已经进行了一些研究以提供更好的替代现有替换模型的方法，但是研究工作并未充分解决突然失效的项目的替换问题。 因此，已经使用故障时间的概率分布以及可变更换成本的概率分布的知识，提出了针对突然失效的物品的改进的替换模型。 得出了用于实现个人和小组替换的修改成本函数。 使用经典优化原理将修改后的成本函数最小化，以便找到适合更换物品的年龄。 得出了应采用个人和团体替换政策的条件。 关于LED灯泡故障时间及其更换成本的两个真实数据集用于验证这项工作的理论要求。 本质上，拟合优度检验用于分别为数据集I和II选择故障时间的适当概率分布以及更换成本的概率分布。 拟合优度结果表明，对于数据集I和II，LED灯泡的故障时间分别遵循最小极值和拉普拉斯分布。 同样，我们发现，对于数据集I和II，个人重置成本分别遵循两参数Gamma和最大极值分布。 此外，发现组替换成本分别遵循数据集I和II的对数正态分布和两参数Weibull分布。 基于实证研究，我们发现在现有模型和拟议模型的成本最小化方面，个人替代政策要优于群体替代政策。 鉴于结果，建议对现有的替代政策提出建议，因为它产生的替代成本比现有的替代模型低。
