数据驱动的快时尚零售业动态产品组合规划研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:71801124
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:20.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:G0102.运筹与管理
- 结题年份:2021
- 批准年份:2018
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2019-01-01 至2021-12-31
- 项目参与者:胡骞; 付业林; 李崇寿; 丁晓慧; 江玉庆; 付煜; 李易容;
- 关键词:
项目摘要
Fast fashion retailing has been playing an important role in the development of worldwide apparel industry during recent years. Due to the distinguished business model, fast fashion retailers face new challenges in operations management, which attract lots of attention from the academy. Product assortment planning is one of the most important research directions. The goal of assortment planning is to specify a subset from the aggregate of available products that maximizes a particular business objective, usually profit, subject to various constraints. In this project, under the background of big data, we shall first mine the characteristics and evolvement of consumer behavior, develop the technique for demand forecasting and forecast updating, and then optimize the product assortment based on the forecasts. Moreover, empirical research will be carried with several fast fashion companies so as to apply the dynamic management of assortment in real cases. Our work will enrich the data-driven decision theory for dynamic assortment, provide management methods and insights for fast fashion retailing, and promote the development of apparel industry of our country.
近年来,快时尚零售业已经成为全球服装行业发展的主要力量。该行业商业模式的特点给企业的运作管理带了了新的问题,吸引了学术界的广泛关注,其中,产品组合规划是重要的研究方向之一。产品组合规划是指企业以达到某种商业目标(通常为利润)为目的,在各种限制条件下,从其可选产品集合中选取一个子集提供给消费者。围绕这一研究方向,本项目在大数据背景下,首先从数据中挖掘消费者行为特征和演变规律,开发产品需求预测和预测更新方法,而后基于预测优化企业产品组合,并与快时尚企业合作进行实证研究,通过理论和实践的结合实现数据驱动的产品组合的动态管理。本项目的开展将丰富产品组合规划和数据驱动的决策方法相关理论,并为快时尚零售业提供管理方法和管理启示,对促进我国服装行业的发展具有重要意义。
结项摘要
近年来,快时尚零售业已经成为全球服装行业发展的主要力量。该行业商业模式的特点给企业的运作管理带了了新的问题,吸引了学术界的广泛关注。于此同时,随着数据存储和分析技术日臻成熟以及非结构化数据的爆炸式增长,在世界范围内掀起了以物联网、云计算和大数据为标志的第三次信息化浪潮。虽然大数据为未来社会的发展带来了机遇,但同时因其体量的庞大和信息的丰富,对传统数据库管理工具、数据分析方法和手段提出了挑战。本项目采用数据挖掘、最优化、管理学等多学科理论知识,对数据驱动的零售业管理决策问题进行了研究。具体包括:(1)针对快时尚产品的总销量预测方法,重点考量快时尚产品生产批量小、属性维度高所带来的研究问题;(2)针对快时尚产品的期销量预测问题,重点解决如何能够在不观测产品销售情况的前提下,对其销量曲线进行刻画,同时具备随观测而更新的问题;(3)数据驱动的零售业供应链管理问题,着眼于无人贩售机场景中产品组合规划问题、零售产品库存鲁棒优化问题以及电子商务背景下的快时尚产品供应链管理问题。项目所取得的研究进展包括:构建了考虑需求丢失现象的产品需求估计方法、构建了高维属性产品销量预测模型及训练算法、构建了时尚产品生命周期曲线动态预测方法、部分解决了基于实际约束的产品组合优化问题和基于真实需求的产品库存决策问题、探讨了BOPS模式下基于成本共担契约的供应链协调策略。本项目的开展丰富了产品组合规划和数据驱动的决策方法相关理论,并为快时尚零售业提供管理方法和管理启示,对促进我国零售行业的发展具有重要意义。
项目成果
期刊论文数量(5)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A perspective on supplier encroachment in the era of e-commerce
