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1、,城轨车辆维保备件的库存控制研究,答辩人： 高金东 导 师：张永 副教授, 主要内容 :,课题研究的背景与意义,城轨交通迅速发展,城轨车辆维保任务加重,维保备件需求量骤增,城轨车辆构造复杂、零部件种类繁多，当发生故障危害严重，如果缺乏更换备件损失严重，因此需要储备大量的备件。,车辆备件的需求大、价格高，占用企业大量流动资金，而备件无法创造新的经济价值，对公司造成的经济负担严重。,导致,备件库存管理,通过采用合理的备件管理手段，在经济合理和不降低库存服务水平等前提条件下，优化备件的配置节约成本,不可维修备件的需求预测,城轨车辆不可维修备件消耗特点分析： （1）备件的历史使用数据较少 （2）受外界
2、某些人为因素等非规律性影响明显 （3）某些备件消耗随着季节等有规律性变化趋势,备件需求预测方法：组合预测,不可维修备件的需求预测,Bates. J. M.和Granger. C. W. J在1969年首次提出了组合预测的概念。组合预测就是将两种或两种以上的预测模型有机的进行组合，通过综合不同预测方法的数据信息提高预测精度。,组合预测：,不可维修备件的需求预测,基于时间序列的需求预测：,时间序列可以看成是由某一种非线性机制来确定的输入输出系统，因此时间序列需求预测可以理解为根据备件消耗的历史数据寻找一种映射关系： 用这种映射关系来逼近历史数据中隐含的非线性机制 ，这里的 就可作为理想中的预测器。
3、,支持向量机回归预测,不可维修备件的需求预测,支持向量机回归预测模型：,不可维修备件的需求预测,回归预测实验结果及分析,支持向量机预测模型的训练结果很好，基本能与真实数据相重合；但是模型在测试样本上的表现结果不尽如人意，测试结果与真实结果存在一定的差距,结果分析：,可见采用基于支持向量机的时间序列预测方法能在一定程度上反映城轨车辆维保备件消耗的某些客观规律性，但无法满足实际需求。,基于相关关系的需求预测：,备件消耗很大一部分会受到人为因素的影响，如城轨车辆总数、车辆检修安排、备件采购型号等，这些规律性弱，但能够提前得知，因此引入到需求预测的模型中，以提高备件预测的精确度和适应性。,基于BP神经
4、网络的需求预测,不可维修备件的需求预测,相关关系预测实验结果及分析,不可维修备件的需求预测,结果分析： 该模型在训练样本集上能够取得较好的拟合效果，平均绝对误差为1.2，但在测试样本集上效果一般，平均绝对误差达到2.4,城轨车辆备件的消耗会受到其他某些稳定因素的因素，可能包括气候、环境温湿度等等，部分因素无法提前预知或量化，使得模型不能够展示模拟最真实场景。,不可维修备件的需求预测,组合需求预测模型,不可维修备件的需求预测,组合预测实验结果及分析,（1）平均绝对误差(MAE):,（2）均方误差(MSE)：,（3）平均绝对百分比误差(MAPE)：,（4）均方百分比误差(MSPE)：,误差度量评价
5、指标：,组合预测模型与单项预测模型评价指标,结论： 根据维保备件消耗的时间序列和相关影响因素，建立非线性组合预测模型，能获取精度更高的需求预测值，适用于城轨列车维保备件的需求预测。,不可维修备件的需求预测,维保备件分类及库存控制策略,城轨车辆不可维修备件特点： 种类多，而且由于新购列车型号不同、备件存在可替代型号等原因，不可维修备件的种类型号会发生很大变化。,选取典型备件,基于AHP分类,构造SVM分类模型,其余备件分类,维保备件分类及库存控制策略,城轨车辆维保备件分类属性说明：,维保备件分类及库存控制策略,基于AHP的城轨车辆维保备件分类：,（1）将准则层的六个分类准则两两比较并量化，得到分
