論文の概要: Explainable AI for a No-Teardown Vehicle Component Cost Estimation: A Top-Down Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08828v1
• Date: Mon, 15 Jun 2020 23:47:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 02:22:42.124021
• Title: Explainable AI for a No-Teardown Vehicle Component Cost Estimation: A Top-Down Approach
• Title（参考訳）: 無人車両部品コスト推定のための説明可能なAI:トップダウンアプローチ
• Authors: Ayman Moawad, Ehsan Islam, Namdoo Kim, Ram Vijayagopal, Aymeric Rousseau, and Wei Biao Wu
• Abstract要約: 本稿では、機械学習とゲーム理論の概念を組み合わせることで、自動車価格のモデリングと部品価格の推定にデータ駆動によるアプローチを提案する。 製造元が提案する小売価格で部品価格と車両価格を推定するための一般的な分解手法と調査手法の代替方法を示す。 この新たなエクササイズは、顧客レベルでの技術の正確な価格設定を提供するだけでなく、製造業者間の価格戦略に大きなギャップがあることも示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3700176775696422
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The broader ambition of this article is to popularize an approach for the fair distribution of the quantity of a system's output to its subsystems, while allowing for underlying complex subsystem level interactions. Particularly, we present a data-driven approach to vehicle price modeling and its component price estimation by leveraging a combination of concepts from machine learning and game theory. We show an alternative to common teardown methodologies and surveying approaches for component and vehicle price estimation at the manufacturer's suggested retail price (MSRP) level that has the advantage of bypassing the uncertainties involved in 1) the gathering of teardown data, 2) the need to perform expensive and biased surveying, and 3) the need to perform retail price equivalent (RPE) or indirect cost multiplier (ICM) adjustments to mark up direct manufacturing costs to MSRP. This novel exercise not only provides accurate pricing of the technologies at the customer level, but also shows the, a priori known, large gaps in pricing strategies between manufacturers, vehicle sizes, classes, market segments, and other factors. There is also clear synergism or interaction between the price of certain technologies and other specifications present in the same vehicle. Those (unsurprising) results are indication that old methods of manufacturer-level component costing, aggregation, and the application of a flat and rigid RPE or ICM adjustment factor should be carefully examined. The findings are based on an extensive database, developed by Argonne National Laboratory, that includes more than 64,000 vehicles covering MY1990 to MY2020 over hundreds of vehicle specs.
• Abstract（参考訳）: この記事のより広い野望は、システムのアウトプットの量をサブシステムに公平に分配するアプローチを普及させ、複雑なサブシステムレベルの相互作用を可能にすることです。 特に,機械学習とゲーム理論の概念を組み合わせることで,車両価格モデリングとその部品価格推定へのデータ駆動アプローチを提案する。 我々は,部品価格および車両価格推定のための共通分解手法と調査手法の代替案を,不確実性をバイパスする利点を有するメーカーの提案小売価格(msrp)レベルで示す。 1)解体データの収集 2)高価で偏りのある調査を行う必要性 3) 小売価格等価(rpe)または間接コスト乗算器(icm)の調整を行い,直接製造コストをmsrpに設定する必要がある。 この新たなエクササイズは、顧客レベルでのテクノロジの正確な価格設定を提供するだけでなく、製造業者、車のサイズ、クラス、市場セグメント、その他の要因間の価格戦略における、先行的な大きなギャップを示す。 また、特定の技術と同一車両に存在する他の仕様との間の相乗効果や相互作用も明確である。 これらの(予想外の)結果は、メーカーレベルの部品コスト、集約、およびフラットで剛性のあるrpeまたはicm調整因子の適用に関する古い方法が慎重に検討されるべきであることを示すものである。 この発見は、アルゴンヌ国立研究所(argonne national laboratory)が開発した広範囲のデータベースに基づいており、my1990からmy2020まで、数百台の車両仕様をカバーする64,000台以上の車両が含まれている。

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