Applications of Deep Learning in Supply Chain Management: A Systematic Literature Review Approach

論文翻譯標題: 以系統性文獻回顧法探索深度學習於供應鏈管理之應用
  • 王 柏淵

學生論文: Doctoral Thesis

摘要

深度學習(DL)被廣泛應用於圖像識別,醫療診斷,自動駕駛系統及影音設計等多元領域,其源自商業行銷所包裝的深度(多層)神經網路,依據學術資料庫(Web of Science)的統計數據,深度學習在過去的兩年中盛行於供應鏈管理(SCM)之領域,應用深度學習之文獻量大幅增加。實際上,多數應用相似概念之文獻因未使用「深度學習」一詞而受到忽視,本項研究欲通過系統性文獻回顧法(SLR)有系統地辨識與篩選出具深度學習理念的文獻。有別以往供應鏈管理之回顧文獻,本研究將供應鏈的每一個階段視為一個獨立任務並歸類為微觀流程,再利用宏觀流程建構全景圖。藉由清楚地定義微觀和宏觀流程,本研究得以定位深度學習的核心與相應應用,提供企業一個適當應用深度學習來開發及改善其供應鏈之指導方針。最後,深度學習的發展趨勢顯示了眾多研究具有利用多層神經網絡來解決供應鏈管理議題的潛力。
獎項日期2020
原文English
監督員Chien-Hung Wei (Supervisor)

引用此

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