論文の概要: Reinforcement Learning for Autonomous Warehouse Orchestration in SAP Logistics Execution: Redefining Supply Chain Agility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06523v1
• Date: Fri, 06 Jun 2025 20:34:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 21:10:47.03676
• Title: Reinforcement Learning for Autonomous Warehouse Orchestration in SAP Logistics Execution: Redefining Supply Chain Agility
• Title（参考訳）: SAPロジスティックスにおける自動倉庫編成のための強化学習:サプライチェーンのアジリティを再定義する
• Authors: Sumanth Pillella,
• Abstract要約: 本研究では,SAP Logistics Executionにおける倉庫作業の自律的オーケストレーションに強化学習を活用した先駆的フレームワークを提案する。 300,000 LEトランザクションの合成データセットは、マルチリンガルデータや運用上の障害を含む現実の倉庫シナリオをシミュレートする。 この分析は95%のタスク最適化精度を実現し、従来の手法に比べて処理時間を60%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In an era of escalating supply chain demands, SAP Logistics Execution (LE) is pivotal for managing warehouse operations, transportation, and delivery. This research introduces a pioneering framework leveraging reinforcement learning (RL) to autonomously orchestrate warehouse tasks in SAP LE, enhancing operational agility and efficiency. By modeling warehouse processes as dynamic environments, the framework optimizes task allocation, inventory movement, and order picking in real-time. A synthetic dataset of 300,000 LE transactions simulates real-world warehouse scenarios, including multilingual data and operational disruptions. The analysis achieves 95% task optimization accuracy, reducing processing times by 60% compared to traditional methods. Visualizations, including efficiency heatmaps and performance graphs, guide agile warehouse strategies. This approach tackles data privacy, scalability, and SAP integration, offering a transformative solution for modern supply chains.
• Abstract（参考訳）: サプライチェーン需要がエスカレートする時代において、SAPロジスティックス実行(LE)は倉庫の運営、輸送、配送を管理する上で重要な役割を担っている。 本研究は,SAP LEにおける倉庫作業の自律的オーケストレーションに強化学習(RL)を活用した先駆的なフレームワークを導入し,運用のアジリティと効率を向上する。 倉庫のプロセスを動的環境としてモデル化することにより、このフレームワークはタスク割り当て、在庫移動、注文の選定をリアルタイムで最適化する。 300,000 LEトランザクションの合成データセットは、マルチリンガルデータや運用上の障害を含む現実の倉庫シナリオをシミュレートする。 この分析は95%のタスク最適化精度を実現し、従来の手法に比べて処理時間を60%削減する。 効率のヒートマップとパフォーマンスグラフを含む視覚化は、アジャイルウェアハウス戦略をガイドする。 このアプローチはデータプライバシ、スケーラビリティ、SAP統合に取り組み、現代的なサプライチェーンに対する変革的なソリューションを提供する。

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