Demand Forecasting and Inventory Management of Perishable Inventory - with a Focus on Blood Platelet Transfusions
Notice bibliographique
Résumé
Inventory management of perishable products has seen extensive study over the years; the perishable nature capturing the real-world phenomena of expiration after a limited shelf life. Such problems are challenging as they involve balancing demand fulfillment with minimal wastage. An added dimension to such problems, given the rise of machine learning, is to estimate future demand. Demand forecasts can be helpful for decision making, in particular they can be used for finding the optimal ordering quantity for the products. The central thesis of this dissertation is that by forecasting the demand and utilizing it in the inventory management process, we can build a more robust inventory system that takes additional information into consideration when making decisions. Firstly, five different demand forecasting methods, ARIMA (Auto Regressive Integrated Moving Average), Prophet, lasso regression (least absolute shrinkage and selection operator), random forest, and LSTM (Long Short-Term Memory) networks are utilized and evaluated via a rolling window method. Subsequently, we study the structural properties of the optimal ordering policy for perishable products with fixed shelf lives in a periodic-review single-item inventory system over a finite horizon, where demand forecasts are available. The objective is to find the optimal ordering policy that minimizes the total expected cost, consisting of a linear ordering cost, inventory holding cost, wastage cost, and shortage cost, over a finite horizon. We show that the optimal policy is a state-dependent base-stock policy in which the base-stock values are a function of the system’s state, the inventory level, a vector of current and previous demand forecasts, and previous demand values. Moreover, we explore the monotonicity properties of the optimal policy. The monotonicity properties motivate us to propose a heuristic in which the order quantity is an affine function of the inventory level and forecast-dependent target inventory levels. We evaluate the performance of the proposed heuristic on platelet transfusion data for hospitals in Hamilton, Ontario. Experimental results show that the proposed heuristic is effective in minimizing the total cost while maintaining low on-hand inventory levels.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».