基于数据挖掘的维修企业备件库存管理

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1、陕西科技大学硕士学位论文基于数据挖掘的维修企业备件库存管理姓名：孙少乾申请学位级别：硕士专业：企业管理指导教师：杨君岐20090501基于数据挖掘的维修企业备件库存管理摘要市场竞争日益激烈，快速响应市场需求的能力逐渐成为现代企业在市场竞争中制胜的关键。维修企业为其他企业提供后勤保障支持，一方面，能提供实时、优质的服务将成为维修企业生存的关键。因此，及时、充足的维修备件的供应成为维修企业普遍关心的问题；另一方面，机器设备复杂度越来越高，维修备件种类越来越多，备件库存维护成本不断增加，库存资金占有量逐渐增加，维修企业不堪重负。在此背景下，维修企业备件库存管理的重要性逐渐凸现出来。同时，数据库

2、和数据仓库技术的发展也为库存管理提供了一种重要的工具，并记录了大量的信息，但是人们对数据库的应用主要停留在操作和查询层面上，对于历史数据中包含的信息却并没有充分地利用，导致了“数据爆炸但知识贫乏的现象”，维修企业同样也存在这种状况。本文在研究国内外库存管理理论及经验的前提下，另辟蹊径，以维修企业备件库存管理的历史数据为依据，以备件库存管理的难题为切入点，采用数据挖掘的理论方法，充分利用维修企业历史数据，力求实现维修企业库存管理的目标。文章首先综述了维修企业备件的特征及数据挖掘方面的发展历程及应用状况，数据挖掘技术与库存管理的结合是库存管理方法发展的趋势；然后分析了维修企业备件库存的影响因

3、素，包括备件故障的可预知性、备件本身特点、维修企业因素和备件供应商的因素等，为预测企业备件库存需求做铺垫；接下来阐述了国内外传统的库存管理模型及其应用，这些方法主要是基于模型和假设，并没有基于对历史数据的研究；之后介绍了数据挖掘功能层面的内容，包括分类、聚类和关联规则，并简单介绍了其实现的算法，作为维修企业采用数据挖掘方法进行库存管理的理论基础；文章重点结合数据介绍了数据挖掘方法在备件库存管理中的应用流程和实现方法，主要包括数据的收集和处理、数据仓库的设计、数据立方体的设计、备件分类挖掘、备件关联性分析、易贬值备件的识别和库存需求预测等方面内容。文章采用的数据挖掘算法主要有贝叶斯分类方法

4、、基于Apriori算法的备件关联规则挖掘、基于神经网络的备件分类、回归分析和基于神经网络的备件库存需求预测等模块，并结合案例数据演绎其实现方法和流程；在此基础上，结合上述数据和方法，文章介绍了采用数据挖掘方法开展库存管理在计算机上的实现，包括数据流程图的绘制、数据文件的设计及程序的编写方法；最后文章结合案例，分析了数据挖掘在维修企业库存管理中应用的成功案例，并展望了数据挖掘在库存管理方面应用的发展前景。关键词：维修企业，数据挖掘，贝叶斯分类，神经网络SPAREPARTSINVENToRYMANAGEMENToFMAINTENANCECOMPANYBASEDoNDATAMININGABS

5、TRACTBecauseoftheincreasinglyfiercemanetcompetitionnowadays，theabilitytomeetclients’needrapidlybecomesthecrucialfactorofenterprises’successgradually．Themaintenancecompaniessupplymaintenanceservicesforequipmentormachinestotheuser．Ononehand，theabilitytosupplyexcellentservicesrapidlybecomesmoreandmo

6、reimportantforthemaintenancecompanies，managersinthisfieldhaverealizedthatfact．Ontheotherhand，astheequipmentisincreasinglycomplicatedandtherearemoreandmorekindsofsparepartspreparedforequipmentbrokendown，theinventorycostisrising，andthecapitaloccupiedbytheinventoryofsparepartsisincreasing，SOthatthem

7、aintenancecompaniesevencan’taffordthem．Undersuchcircumstance，theimportanceofsparepartsinventorymanagementbecomesacommontopicamongmoderncompanies．Meantime，thetechnologyofdatabaseanddatewarehousesupportsthemanagementofin