电子商务时代供应商侵占的视角
- DOI:10.1016/j.elerap.2020.100924
- 发表时间:2020-03
- 期刊:Electronic Commerce Research and Applications
- 影响因子:6
- 作者:Jing Xia;Wenju Niu
- 通讯作者:Wenju Niu
Product demand estimation for vending machines using video surveillance data: A group-lasso method
使用视频监控数据的自动售货机产品需求估计:组套索方法
- DOI:10.1016/j.tre.2021.102335
- 发表时间:2021-06
- 期刊:Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review
- 影响因子:--
- 作者:Xiaohui Ding;Caihua Chen;Chongshou Li;Andrew Lim
- 通讯作者:Andrew Lim
Multicriteria ABC Inventory Classification Using the Social Choice Theory
使用社会选择理论的多标准 ABC 库存分类
- DOI:10.3390/su12010182
- 发表时间:2019-12
- 期刊:Sustainability
- 影响因子:3.9
- 作者:Fan Liu;Ning Ma
- 通讯作者:Ning Ma
An Exponential Factorization Machine with Percentage Error Minimization to Retail Sales Forecasting
零售销售预测中百分比误差最小化的指数因式分解机
- DOI:10.1145/3426238
- 发表时间:2020-09
- 期刊:ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data
- 影响因子:3.6
- 作者:Chongshou Li;Brenda Cheang;Zhixing Luo;Andrew Lim
- 通讯作者:Andrew Lim
BOPS模式下基于成本共担契约的供应链协调策略
- DOI:--
- 发表时间:2022
- 期刊:控制与决策
- 影响因子:--
- 作者:江玉庆;刘利平;刘帆
- 通讯作者:刘帆
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:{{ item.doi || "--"}}
- 发表时间:{{ item.publish_year || "--" }}
- 期刊:{{ item.journal_name }}
- 影响因子:{{ item.factor || "--"}}
- 作者:{{ item.authors }}
- 通讯作者:{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:{{ item.authors }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
其他文献
河水与长6地层水混合特征研究
- DOI:--
- 发表时间:2014
- 期刊:油田化学
- 影响因子:--
- 作者:薛瑾利;屈撑囤;焦琨;刘帆
- 通讯作者:刘帆
基于组特征过滤器的僵尸主机检测方法的研究
- DOI:--
- 发表时间:--
- 期刊:通信学报
- 影响因子:--
- 作者:王劲松;刘帆;张健
- 通讯作者:张健
帽儿山温带落叶阔叶林通量塔风浪区生物量空间格局
- DOI:--
- 发表时间:2016
- 期刊:生态学报
- 影响因子:--
- 作者:刘帆;王传宽;王兴昌;张建双;张著;王家骏
- 通讯作者:王家骏
格子Boltzmann方法模拟气泡生长脱离
- DOI:--
- 发表时间:2014
- 期刊:工程热物理学报
- 影响因子:--
- 作者:刘志春;刘伟;刘帆;朱世平
- 通讯作者:朱世平
基于Shearlet域的改进加权法结合自适应PCNN的图像融合算法
- DOI:--
- 发表时间:2019
- 期刊:计算机科学
- 影响因子:--
- 作者:王英;刘帆;陈泽华
- 通讯作者:陈泽华
其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:{{ item.doi || "--" }}
- 发表时间:{{ item.publish_year || "--"}}
- 期刊:{{ item.journal_name }}
- 影响因子:{{ item.factor || "--" }}
- 作者:{{ item.authors }}
- 通讯作者:{{ item.author }}
内容获取失败,请点击重试
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:
AI项目摘要
AI项目思路
AI技术路线图
请为本次AI项目解读的内容对您的实用性打分
非常不实用
非常实用
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
您认为此功能如何分析更能满足您的需求,请填写您的反馈:
相似国自然基金
{{ item.name }}
- 批准号:{{ item.ratify_no }}
- 批准年份:{{ item.approval_year }}
- 资助金额:{{ item.support_num }}
- 项目类别:{{ item.project_type }}
相似海外基金
{{
item.name }}
{{ item.translate_name }}
- 批准号:{{ item.ratify_no }}
- 财政年份:{{ item.approval_year }}
- 资助金额:{{ item.support_num }}
- 项目类别:{{ item.project_type }}