xx航空公司航材库存管理优化研究

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硕士学位论文XX航空公司航材库存管理优化研究研究生姓名：梁晶导师姓名：韩明亮教授2015年4月26日 分类号：F562.6密级：公开UDC：658.5学号：1207093中国民航大学硕士学位论文XX航空公司航材库存管理优化研究研究生姓名：梁晶导师姓名：韩明亮教授申请学位类别：工程硕士学科专业名称：物流工程所在院系：经济与管理学院论文答辩日期：2015年4月26日2015年4月26日 TheInventoryManagementResearchAboutAviationMaterialsofXXAirlinesADissertationSubmittedtoCivilAviationUniversityofChinaFortheAcademicDegreeofMasterofScienceBYLIANGJingSupervisedbyProf.HANMing-liangEconomicandManagementCollegeCivilAviationUniversityofChinaApril2015 中国民航大学学位论文独创性声明Ｉ本人声导师指导下进行的硏究工作及取得的研巧成果。尽我所明所呈交的学位论文是我个人在过的研究成果，＾，论＞文中不包含其他人己经发表或撰写知，除了文中特别加１标注和致谢的地方外一也不包含为获得中国航空大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在惟文中作了明确的说明并表示了谢意。王化．：４硏巧生签名：謂目日日期：幸／中国民航大学学位论文使用授权声明研巧所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件中国航空大学、中国科学技术信息论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内、和电子文档，可Ｗ采用影印缩印或其他复制手段保存一公布（包括刊登）论文的全，可Ｗ，允许论文被查阅和借阅容相致。除在保密期内的保密论文外）。（包括刊授权中国航空大学研究生部办理部或部分内容。论文的公布登八车’日期：研究生签名：碟無导师签名 摘要XX航空公司由于没有建立一套科学有效的方法去确定库存量，大多时候凭借经验去估算,甚至仅依据厂家的推荐来决定航材的库存量，使得盲目采购的现象时有发生。因此加强XX航空公司航材的库存管理，尤其是基于航空公司运营可接受的、给定的保障率值，如何实现航材的占用资金最少，对于提升XX航空公司的竞争力有着重要的意义。本文研究了如何确定最佳的航材库存量来确保达到航空公司规定的保障水平使得占用资金最少。首先深入到XX航空公司进行了实际调研，对该公司航材库存管理实际中存在的问题进行了分析，并且收集了几种典型件号航材的基础数据；然后研究了航材需求的预测方法，构建了适于几种典型件号航材的需求预测模型，并对未来的航材需求进行了预测；再者根据周转件航材的实际运作过程构建了周转件航材的仿真模型并对其适用性进行了验证，在此基础上一方面对各大航空公司普遍使用的MTBUR法的适用性进行了分析，并针对几个典型件号的实际数据进行了验证，发现使用MTBUR法确定的航材库存量偏大。另一方面将航材需求分析的结果应用到所构建的仿真模型中，对XX航空公司未来航材库存量与保障率关系进行了测算；最后建立了满足保障率要求并使航材占用资金最小的航材库存量优化模型，对航材库存量进行了整体优化，并将优化结果应用到航材库存量的确定及待建航材库的设计等方面，得出了各件号航材的最优库存量以及待建航材库的适合面积等结果。本文结合理论学习和在XX航空公司航材部门实习的体会，针对目前我国航空公司在航材库存管理方面尤其是如何确定最佳库存量，提出了解决方法,不仅对XX航空公司航材库存管理的改进有一定的指导作用,对其他航空公司的航材库存管理也有一定的借鉴意义。关键词：航空公司航材库存管理系统仿真I AbstractDuetotheXXairlinesdoesnotsetupascientificandeffectivemethodtodeterminetheinventory,onlybytheexperiencetoestimate,evenonlyonthebasisoftheadviceofthemanufacturerstodetermineinventoriesofaviationmaterial,thisbehaviorleadtobuytheexcessiveaviationmaterial,makingtheblindreserveaviationmaterialismoreandmoreserious.SoXXairlinesneedtostrengthentheinventorymanagementofaviationmaterial,particularlybasedonairlinesoperatingacceptableandfixedthevalueofsecurity,howtorealizetheaviationmaterialtakesuptheleastmoney,forthepromotionofthecompetitivenessoftheXXairlinehasimportantsignificance.Toensuretheaviationmaterialtakefundatleast,howtodeterminetheoptimalaviationmaterialinventoryistheresearchfocus,undertheconditionofachievingstipulatedsecuritylevels.FirstintotheXXairlinesfortheactualinvestigationandstudy,andtheexistenceofinventorymanagementproblemsaboutaviationmaterialareanalyzed,andcollectedalotofdataofseveraltypicalaviationmaterials.thenstudiedthematerialdemandforecastmethod,constructedthesuitabledemandforecastingmodelforseveraltypicalmaterialandtoforecast;accordingtotheactualoperationprocessoftherotablestobuildasystemsimulationmodel,andtovalidateitsapplicability.andonthisbasis,ontheonehand,theapplicabilityofMTBURmethodareanalyzed,thatisthecommonlyusedmethodformajorairlines,andthroughseveraltypicalaviationmaterialtovalidate,theresultsshowedthatusingMTBURmethodtodeterminetheinventoryofaviationmaterialisbig.Ontheotherhand,theresultsofdemandanalysisusetothesystemsimulationmodel,andtomeasurethefuturerelationbetweenaviationmaterialinventoryandsecurityofaviationmaterialinXXairlines;Finallytoestablishaviationmaterialinventoryoptimizationmodel,itismeetingthesecurityrequirementsandmakingthematerialtakesupcapitalminimum.Andtooptimizetheaviationmaterialinventory,theoptimizedresultsappliedtothedeterminationofmaterialinventoryandthedesignofthebuildingaviationmaterialswarehouse,etc.Itisconcludedthattheoptimalinventoryofeachaviationmaterialsandsuitableareaofbuildingaviationmaterialwarehouse,etc.Combiningwiththeoreticalstudyandinternshipexperienceinaviationmaterialdepartment,forourcountrycivilaviationrelatedproblemsinaviationmaterialsinventorymanagementatpresentputforwardthesolution,itisnotonlyforimprovingXXairlinesaviationmaterialsinventorymanagementhavingrealisticsignificance,alsohascertainguidancefunctionforotherairlines.KeyWords:Airlines;Aviationmaterials;Inventorymanagement;SystemsimulationII 目录摘要.....................................................................................................................................................IAbstract................................................................................................................................................II第一章绪论.......................................................................................................................................11.1研究背景和研究意义..................................................................................................11.2论文研究内容及框架..................................................................................................11.2.1论文主要研究的内容..........................................................................................11.2.2论文框架..............................................................................................................21.3国内外航空公司航材库存管理研究现状..................................................................21.3.1国外研究现状......................................................................................................31.3.2国内研究现状......................................................................................................31.4论文研究方法及创新之处..........................................................................................51.4.1论文的研究方法..................................................................................................51.4.2本论文研究的创新之处......................................................................................6第二章航材库存管理的基础理论概述................................................................................92.1航材的基本知识..........................................................................................................92.1.1航材的概念及航材分类......................................................................................92.1.2航材的需求特征................................................................................................102.2航材库存管理的相关理论........................................................................................122.2.1航材库存管理的相关概念................................................................................122.2.2航材库存管理研究的内容................................................................................132.3航材库房的基本知识................................................................................................162.3.1航材库的区域划分............................................................................................162.3.2航材库的建设标准............................................................................................17I 