Verspreide mislukkingsfrekwensie, veranderlike en komplekse beïnvloedende faktore, en 'n lae akkuraatheid in die voorspelling van voorraadaanvraag is kenmerke van lynvervangbare eenheid (LRU) onderdele. Sommige duur herstelbare LRU (HR-LRU) onderdele het 'n aansienlike impak op die koste van vliegtuigonderdele. Baie lugrederye stel baie belang om die vraag na HR-LRU-onderdele te voorspel. Hierdie studie bied prosedures aan om die optimale model vir die voorspelling van die vraag na HR-LRU-onderdele te identifiseer. Eerstens is 'n tradisionele voorspellingsmodel, sewe enkelmetingsmodelle en vier gekombineerde modelle gekies en gebruik om mislukkingsdata te voorspel. Vervolgens is evalueringsindekse vir assessering gekies om die optimale model te verkry. Laastens het ons die werklike en voorspelde waardes vergelyk om die gevolgtrekkings wat tydens die vorige evalueringstap gemaak is, te verifieer. Die resultate het aangedui dat, onder die enkelmodelle, die negatiewe binomiale regressiemodel en die Holt-Winters model die mees geskikte was vir HR-LRU dele. Die SSE en MAE van die negatiewe binomiale regressie was die laagste op 118.4114 en 1.97352 onderskeidelik, en die Holt-Winters model se MAE was die laagste op 1. 13270. Die IOWA operateur voorspellingsmodel en die fout wederkerige veranderlike gewig kombinasie metode het voorspellings opgelewer wat die naaste aan die werklike waardes was onder die gekombineerde modelle. Die voorspellingsfoute van die negatiewe binomiale regressiemodel en die IOWA-operateurmodel was slegs 0,169 3 en 1,411 3 in 2018. Benewens die samestelling van 'n stel prosesse om die vraag na HR-LRU-onderdele te voorspel, bespreek ons ook die graad van passing van verskillende metodes, die redes vir die verandering in die gewaarborgde koers van HR-LRU-onderdele, en die redes vir die voorkoms van spesiale jare. Ons vergelyk ook die ooreenkomste en verskille tussen hierdie artikel en ander navorsingsartikels.
Scattered failure frequency, variable and complex influencing factors, and a low accuracy in predicting inventory demand are characteristics of line replaceable unit (LRU) parts. Some high-priced repairable LRU (HR-LRU) parts have a considerable impact on the cost of aircraft spare parts.This study presents procedures to identify the optimal model for forecasting the demand for HR-LRU parts. First, a traditional prediction model, seven single measurement models, and four combined models were selected and used to predict failure data. Subsequently, evaluating indexes were selected for assessment to obtain the optimal model. Finally, we compared the actual and predicted values to verify the conclusions drawn during the previous evaluation step. The results indicated that, among the single models, the negative binomial regression model and the Holt-Winters model were most suitable for HR-LRU parts. The SSE (sum of squares error) and MAE (mean absolute error) of the negative binomial regression were the lowest at 118.4114 and 1.97352 respectively, and the Holt-Winters model's MAE was the lowest at 1. 13270. The IOWA operator prediction model and the error reciprocal variable weight combination method produced predictions closest to the actual values among the combined models. In addition to constructing a set of processes to prediction, we also discuss the fit of different methods, the reasons for the change in the guaranteed rate, and the reasons for the occurrence of special years. We also compare the similarities and differences between this article and other papers.
