論文の概要: Optimizing Supply Chain Networks with the Power of Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06221v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 02:31:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 17:24:47.382027
• Title: Optimizing Supply Chain Networks with the Power of Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いたサプライチェーンネットワークの最適化
• Authors: Chi-Sheng Chen, Ying-Jung Chen,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、複雑なリレーショナルデータをモデリングするための変換ツールとして登場した。 本稿では,サプライチェーンネットワークにおける需要予測へのGNNの適用について,サプライグラフデータセットを用いて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have emerged as transformative tools for modeling complex relational data, offering unprecedented capabilities in tasks like forecasting and optimization. This study investigates the application of GNNs to demand forecasting within supply chain networks using the SupplyGraph dataset, a benchmark for graph-based supply chain analysis. By leveraging advanced GNN methodologies, we enhance the accuracy of forecasting models, uncover latent dependencies, and address temporal complexities inherent in supply chain operations. Comparative analyses demonstrate that GNN-based models significantly outperform traditional approaches, including Multilayer Perceptrons (MLPs) and Graph Convolutional Networks (GCNs), particularly in single-node demand forecasting tasks. The integration of graph representation learning with temporal data highlights GNNs' potential to revolutionize predictive capabilities for inventory management, production scheduling, and logistics optimization. This work underscores the pivotal role of forecasting in supply chain management and provides a robust framework for advancing research and applications in this domain.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、複雑なリレーショナルデータをモデリングするための変換ツールとして登場し、予測や最適化といったタスクにおいて前例のない機能を提供する。 本研究では,サプライチェーン分析のベンチマークであるサプライグラフデータセットを用いて,サプライチェーンネットワークにおける需要予測へのGNNの適用について検討した。 先進的なGNN手法を利用することで、予測モデルの精度を高め、潜伏依存性を明らかにし、サプライチェーン操作に固有の時間的複雑さに対処する。 比較分析により、GNNベースのモデルは、特に単一ノード要求予測タスクにおいて、MLP(Multilayer Perceptrons)やGCN(Graph Convolutional Networks)など、従来のアプローチよりも大幅に優れていることが示された。 グラフ表現学習と時間データの統合は、在庫管理、生産スケジューリング、物流最適化の予測能力に革命をもたらすGNNの可能性を浮き彫りにする。 この研究は、サプライチェーン管理における予測の重要な役割を浮き彫りにして、この領域における研究と応用を進めるための堅牢なフレームワークを提供する。

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