第三章XX航空公司航材库存管理现状分析...................................................................193.1XX航空公司简介.....................................................................................................193.2XX航空公司航材库存管理现状.............................................................................193.3XX航空公司航材库存管理存在的问题.................................................................21第四章XX航空公司航材需求分析...................................................................................234.1航材需求分布验证....................................................................................................234.2航材需求预测............................................................................................................314.2.1航材需求预测过程............................................................................................314.2.2实例分析............................................................................................................31第五章XX航空公司航材库存管理优化...........................................................................515.1航材库存仿真模型的构建........................................................................................515.1.1模型的设计........................................................................................................515.1.2仿真模型的验证................................................................................................545.2确定库存量的适用方法研究....................................................................................555.2.1MTBUR法对航材库存量的确定....................................................................555.2.2系统仿真方法对航材库存量的确定................................................................585.2.3MTBUR法的适用性检验................................................................................625.3航材库存量与保障率关系的测算............................................................................635.3.1选择件号的原则................................................................................................635.3.2具体件号航材库存量与保障率关系的测算....................................................635.4航材库存量的优化....................................................................................................675.4.1航材库存量的优化模型....................................................................................675.4.2实例分析............................................................................................................685.5优化结果在XX航空公司航材库存管理的应用....................................................69II 5.5.1在航材库存确定方面的应用............................................................................695.5.2在新建航材库设计方面的应用........................................................................70第六章结论..........................................................................................................................726.1论文研究成果总结.....................................................................................................726.2研究不足及需要进一步研究的内容.........................................................................72参考文献..................................................................................................................................73致谢..................................................................................................................................75作者简介..................................................................................................................................76III 中国民航大学硕士学位论文第一章绪论1.1研究背景和研究意义随着我国民航业的迅猛发展，航空市场的竞争也空前的激烈。尽管行业在迅速的发展，但航空公司的利润却在降低，因此各家航空公司为了在这日趋激烈的竞争中取得优势，都在努力寻找可以有效降低运营成本，提高盈利水平的方法，纷纷将目光聚集到了航材这个最大的资金消耗源上。航材成本作为航空公司运营成本之一，相较于航油成本、航路费用及航空办公成本而言更加柔性化、更可控制，是可压缩的最大一项成本。因此有效提高航材库存管理的能力对于降低航空公司的运营成本，提高竞争力，有着重要的作用。显而易见，对航空公司航材库存管理的优化研究已经迫在眉睫。XX航空公司在航材的支出项中占用了大量的资金,并且由于缺乏统筹性和精确性的航材计划依据，导致航材部门的各级管理行为（如送修、数据统计、AOG、共享/租借等）的离散性增大，使得航材计划的指挥控制力下降，因此库存管理受到管理者们越来越多的关注,而库存管理的出发点主要是为了达到既定的保障水平条件下尽可能地减少库存数量。从航空公司运营的角度，评价航材计划管理工作好坏的最根本的指标是：航班保障率越高越好，而同时航材保障成本越低越好，极限情况最好是以零成本实现100%的保障，显然这是矛盾的和不可能实现的。因此，在本研究中将这一命题概括为：基于航空公司运营可接受的、给定的保障率值，如何实现航材占用资金最小化。而且随着XX航空公司快速发展，使得航材库房现阶段面积明显不够用,因此可以将本文的研究结果应用到航材库房设计等方面。本文正是针对航空公司中最复杂、柔性最大的航材库存管理的问题，以XX航空公司为研究对象，并从实际情况出发,讨论了如何利用最少的资金来确保整体航材保障水平达到既定目标。现如今各大航空公司都是在用波音、空客推荐的MTBUR法进行备件量的测算，因此本文也对MTBUR法的适用性进行了验证。本文研究所用的方法及模型具有较强的可操作性，不仅对XX航空公司提高航材库存管理具有很好的指导作用，对其他航空公司的航材库存管理也有一定的借鉴意义。1.2论文研究内容及框架1.2.1论文主要研究的内容1 中国民航大学硕士学位论文本文属于应用研究型论文，是按照提出问题、分析问题、解决问题三个步骤有序的去对XX航空公司航材库存管理进行优化研究。文章首先通过对XX航空公司航材库存管理的现状进行分析，找到该航空公司库存管理存在的问题，其次通过科学的方法解决该问题：（1）确定航材需求的分布，并对未来1年的航材需求进行预测。（2）根据周转件航材的实际运作过程，构造仿真模型，并进行验证。（3）以经过验证后的仿真模型为标准，检验MTBUR法的适用性。（4）用仿真的方法对航材库存量与保障率的关系进行测算。（5）建立航材库存量的优化模型对航材库存进行优化，并将其应用到XX航空公司的航材库存确定方面及待建航材库设计方面。论文包括六部分，主要内容说明如下：第一部分为绪论，主要介绍了本文的研究背景和意义、国内外航空公司航材库存管理研究现状、本文研究内容和框架以及研究方法和创新之处。第二部分为航材库存管理的基础理论概述，介绍了航材的基本知识、航材库存管理的相关理论以及航材库房的基本知识，为XX航空公司航材库存管理优化奠定了基础。第三部分为XX航空公司航材库存管理现状分析，通过对该航空公司的航材库存管理的现状进行分析，指出该航空公司航材库存管理中存在的主要问题。第四部分为XX航空公司航材需求分析，首先介绍了如何进行需求分布的验证，其次采用多种预测方法分别构建航材拆换次数的预测模型，并对各模型的预测精度进行比较，确定出最理想的预测模型，并对代表件号进行预测。第五部分为XX航空公司航材库存管理优化，首先根据周转件航材的实际运作过程构造了航材库存的仿真模型并对其进行验证；其次介绍了各家航空公司普遍使用的MTBUR法，以经过验证后的仿真模型为标准，检验MTBUR法的适用性；再者将航材需求分析的结果应用到所构建的仿真模型中，对XX航空公司未来一年航材库存量与保障率关系进行测算；最后建立航材库存量的优化模型对航材库存进行优化，并将其应用到该航空公司的航材库存确定方面及待建航材库设计方面。第六部分为结束语，总结全文的研究结果并提出本文的不足之处及未来可以研究的方向。1.2.2论文框架论文的基本框架如图1-1所示。2 中国民航大学硕士学位论文1.3国内外航空公司航材库存管理研究现状1.3.1国外研究现状国外对航材库存管理的研究起步比较早，对这个问题的探讨也比较深入，有很多值得我们吸收借鉴的地方。Man（1966）是最早一批研究维修库存，并提出了提前期的需求就是订货点,同时给出了在维修库存中如何计算最优订货点和订货数量的方法[1]。Pierskala和Volker（1976）在Man研究的基础上做了进一步研究，并首次提出了库存模型[2]。Sherbrooke（1968）的METRIC(Multi-EchelonTechniqueforRecoverableItemControl)模型是最早的用来研究多级备件库存系统。Sherbrooke假设在有充足的维修能力，并采用(S-1，S)的库存控制策略的条件下，为了在投资固定的情况下使将要延迟的订货量最小，建立了METRIC模型[3]。Cohen等人（1992）提出了一种使成本最低的库存模型，是在航材保障成功次数达到要求的情况下，建立的使存储成本和缺件成本最少的库存模型[4]。Moore（1996）在Cohen的研究基础上依据确定库存量的影响因素对备件的分类做了进一步的研究，并建立了考虑提前期、库存周转期等影响因素在内的备件订货策略[5]。Gupta和Rao（1996）为了研究航材的需求影响因素，提出了一种回归方法，得出了航材的需求与飞行小时和起降架次相关[6]。Marcelo等人（2000）为了有效降低运输时间对库存管理的影响，专门开发了一个使用ARENA仿真语言的模型，用于研究如何提高航材的库存量[7]。