李春秀，孫明明

（1.中國直升機(jī)設(shè)計(jì)研究所，天津 300308；2.工業(yè)和信息化部電子第五研究所，廣東 廣州 511370）

0 引言

專家學(xué)者對備件分類算法研究較為豐富，如曾翔等[1]的備件分類算法研究綜述，對備件分類的ABC 分類法、Kraljic 和層次分析法（AHP：Analytic Hierarchy Process）等進(jìn)行了原理闡述，系統(tǒng)性地給出了備件一維準(zhǔn)則、二維準(zhǔn)則和多維準(zhǔn)則分類法。此外，基于全過程[2]、備件攜行[3]、多任務(wù)階段系統(tǒng)[4]、備件需求[5-6]和備件庫存管理[7]等文獻(xiàn)對備件預(yù)測方法進(jìn)行了系統(tǒng)性的綜述。

工程應(yīng)用角度，備件的規(guī)劃、預(yù)測和優(yōu)化，首先應(yīng)針對備件種類進(jìn)行分類，然后針對不同種類的備件采取不同的預(yù)測方法，單獨(dú)備件分類分析或備件需求預(yù)測工程實(shí)際應(yīng)用價(jià)值不高，二者應(yīng)結(jié)合分析。本文通過對國內(nèi)工業(yè)設(shè)備、汽車、風(fēng)電、軌道交通、電網(wǎng)、船舶和制造業(yè)等行業(yè)領(lǐng)域調(diào)研，著重分析備件分類與需求預(yù)測相結(jié)合的研究現(xiàn)狀，以為型號裝備備件分類與需求預(yù)測研究提供參考。

1 備件分類與需求預(yù)測解析方法研究

吳庭冠[8]針對工業(yè)設(shè)備維修備件庫存資金高位運(yùn)行、呆滯庫存多、分類不明確、缺乏合理的預(yù)測方法和庫存管控策略等問題，考慮備件重要程度因素，利用ABC-VED 法進(jìn)行分類，區(qū)分快速流動(dòng)備件、慢速流動(dòng)備件和不流動(dòng)備件，運(yùn)用移動(dòng)平均、指數(shù)平滑和Croston[9-10]等方法對備件進(jìn)行預(yù)測，針對不同種類備件分別采用了經(jīng)濟(jì)訂貨批量（EOQ）模型、（Q，R）庫存控制策略和再次訂貨（ROP）模型等理論進(jìn)行分析和驗(yàn)證，減少了安全庫存量和資金占用。

金亞楠[11]針對汽車零部件分類方式過于簡單、庫存占用資金高、積壓數(shù)量多和需求計(jì)劃不準(zhǔn)確等問題，采用AHP 與ABC 分類法相結(jié)合的方法對17 種汽車零部件進(jìn)行分類，利用遺傳算法優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機(jī)算法對汽車零部件進(jìn)行需求預(yù)測，針對不同類備件使用經(jīng)濟(jì)訂貨批量模型，計(jì)算出汽車零部件的最優(yōu)訂貨批量與訂貨周期，降低了庫存成本。

張鐵[12]針對我國現(xiàn)行動(dòng)車組檢修工藝、修程修制及檢修物料的庫存管理因備件分類不夠清晰、需求量不明確和庫存策略過于籠統(tǒng)等，以及存在庫存?zhèn)浼蛔愫蛡浼哂嗟膯栴}，考慮可靠性、經(jīng)濟(jì)性、安全性、可用性和可維修性等因素，構(gòu)建IGAHP-DEA-ABC 分類模型，將動(dòng)車組備件分為核心備件、重要備件和普通備件3 類，由于歷史數(shù)據(jù)缺失，采用遺傳算法優(yōu)化長短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GA-LSTM）的備件預(yù)測模型并結(jié)合部件壽命分布，確定備件需求量，利用（S-1，S）、（s，Q）備件訂貨策略確定了所分類備件訂貨提前期、訂貨批量和盤點(diǎn)周期，為動(dòng)車組備件庫存管理提供一定參考。

