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流動備件庫存管理研究論文

實用文 時間:2021-08-31 手機版

流動備件庫存管理研究論文

1引言

  備件是指在設備維修管理工作中提前采購并儲備好的各種零件,用于替換設備中的故障件或劣化件,以便快速恢復設備原有的性能,有效縮短設備維修停歇時間以及減少停機損失。備件的庫存管理一直是國內外學者研究的熱點,備件是企業設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劣一定程度上決定了企業的興衰。在眾多備件中有一類更為特殊的備件,稱為慢速流動備件,它的特點是重要性高、通用性低、需求量少、價格高、壽命長、采購周期長。慢速流動備件在企業中大量存在[2],為了確保生產的持續進行,必須儲備一定數量慢速流動備件。但是由于需求量和采購時間的不確定性,導致慢速流動備件的庫存管理變成了一個非常棘手的問題。建立一個適合企業的有效的備件庫存模型已經成為當今各企業提高綜合競爭力的有效方法,它直接關系到企業能否提高服務水平和降低庫存費用。

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水平(一定的預期缺貨水平)或總成本最低情況下確定庫存水平。有效的備件庫存管理,既可保證設備維護活動的及時進行,又可以減少庫存資金占用,提高企業經濟效益。國內外關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庫存管理模式,如Mann[3]的訂貨點法給出了單級庫存結構情況下計算維修庫存最優訂貨點和訂貨數量的方法。之后相關學者逐漸認識到備件多級庫存管理模式的優勢,如Sherbrooke[4]在從理論上研究了多級庫存系統備件需求規律及系統目標函數等問題的基礎上,針對多級備件庫存供應實際問題,提出了METRIC(Multi—EchelonTechniqueforRecover—ableItemControl)模型,后來該模型被廣泛應用到軍事領域。Muckstadt[5]和Graves[6]分別從兩個角度對METRIC模型做了進一步的擴展,提出了多備件、多訂單情況下的MOD—METRIC系統模型和具有兩級備件庫存系統、倉庫執行修理功能的VARI—METRIC模型。

  后來Sleptchenko[7]又提出了考慮修理優先權的VARI—METRIC模型的擴展模型。但多級備件庫存會造成供應鏈結構復雜性遞增,更加導致了需求的不確定性,從而一定程度上增加了庫存,降低了服務水平。Matteo[8]等對由于供應鏈結構的復雜而引起需求不確定性的情況進行研究,主要研究了沒有供應鏈各節點的信息,而且供應鏈各節點的庫存為分散控制的情況。基于備件的分散控制和聯合控制策略,楊華、郭偉等人[9]建立了一個由大型設備制造企業下屬的各個區域備件代理商構成的多倉庫聯合庫存優化模型,在該模型中他們以庫存持有成本、缺貨成本和橫向轉借成本之和作為目標函數,經算例仿真表明,需求率低、成本高的備件適合用聯合庫存策略,而需求率高的備件則更加適合分散式庫存控制策略。在這里已經有很多學者將備件分為了兩部分來進行研究,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、郭偉的仿真結果中,可以看出不同特點的備件適用不同的庫存策略。研究慢速流動備件的庫存管理,首先需要對慢速流動備件的界定有所研究。慢速流動備件是指為了縮短修理停歇時間而事先準備的重要性高、通用性低、需求量少、價格高、壽命長、采購周期長的各種修理零部件。在對慢速流動備件界定的研究中,趙振峰[1]認為慢速流動備件和快速流動備件這兩個定義應從年需求率和消耗的不確定性兩個方面加以區別,即年需求率低于1且需求不確定的備件為慢速流動備件,年需求率大于1的需求確定的備件為快速流動備件。丁留明[10]首先分析了傳統ABC分類法控制慢速流動備件的缺點,以設備關鍵性為出發點,采用了兩階段法,使用AHP和蒙特卡洛法對設備中關鍵的設備進行判定,然后對關鍵性設備和一般設備中的備件分別進行了ABC分類,此模型的可操作性比較強,可以比較合理的界定慢速流動設備和快速流動備件。陳濤[11]從備件的四個參數:單價、訂貨的成本、年需求量和訂貨提前期出發,設計了一個神經網絡,在綜合考慮了多因素的情況下對備件按照其重要性劃分為高、中、低三類。他提出的神經網絡模型對備件分類的準確率一般在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備件的判定,既考慮了慢速流動備件概念的模糊性,也解決了影響因素的權重問題,使備件的分類更加準確、有效。

3國內外研究現狀

3.1慢速流動備件的需求預測

  國內外學者關于慢速流動備件的研究主要集中在需求預測的方法和庫存模型上,Croston[13]是最早研究慢速流動備件的需求預測方法的學者,1972年他提出了Croston方法,實踐證明該方法對間歇需求和不確定需求有較好的適應性。此后一些學者對Croston法進行了改進,Syntetos[14]認為Croston法存在有偏估計,他進一步推導出了近似無偏估計的Croston法。Segerstedt[15]在Croston法基礎上,根據需求間隔長短調整平滑指數。另外也有學者指出,由于慢速流動備件需求的不確定性,在其需求序列中含有大量的0值,應用Croston法進行預測的精度不高[16]。

  針對慢速流動備件需求序列中含有的大量0值,有學者將需求序列分為幾小塊來研究,將針對小樣本預測的方法引入到了慢速流動備件的需求預測中,如支持向量回歸(SVR)方法[17],在以后的文章中他又結合了模糊理論和專家系統,進一步提高了預測準確度。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。張瑞[18]充分分析了支持向量機(SVM)回歸預測方法后,引入了經驗模態分解方法,將需求序列分解為多個相對穩定的序列來進行預測,構建了EEMD—SVM預測模型,并通過實驗進行了驗證,結果表明其預測精確度相對于支持向量機回歸預測方法有了明顯提高。馮楊等[19]用一次指數平滑法(SES)建立了艦艇間斷性需求備件的預測模型,并用仿真驗證了該方法的可行性,但是SES作為一種連續性需求預測方法,當需求中含有大量0值時,這種方法還是無法給出合理的預測值。Bootstrap法是預測間斷需求使用較多的方法,也有學者把這個方法引入到了慢速流動備件的需求預測中,Willemain等[16]將Bootstrap法與Markov過程結合進行需求的預測,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性,這在實際應用中很難保證。


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