Kamath（2012）提出了一种Bayesian方法对库存量的需求进行预测，这种方法适用于拆换情况服从所有分布[8]。Ghobbar（2014）通过多种预测方法对航材的需求进行预测，针对他所研究的航材得出移动平均法的预测效果最佳[9]。1.3.2国内研究现状20世纪80年代国内航材管理的研究主要是对美国航材标准及组织结构的学习和借鉴，20世纪90年代后研究主要集中在对军用航材管理的领域，直到20世纪末开始出现关于航空公司航材管理的研究，进入21世纪主要集中在采购与库存、需求预测、成本控制、供应商、存储保障模式等各个分子方面，而针对航材计划的科学库存管理的研究仍然处于空白状态。目前我国对航材库存管理的研究成果有：金锡万等人(1997)在满足仓库容量及采购提前期的条件下，建立了使总的库存成本3 中国民航大学硕士学位论文最低的库存管理优化模型[10]。赵宇等人(2002)将航材分为可修件、不可修件以及消耗件三种类型，并依据数理统计的相关理论对各类航材的备件量建立了相应的库存模型[11]。马秀红等人(2003)使用多元回归分析法构建了有关航材故障率的预测模型，并通过对某一件号航材的故障率预测验证了该模型的有效性，为航材库存管理的研究提供了更为科学的依据[12]。杨晓（2005）深入的研究了航材的消耗规律，并在此基础上对航材的库存策略进行了探讨，提出了航材库存管理的基本原则[13]。郑金忠(2006)假定航材的拆换次数服从泊松分布，则拆换间隔时间服从负指数分布，并以储存成本和缺件造成飞机停厂的损失成本最小为目标建立了库存优化模型[14]。李瑾等人(2006)通过对影响航材需求因素的分析，构建了航材需求预测的系统仿真模型。并通过具体的实例分析与多种预测方法进行了对比分析，得出了使用系统仿真方法得到的结果更加接近实际情况，可以更有效的对航材需求进行预测[15]。李斌华(2006)深入研究和探讨了有关航材管理的方法,并提出了有效的航材管理策略，建立了仓库容量有限条件下航材周转件库存模型，为航材库存管理的研究奠定了基础[16]。姚远(2008)依据备件生命周期中各个时期的航材需求与其诱因之间的关系，建立了Bayesian预测模型，提高了航材需求预测的准确率[17]。王乃超，康锐(2009)通过分析航材需求与供应之间的关系建立了以航材保障率为目标函数的库存优化模型，并得到了储备不同件数的航材时所对应的保障率，为航材库存管理者提供了较为实用的库存方案[18]。蔡泽明，龙军（2009）对周转件航材的订货周期和维修周期进行了分析，提出了基于边际效益分析的库存优化算法，得到了有关航材库存补充的优化方案[19]。赵洪军等人（2009）在假定航材的需求服从泊松分布的基础上，为使航材的占用资金最少，分别研究了一种航材和多种航材的库存优化模型[20]。华克强，曲文芳（2010）通过对飞机轮胎损耗情况的研究，验证了其需求是服从泊松分布的，并在此基础上使用工程控制的相关理论，提出了有关航材库存优化的方法，很好的解决了有关库存优化的问题[21]。王飞，王云(2011)在基于供应链的条件下，通过分析影响航材保障率的相关因素,对航材订货量模型进行了深入研究，得到了如何在降低成本的同时保持原有保障率的有4 中国民航大学硕士学位论文效方法[22]。侯甲凯（2013）通过分析航空公司中航材占用资金过高的原因，研究了广泛存在于我国各航空公司中的航材库存管理问题，并提出了相应的建议[23]。程新等人(2013)通过运用数理统计的方法来判断航材的需求分布，在此基础上给出了航材备件需求量与保障率之间关系的预测模型，并通过实例进行了验证[24]。综上所述，国内外的学者对解决航材库存问题的研究，已经进入一个比较成熟的阶段。不仅研究视角较为全面，而且更多地运用了定性和定量相结合分析以及对比分析等研究方法，提出了许多具有建设性的指导意见。由于航材库存占用了航空公司大量的资金，高效的航材库存管理手段已成为航空公司降低运营成本、提高盈利能力的一个重要途径。所以本文研究如何在整体保障率达到规定的保障率要求下，对XX航空公司各类航材的库存量进行优化，使得占用资金量最少，试图为XX航空公司找出最佳的航材库存管理方案，并将此结果应用在该航空公司航材库存确定方面及待建航材库房设计方面。1.4论文研究方法及创新之处1.4.1论文的研究方法1、航材需求分布的验证根据航材的拆换情况，运用数理统计的方法，确定航材需求服从的分布类型。2、航材需求预测采用多种预测方法分别构建航材拆换次数的预测模型，并对各模型的预测精度进行比较，确定出最理想的预测模型。常规的预测模型有：（1）时间序列模型。包括移动平均模型、指数平滑模型、趋势直线模型、季节变动模型等；（2）回归分析模型。包括一元回归分析、多元回归分析；（3）其他预测方法。本文介绍了多种预测方法，其中不包含季节变动的时间序列预测包括移动平均法、指数平滑法、直线趋势方程；包含季节变动的时间序列预测包括同季平滑预测法、季节指数预测法、直线方程+季节指数及回归分析法。由于影响多数航材拆换次数的因素比较多，不能仅用回归分析法进行预测，因此本文通过运用移动平均法、指数平滑法、直线趋势方程及直线方程+季节指数等方法进行预测，并对多种预测方法进行对比分析，选择误差最小的预测模型。使用预测效果最好的模型进行预测并结合定性分析确定最终的预测结果。5 中国民航大学硕士学位论文3、航材库存量的测算运用MTBUR法和系统仿真的方法。MTBUR法是由飞机制造厂商发布的，测算值可能会比实际需要的多，系统仿真的方法则不存在这个问题。以经过验证后的仿真模型为标准，检验MTBUR法的适用性，并运用系统仿真的方法对航材库存量与保障率的关系进行测算。4、航材库存优化运用动态规划的方法建立模型，在整体保障率达到规定的保障率要求下，对XX航空公司各类航材的库存量进行优化，使得占用资金量最少。5、航材库房面积估算面积系数α=各区现有航材数/各区现有面积；β为修正系数；F为最优库存量；C为各区所存储的航材种类数；实际需要面积=α×β×F×C。1.4.2本论文研究的创新之处1、系统仿真方法测算航材的库存量以及MTBUR法适用性的检验国内外的研究用了回归方法、Bayesian方法、经济批量模型(EOQ模型）等方法进行库存量的测算。其中回归分析法在分析具有多个影响因素的模型时，更加的简单和方便，可以准确的计量出各个因素之间的相关程度，但影响因素的多样性和某些因素的不可测性使得回归方法存在一定的局限性。对于多数航材来说，由于影响拆换次数的因素缺乏相关性，因此不能仅用回归分析法进行预测。Bayesian方法可以充分的考虑航材备件的特性和实际维修中的需求，但模型的建立较复杂，在实际工作中运用程度较低。EOQ方程式是研究库存控制中比较常用的一种方法，但较为理想化，假定需求是连续、确定的，可航材需求大多是离散、随机的。本文选用了MTBUR法和系统仿真的方法对航材的备件量进行测算。MTBUR法是飞机制造商波音和空客所推荐的一种方法，也被各家航空公司所认可。系统仿真方法运用范围比较广泛，适用于所有的需求分布，预测结果也较为符合实际情况。MTBUR法仅适用于需求分布是服从泊松分布的，该方法对于需求分布是非泊松分布的是否适用以及是否是最经济的一种预测方法一直也无人探讨，因此本文根据周转件航材的实际运作过程，构造仿真模型并进行验证，以经过验证后的仿真模型为标准，检验MTBUR法的适用性。