論文の概要: An Optimistic-Robust Approach for Dynamic Positioning of Omnichannel Inventories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12183v1
• Date: Tue, 17 Oct 2023 23:10:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 18:27:10.054793
• Title: An Optimistic-Robust Approach for Dynamic Positioning of Omnichannel Inventories
• Title（参考訳）: オムニチャネルインベントリの動的位置決めのための最適ロバスト手法
• Authors: Pavithra Harsha, Shivaram Subramanian, Ali Koc, Mahesh Ramakrishna, Brian Quanz, Dhruv Shah, Chandra Narayanaswami
• Abstract要約: 我々は,データ駆動型楽観的二元性在庫最適化(BIO)戦略を新たに導入する。 我々の実験は、在庫管理に対する従来のアプローチを再考することで、大きな利益が得られることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.353243563465124
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a new class of data-driven and distribution-free optimistic-robust bimodal inventory optimization (BIO) strategy to effectively allocate inventory across a retail chain to meet time-varying, uncertain omnichannel demand. While prior Robust optimization (RO) methods emphasize the downside, i.e., worst-case adversarial demand, BIO also considers the upside to remain resilient like RO while also reaping the rewards of improved average-case performance by overcoming the presence of endogenous outliers. This bimodal strategy is particularly valuable for balancing the tradeoff between lost sales at the store and the costs of cross-channel e-commerce fulfillment, which is at the core of our inventory optimization model. These factors are asymmetric due to the heterogenous behavior of the channels, with a bias towards the former in terms of lost-sales cost and a dependence on network effects for the latter. We provide structural insights about the BIO solution and how it can be tuned to achieve a preferred tradeoff between robustness and the average-case. Our experiments show that significant benefits can be achieved by rethinking traditional approaches to inventory management, which are siloed by channel and location. Using a real-world dataset from a large American omnichannel retail chain, a business value assessment during a peak period indicates over a 15% profitability gain for BIO over RO and other baselines while also preserving the (practical) worst case performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,データ駆動型,分散型,楽観的ロバスト型ビモダルインベントリ最適化(bio)戦略を新たに導入し,小売チェーン全体のインベントリを効果的にアロケートすることで,不確実で不確定なオムニチャネル需要を満たす。 従来のロバスト最適化(RO)手法は欠点、すなわち最悪の対外的需要を強調するが、BIOは、この利点はROのようにレジリエンスを維持しつつ、内因性外乱の存在を克服することで平均ケース性能の改善の報奨を享受できると考えている。 このバイモーダル戦略は、当社の在庫最適化モデルの中核である、店舗での紛失販売とチャネル間のeコマースフルフィルメントのコストのトレードオフのバランスをとる上で、特に有用です。 これらの要因はチャネルの不均質な挙動のため非対称であり、損失損失コストとネットワーク効果への依存の観点から前者への偏りがある。 私たちは、BIOソリューションに関する構造的な洞察と、ロバストさと平均ケースとのトレードオフを優先的に達成するために、どのように調整できるのかを示します。 我々の実験は、チャネルとロケーションによってサイロ化されている在庫管理に対する従来のアプローチを再考することで、大きなメリットが得られることを示している。 アメリカの大型小売チェーンから得られた実世界のデータセットを用いて、ピーク時のビジネス価値評価は、ROやその他のベースラインよりもBIOの利益率が15%以上上昇し、(実践的な)最悪のケースパフォーマンスを保っていることを示している。

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