재취업 준비를 고려한 생산-재고 관리 시스템에 대한 위기 상황을 고려한 성능평가 표준: SkillChain-Gym

작업 능력은 점진적으로 생산 계획의 결정 변수로 취급해야 한다. 자격증은 기술을 유지하지 않으면 만료되며, 현재 근로자들이 보유하지 못하는 새로운 제품이 필요하고, 재교육은 생산에 필요한 동일한 근로자 시간을 경쟁한다. 기존의 운영 벤치마크는 일반적으로 노동을 외생 변수로 취급하며, 기술과 학습을 고려한 근로자 계획 모델은 재교육을 고려한 재사용 가능한 테스트베드로 드물게 공개된다. 우리는 SkillChain-Gym이라고 하는 재교육을 고려한 생산 재고 관리의 벤치마크를 제시한다. 이 벤치마크는 단일 사이트 환경에서 스타일화된 근로자 기술 상태 동적, 하드 스페셜 인증, 망각, 그리고 생산과 같은 시간당 노동자 시간 비용을 제약하는 교육 액션을 포함한다. 벤치마크에는 시드 제어된 장애 시나리오, 세 가지 가용성 모드, 프로젝션 진단, 결정적 리플레이, 그리고 운영, 내구성, 기술 성장, 교육 접근 분포를 포함하는 지표가 포함된다. 우리는 60 shift 시간대에 pair-wise 통계 테스트를 사용하여 60 shift 시간대에 생산만 고려, 반응적 적응, 물리적 적응, 정적 보험 정책과 예산 변형을 평가한다. 결과는 등급보다는 체제에 의존한다. 교육 가능한 정책은 생산만 고려한 기준선보다 우수하며, 망각이 발생하지 않아도 장애가 발생하지 않아도 유지 교육이 필요하다. 교육 가능한 클래스 중에서 예측에서 병목 현상이 보이면 적응 교육이 도움이 되며, 예측되지 않은 충격과 결석에 대한 강력한 보험으로 작용하는 적은 정적 교통 교육 계획은 구조가 관련 기술 불확실성을 암호화한다. 용량 공백과 망각률이 이러한 체제의 경계를 결정한다. 정책 클래스가 모든 체제에서 우수하지 않기 때문에 예측에 따라 기술 보험을 구매할 때와 반응할 때 결정하는 컨트롤러를 개발하는 것이 필요하다.