リバース型フルフィルメントプロセスの機械学習を用いた分析プロジェクトの事例研究: 商品分類およびリードタイムの予測と可視化

摘要

リユースとは，部品や製品の機能を再利用することであり，限りある資源を有効に使い，廃棄物を減らすことで自然環境への負荷を抑える手段にもなつている。近年では，衣服や本といったリユース市場が拡大し，不用品を捨てるのではなく再生販売を利用する消費者が増えつつある。衣類のリバース型フルフィルメントプロセスでは，仕分けや査定といった一品一品の商品の状態に応じて異なるプロセスが必要で，この結果によって商品ごとに異なる処理を受ける。したがって，商品ごとに異なる経路を持っためにリードタイムの把握が難しく，生産能力の管理が困難になっている。本研究では，実際の業者のリバース型フルフィルメントプロセスのデータを例に，機械学習を用いた分析プロジェクトを実施し，商品分類およびリードタイムの予測と可視化を行う。