في عالم الأعمال الذي يتسم بطلب غير ثابت عالي التغير، باتت الحاجة ملحة لتطوير إجراءات اختيار النماذج التي تتماشى مع الأفقت الزمنية المستقبلية بدلاً من الاعتماد على تقييم ثابت. عدم وجود نموذج تنبؤي يتفوق عالمياً يجعل تحديد النموذج المناسب لكل سلسلة من الطلبات تحدياً صعباً للعديد من الشركات.

تتناول هذه الدراسة المشكلة من خلال تقديم إجراء جديد يسمى قياس تدهور المقياس وفقاً للأفق الزمني للتوقع (MDFH). يسمح MDFH بتوقع مقاييس الخطأ من الأبعاد الخارجية إلى الأفق الزمني التشغيلي المستقبلي تحت ظروف استقرار هيكلي، مما يحول التقييم الثابت التقليدي إلى مخطط يراعي الأفق الزمني في سياقات اتخاذ القرار متعددة الخطوات.

ومن خلال هذا الإطار، تم اشتقاق RMSSEh كأكثر التجسيدات التشغيلية الاقتصادية لـ MDFH، واقترحت الدراسة مُحدد مختلط متكيف للانقطاع والتغير (AHSIV) كامتداد تكيفي لحالات لا تكفي فيها عملية الاختيار الواحدة.

أجرى الباحثون تقييمًا تجريبيًا على بيانات Walmart وM3 وM4 وM5، مستخدمين تقسيمات مختلفة ونماذج توقع متعددة الخطوات. أظهرت النتائج أن MDFH يوفر أساسًا متسقًا لتصميم محددات تأخذ في الاعتبار الأفق الزمني، وأن كلا من RMSSEh وAHSIV يظلانت تنافسيين عبر بيئات الطلب المتنوعة. والأهم من ذلك، فإن AHSIV أضافت قوة في الإعدادات الهيكلية المعقدة.

بالمجمل، يجب معالجة اختيار نماذج التنبؤ في بيئات متعددة SKU كتحدي حساس لأبعاد الزمن واستجابة للاحتياجات التخطيطية التشغيلية.