스마트 창고 출고 지연 예측 AI 경진대회

[배경] 

안녕하세요 여러분! 월간 데이콘 스마트 창고 출고 지연 예측 AI 경진대회에 오신 것을 환영합니다.

AMR(자율이동로봇) 기반 스마트 물류창고가 빠르게 확산되고 있습니다. 하지만 로봇 대수, 주문량, 배터리 상태, 통로 혼잡도 등 다양한 운영 요인이 복합적으로 작용하면서, 출고 지연을 사전에 예측하고 대응하는 것은 여전히 어려운 과제입니다.

이번 대회에서는 가상의 스마트 물류창고 시뮬레이션에서 생성된 운영 스냅샷 데이터를 활용하여, 현재 시점으로부터 향후 30분간의 평균 출고 지연 시간을 예측하는 AI 모델을 개발합니다.

데이터는 12,000개의 독립적인 창고 운영 시나리오를 시뮬레이션하여 생성되었으며, 각 시나리오는 약 6시간(25개 타임슬롯, 15분 간격) 동안의 창고 상태를 담고 있습니다. 주문 유입, 로봇 운영, 배터리/충전, 혼잡도, 패킹 병목 등 다양한 요인이 복합적으로 작용하여 비선형적인 지연 패턴을 만들어냅니다.

데이커 여러분의 EDA 능력과 모델링 실력으로 이 복합적인 물류 병목 현상을 예측해 보세요!

[주제] 

스마트 물류창고 운영 데이터를 기반으로 향후 30분간의 평균 출고 지연 시간(분)을 예측하는 모델 개발

[설명]

참가자는 창고 운영 스냅샷 데이터(로봇 상태, 주문량, 배터리, 혼잡도 등 90개 피처)를 분석하여, 각 시점에서 향후 30분간 출고되는 주문들의 평균 지연 시간('avg_delay_minutes_next_30m')을 예측해야 합니다.

메인 테이블(train.csv, test.csv) 외에 창고 레이아웃 정보를 담은 보조 테이블(layout_info.csv)이 별도로 제공됩니다. 보조 테이블의 활용 여부에 따라 모델 성능에 차이가 발생할 수 있으므로, 제공되는 모든 데이터 파일을 꼼꼼히 살펴보시길 권장합니다.

[참가 대상]

일반인, 학생, 직장인 등 데이터 분석에 관심이 있는 누구나

[주최 / 주관]

주최 / 주관 : 데이콘

[문의처]

대회 기간 중 공식 답변은 토크 게시판을 통해서만 제공됩니다.

다른 채널로 접수된 문의는 확인이 지연되거나 답변되지 않을 수 있습니다.