Efficient Supply Chain Management at the U.S. Coast Guard Using Part-Age Dependent Supply Replenishment Policies
Notice bibliographique
Résumé
The United States Coast Guard (USCG), now part of the Department of Homeland Security, has the mission to secure the U.S. coastline using a combination of air and sea capabilities. This paper focuses on an application of operations research techniques at the USCG to improve the performance of its aircraft service parts supply chain. We focused on evaluating the supply chain benefits from linking the aircraft maintenance database with the aircraft parts inventory database. This required us to (a) develop an approach to link the databases and (b) use aircraft maintenance information to improve the inventory management of service parts at the USCG. We first used mathematical programming tools to merge the maintenance database with the demand database. We then developed state-dependent supply replenishment policies that use part-age information to manage the service parts supply chain. We show that one of the proposed policies permits analytic estimation of the benefits of linking the data sets. The impact of these inventory policies was evaluated using empirical demand data for 41 critical parts over a five-year period. Computational results suggest that our proposed policies can lead to significant reductions in inventory cost over the current system, as high as 70% for some parts. Based on the insights from this study, the USCG is currently contracting with commercial vendors to develop an operational database and decision-support implementation across all parts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».