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流動(dòng)備件庫存管理研究論文

實(shí)用文 時(shí)間:2021-08-31 手機(jī)版

流動(dòng)備件庫存管理研究論文

1引言

  備件是指在設(shè)備維修管理工作中提前采購并儲(chǔ)備好的各種零件,用于替換設(shè)備中的故障件或劣化件,以便快速恢復(fù)設(shè)備原有的性能,有效縮短設(shè)備維修停歇時(shí)間以及減少停機(jī)損失。備件的庫存管理一直是國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn),備件是企業(yè)設(shè)備管理和維修中的重要組成部分[1],備件庫存管理方案的優(yōu)劣一定程度上決定了企業(yè)的興衰。在眾多備件中有一類更為特殊的備件,稱為慢速流動(dòng)備件,它的特點(diǎn)是重要性高、通用性低、需求量少、價(jià)格高、壽命長、采購周期長。慢速流動(dòng)備件在企業(yè)中大量存在[2],為了確保生產(chǎn)的持續(xù)進(jìn)行,必須儲(chǔ)備一定數(shù)量慢速流動(dòng)備件。但是由于需求量和采購時(shí)間的不確定性,導(dǎo)致慢速流動(dòng)備件的庫存管理變成了一個(gè)非常棘手的問題。建立一個(gè)適合企業(yè)的有效的備件庫存模型已經(jīng)成為當(dāng)今各企業(yè)提高綜合競爭力的有效方法,它直接關(guān)系到企業(yè)能否提高服務(wù)水平和降低庫存費(fèi)用。

2備件庫存管理概述

2.1備件庫存管理

  備件庫存管理研究的目的是研究如何在保證一定服務(wù)水平(一定的預(yù)期缺貨水平)或總成本最低情況下確定庫存水平。有效的備件庫存管理,既可保證設(shè)備維護(hù)活動(dòng)的及時(shí)進(jìn)行,又可以減少庫存資金占用,提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。國內(nèi)外關(guān)于備件庫存管理的研究有很多,最早的備件庫存管理模式是采用備件單級(jí)庫存管理模式,如Mann[3]的訂貨點(diǎn)法給出了單級(jí)庫存結(jié)構(gòu)情況下計(jì)算維修庫存最優(yōu)訂貨點(diǎn)和訂貨數(shù)量的方法。之后相關(guān)學(xué)者逐漸認(rèn)識(shí)到備件多級(jí)庫存管理模式的優(yōu)勢(shì),如Sherbrooke[4]在從理論上研究了多級(jí)庫存系統(tǒng)備件需求規(guī)律及系統(tǒng)目標(biāo)函數(shù)等問題的基礎(chǔ)上,針對(duì)多級(jí)備件庫存供應(yīng)實(shí)際問題,提出了METRIC(Multi—EchelonTechniqueforRecover—ableItemControl)模型,后來該模型被廣泛應(yīng)用到軍事領(lǐng)域。Muckstadt[5]和Graves[6]分別從兩個(gè)角度對(duì)METRIC模型做了進(jìn)一步的擴(kuò)展,提出了多備件、多訂單情況下的MOD—METRIC系統(tǒng)模型和具有兩級(jí)備件庫存系統(tǒng)、倉庫執(zhí)行修理功能的VARI—METRIC模型。

  后來Sleptchenko[7]又提出了考慮修理優(yōu)先權(quán)的VARI—METRIC模型的擴(kuò)展模型。但多級(jí)備件庫存會(huì)造成供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)復(fù)雜性遞增,更加導(dǎo)致了需求的不確定性,從而一定程度上增加了庫存,降低了服務(wù)水平。Matteo[8]等對(duì)由于供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)的復(fù)雜而引起需求不確定性的情況進(jìn)行研究,主要研究了沒有供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)的信息,而且供應(yīng)鏈各節(jié)點(diǎn)的庫存為分散控制的情況。基于備件的分散控制和聯(lián)合控制策略,楊華、郭偉等人[9]建立了一個(gè)由大型設(shè)備制造企業(yè)下屬的各個(gè)區(qū)域備件代理商構(gòu)成的多倉庫聯(lián)合庫存優(yōu)化模型,在該模型中他們以庫存持有成本、缺貨成本和橫向轉(zhuǎn)借成本之和作為目標(biāo)函數(shù),經(jīng)算例仿真表明,需求率低、成本高的備件適合用聯(lián)合庫存策略,而需求率高的備件則更加適合分散式庫存控制策略。在這里已經(jīng)有很多學(xué)者將備件分為了兩部分來進(jìn)行研究,即需求率低且成本高的備件和需求率高、成本較低的備件,分別來研究他們的庫存策略。于是,備件的分類研究成為研究備件庫存的必然。

