論文の概要: Graph Neural Networks in Supply Chain Analytics and Optimization: Concepts, Perspectives, Dataset and Benchmarks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08550v1
- Date: Wed, 13 Nov 2024 11:59:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-14 16:08:59.047630
- Title: Graph Neural Networks in Supply Chain Analytics and Optimization: Concepts, Perspectives, Dataset and Benchmarks
- Title（参考訳）: サプライチェーン分析と最適化におけるグラフニューラルネットワーク:概念,展望,データセット,ベンチマーク
- Authors: Azmine Toushik Wasi, MD Shafikul Islam, Adipto Raihan Akib, Mahathir Mohammad Bappy,
- Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は最近、輸送、バイオインフォマティクス、言語、画像処理で注目を集めている。
本研究は,概念的議論,方法論的洞察,包括的データセットによって支援された,GNNを用いたサプライチェーン問題の解決の基礎となる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have recently gained traction in transportation, bioinformatics, language and image processing, but research on their application to supply chain management remains limited. Supply chains are inherently graph-like, making them ideal for GNN methodologies, which can optimize and solve complex problems. The barriers include a lack of proper conceptual foundations, familiarity with graph applications in SCM, and real-world benchmark datasets for GNN-based supply chain research. To address this, we discuss and connect supply chains with graph structures for effective GNN application, providing detailed formulations, examples, mathematical definitions, and task guidelines. Additionally, we present a multi-perspective real-world benchmark dataset from a leading FMCG company in Bangladesh, focusing on supply chain planning. We discuss various supply chain tasks using GNNs and benchmark several state-of-the-art models on homogeneous and heterogeneous graphs across six supply chain analytics tasks. Our analysis shows that GNN-based models consistently outperform statistical Machine Learning and other Deep Learning models by around 10-30% in regression, 10-30% in classification and detection tasks, and 15-40% in anomaly detection tasks on designated metrics. With this work, we lay the groundwork for solving supply chain problems using GNNs, supported by conceptual discussions, methodological insights, and a comprehensive dataset.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は近年,輸送,バイオインフォマティクス,言語,画像処理において注目を集めているが,サプライチェーン管理への応用に関する研究は依然として限られている。
サプライチェーンは本質的にグラフライクであり、複雑な問題を最適化し解決するGNN方法論に理想的である。
この障壁には、適切な概念基盤の欠如、SCMにおけるグラフアプリケーションへの慣れ、GNNベースのサプライチェーン研究のための実世界のベンチマークデータセットが含まれる。
そこで我々は,GNNを効果的に活用するためのグラフ構造とサプライチェーンを議論し,詳細な定式化,例,数学的定義,タスクガイドラインを提供する。
さらに、バングラデシュのFMCG企業からサプライチェーン計画に焦点を当てたマルチパースペクティブな実世界のベンチマークデータセットを提示する。
GNNを用いて様々なサプライチェーンタスクを議論し、6つのサプライチェーン分析タスクにおける同質および異質グラフに関する最先端モデルをベンチマークする。
分析の結果、GNNベースのモデルは、回帰の約10～30%、分類および検出タスクの10～30%、指定されたメトリクスの異常検出タスクの15～40%において、統計的機械学習やその他のディープラーニングモデルよりも一貫して優れていることがわかった。
本研究は,GNNを用いたサプライチェーン問題の解決のための基礎研究であり,概念的議論,方法論的洞察,包括的データセットによって支援されている。
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