An Inventory Management Model To Manage The Stock Level For Irregular Demand Items
Notice bibliographique
Résumé
An accurate inventory management policy acquires a crucial role in the several high-availability sectors. In these sectors, due to the high-cost of spares and backorders, an (S-1, S) replenishment policy is necessary for high-availability items. The policy enables the shipment of a substitute efficient item anytime the inventory size decreases by one. This policy can be modelled following the Multi-Echelon Technique for Recoverable Item Control (METRIC), originally developed by Sherbrooke. The METRIC is a system-based technique that allows defining the optimum stock level in a multi-echelon network, adopting measures in line with the decision-maker’s perspective. The METRIC defines an availability-cost function with inventory costs and required service levels, using as inputs data about the demand trend, the supplying and maintenance characteristics of the network and the budget/availability constraints. The traditional METRIC relies on the hypothesis that a Poisson distribution well represents the demand distribution in case of items with a low failure rate. However, in this presentation we will explore the effects of using a Poisson distribution to model the demand of low failure rate items characterized by an irregular demand trend. This characteristic of a demand is not included in the traditional METRIC formulation leading to the need of revising its traditional formulation. Using the CV (Coefficient of Variation) and ADI (Average inter-Demand Interval) classification, we will define the inherent flaws of Poisson-based METRIC for irregular demand items, defining an innovative ad hoc distribution which can better fits the irregular demands. This distribution will allows defining proper stock levels to reduce stocking and backorder costs due to the high irregularities in the demand trend. A case study in the aviation domain will clarify the benefits of this innovative METRIC approach.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».