An Optimistic-Robust Approach for Dynamic Positioning of Omnichannel Inventories
Created by
Haebom
저자
Pavithra Harsha, Shivaram Subramanian, Ali Koc, Mahesh Ramakrishna, Brian Quanz, Dhruv Shah, Chandra Narayanaswami
개요
본 논문은 시간에 따라 변화하는 불확실한 옴니채널 수요를 충족하기 위해 소매 체인 전반에 걸쳐 재고를 효과적으로 할당하는 새로운 데이터 기반의 분포-자유(distribution-free) 낙관적-강건(optimistic-robust) 이봉형 재고 최적화(BIO) 전략을 제시합니다. BIO의 이봉형 특성은 최악의 경우의 적대적 수요에 초점을 맞춘 기존의 강건 최적화(RO)와 같이 하방 위험을 균형을 맞추는 동시에 평균 성능을 향상시키기 위한 상방 잠재력을 갖는다는 점에서 비롯됩니다. 이를 통해 BIO는 RO만큼 탄력적이면서도 내생적 이상치로 인해 손실될 수 있는 이점을 포착할 수 있습니다. 옴니채널 재고 계획은 매장에서의 판매 손실과 채널 간 전자상거래 이행 비용 간의 상충 관계를 관리하는 BIO의 이봉형 전략의 효과를 분석하기 위한 적합한 문제 설정을 제공합니다. 이러한 요소는 채널별 동작으로 인해 본질적으로 비대칭적입니다. 본 논문은 BIO 솔루션에 대한 구조적 통찰력과 강건성과 평균 성능 간의 선호하는 절충안을 달성하기 위해 BIO 솔루션을 조정하는 방법을 제공합니다. 대규모 미국 옴니채널 소매 체인의 실제 데이터 세트를 사용하여 피크 기간 동안의 사업 가치 평가는 BIO가 실현된 평균 수익성 측면에서 순수 RO를 27% 앞서고 불완전한 분포 정보 하에서 다른 경쟁 기준선을 10% 이상 능가함을 나타냅니다. 이는 BIO가 강건성을 신중하게 균형을 맞추면서 강력한 평균 성능을 달성하는 기존 RO에 대한 새로운 데이터 기반의 분포-자유 대안을 제공함을 보여줍니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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데이터 기반의 분포-자유 이봉형 재고 최적화 전략(BIO)을 통해 옴니채널 환경에서 재고 관리의 효율성을 향상시킬 수 있음을 제시.
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기존 강건 최적화(RO)의 한계를 극복하고 평균 성능 향상과 강건성을 동시에 달성 가능.
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실제 데이터를 기반으로 BIO 전략의 우수성을 검증하고, 그 경제적 효과를 정량적으로 제시.
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한계점:
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본 연구는 특정 미국 옴니채널 소매 체인의 데이터에 기반하여 수행되었으므로, 다른 산업이나 환경에 대한 일반화 가능성은 제한적일 수 있음.
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모델의 복잡성으로 인해 실제 구현 및 적용에 어려움이 있을 수 있음.
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향후 연구를 통해 다양한 수요 패턴과 불확실성에 대한 BIO 전략의 로버스트니스를 추가적으로 검증할 필요가 있음.