陳鴻鑫[13]開展了發(fā)動(dòng)機(jī)制造過程中關(guān)鍵備品備件優(yōu)化研究，以保障發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)控機(jī)床安全高效經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，采用AHP-ABC 模型篩選數(shù)控機(jī)床關(guān)鍵備件，將傳統(tǒng)灰色理論與Markov 鏈結(jié)合實(shí)現(xiàn)對數(shù)控機(jī)床關(guān)鍵備件消耗量預(yù)測，同時(shí)利用隱Markov 模型預(yù)測部件的可靠性趨勢，建立基于預(yù)測可靠性的備件訂購決策優(yōu)化模型，實(shí)現(xiàn)了低成本高效安全的庫存管理目標(biāo)。

周青[14]開展面向成本降低的備件庫存優(yōu)化研究，以確保高自動(dòng)化水平設(shè)備連續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行，考慮備件的關(guān)鍵程度、經(jīng)濟(jì)程度和易得程度等因素，利用基于AHP 的ABC 分類方法，將備件分為快速流動(dòng)和慢速流動(dòng)兩類，運(yùn)用指數(shù)平滑法和Croston 法對備件的需求進(jìn)行預(yù)測，對快速流動(dòng)ABC 類備件、慢速流動(dòng)A 類備件、慢速流動(dòng)B 類備件和慢速流動(dòng)C 類備件，從成本降低角度，分別使用（R，Q）控制策略、（s，S）控制策略、（t，S）控制策略和不備庫策略，可有效地降低成本且確保設(shè)備連續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行。

齊宏宇[15]開展了液化接收站專用設(shè)備備件庫存管理優(yōu)化研究，以確保液化天然氣接收站專用設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行，考慮備件庫存成本、資金占用成本和周轉(zhuǎn)率等因素，采用ABC 分類法和CVA 分析法相結(jié)合的方式對關(guān)鍵設(shè)備維修備件進(jìn)行二階組合分類，同時(shí)使用時(shí)間序列平滑模型和平均故障間隔時(shí)間（MTBF）對關(guān)鍵設(shè)備維修備件需求數(shù)量進(jìn)行預(yù)測，計(jì)算了安全庫存數(shù)量和經(jīng)濟(jì)訂貨批量，最終達(dá)到維修備件庫存在滿足設(shè)備運(yùn)行可靠性的同時(shí)總成本最小的優(yōu)化目標(biāo)。

針對高鐵減速機(jī)共有45 種備件，存在備件申領(lǐng)時(shí)間長、備件持有成本和缺貨成本高的問題，高伯凱[19]開展了高鐵減速機(jī)備件庫存優(yōu)化研究，考慮經(jīng)濟(jì)性、采購提前期、關(guān)鍵性、年周轉(zhuǎn)率和供應(yīng)難易程度等因素，采用ABC 法和模糊AHP 將高鐵減速備件分為了不重要備件C、重要備件D、較重要備件E 和一般備件F 4 類，通過對故障件進(jìn)行分析確定其服從威布爾分布，建立基于高鐵減速機(jī)可用性的重要備件訂貨模型，可為高鐵減速機(jī)備件庫存優(yōu)化提供參考。

針對地鐵備件物資管理成本偏高和周轉(zhuǎn)率低等問題，孫煜晴[20]開展了地鐵運(yùn)營物資需求預(yù)測及管理優(yōu)化研究，基于ABC-FSN 分類法，對A 市地鐵的11 608 項(xiàng)運(yùn)營備件物資進(jìn)行了分類。此外，選用回歸模型對AF 類物資中的生產(chǎn)配件進(jìn)行了需求預(yù)測，選用SARIMA 模型對AF 類物資中的生產(chǎn)材料及CF、CS 類物資代表進(jìn)行了需求預(yù)測，選用ARIMA 模型對BF 類物資代表進(jìn)行了需求預(yù)測，對各類物資采購流程和倉儲(chǔ)管理方式進(jìn)行了優(yōu)化，有效降低了整體成本并提高了采購效率。

MRO（Maintenance，Repair&Operations）是生產(chǎn)型企業(yè)用以維護(hù)、維修及運(yùn)營的物資，大到設(shè)備軸承，小至螺釘螺母，品類繁多、特點(diǎn)不一，高曉琳[21]開展了鋼鐵加工企業(yè)MRO 庫存策略及優(yōu)化研究，考慮缺貨成本、體積和提前期等因素，改進(jìn)了ABC 庫存分類方法，利用灰色預(yù)測GM（1，1）模型預(yù)測連續(xù)型需求，以及灰色馬爾可夫模型預(yù)測隨機(jī)型需求，同時(shí)根據(jù)備件特點(diǎn)制定出戰(zhàn)略庫存管理、（S，s）和（T，Q）等6 種行之有效庫存控制策略。

