基于质保数据的备件库存控制策略研究

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1、硕±学位论文基于质保数据的备件库存控制策略研巧摘要备件资源配置是提高售后服务绩效十分有效的工具。通过分析企业售后服务系统中的质保数据可W较为准确地获取备件可靠性信息,如平均故障间隔时间(MTBF)。本文备件响应性和经济性为目标,综合考虑零备件使用中的MTBF等,构建基于质保数据的备件分类、预测W及库存控制模型对备件库存控制策略进行优化。引入支持向量机(SVM),创新备件管理模式。利用S公司的质保数据进行算例研究,W达到一定现实约束前提条件下提高售后服务的响应性及企业经济效益的现代管理要求。本文研巧内容如下:首先,介绍

2、了本文的研究背景和意义。总结了备件分类、备件预测和备件库存管理的研究现状,并对相关理论与方法进行了阐述;其次,建立了基于质保数据的各件分类模型:将由质保数据提取的可靠性信息MTBF应用到备件分类中,构建两阶段分类模型,引入SVM对其智能分类,为后续备件需求预测和分类库存控制策略奠定基础;再次,对于间断需求的备件,建立了基于质保数据的备件需求预测模型:W因素分析法为基础-SVM进行预测,将MTBF作为影响因素输入LS;对于平稳需求的备,提出应用基于时间序列的预测方法件;最后:,建立基于备件分类的库存控制策略W及基于需求分布的库

3、存控制模型利用需求预测获取控制策略中的需求参数,,使用不同的库存控制策略进行分类管理详细介绍了泊松分布及正态分布下的库存控制模型的计算一。从而得到在定服务水平下、,兼顾了响应性和经济性对应的订货量订货点等参数。:质保数据,支持向量机,关键词,备件分类,备件预测库存控制策略IAbtract硕±学位论文sAbstractS-parepartsresourceallocationisaveryeffectivetooltoimproveaftersalesserviceB-erformance.an

4、alzinthewarrantdataintheaftersalesservicesst:emthepyygyy,reliabilitinformationofsareartscanbeobtai打edaccuratelsuchasmeantimeyppy,betweenfailures(MTBF).Basedonther己sponseandeconomyofspareparts,takingintoaccou打tthefactorssuchasM了BFi打war

5、rantdatathesareartsclassificationdemandy,pp,forecasti打andi打ventorcontrolmodelareconstructed.Inthisaersuortvectorgypp,ppmachineSVMisintroducedintotheclassificatio打andredictionmanaementofsare()pgpparts,andacasestudyiscarriedouttovalidatean

6、dinnovatethesparepartsmanagementmode.TheCO打tentsofsaerareasoows:化ippfllFirstlythisaeri打troducestheresearchbackroundandsinificanceofsarearts,pp呂gpp,summarizestheresearchstatusofsparepartsclassification,demandforecastingandnventorCO打trolmana

7、ementandexoundstherelatedtheoriesandmethodsiyg,p;econdl化esareartsclassificationmodelbased0打warrantdata.Sisestablishedy,ppyThereliabilityinformationMTBFextract;edfromwarrantdataisaliedtx)sareartsyppppclassficationtoconstructthetwostaeclassif

8、icatio打model.InadditiionVMis

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