパイアされた技術、データセットの拡張、および他のサプライチェーンアプリケーションの調査が含まれる。 この研究は、サプライチェーン最適化における量子コンピューティングの可能性を解き放ち、サプライチェーン管理における量子インスパイアされた機械学習モデルのさらなる探究の道を開く。 我々のフレームワークとQAmplifyNetモデルはサプライチェーンの後方予測に画期的なアプローチを提供し、優れた性能を提供し、サプライチェーン管理に量子インスパイアされた技術を活用するための新たな道を開く。

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