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저자정보
김영남 (CJ대한통운) 모혜란 (중소기업벤처기업진흥공단) 이지홍 (CJ대한통운) 류상천 (CJ대한통운) 김현 (CJ대한통운)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
1,951 - 1,954 (4page)

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In this paper, we propose a demand forecasting method optimized for the ecommerce fulfillment business. The characteristic of the e-commerce fulfillment logistics business is that it is a service that requires delivery within six to eight hours when customers complete their orders through the order platform, and has different business characteristics from the traditional commerce business. For this reason, a new business operation strategy unique to the e-commerce fulfillment logistics business is needed. In addition, it is necessary to develop various technologies based on this. We developed a multi-demand prediction model based on deep learning and machine learning based on about 190,000 e-commerce order data accumulated from May to November 2021 at the e-commerce fulfillment center operating in Gonjiam Mega Hub Center, the largest in Asia. The demand prediction model proposed in this study is predicted twice a day and has an average accuracy of 88% (measurement method: MEPE). This is being used to secure operating personnel such as picking and packing in the Mega Hub Center, which are necessary for rapid and accurate delivery.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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