2.2備件的分類

  從楊華、郭偉的仿真結(jié)果中,可以看出不同特點(diǎn)的備件適用不同的庫存策略。研究慢速流動(dòng)備件的庫存管理,首先需要對(duì)慢速流動(dòng)備件的界定有所研究。慢速流動(dòng)備件是指為了縮短修理停歇時(shí)間而事先準(zhǔn)備的重要性高、通用性低、需求量少、價(jià)格高、壽命長、采購周期長的各種修理零部件。在對(duì)慢速流動(dòng)備件界定的研究中,趙振峰[1]認(rèn)為慢速流動(dòng)備件和快速流動(dòng)備件這兩個(gè)定義應(yīng)從年需求率和消耗的不確定性兩個(gè)方面加以區(qū)別,即年需求率低于1且需求不確定的備件為慢速流動(dòng)備件,年需求率大于1的需求確定的備件為快速流動(dòng)備件。丁留明[10]首先分析了傳統(tǒng)ABC分類法控制慢速流動(dòng)備件的缺點(diǎn),以設(shè)備關(guān)鍵性為出發(fā)點(diǎn),采用了兩階段法,使用AHP和蒙特卡洛法對(duì)設(shè)備中關(guān)鍵的設(shè)備進(jìn)行判定,然后對(duì)關(guān)鍵性設(shè)備和一般設(shè)備中的備件分別進(jìn)行了ABC分類,此模型的可操作性比較強(qiáng),可以比較合理的界定慢速流動(dòng)設(shè)備和快速流動(dòng)備件。陳濤[11]從備件的四個(gè)參數(shù):單價(jià)、訂貨的成本、年需求量和訂貨提前期出發(fā),設(shè)計(jì)了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在綜合考慮了多因素的情況下對(duì)備件按照其重要性劃分為高、中、低三類。他提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)備件分類的準(zhǔn)確率一般在80%以上,可以作為備件分類的有力工具。楊超[12]研究了基于模糊綜合判定的慢速流動(dòng)備件的判定,既考慮了慢速流動(dòng)備件概念的模糊性,也解決了影響因素的權(quán)重問題,使備件的分類更加準(zhǔn)確、有效。

3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

3.1慢速流動(dòng)備件的需求預(yù)測

  國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于慢速流動(dòng)備件的研究主要集中在需求預(yù)測的方法和庫存模型上,Croston[13]是最早研究慢速流動(dòng)備件的需求預(yù)測方法的學(xué)者,1972年他提出了Croston方法,實(shí)踐證明該方法對(duì)間歇需求和不確定需求有較好的適應(yīng)性。此后一些學(xué)者對(duì)Croston法進(jìn)行了改進(jìn),Syntetos[14]認(rèn)為Croston法存在有偏估計(jì),他進(jìn)一步推導(dǎo)出了近似無偏估計(jì)的Croston法。Segerstedt[15]在Croston法基礎(chǔ)上,根據(jù)需求間隔長短調(diào)整平滑指數(shù)。另外也有學(xué)者指出,由于慢速流動(dòng)備件需求的不確定性,在其需求序列中含有大量的0值,應(yīng)用Croston法進(jìn)行預(yù)測的精度不高[16]。

  針對(duì)慢速流動(dòng)備件需求序列中含有的大量0值,有學(xué)者將需求序列分為幾小塊來研究,將針對(duì)小樣本預(yù)測的方法引入到了慢速流動(dòng)備件的需求預(yù)測中,如支持向量回歸(SVR)方法[17],在以后的文章中他又結(jié)合了模糊理論和專家系統(tǒng),進(jìn)一步提高了預(yù)測準(zhǔn)確度。但是這種方法仍然不能完全解決需求序列中含有大量0值的情況,只是比Croston法有所改進(jìn)。張瑞[18]充分分析了支持向量機(jī)(SVM)回歸預(yù)測方法后,引入了經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法,將需求序列分解為多個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的序列來進(jìn)行預(yù)測,構(gòu)建了EEMD—SVM預(yù)測模型,并通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明其預(yù)測精確度相對(duì)于支持向量機(jī)回歸預(yù)測方法有了明顯提高。馮楊等[19]用一次指數(shù)平滑法(SES)建立了艦艇間斷性需求備件的預(yù)測模型,并用仿真驗(yàn)證了該方法的可行性,但是SES作為一種連續(xù)性需求預(yù)測方法,當(dāng)需求中含有大量0值時(shí),這種方法還是無法給出合理的預(yù)測值。Bootstrap法是預(yù)測間斷需求使用較多的方法,也有學(xué)者把這個(gè)方法引入到了慢速流動(dòng)備件的需求預(yù)測中,Willemain等[16]將Bootstrap法與Markov過程結(jié)合進(jìn)行需求的預(yù)測,取得了較好的效果。但是由于Bootstrap法本身的局限性,它假定需求序列存在自相關(guān)性,這在實(shí)際應(yīng)用中很難保證。


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