流動備件庫存管理研究

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1引言

備件是指在設(shè)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(shè)備中的故障件或劣化件，以便快速恢復設(shè)備原有的性能，有效縮短設(shè)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(nèi)外學者研究的熱點，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(yè)中大量存在[2]，為了確保生產(chǎn)的持續(xù)進行，必須儲備一定數(shù)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(yè)的有效的備件庫存模型已經(jīng)成為當今各企業(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)備維護活動的及時進行，又可以減少庫存資金占用，提高企業(yè)經(jīng)濟效益。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庫存管理模式，如Mann[3]的訂貨點法給出了單級庫存結(jié)構(gòu)情況下計算維修庫存最優(yōu)訂貨點和訂貨數(shù)量的方法。之后相關(guān)學者逐漸認識到備件多級庫存管理模式的優(yōu)勢，如Sherbrooke[4]在從理論上研究了多級庫存系統(tǒng)備件需求規(guī)律及系統(tǒng)目標函數(shù)等問題的基礎(chǔ)上，針對多級備件庫存供應(yīng)實際問題，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(tǒng)模型和具有兩級備件庫存系統(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模型的擴展模型。但多級備件庫存會造成供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)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(wù)水平。Matteo[8]等對由于供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)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(yīng)鏈各節(jié)點的信息，而且供應(yīng)鏈各節(jié)點的庫存為分散控制的情況?；趥浼姆稚⒖刂坪吐?lián)合控制策略，楊華、郭偉等人[9]建立了一個由大型設(shè)備制造企業(yè)下屬的各個區(qū)域備件商構(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(jié)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(yīng)從年需求率和消耗的不確定性兩個方面加以區(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(tǒng)ABC分類法控制慢速流動備件的缺點，以設(shè)備關(guān)鍵性為出發(fā)點，采用了兩階段法，使用AHP和蒙特卡洛法對設(shè)備中關(guān)鍵的設(shè)備進行判定，然后對關(guān)鍵性設(shè)備和一般設(shè)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(shè)備和快速流動備件。陳濤[11]從備件的四個參數(shù)：單價、訂貨的成本、年需求量和訂貨提前期出發(fā)，設(shè)計了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(quán)重問題，使備件的分類更加準確、有效。

3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

3.1慢速流動備件的需求預測

國內(nèi)外學者關(guān)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(yīng)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(chǔ)上，根據(jù)需求間隔長短調(diào)整平滑指數(shù)。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(yīng)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(jié)合了模糊理論和專家系統(tǒng)，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(jīng)驗模態(tài)分解方法，將需求序列分解為多個相對穩(wěn)定的序列來進行預測，構(gòu)建了EEMD-SVM預測模型，并通過實驗進行了驗證，結(jié)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(shù)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(xù)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(jié)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(guān)性，這在實際應(yīng)用中很難保證。

3.2慢速流動備件庫存模型及算法

慢速流動備件由于具有需求量少、價格高、庫存費用和缺貨費用高的特點，對于其庫存管理，如果采用單級庫存模式，將會給企業(yè)帶來很多不必要的成本，采取多級庫存策略，有利于降低成本，提高備件服務(wù)水平。對于慢速流動備件多級庫存模型的研究一般是在Sherbrooke[4]提出的METRIC模型的基礎(chǔ)上進行的。Muckstadt[5]指出用METRIC模型解決多級庫存問題比分解法能夠取得相對更好的優(yōu)化效果。但是由于METRIC模型中有假設(shè)的原因，所求出的備件多級庫存的解也只能是一個近似滿意解。METRIC模型最初是采用簡單的邊際分析法求解，Sherbrooke分析了采用邊際分析法的低效性和局限性，提出了一些替代算法如基于拉格朗日算子的數(shù)學規(guī)劃法。Cohen[20]等分析了多級庫存系統(tǒng)中慢速流動備件的庫存策略，給出了一個在滿足一定服務(wù)水平并且使系統(tǒng)總成本最低的情況下，能夠求得目標存儲水平的表達式，并用分支定界法獲得了最優(yōu)庫存管理策略。楊平律[21]用邊際分析法建立了在不確定需求下多級備件庫存模型的優(yōu)化模型，他首先用模糊隨機變量描述了不確定需求，并通過灰集和期望值理論表示出了備件的期望短缺數(shù)，經(jīng)過對不確定需求下多級備件庫存系統(tǒng)的優(yōu)化問題，提出了不確定性可用度的區(qū)間估計，最后對模型進行優(yōu)化仿真，得到了不確定需求下的最優(yōu)費效比曲線。郭日紅，閆鵬程等[22]以我軍裝備備件多級供應(yīng)為研究背景，建立了具有橫向供應(yīng)的可修復備件多級庫存模型，在該模型中，以訂購費用為約束條件，以期望短缺數(shù)最小為目標函數(shù)。

