기계 학습 모델로 물류 입고 프로세스를 최적화하는 방법을 설명합니다.
이 글에서는 Coupang의 입고 물류 프로세스를 최적화하는 방법에 대해 다룹니다. 특히, 기계 학습을 활용하여 공급업체가 제품을 발송하기 위한 적절한 트럭 수를 예측하는 과정을 설명하며, 이를 통해 자원 낭비를 최소화하고 있습니다. LightGBM 알고리즘과 베이지안 최적화를 사용하여 모델을 훈련하고, 이를 입고 예약 시스템에 통합한 방법도 소개합니다.
Explains how to optimize the inbound logistics process using a machine learning model.
This article discusses the optimization of Coupang's inbound logistics process through machine learning. It specifically explains how they predict the adequate number of delivery trucks needed for vendors to send products, minimizing resource waste. The use of the LightGBM algorithm and Bayesian optimization for model training, along with its integration into the inbound reservation system, is also featured.