針對石化化工設(shè)備備件高成本、低周轉(zhuǎn)、慢速流動(dòng)備件多和備件樣本數(shù)據(jù)少等問題，李文[22]開展了石化化工生產(chǎn)備件庫存優(yōu)化研究，考慮生命周期和核算周期為前提、使用成本等因素，修正ABC 分類法，分為快流速備件和慢流速備件，采用貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法實(shí)現(xiàn)對備件需求量的預(yù)測。對A類快速流動(dòng)備件給出了（R，Q）庫存控制策略的計(jì)算方法；對B、C 類快速流動(dòng)備件給出了（t，S）庫存控制策略的計(jì)算方法。對于慢速流動(dòng)備件，采用（S，S-1）庫存策略，最優(yōu)存儲(chǔ)量S* 可以運(yùn)用貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行預(yù)測。通過驗(yàn)證，該類庫存優(yōu)化策略可以保證較高服務(wù)周期水平并有效降低庫存成本。

針對智能制造自動(dòng)化設(shè)備備件積壓等問題，何毅[23]開展備件優(yōu)化研究，考慮備件單位成本、采購周期和備件年度消耗率等因素，采用基于信息熵的多指標(biāo)ABC 分類方法對備件進(jìn)行分類，結(jié)合備件特點(diǎn)，對慢速流備件建立了基于單指數(shù)平滑法的連續(xù)性需求預(yù)測模型和基于模糊時(shí)間序列的間斷性需求預(yù)測模型，經(jīng)過驗(yàn)證，提升了公司備件庫存管理效益水平。

2 備件分類與需求預(yù)測仿真方法研究

為了減少船舶維修所需費(fèi)用和時(shí)間，提高航運(yùn)公司運(yùn)營效益，侯朵莉[16]開展了面向任務(wù)的船舶備件配置模型及優(yōu)化研究，考慮備件流動(dòng)性和重要性，采用改進(jìn)AHP 和可進(jìn)行有效排序的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（SE-DEA），并結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)分析法對傳統(tǒng)ABC 庫存分類進(jìn)行改進(jìn)，最終將船舶備件分為FA、FB、FC、SA、SB 和SC 6 種類型。針對備件分類結(jié)果中需求預(yù)測難度較大的S 類船舶備件建立了基于運(yùn)行數(shù)據(jù)的貝葉斯統(tǒng)計(jì)需求預(yù)測模型。根據(jù)分類及備件特點(diǎn)，F(xiàn)A 類船舶備件建立（s，Q）策略下的庫存控制模型，對FB、FC 類船舶備件建立（t，S）策略下的庫存控制模型，對S 類船舶備件建立以規(guī)定可用度為約束條件，以單位時(shí)間內(nèi)庫存成本最低為目標(biāo)函數(shù)的訂購模型，利用SPSS～（TM）和Matlab～（TM）軟件，采用仿真分析手段進(jìn)行分析驗(yàn)證。

通過對昆明地鐵備件管理、庫存狀況調(diào)研，張楠[17]開展了地鐵備件庫存控制優(yōu)化研究，基于多準(zhǔn)則的備件庫存ABC 分類模型進(jìn)行備件庫存分類研究，利用指數(shù)平滑法和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法，進(jìn)行備件需求預(yù)測。以總庫存成本最小作為優(yōu)化目標(biāo)，構(gòu)建庫存控制模型，應(yīng)用遺傳算法對模型進(jìn)行求解，為地鐵備件庫存管理優(yōu)化提供參考建議。