2、以多种航材为例研究使整体保障率达到规定要求的航材库存优化模型国内外研究航材库存多以一种件号进行分析，这样不仅简单也可以有针对性的进行6 中国民航大学硕士学位论文研究，但由于航材的种类繁多，不同种类航材的差异也很大，只用一种件号进行整体的研究误差较大，因此本文通过在经费一定的约束条件下，基于仿真模型的结果建立多品种航材的库存优化模型，研究整体保障水平达到既定目标下的最优库存。3、研究成果在待建航材库设计方面的应用目前没有找到有关航材库设计方面的文献，也没有找到有关制定航材库的分区标准。但航材库房又与普通货物的仓库有很大的区别，不仅对温度有要求，而且价值巨大，为了减少丢件，应该根据航材的差异将其分区存放，随着航空公司机队规模的不断增大，所需的航材库存也在增加，由于航材的特殊性使得它的存放并不是所有的都能叠加存放，因此有必要根据不同种类的航材存放要求及库存量的多少，对航材库房未来几年的面积需求进行预测。7 中国民航大学硕士学位论文主要介绍了论文的研究背景、意绪论义、内容、国内外的研究成果及研究方法和创新处主要介绍了航材的基本知识、航材航材库存管理的基础理论概述库存管理的相关理论及航材库房的基本知识主要介绍了XX航空公司的基本概XX航空公司航材库存管理现状分析况、航材库存管理的现状及航材库存管理存在的问题以具体件号为例，详细的论述了航空公司工作人员比较关心的如何XX航空公司航材需求分析对航材的需求分布进行验证，在此基础上详细的介绍了航材需求预测的过程及多种预测方法主要介绍了5方面的内容1、根据周转件航材的实际运作过程构建了周转件航材的仿真模型并对其适用性进行了验证2、确定库存量的适用方法，以经过验证的仿真模型为标准检验航空公司普遍采用的MTBUR法的适XX航空公司航材库存管理优化用性3、将航材需求分析的结果应用到所构建的仿真模型中，对XX航空公司未来一年航材库存量与保障率关系进行测算4、构建航材库存量的优化模型，并将航材库存量与保障率的关系作为依据进行实例分析5、优化结果在XX航空公司航材库存管理中的应用，主要在航材库存量确定及待建航材库设计方面主要对论文的研究成果进行总结结论并指出论文的研究不足之处及需要进一步研究的内容图1-1论文的框架图8 中国民航大学硕士学位论文第二章航材库存管理的基础理论概述2.1航材的基本知识2.1.1航材的概念及航材分类航材是航空器材的简称,主要用于维护和修理飞机及发动机的航空材料，是保障航空器安全飞行的关键所在。中国民用航空局对航材的定义为：除了航空器机体以外的航空器上的所有部件及原材料。航材不仅种类繁多，存储数量也庞大，想要对这些航材进行有效的控制，对其进行分类就凸显的尤为重要了。航材常见的分类方法有：ABC分类法、安全级别分类法、依据使用寿命分类法、依据维修性分类法。1、ABC分类法：依据航材的价值及其库存量的多少，可以将其分为A、B、C三类。A类是指库存量占15%-20%，价值却占总价值65%-80%的航材，这类航材应该严格控制，减少库存；B类是指库存量占30%-40%，价值占15%-20%的航材，这类航材可按经济批量订货；C类是指库存量占40%-55%但价值仅占5%-15%的航材，这类航材应维持较高库存量以避免缺货。2、安全级别分类法：是依据航材发生故障或缺件时对飞机飞行安全的影响，将其分为NOGO类、GOIF类、GO类。NOGO类是指此类航材发生故障或缺件时飞机不适航，不能放行，航空公司依据经验设定的保障率一般为95%~98%；GOIF类是指此类航材发生故障或缺件时飞机依据情况有时可以放行，航空公司依据经验设定的保障率指标一般为90%~95%；GO类是指此类航材发生故障或缺件时不影响飞机的安全飞行，可以放行，航空公司依据经验设定的保障率指标一般为85%~90%。3、依据使用寿命分类法：依据该种航材是否存在使用寿命，可以将其分为时控件和非时控件。时控件是指厂家出厂时已经规定了其使用寿命，装入飞机后达到了其规定的飞行小时数或者循环数必须要进行检修，如刹车毂、轮毂、氧气瓶等。非时控件则没有严格意义上的寿命要求，根据具体使用情况进行更换。4、依据维修性分类法：按照航材是否可以进行修理，将其分为可修件和不可修件，如图2-1所示。按可以修理的次数又可以分为周转件航材和消耗件航材两大类。周转件是指那些本身价值比较高，发生故障经过维修后可以恢复其使用价值的航材，比如发动9 中国民航大学硕士学位论文机、APU。此类虽然种类不多，但却占用大量资金。消耗件是指那些本身价值比较低，发生故障后不能维修或没有维修价值的航材，即一次性使用件，此类航材的种类和数量是巨大的。图2-1航材分类图2.1.2航材的需求特征航材需求的影响因素有机队役龄、航班次数、起降次数、基地工作量等等，而航材拆换、送修等多个方面存在明显的随机性，使得航材拆换次数的预测没有通用的有效的预测方法。尽管如此，人们还是试图对航材拆换数据进行分类，以期在进行预测方法选择时更有效率。依据平均需求间隔ADI（连续两次需求时间的平均值）及航材拆换数据变异系数的平方CV2（航材需求周期与平均需求周期的商的方差）这两个指标，将航材拆换次数分为四类[25]。如图2-2所示，其中平均需求间隔越小，变异系数的平方越小，数据越稳定越容易预测，反之亦然，块状的需求最难预测。10 中国民航大学硕士学位论文CV2不规则的块状的平滑的SlowErraticLumpy0.49平滑的间歇的SlowmovingIntermittent01.32ADI图2-2航材拆换次数分类航材的需求是不确定的、随机的，其拆换次数主要服从泊松分布或正态分布，平均拆换次数的倒数即为该时期内每次航材拆换的平均间隔时间，服从指数分布，常见的航材需求分布有：P(XK)e1、泊松分布：记为X≈P（λ），K!,K=0,1,2,……，图2-3为当λ=0.6和λ=2时的泊松分布图。图2-3λ取不同值时的泊松分布图-xλe,x02、指数分布：设连续型随机变量X的概率密度为f(x)，其中0x,x0为常数，则称X服从参数为λ的指数分布，记为X≈e()，或X≈E()。分布函数为：-x1-e,x≧0,F(x)。0,x0指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如航材拆换的时间间隔，是泊松分布的倒数。11 中国民航大学硕士学位论文3、正态分布（高斯分布）：设连续型随机变量X的概率密度为2(x)12f(x)e2,x,其中μ，σ（σ>0）为常数，则X服从参数为μ，σ的正22态分布或高斯分布，记为X≈N(,σ)。正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称，常见的正态分布如图2-4所示。图2-4常见的正态分布图2.2航材库存管理的相关理论2.2.1航材库存管理的相关概念航材库存管理的核心问题是如何确定最优库存使航材的占用资金最少，因此涉及到的概念有最优库存量、安全库存量、航材的占用资金等等。1、最优库存量航材部门配置航材的最佳数量称为最优库存量，最优库存量可以使用仿真模型测算得到。当按照最优库存量配置航材时，能够在达到航空公司规定的保障率的前提下，使其总的航材占用资金最少。2、安全库存量航材部门配置的最低航材数量称为安全库存量。当按照安全库存量配置航材时，能够达到航空公司规定的最低保障率。3、航材的占用资金航材的占用资金是指存储的航材所占用的资金，某件号航材的占用资金可按式2.1计算。航材占用资金=航材的价值×占用资金比例系数（2.1）其中的占用资金比例系数可由未使用航材所占的比例来替代，可由仿真模型测算得到。