6、类准则比较矩阵 ；,（2）计算准则层的各个准则对目标层权重： 从而我们可得到准则层对目标层的特征向量：,（5）计算各个备件的总权重,（3）验证分类准则比较矩阵的一致性；,（4）统计所有备件的六个属性，量化并做最大-最小正规化处理，可得到备件属性向量：,维保备件分类及库存控制策略,基于支持向量机分类：,维保备件分类及库存控制策略,基于支持向量机的城轨车辆维保备件分类：,基于1-a-r的调整组合方法部分分类准则,SVM二分类器,维保备件分类及库存控制策略,基于支持向量机的城轨车辆维保备件分类：,非A类SVM分类结果,非B类SVM分类结果,非C类SVM分类结果,基于SVM的ABC分类器测试结果,维保
7、备件分类及库存控制策略,A类备件库存控制策略:,A类备件重要等级高、占用资金大，是备件库存控制中的重中之重，需要严格采用最佳库存量的方法，提出基于需求预测的 库存控制策略对A类备件进行管理。,维保备件分类及库存控制策略,B类备件库存控制策略:,B类备件重要性等仅次于A类备件，本文采用 库存控制策略对其管理。 库存控制策略是每隔一个固定周期 检查仓库备件的库存量，然后发出备件订货，使得备件到货是库存量达到最大值 。,维保备件分类及库存控制策略,C类备件库存控制策略:,C类备件重要程度、价值量等指标最低，因此所需花费的管理成本及精力应当最小，本文采用 库存控制策略对其进行控制，通过设定订货点平的数
8、量值实现计算机的自动管理。,城轨车辆可维修备件的库存管理,可维修备件两级维修供应体系工作流程图,可维修备件库存管理,建立城轨车辆可维修备件的两级维修供应库存管理模型，通过合理配置基层级和基地级的备件库存量，在有限的资源条件下实现最大的城轨车辆可用度及备件满足率。,备件供应渠道分布,备件短缺量分布,库存管理模型,优化模型最优配置,城轨车辆可维修备件的库存管理,基于备件满足率的基地备件库存管理模型：,基地维修中心备件的备件满足率,建优化模型如下所示：,城轨车辆可维修备件的库存管理,基地维修中心模型求解：,(1) 首先通过增加各类备件量使得备件满足设定的备件满足率；,(2) 通过计算各个备件增加一件
9、带来的备件满足率提高量与各个备件价格的比值，选取比值最大的备件作为下一个增加备件量；,(3) 循环执行第二步，直至系统备件满足率达到要求。,城轨车辆可维修备件的库存管理,基于设备可用度的基层级备件库存管理模型：,设备可用度与短缺数期望值的关系模型：,基层维修中心设备可用度为,对于整个可维修备件两级库存管理系统而言，设备可用度为,所建优化模型如下所示：,城轨车辆可维修备件的库存管理,基层级维修中心模型求解：,基层维修中心备件库存模型以设备可用度为指标，采用边际分析法进行优化。,设备可用度的边际因子设为：,城轨车辆可维修备件的库存管理,实例仿真：,城轨车辆可维修备件的库存管理,结果分析：,基层维修中心1费效曲线斜率趋势,费效曲线斜率呈下降趋势，显示费效曲线上的点均是凸点，表明采用边际分析模型模型优化方法，基层维修中心中每一个配置的备件均能对总的可用度带来最大提升，维修备件库存配置为最佳配置。,总结与展望,总结与展望,本文设计的城轨车辆维保备件的库存控制模型研究还不够全面，作者认为还可以从以下几个方面进一步改进： （1）加强备件消耗信息统计的同时，另一方面需要提高数据挖掘能力； （2）通过引入库存管理模式，从供应链上控制备件的库存量； （3）对于可维修备件，可以通过提高设备的故障预测和寿命分析的研究，提高维修备件的需求分布预测的精度。,展望,请 各 位 老 师 指 正！,谢谢！,