針對制造業(yè)通用減速機(jī)備件庫存短缺和成本效益低等問題，楊光楠[18]對通用減速機(jī)服務(wù)備件庫存優(yōu)化開展了研究，考慮占用金額、提前期、通用程度、缺貨影響、供應(yīng)商數(shù)量和關(guān)鍵程度等因素，采用基于AHP 的改進(jìn)ABC 分類法，將服務(wù)備件分為重要服務(wù)備件、次重要服務(wù)備件和不重要服務(wù)備件3 類，以近期歷史需求量、相關(guān)服務(wù)備件需求量、總體趨勢、周期性、備件更替和故障因素共6個(gè)因素作為輸入量，采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對備件需求預(yù)測進(jìn)行研究，建立了以庫存總成本最小為目標(biāo)，以服務(wù)水平和庫容為約束的庫存訂貨模型，并采用遺傳算法對模型進(jìn)行求解，經(jīng)過驗(yàn)證，滿足使用前提下，有效地降低了備件庫存成本。

針對公司服務(wù)備件庫存占用大量資金造成運(yùn)營成本居高不下情況，陳鵬[24]開展了備件庫存管理優(yōu)化研究，考慮顧客滿意度和庫存成本等因素，建立基于AHP 算法的ABC 備件分類模型，構(gòu)建了LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與時(shí)間序列預(yù)測模型組合的服務(wù)備件需求預(yù)測模型，以及橫縱調(diào)度相結(jié)合的備件供應(yīng)鏈實(shí)時(shí)調(diào)度算法，經(jīng)過驗(yàn)證，有效降低了庫存成本并提升了運(yùn)營效益。

3 歸納分析

除了以上備件分類與需求預(yù)測解析方法和仿真方法調(diào)研分析，不少科研學(xué)者對原有方法進(jìn)行創(chuàng)新研究，值得借鑒研究，例如：歐干新[25]在供電公司配網(wǎng)備品備件庫存管理優(yōu)化研究中，提出考慮用電客戶重要程度的二維ABC 分類方法，將配網(wǎng)備品備件劃分為A、A’、B、C 4 類；ABC 分類法和ERP 管理軟件相結(jié)合研究[26]，ABC 分類法和Kraljic 矩陣結(jié)合的方法對備件進(jìn)行分類[27]，EIQABC 的分析方法[28]，ABC 結(jié)合VED 分類法對備件進(jìn)行分類[29]，ABC、FSN 和VED 等幾種分類方法相結(jié)合的方式對公司服務(wù)備件庫存管理作了合理分類研究[30]，考慮采購提前期、供應(yīng)商數(shù)量、月需求量、客戶指定、功能性、物料的單位價(jià)值和庫存成本等因素的基于ABC 管理的灰色聚類評價(jià)模型[31]等。其他仿真方面相關(guān)研究，如Monte Carlo-PSO 混合算法和枚舉算法進(jìn)行備件優(yōu)化[32]、基于備件可靠性的仿真預(yù)測方法得到備件需求量[33]、基于Arena 離散事件系統(tǒng)的備件仿真優(yōu)化[34]等。

通過對備件分類與需求預(yù)測調(diào)研分析，分別從模型考慮因素、研究領(lǐng)域、分類方法、預(yù)測方法和庫存模型等幾個(gè)方面進(jìn)行匯總分析（如表1 所示），應(yīng)特別關(guān)注影響備件分類與需求預(yù)測關(guān)鍵因素，為后續(xù)裝備備件分類與需求預(yù)測研究提供參考。

表1 備件分類及需求預(yù)測匯總表

4 結(jié)束語

本文通過對各個(gè)工業(yè)領(lǐng)域備件庫存分類方法、預(yù)測模型和庫存模型進(jìn)行了深入的調(diào)研和分析，對裝備備件種類分析與需求預(yù)測提供可參考思路如下所述。

a）備件分類

建議考慮影響裝備運(yùn)行或使用的因素、成本因素、庫存管理因素和周轉(zhuǎn)因素等，修正或完善ABC 分類模型。

b）備件預(yù)測

建議分析備件歷史數(shù)據(jù)，確定其類型和特點(diǎn)，可選擇解析方法針對不同種類備件分別進(jìn)行預(yù)測。隨著數(shù)據(jù)迭代，可進(jìn)一步結(jié)合仿真手段進(jìn)行預(yù)測完善。

c）庫存策略

建議明確庫存優(yōu)化目標(biāo)，結(jié)合不同種類備件特點(diǎn)，構(gòu)建庫存優(yōu)化模型及訂貨要求，進(jìn)行持續(xù)迭代驗(yàn)證和修正模型。