Confidence-Aware Deep Learning for Load Plan Adjustments in the Parcel Service Industry

要約

この研究では、大規模な輸送および物流会社向けに、入荷計画の調整を自動化するためのディープ ラーニング ベースのアプローチを開発しました。
これは、不確実性が増大する中で電子商取引業務の効率的かつ回復力のある計画を立てるための重要な課題に対処します。
この文書では、受信負荷計画に対する革新的なデータ駆動型のアプローチを紹介します。
この論文では、広範な過去のデータを活用して、ディープラーニングと等角予測を使用した 2 段階の意思決定プロセスを示し、スケーラブルで正確な、信頼性を意識したソリューションを提供します。
予測の第 1 段階は戦術的な負荷計画に専念し、第 2 段階は運用計画に専念し、利用可能な最新データを組み込んで最も細かい粒度で決定を洗練します。
広範な実験により、従来の機械学習モデルと深層学習手法が比較されます。
彼らは、深層学習モデルのパフォーマンスを向上させるための埋め込み層の重要性と有効性を強調しています。
さらに、この結果は、信頼性を意識した予測セットを提供する等角予測の有効性を強調しています。
この調査結果は、データ駆動型の手法により、インバウンド負荷計画における意思決定が大幅に向上し、計画担当者に意思決定を行うための包括的で信頼できるリアルタイムのフレームワークを提供できることを示唆しています。
業界環境への初期導入は、提案されたフレームワークの精度が高いことを示しています。

要約(オリジナル)

This study develops a deep learning-based approach to automate inbound load plan adjustments for a large transportation and logistics company. It addresses a critical challenge for the efficient and resilient planning of E-commerce operations in presence of increasing uncertainties. The paper introduces an innovative data-driven approach to inbound load planning. Leveraging extensive historical data, the paper presents a two-stage decision-making process using deep learning and conformal prediction to provide scalable, accurate, and confidence-aware solutions. The first stage of the prediction is dedicated to tactical load-planning, while the second stage is dedicated to the operational planning, incorporating the latest available data to refine the decisions at the finest granularity. Extensive experiments compare traditional machine learning models and deep learning methods. They highlight the importance and effectiveness of the embedding layers for enhancing the performance of deep learning models. Furthermore, the results emphasize the efficacy of conformal prediction to provide confidence-aware prediction sets. The findings suggest that data-driven methods can substantially improve decision making in inbound load planning, offering planners a comprehensive, trustworthy, and real-time framework to make decisions. The initial deployment in the industry setting indicates a high accuracy of the proposed framework.

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