12 中国民航大学硕士学位论文4、航材调配成本航材调配成本指在某基地发生缺件时从其他基地调配航材所发生的成本。航材调配成本包括航材的包装成本和运输成本等。由于XX航空公司采用的是集中布局，因此天津基地航材调配发生的概率很小，航材调配成本可忽略不计。5、航材送修时间航材送修时间是指从飞机上拆下航材到航材修好后返回航材库房之间的时间[26]。6、航材拆换间隔时间航材拆换间隔时间是指飞机上同一部位上的同种航材连续两次拆换的时间间隔。2.2.2航材库存管理研究的内容航材库存管理方面的研究主要集中于，在经费一定的约束条件下，根据航材的消耗量是不确定的、主要服从泊松分布或正态分布的规律，针对周转件、消耗件、时控件的不同特点，参照存贮论的原理，构建库存控制系统和订货模型。但目前还没有人用仿真的方法进行库存的优化，因此基于航材需求的随机性，确定航材的最优库存量及安全库存量并运用系统仿真的方法构建库存模型是本文的研究重点。1、最优库存量的确定最优库存量是指在进行航材库存管理时，当成本最低时所对应的储备航材量。航材最优库存量的确定对于航材的供应保障以及经济效益都有很大的影响。供应保障和经济效益是对立矛盾的，当航材的库存量大时，可以提高航材的供应保障率，但其经济效益是下降的；如果航材的库存量少，虽然航材成本减少了，相应的保障费用降低了，但势必会影响航材的保障率。因此最优的航材库存量可以使航材的保障率和整体的经济效益达到最佳组合。本文运用MTBUR法（公式法）和系统仿真方法进行对比验证来确定最优库存量。（1）MTBUR法（公式法）确定最优库存量MTBUR法（公式法）是波音和空客两大飞机制造厂商公布的确定航材库存量的公式。参数MTBUR（MEANTIMEBETWEENUNPLANNEDREMOVAL，平均非计划拆换间隔时间）用来描述航材的平均寿命。MTBUR与航材拆换次数的关系如式2.2所示。飞机架数装机量每天飞行时间MTBUR拆换次数（2.2）因此，可以根据统计或公布的MTBUR对航材拆换次数进行预测，而一次拆换就代13 中国民航大学硕士学位论文表要储备一件。这是目前国内各航空公司普遍采用的方法。但航材的使用与各公司的维修能力、管理水平、运行环境等密切相关。因此各公司的航材拆换次数具有特殊性，根据公司的实际使用情况对航材拆换次数进行预测更符合公司的实际情况。（2）系统仿真方法确定最优库存量系统仿真过程包括建立模型时，既要能反映实际系统的重要特性，又要比实际系统适当简化。系统仿真属于运筹学学科的一个分支，是通过必要的简化，将复杂的实际系统转化成模型，再将模型用计算机语言描述出来并在计算机上运行，从而实现对实际复杂系统的运行过程进行模拟推演。系统仿真方法一般用于以下几种情况：1）实际系统内外部的各因素之间关系复杂并且难以用明确的数学公式描述，从而使精确的数学方法无法使用。2）实际系统的运行过程中包含很多随机因素，这些随机因素可能服从也可能不服从常规的随机分布，无法使用常规的数学方法解决。3）直接对实际系统进行分析时会产生危险性、破坏性后果，或者会导致实际系统的运行混乱。4）实际系统尚未建立起来，只是处于构思想象之中，因此无法直接分析实际系统。可以看出，航空公司确定最优库存量的问题就具有上述各项特征，因此难以使用精确数学方法解决，而系统仿真方法是适宜解决该问题的可行方法。系统仿真的步骤：1）问题的描述、定义和分析；2）建立仿真模型；3）数据采集和筛选；4）仿真模型的确认；5）仿真模型的编程实现与验证；6）仿真试验设计；7）仿真模型的运行；8）仿真结果的输出、记录；9）分析数据，得出结论。以周转件为例，建立周转件航材拆换库存系统的逻辑模型，如图2-5所示。航材发生拆换以后，一方面将拆换下来的航材送修，送修之后返回库房，则相应的存货增加一件；另一方面查看该航材是否有库存，如果有库存则说明该航材被成功保障了一次，相应的存货要减少一件；如果没有库存，则表示没有成功保障一次，相应的缺货次数增加14 中国民航大学硕士学位论文一次。最后查看是否满足仿真结束条件，如果满足条件则仿真结束，该结果则为最优结果，反之则重新循环直至满足条件出现最优结果[27]。图2-5周转件航材拆换库存系统逻辑模型2、安全库存量的确定航材的需求是随机的，为了减少AOG，应该设置一个安全库存量，安全库存量是指航材储备的最低库存量。安全库存量也并不是一个固定值，取决于航材消耗的规律性、供货周期的长短以及航材保障可靠性的管理决策等等。例如送修的地点变近了，安全库存量就可以低一些。保障率包括计划保障率和实际保障率。计划保障率是通过该种航材的价格及每年消耗的数量而确定的保障率值，该值不受任何组织的干扰。安全库存量的计划数就是基于这个保障率。实际保障率是通过订货、借件、本地制造、飞机串件等各种方式所达到的保障率实际值。通常表示为：发料次数保障率＝100％总领料次数增加安全库存量，可以满足供货周期内更多的需求，甚至达到100%的保障率，但较高的保障率意味着较高的费用，因此有必要对安全库存的确定科学化。安全库存量和15 中国民航大学硕士学位论文重新订货量的确定方法为：FL为供货周期内的消耗量，如果FL≤15，就使用泊松分布；重新订货量R在泊松分布表上直接查找，安全库存B＝R－FL；如果FL>15，则使用正态分布来逼近泊松分布的消耗模型。重新订货量RFL(UFL)，其中U数值可以从简化正态分布表中计划保障率值对应得到，安全库存B＝R－FL。图2-6为有安全库存和重新定购水平线的航材消耗。图2-6有安全库存和重新定购水平线的航材消耗2.3航材库房的基本知识2.3.1航材库的区域划分根据航材的差异，库区应分为主库区（周转件区、消耗件区、大件区、机轮区、发动机和APU区，座椅套区，操作区，包装箱，包装材料区）；办公区（值班室（发料区）、收料组（收料区）、包装运输组（发运区）、定检（备料区））；以及一些最好和主库区分开的小库区：待修库、危险品库、报废库、胎皮库、化工品库等。航材库房各区域的用途如下：主库区：主备件库，存储除特大、异形、化工品的所有航材，主库区里分为消耗件区、周转件区、大型器材区以及机轮库区等，需要恒温区（航材的适宜温度为5°c-30°c）。危险品区：存储危险品，像易燃、有腐蚀性的航材。部分危险品对温度有要求，需要设立恒温区，应远离主库。发动机库区：存储发动机、APU等特大或异形航材，由于价值比较高，需要存放在地上。操作区：用于航材库房收、发、转、退等各项操作工作办公区：用于办公室人员，办公区里有值班室、发料室和发运区、收料室和收料区、16 中国民航大学硕士学位论文定检室和备料区。胎皮库房：用于存储胎皮和除冰液，胎皮和除冰液不易风吹日晒雨淋。待修库：存储待送修的航材。化工品库房：用于存储非特大型化工品航材，应远离主库区和办公区域。化工品院落：用于存储特大型化工品航材。2.3.2航材库的建设标准航材库房根据航空企业基地的过夜飞机数和C检及以上定检数可以分为超级航材库、Ⅰ级航材库、Ⅱ级航材库、Ⅲ级航材库及Ⅳ级航材库五个等级的航材库。其中，航空企业的基地，过夜飞机数50架(含)以上或年C检及以上定检超过150次，应配套超级航材库；过夜飞机数30架(含)以上但不足50架，或年C检及以上定检不少于60次但不足150次，应配套Ⅰ级航材库；过夜飞机数不少于20架但不足30架，应配套Ⅱ级航材库；过夜飞机数不少于8架但不足20架，应配套Ⅲ级航材库；过夜飞机数不足8架，配套Ⅳ级航材库。不同等级的航材库设备设施清单如表2.1所示。