Kukrejaetal.[23]對慢速流動備件單級和N個庫存點、連續(xù)盤點庫存的系統(tǒng)給出一個控制的模型，他在這個模型中考慮了訂貨的提前期不為零和聯(lián)合庫存，但是假定了各庫存點間的轉(zhuǎn)運提前期是零。聯(lián)合庫存就是將傳統(tǒng)的多級別、多庫存點的庫存管理模式轉(zhuǎn)化成對核心制造企業(yè)的庫存管理，達到對整個供應(yīng)鏈庫存的優(yōu)化管理，在減少物流環(huán)節(jié)降低物流成本的同時，提高了供應(yīng)鏈的整體工作效率。聯(lián)合庫存管理也減少了供應(yīng)鏈上的庫存點和相應(yīng)的庫存設(shè)立費及倉儲作業(yè)費，從而降低了供應(yīng)鏈系統(tǒng)總的庫存費用。WongHartanto[24-25]研究了飛機使用過程中多個維修站的維修備件聯(lián)合庫存優(yōu)化問題。AnilKukreja[26]研究了大型電力集團下分布于不同地區(qū)企業(yè)的慢速流動備件聯(lián)合庫存系統(tǒng)，提出一種單級多分布的聯(lián)合庫存模型。向波[27]以自己公司的實例說明了采用聯(lián)合儲備方式可以降低企業(yè)的備件儲備和停產(chǎn)風險。經(jīng)緯紡織機械股份有限公司專件事業(yè)部的張福田[28]，針對集團總部加分、子公司企業(yè)模式下存在的“各自為政”的弊端，指出應(yīng)建立總部聯(lián)合庫存模式，有效控制各生產(chǎn)企業(yè)、供應(yīng)商的執(zhí)行結(jié)果,實現(xiàn)從客戶、中心庫到器材、專備件制造企業(yè)之間的庫存管理一體化，讓三方都實現(xiàn)準時采購，減少企業(yè)整體庫存量，加快庫存周轉(zhuǎn)、縮短定貨、交貨提前期，降低采購成本，提升客戶資金利用率。國內(nèi)學者曲立[29]認為傳統(tǒng)的單一備件庫存管理管理績效低下，而多級備件庫存管理模式存在“牛鞭效應(yīng)”，增大了需求的不確定性，因此提出基于協(xié)同環(huán)境的備件網(wǎng)絡(luò)化庫存管理模式，以協(xié)同環(huán)境為基礎(chǔ)，以網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為手段，由備件供應(yīng)商、各基地倉庫及備件使用者構(gòu)成的存儲網(wǎng)絡(luò)。

協(xié)同(Cooperation)是指多個主體圍繞一個共同目標而相互作用的協(xié)作過程，協(xié)同環(huán)境是實現(xiàn)資源共享的重要途徑。在協(xié)同環(huán)境下，企業(yè)之間、企業(yè)內(nèi)部的職能或部門之間，打破了資源(人、財、物、信息、流程)之間的各種壁壘和邊界，使之為共同的目標而進行協(xié)調(diào)的運作，通過對各種資源最大的開發(fā)、利用和優(yōu)化實現(xiàn)企業(yè)戰(zhàn)略目標。在協(xié)同思想的基礎(chǔ)上，司書賓，孫樹棟[30]給出了一種基于遺傳算法的以供應(yīng)成本為優(yōu)化目標的多約束協(xié)同庫存控制數(shù)學模型求解算法，并結(jié)合實例對模型算法進行仿真驗證。王林，富慶亮等[31]在研究分析了上述孫樹棟等人的模型后，為獲得更加穩(wěn)定可靠的新算法，設(shè)計了基于遺傳和差分進化算法的混合智能求解算法，并通過實例，驗證了所提算法的優(yōu)勢。陳紅[32]又提出了基于系統(tǒng)論的供應(yīng)鏈式備件協(xié)同管理的模式，通過聯(lián)合庫存、協(xié)同采購來節(jié)約成本，提高效率。由于慢速流動備件的通用性差，不同的設(shè)備具有不同的備件，因此具有相同業(yè)務(wù)即相同生產(chǎn)設(shè)備的多家企業(yè)聯(lián)合才能具備采用協(xié)同庫存模式的條件，衛(wèi)小蕊[33]以國內(nèi)集團型流程式生產(chǎn)制造企業(yè)為背景，基于協(xié)同管理戰(zhàn)略思維，對慢速流動備件實施協(xié)同管理模式下的庫存模型進行研究，提出集團型流程式企業(yè)慢速流動備件協(xié)同庫存控制模型，這個模型從縱向上看，備件用戶--區(qū)域配送站--慢速流動備件協(xié)同管理中心形成一個整體的庫存控制系統(tǒng)，從橫向上看，由備件協(xié)同管理中心負責統(tǒng)一采購用戶所需備件，直接面對備件供應(yīng)商，并允許區(qū)域配送站之間橫向運轉(zhuǎn)。之后又基于這個模型提出了整個庫存系統(tǒng)控制中縱向和橫向上的庫存協(xié)調(diào)算法。

4總結(jié)

從上述慢速流動備件庫存管理的研究現(xiàn)狀可以看出，當前慢速流動備件的庫存管理研究主要存在以下幾個問題：

（1）由于慢速流動備件需求的不確定性，其需求序列中含有大量0值，大部分現(xiàn)有的預測方法只能解決需求序列中含有少量0值的情況，大大降低了慢速流動備件的預測精確度。

（2）國內(nèi)的研究主要是通過仿真方式對模型的優(yōu)劣加以驗證，實例研究較少。

（3）在備件庫存模型優(yōu)化方面，由于慢速流動備件的缺貨成本一般高于其運輸成本和存儲成本，因此即時供應(yīng)顯得尤為重要，但這不僅需要數(shù)學模型優(yōu)化算法，而且需要加強備件在供應(yīng)鏈上的可視化程度，以實現(xiàn)備件供應(yīng)、需求及庫存信息的充分共享，在這方面還有待進一步的研究。