An Approach to Obsolescence Forecasting based on Hidden Markov Model and Compound Poisson Process
Notice bibliographique
Résumé
The popularity of electronic devices has sparked research to implement components that can achieve better performance and scalability. However, companies face significant challenges when they use systems with a long-life cycle, such as in avionics, which leads to obsolescence problems. Obsolescence can be driven by many factors, primary among which could be the rapid development of technologies that lead to a short life cycle of parts. Moreover, obsolescence problems can prove costly in terms of intermittent stock availability and unmet demand. Therefore, obsolescence forecasting appears to be one of the most efficient solutions. This paper presents a review of gaps in the actual approaches and proposes a method that can better forecast the product life cycle. The proposed approach will help companies to improve obsolescence forecasting and reduce its impact in the supply chain. The method introduces a stochastic approach to estimate the obsolescence life cycle through simulation of demand data using Markov chain and homogeneous compound Poisson process. This approach uses multiple states of the life cycle curve based on the change in demand rate and introduces hidden Markov theory to estimate the model parameters. Numerical results are provided to validate the proposed method. To examine the accuracy of this approach, the standard deviation (STD) of obsolescence time is calculated. The results showed that the life cycle curves of parts can be predicted with high accuracy.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».