論文の概要: Root Cause Attribution of Delivery Risks via Causal Discovery with Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05860v1
• Date: Sun, 11 Aug 2024 20:52:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 15:05:59.041539
• Title: Root Cause Attribution of Delivery Risks via Causal Discovery with Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による因果発見による配送リスクの根本原因
• Authors: Shi Bo, Minheng Xiao,
• Abstract要約: 本稿では, 因果発見と強化学習を統合することで, サプライチェーンにおける納入リスクの根本原因を解明する手法を提案する。 提案手法を実世界のサプライチェーンデータセットに適用し,納期遅延の原因を明らかにする上での有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel approach to root cause attribution of delivery risks within supply chains by integrating causal discovery with reinforcement learning. As supply chains become increasingly complex, traditional methods of root cause analysis struggle to capture the intricate interrelationships between various factors, often leading to spurious correlations and suboptimal decision-making. Our approach addresses these challenges by leveraging causal discovery to identify the true causal relationships between operational variables, and reinforcement learning to iteratively refine the causal graph. This method enables the accurate identification of key drivers of late deliveries, such as shipping mode and delivery status, and provides actionable insights for optimizing supply chain performance. We apply our approach to a real-world supply chain dataset, demonstrating its effectiveness in uncovering the underlying causes of delivery delays and offering strategies for mitigating these risks. The findings have significant implications for improving operational efficiency, customer satisfaction, and overall profitability within supply chains.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 因果発見と強化学習を統合することで, サプライチェーンにおける納入リスクの根本原因を解明する手法を提案する。 サプライチェーンが複雑化するにつれて、根本原因分析の伝統的な手法は、様々な要因間の複雑な相互関係を捉えるのに苦労し、しばしば素早い相関と準最適決定につながる。 提案手法は, 因果探索を利用して操作変数間の真の因果関係を同定し, 因果グラフを反復的に洗練するための強化学習を行うことにより, これらの課題に対処する。 本手法は、配送モードや配送状態などの遅延配送のキードライバの正確な識別を可能にし、サプライチェーン性能を最適化するための実用的な洞察を提供する。 当社のアプローチを現実世界のサプライチェーンデータセットに適用し、デリバリ遅延の原因を明らかにする上での有効性を示し、これらのリスクを軽減するための戦略を提供します。 この結果は,サプライチェーンの運用効率,顧客満足度,全体的な収益性の向上に重要な影響を及ぼす。

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