כתבה
arXiv cs.AI ·
חיזוי זמן נסיעה בניהול שרשרת אספקה באמצעות למידת מכונה
Travel Time Prediction in Supply Chain Management Using Machine Learning
מחקר זה מתמקד בפיתוח מודלים לחיזוי זמן נסיעה בשרשרת אספקה. המחקר משתמש בלמידת מכונה ולמידה עמוקה כדי לשפר את דיוק החיזוי. זמן נסיעה מדויק הוא קריטי לתכנון, תחזית ביקוש וניהול זמני אספקה.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.38190v1 Announce Type: cross Abstract: The purpose of this research is to find data and methods using machine learning and deep learning to correctly predict the estimated travel time for transportation and logistics in a supply chain system. The supply chain ecosystem is very complex and heavily relies on the transportation and logistics of raw materials and finished goods. Accurate travel time estimation is critical because it helps supply chain members to improve logistics consistency and performance. This helps in planning, demand forecasting, lead time management and assembly planning. The logistics on the delivery side of the customer also plays a crucial role in customer satisfaction and voice of customer. With the collection of huge historical data and using novel techni
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית