INTERMITTENT DEMAND FORECASTING USING DATA MINING TECHNIQUES

Intermittent demand occurs randomly with changing values and a lot of periods having zero demand. Ad hoc intermittent demand forecasting techniques have been developed which take special intermittent demand characteristics into account. Besides traditional techniques and specialized methods, data mining offers a better alternative for intermittent demand forecasting since data mining methods are powerful techniques. This study contributes to the current literature by showing the benefit of using data mining methods for intermittent demand forecasting purpose by comprising mostly used data mining methods

Analisis Kinerja Peramalan dan Klasifikasi Permintaan Auto Parts Berbasis Data Mining

Kontribusi after sales service yang besar terhadap profit dan pertumbuhan bisnis menyebabkan spare part management menjadi faktor yang penting untuk bersaing di pasar. Termasuk bagi PT. X, produsen mobil penumpang dengan market share terbesar secara global di tahun 2019. Berbagai upaya spare part management telah dilakukan PT. X untuk memenuhi kebutuhan part domestik maupun ekspor. Salah satu upayanya adalah melakukan perencanaan produksi bulanan (Getsudo), termasuk peramalan permintaan spare part setiap bulannya, akan tetapi, metode peramalan Moving Average, yang saat ini digunakan untuk semua spare part di PT. X, kurang efektif pada beberapa pola permintaan spare part yang variasinya tinggi. Penyimpangan pada hasil peramalan berdampak pada lead time back order dan biaya material handling yang semakin besar. Berdasarkan hal tersebut, maka PT. X memerlukan perbaikan terhadap sistem peramalan spare part-nya. Penelitian ini memiliki dua tujuan utama. Tujuan pertama adalah mengusulkan metode klasifikasi spare part berdasarkan pola permintaannya sebelum diramalkan. Tujuan kedua adalah menentukan metode peramalan yang paling sesuai untuk masing-masing kelompok spare part dengan cara membandingkan empat metode peramalan, yaitu: Croston, Modifikasi Croston, SVR, dan ANN. Seluruh metode peramalan dibandingkan berdasarkan parameter forecasting error dan robustness. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode SVR memiliki kinerja yang lebih unggul dari metode lainnya di tahap training maupun testing. Selain itu, ketika diimplementasikan untuk peramalan multi-periode, metode SVR juga lebih unggul dan dapat memperbaiki kesalahan peramalan sebesar 19% dari metode peramalan yang saat ini digunakan oleh PT. X

Machine Learning in SME: An Empirical Study on Enablers and Success Factors

Machine learning (ML) techniques are rapidly evolving, both in academia and practice. However, enterprises show different maturity levels in successfully implementing ML techniques. Thus, we review the state of adoption of ML in enterprises. We find that ML technologies are being increasingly adopted in enterprises, but that small and medium-size enterprises (SME) are struggling with the introduction in comparison to larger enterprises. In order to identify enablers and success factors we conduct a qualitative empirical study with 18 companies in different industries. The results show that especially SME fail to apply ML technologies due to insufficient ML knowhow. However, partners and appropriate tools can compensate this lack of resources. We discuss approaches to bridge the gap for SME

OR in Spare Parts Management:A Review

Abstract Spare parts are held to reduce the consequences of equipment downtime, playing an important role in achieving the desired equipment availability at a minimum economic cost. In this paper, a framework for OR in spare parts management is presented, based on the product lifecycle process and including the objectives, main tasks, and OR disciplines for supporting spare parts management. Based on the framework, a systematic literature review of OR in spare parts management is undertaken, and then a comprehensive investigation of each OR discipline's contribution is given. The gap between theory and practice of spare parts management is investigated from the perspective of software integration, maintenance management information systems and adoption of new OR methods in software. Finally, as the result of this review, an extended version of the framework is proposed and a set of future research directions is discussed

Improving Demand Forecasting: The Challenge of Forecasting Studies Comparability and a Novel Approach to Hierarchical Time Series Forecasting

Bedarfsprognosen sind in der Wirtschaft unerlässlich. Anhand des erwarteten Kundenbe-darfs bestimmen Firmen beispielsweise welche Produkte sie entwickeln, wie viele Fabri-ken sie bauen, wie viel Personal eingestellt wird oder wie viel Rohmaterial geordert wer-den muss. Fehleinschätzungen bei Bedarfsprognosen können schwerwiegende Auswir-kungen haben, zu Fehlentscheidungen führen, und im schlimmsten Fall den Bankrott einer Firma herbeiführen. Doch in vielen Fällen ist es komplex, den tatsächlichen Bedarf in der Zukunft zu antizipie-ren. Die Einflussfaktoren können vielfältig sein, beispielsweise makroökonomische Ent-wicklung, das Verhalten von Wettbewerbern oder technologische Entwicklungen. Selbst wenn alle Einflussfaktoren bekannt sind, sind die Zusammenhänge und Wechselwirkun-gen häufig nur schwer zu quantifizieren. Diese Dissertation trägt dazu bei, die Genauigkeit von Bedarfsprognosen zu verbessern. Im ersten Teil der Arbeit wird im Rahmen einer überfassenden Übersicht über das gesamte Spektrum der Anwendungsfelder von Bedarfsprognosen ein neuartiger Ansatz eingeführt, wie Studien zu Bedarfsprognosen systematisch verglichen werden können und am Bei-spiel von 116 aktuellen Studien angewandt. Die Vergleichbarkeit von Studien zu verbes-sern ist ein wesentlicher Beitrag zur aktuellen Forschung. Denn anders als bspw. in der Medizinforschung, gibt es für Bedarfsprognosen keine wesentlichen vergleichenden quan-titativen Meta-Studien. Der Grund dafür ist, dass empirische Studien für Bedarfsprognosen keine vereinheitlichte Beschreibung nutzen, um ihre Daten, Verfahren und Ergebnisse zu beschreiben. Wenn Studien hingegen durch systematische Beschreibung direkt miteinan-der verglichen werden können, ermöglicht das anderen Forschern besser zu analysieren, wie sich Variationen in Ansätzen auf die Prognosegüte auswirken – ohne die aufwändige Notwendigkeit, empirische Experimente erneut durchzuführen, die bereits in Studien beschrieben wurden. Diese Arbeit führt erstmals eine solche Systematik zur Beschreibung ein. Der weitere Teil dieser Arbeit behandelt Prognoseverfahren für intermittierende Zeitreihen, also Zeitreihen mit wesentlichem Anteil von Bedarfen gleich Null. Diese Art der Zeitreihen erfüllen die Anforderungen an Stetigkeit der meisten Prognoseverfahren nicht, weshalb gängige Verfahren häufig ungenügende Prognosegüte erreichen. Gleichwohl ist die Rele-vanz intermittierender Zeitreihen hoch – insbesondere Ersatzteile weisen dieses Bedarfs-muster typischerweise auf. Zunächst zeigt diese Arbeit in drei Studien auf, dass auch die getesteten Stand-der-Technik Machine Learning Ansätze bei einigen bekannten Datensät-zen keine generelle Verbesserung herbeiführen. Als wesentlichen Beitrag zur Forschung zeigt diese Arbeit im Weiteren ein neuartiges Verfahren auf: Der Similarity-based Time Series Forecasting (STSF) Ansatz nutzt ein Aggregation-Disaggregationsverfahren basie-rend auf einer selbst erzeugten Hierarchie statistischer Eigenschaften der Zeitreihen. In Zusammenhang mit dem STSF Ansatz können alle verfügbaren Prognosealgorithmen eingesetzt werden – durch die Aggregation wird die Stetigkeitsbedingung erfüllt. In Expe-rimenten an insgesamt sieben öffentlich bekannten Datensätzen und einem proprietären Datensatz zeigt die Arbeit auf, dass die Prognosegüte (gemessen anhand des Root Mean Square Error RMSE) statistisch signifikant um 1-5% im Schnitt gegenüber dem gleichen Verfahren ohne Einsatz von STSF verbessert werden kann. Somit führt das Verfahren eine wesentliche Verbesserung der Prognosegüte herbei. Zusammengefasst trägt diese Dissertation zum aktuellen Stand der Forschung durch die zuvor genannten Verfahren wesentlich bei. Das vorgeschlagene Verfahren zur Standardi-sierung empirischer Studien beschleunigt den Fortschritt der Forschung, da sie verglei-chende Studien ermöglicht. Und mit dem STSF Verfahren steht ein Ansatz bereit, der zuverlässig die Prognosegüte verbessert, und dabei flexibel mit verschiedenen Arten von Prognosealgorithmen einsetzbar ist. Nach dem Erkenntnisstand der umfassenden Literatur-recherche sind keine vergleichbaren Ansätze bislang beschrieben worden

Improved Spare Part Forecasting for Low Quantity Parts with Low and Increasing Failure Rates

Part demand forecasting methods assume that the demand for a part over time follows a predictable pattern, and that the patterns observed in historical data provide a reliable indication of future demands. Generally, forecasting studies focus on topics such as: the span of time from which to sample the historical data, an assessment of data in order to find weekly or annual patterns, and the assignment of probabilities of different demand quantities in any given time period. Using the demand models derived from these forecasting methods, inventory decisions are made--decisions which directly impact operating cost and equipment availability. Like most general part demand forecasting methods, aircraft spare part demand forecasting considers historical trends in order to predict future demand. It is a well-known practical observation that aircraft spare part demands are often very erratic (quantity variability), intermittent (variable in timing), and otherwise unpredictable. However, contemporary science does not explain the causes of these variations, and suffers from very poor forecasting accuracy. The objective of this research is to study the likely causes of the variations in demand quantity and from that understanding to develop forecasting methods which are more appropriate for the wearout characteristics and high reliability of many aircraft parts. As a first look at the problem, models of part failure are developed. These models are used to simulate multiple simultaneous parts operating identically. The simulations found that aircraft spare parts demands tend to be lumpy, and that this lumpiness tends to consist of two parts: a random element (called noise), and a cyclic element (called signal). These simulation results are compared to existing aircraft spare parts demand data, and similar lumpy characteristics are identified. The research then more deeply understands these elements of spare part demand lumpiness by developing equations explaining this lumpiness. These equations find that the same factors (quantity of parts operating simultaneously and reliability of those parts) both impact the average demand interval and the demand coefficients of variance, and that they impact these demand characteristics so similarly that demand lumpiness should be expected. Having determined that lumpiness is to be expected, the research proceeds to find forecasting methods that best account for this lumpiness. It is theorized that no one forecasting method would best account for signal lumpiness, noise lumpiness, and smooth demands; thus, the study develops a heuristic to select the best forecasting method based upon key part characteristics (reliability and quantity). The forecasting heuristic development uses Monte Carlo simulations to find ranges of part characteristics for which certain forecasting methods and parameters are most likely to provide the lowest error forecasts. Developing this forecasting method selection heuristic uncovers additional new and unique information, as follows: - The best error in many cases is 100% error, showing the need to move beyond forecasting for inventory management of many parts. - The forecasting error computation method used by the forecasting professional strongly influences the selection of the best forecasting method. - Certain elementary forecasting methods (e.g. naive or always zero) produce lower errors than any complex methods in some aircraft parts management conditions. - The selection of forecasting method parameters is as important as the selection of forecasting methods. This dissertation makes an important and unique contribution to the science of aircraft spare parts forecasting in creating a method to develop heuristics to select the lowest error forecasting methods. However, this dissertation makes a simultaneously important contribution in developing the inherent limits of forecasting ..

Prozessverbesserungen im Ersatzteilmanagement unter dem Einfluss von Informationsdefiziten

Die schnelle Verfügbarkeit von Ersatzteilen hat einen maßgeblichen – wenn auch indirekten – Anteil an der Wertschöpfung produzierender Unternehmen. Kommt es zu einem ungeplanten Stillstand der Produktionsanlagen, kann dies schnell zu Kosten in einer kaum zu überschauenden Höhe führen, sollte die Ursache des Ausfalls, z. B. eine defekte oder verschlissene Komponente, nicht zeitnah behoben werden können. Lange Primärproduktlebenszyklen bei gleichzeitig abnehmenden Zeiträumen zwischen Innovationen in Bezug auf Maschinen bewirken zudem einen Anstieg des Umfangs von Ersatzteilsortimenten. In der Folge wird insb. das Bestandsmanagement der Akteure auf dem Ersatzteilmarkt vor große Herausforderungen gestellt. Dessen Handling sollte etwa durch gezielte Klassifizierungen und Bedarfsprognosen erleichtert werden. Diese Ausgangslage bildet bereits seit Jahrzehnten den Nährboden für die Herausbildung vielfältiger wissenschaftlicher Entscheidungsunterstützungsmodelle innerhalb des Ersatzteilmanagements. Die teils hohe Komplexität der Verfahren und der Umstand, dass sie häufig mit einem umfassenden Input an Daten und Informationen einhergehen, förderten die Entstehung einer in der Literatur immer wieder erwähnten Forschungslücke zwischen Wissenschaft und Praxis. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, einen Beitrag zur Schließung ebendieser Forschungslücke zu leisten. Im Schwerpunkt erfolgt eine Auseinandersetzung mit Informationsdefiziten, welche die Umsetzung von Prozessverbesserungen hemmen. Hierzu wird sich zum einen auf eine umfassende Recherche existenter theoretischer Beiträge gestützt. Praktisch motivierte Forschungsbeiträge repräsentieren in diesem Zusammenhang den Schwerpunkt eines extensiven Literature Reviews. Darauf aufbauend werden zum anderen qualitative Fallstudien mit Maschinenbetreibern, Primärproduktherstellern und aufarbeitend tätigen Unternehmen durchgeführt sowie hinsichtlich des Zusammenhangs zwischen angestrebten Prozessverbesserungen und Informationsdefiziten analysiert. Die Auswertung kulminiert in Schlussfolgerungen zu potenziellen Faktoren, die Einfluss auf das Informationsmanagement bei der Beseitigung der Defizite nehmen können. Das eigens entwickelte Framework zum Ersatzteil-Informationsmanagement stellt die Vereinigung der theoretischen sowie praktischen Erkenntnisse dar und wird schließlich am Beispiel eines Gebrauchtmaschinenhändlers angewandt