यह अध्ययन एक श्रम घंटे के अनुमान का मॉडल प्रस्तुत करता है जो मापे गए डेटा पर निर्भर नहीं करता, जिसका उद्देश्य व्यक्तिगत विशेषज्ञता पर निर्भरता को कम करना और छोटे और मध्यम आकार के विनिर्माण उद्यमों (SMEs) में कौशल हस्तांतरण को बढ़ावा देना है। SECI मॉडल ढांचे का लाभ उठाते हुए, यह शोध एक भविष्यवाणी मॉडल विकसित करता है जो कुशल श्रमिकों द्वारा उपयोग की गई तकनीकों का अनुकरण करता है। यह निहित ज्ञान की स्पष्ट प्रस्तुतियों को ऐतिहासिक अनुमान डेटा के साथ एक बहुपद रिग्रेशन मॉडल में एकीकृत करके प्राप्त किया गया। प्रस्तावित मॉडल ने उच्च भविष्यवाणी प्रदर्शन प्रदर्शित किया, मूल्यांकन प्रयोगों में ±10% त्रुटि सीमा के भीतर 75.26% की सटीकता दर हासिल की। ये परिणाम दर्शाते हैं कि वास्तविक समय माप डेटा की सीमितता के बावजूद एक वस्तुनिष्ठ और पुनरुत्पादनीय अनुमान प्रक्रिया का निर्माण संभव है। निष्कर्ष में, यह अध्ययन श्रम घंटे के अनुमान प्रथाओं के मानकीकरण और पारदर्शिता में योगदान करता है और ज्ञान हस्तांतरण के लिए एक स्थायी ढांचे के विकास का समर्थन करता है।
KIMURA et al. (बुध,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।