基于维修策略的服务备件库存控制分析

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1、上海交通大学工程硕士学位论文第一章绪论1、库存水平要求较高。为了快速响应维修需求，避免重要备件缺货带来的停机损失，服务备件的库存水平通常较高。2、需求难以预测。服务备件需求的偶发性高，是离散且间歇性的，而缺少历史数据也使得预测变得更加困难。同时备件需求还会受到设备的维修计划、使用时间的影响。3、备件的种类繁多。且不同备件的价格差异大，库存周转率低。4、企业服务水平决定了备件库存量，但库存成本和服务水平之间并不具有线性关系，追求100%的服务水平几乎是不可能的，也是无意义的。1.2课题的重要性专业的维修服务有两种发展方向，一是规模化，二是专门化

2、。家电、汽车这样的大宗消费品，因其产品的保有量巨大，产品分布的地域范围十分广大甚至是全球性的，涉及的上下游产业链广泛，备件的通用性强，维修服务的规模化是其必然的趋势。因为这类产品在国民经济中的重要地位，对这类产品的服务备件库存控制的研究，可以说是目前服务备件库存研究的主流方向。另一方面，市场上还存在大量的小型企业，其维修服务的指向是一些专业性十分强的产品。这类产品通常应用范围狭窄，市场保有量也有限，仅仅在某些特定的行业使用。但这并不意味这这类企业的服务库存管理就因此变得比较简单。恰恰相反，因其备件的通用性不强，无法得到供应链的支持，这类企业的

3、备件库存与机器保有量的比例，通常大大高于那些规模化产品。因为产品保有量的稀少，无法得到足够的相关数据，库存研究的难度也大大增加。因为相关研究内容的缺失，小型企业也很难得到足够的指导，从而改进其库存管理中的不足。根据有关资料显示，我国小企业的数量占全社会企业总数90%以上，产值占GDP的比重也在1/3以上。这个数字意味着，针对小型企业的服务备件库存管理展开研究，就整个国民经济而言，有着十分重要的实用意义。1.3国内外现状分析国外对库存管理的研究已经有很长的历史，其研究范围基本上集中在生产/库存系统，库存/配送系统等几个领域。这些研究产生了很多优

4、秀的库存管理思想，最基础的库存模型和方法（如EOQ，ROP,ABC分类法，MRP）等已被各企业广泛应用。但是这些用在成品库存管理上的模型，已经证明很难同样有效地应用在服务备件的库存管理上。3上海交通大学工程硕士学位论文第一章绪论国外对备件的研究最初集中在流程式生产企业为了维持正常的生产而进行的备件库存管理上，一般包括备件的分类、需求预测和库存控制。其研究内容和方法主要集中在备件库存管理的运营策略的制定、模型的建立与应用方面，其目的是如何在保证服务水平或总成本最低的情况下确定库存水平。进入20世纪90年代，学者们才开始对服务备件库存管理进行了比

5、较系统的研究。根据研究方法和研究内容不同，国外有关服务备件库存管理的研究工作可以分为以下三种；一种是结合企业实际情况进行分析，首先对服务备件进行分类，再探讨各种备件的库存管理方法。另一种研究对服务备件不加分类，而是倾向于根据服务备件的特点从总体上探讨一种需求预测方法，建立相关的模型。第三种研究是结合现代物流和供应链管理的一些新的思想，纯粹从管理的角度出发提出服务备件库[4]存的一些管理策略。比如Botter在2000年发表文章认为不能用一般库存控制方法来管理服务备件的库存，在进行服务备件的库存管理之前先要解决以下问题：应该储备哪种备件？这些备

6、件应该存储在什么地方？应该存储多少？文章从一个完全不同的角度出发，主要关注服务备件的订货策略方面的特殊性，在此基础上研究服务备件的订货策略。1.3.1维修策略的研究所谓维修策略，是指从一定的技术、经济因素来考虑，对设备或零部件所进行的维修方式和程度的规定，它是开发和利用维修资源、实现维修目的的指南。欧美的工业化国家自上世纪60年代期，普遍研究和采用预防性维修（CM）。80年代开始研究和应用预测性维修(PredictiveMaintenance,PDM)，90年代初期研究和应用以可靠性为中心的维修(ReliabilityCenteredMain

7、tenance,RCM)，90年代中期研究和应用全员生产维修(TotalProductiveMaintenance,TPM)。进入21世纪后，已着手研究和应用基于风险的不同技术组合的维修策略。[5]目前国际上最常用最流行的是以可靠性为中心的维修策略(ReliabilityCenteredMaintenance,RCM)，集成预防性维修（以时间间隔为基础）、预测性维修（以设备状态为基础）和主动性维修（以故障根源分析为基础），通过综合平衡地运用，修改和优化企业以往的设备故障处理状况。正确应用此方法，在保证安全性和可靠性的条件下，可以将日常维修工作

8、量降低40-70%，可大大提高资产的使用效率。根据设备的状态和维修时机的不同，可将维修类型分为故障前维修和故障后维修两类；按照维修依据的不同，故障前维修又可分为预防