XX航空的机队规模为22架E145，50架E190，11架A320，有天津、西安、贵阳、南宁、呼和浩特、鄂尔多斯6个基地，西安基地承接E145的C检，天津基地承接E190的C检，A320的C检由海口做。因此XX航空应该配套一个Ⅰ级航材库以上的库房。表2.1航材库设备设施清单航材库房分类（必须√，视情况而定※）设施分类设施明细超级航材Ⅰ级航材Ⅱ级航材Ⅲ级航材Ⅳ级航材库库库库库空调√√√√√环境设备除湿机※※※※温湿度仪器√√√√√冷冻冷藏设备√√※※防火门√√※※防爆灯√√√√√灭火器√√√√√消防应急照明√√√√√消防疏散指示消防设施标志√√√√√自动喷淋系统√√※※灭火栓√√√√√17 中国民航大学硕士学位论文航材库房分类（必须√，视情况而定※）设施分类设施明细超级航材Ⅰ级航材Ⅱ级航材Ⅲ级航材Ⅳ级航材库库库库库沙箱(袋)√√√√※监控设备√√※※安保设施防盗门(网)√√√√√门禁系统√√※※封闭式货车√√※手动液压起重起重运输车√√√√设备电动液压起重车√√※皮卡车√√√√※堆垛机√√装卸机械叉车√√※托盘√√※※※真空泵√※※封存设备干燥箱√※※热合机√※※包装设备包装机√√√√※发泡机√√√√※带式输送机※※板式输送机※※输送机械斗式提升机※※牵引链输送机※※悬挂式输送机※※智能设备物联网工作台√√※移动终端√√√√※18 中国民航大学硕士学位论文第三章XX航空公司航材库存管理现状分析3.1XX航空公司简介XX航空公司于2009年6月在天津成立，是由海航集团有限公司、海南航空股份有限公司以及天津保税区投资有限公司共同出资组建的一家民用航空公司，经营范围以支线航空为主同时经营国内干线航空及国际航空市场。截止2014年底，XX航空公司共计开通130余条国际国内航线，通航城市达到80余座，年旅客运输量600余万人次，同时在全国有6个基地，分别为天津、西安、呼和浩特、乌鲁木齐、南宁和贵阳。XX航空公司的机型相对比较单一，拥有22架E145，50架E190，11架A320，总机队规模83架。其中E145机型的C检由西安基地负责，E190机型的C检由天津基地负责，A320机型的C检由海口负责。3.2XX航空公司航材库存管理现状XX航空公司的航材采购及航材仓储供应计划是由海南航空公司负责，航材调拨以及库房管理是由本公司独立进行，具体是由工程维修部下设的航材保障中心负责。航材保障中心的工作是满足本公司22架E145飞机、50架E190飞机以及11架A320飞机的航材保障。航材保障中心现有人员28人，其中本科以上学历10人，占全中心人员35.7%，整体文化水平一般，该中心的组织结构呈线式组织结构，如图3-1所示。图3-1XX航空公司航材保障中心组织架构图航材保障中心下设航材控制席和航材库房岗位，流程图如图3-2所示，其中航材控制岗位又分为定检控制和AOG值班。定检控制的职责是核实并准备飞机定检所需的航19 中国民航大学硕士学位论文材，具体包括做好定检开工前器材的准备以及承接外航定检前期航材准备，负责定检航材保障以及外航定检航材保障；AOG值班的职责是协调与保障飞机停场所需的AOG航材，具体包括负责DD（故障或缺陷保留）航材控制以及AOG航材批准使用，负责串件工作，每日航后例行航材保障，新开过夜基地，专、包机和飞行训练保障，重点器材零库存监控，国际航班随机器材保障，航材备件储存及调配，国际航线器材进出口工作。航材库房的岗位分为收料、发料、转库、退料、运输、及送修，具体职责为：1、收料：按照证件和装箱单（发票），核实器材实物上件号、序号、数量等，根据其包装上标识的件号进行收料。2、发料：航材库房发料员接到航材发料指令后，检查、核对其件号、序号、数量、状态限制使用条件等，并将检查确认无误后的航材交给接收人员。3、转库：接到器材转库指令后，在系统里做发料，并检查、核对指令的件号、序号、数量、状态、发出和接收地点等。4、退料：航材库房保管员检查航材的挂签是否齐全，信息是否与实物相符，外观是否符合要求，剩余库寿不到3天的消耗件按报废件处理，周转件按待修件处理。5、运输：包括AOG航材以及一般航材国内运输操作，航空器材提货及航材托运到港接收工作。6、送修：机务退回来的航材，消耗件按报废处理，可用周转件作退料处理，不可用的周转件返回到厂家进行维修以及索赔等工作。图3-2XX航空公司航材保障中心流程图在实际工作中由于人员的短缺便会出现遇到工作量大时全员上阵的景象，并不能保证在正确的时间和地点提供合格的所需航材。同时由于XX航空公司的采购权有限，计划能力较弱，使得航材管理并没有达到预期所希望的。其次，随着信息系统的发展，航材保障中心虽然也引入了航材管理系统，但由于没有科学的库存管理方法，并没有在降低库存资金的同时维持甚至提高原来的航材保障率。20 中国民航大学硕士学位论文3.3XX航空公司航材库存管理存在的问题1、没有建立科学的航材库存评估分析体系航材库存管理的核心问题就是要建立一套科学有效的航材需求预测方法及库存控制方法，通过确定最优库存量来合理地控制库存，但XX航空公司并没有建立一套科学有效的方法去确定最佳库存量，多数情况下是凭经验进行估算，甚至仅依据厂商的推荐来确定库存量，使得盲目采购的现象时有发生。为了实现航材的高效管理，周转件应该怎样储备，消耗件又应该如何储备，以及如何利用最少的存货资金来确保整体航材保障水平达到既定目标等等，都需要建立一个科学的评估体系。2、航材计划缺乏精确性和控制力XX航空公司目前尚不能准确合理地定量给出：匹配单一基地航班实际运行多条件需求的备件数量值，例如：航班结构变动导致的航材备件数量变动的定量关系；应对具有明显的季节相关性故障的备件数量变动的定量关系。因此，各基地的动态最优备件量仍停留在定性估计阶段，甚至一直采用备件静态通用数量值制定航材计划，无法实现精细化动态调整。也正是由于无法定量描述航材计划的统筹、合理备件数量随航班保障需求因变量之间的变化关系，导致航材计划根据以往经验或实际运行数据预测未来一定时期内的航材保障需求量不可能实现，只能等到实际保障需求出现，被迫频繁采用AOG形式尽量补救。3、航材成本控制意识差目前XX航空公司的航材成本控制意识比较差，具体表现在：一是该航空公司为了避免发生AOG等重大事件，导致航班不能正常运行，采用的航材储备策略是多而全，而且日常的航材订货，计划性也比较差，使得航材储备超量的现象时有发生。二是航材管理的重心只是放在了安全性和及时性上，成本的升降反而没人关心，因此忽略了经济性。三是航材管理人员缺乏成本管理的知识，不做成本管理或者最多只是事后的核算分析从而忽略了成本的预算。四是缺乏与其他航空公司之间的航材共享，没有建立起很好的航材共享机制。4、对航材管理工作定位不准确XX航空公司没有足够的重视航材管理在整个航空公司运营中的作用，具体表现在：一是航材库房储存条件简陋，设施投入不足，温度和湿度仅仅依靠空调来控制，库房的面积严重不足，使得航材搬运依靠人力而非机械自动。二是没有足够的重视航材管理人21 中国民航大学硕士学位论文员的培训，只有在其他航空公司发生重大事故后才会加紧相关培训。三是对航材管理人员制定的技术级别低于工程维修部的其他部门,没有充分调动起员工的工作积极性。四是航材管理虽然纳入了工程维修部下，但仍用陈旧的观念认为航材管理工作就是看仓库收发料，没有充分认识到航材管理在整个航空公司运营中的重要性。因此如何制定科学化的航材库存管理方案，加强航材管理，优化航材储备，在减少库存量的同时提高保障率，从而降低航材库存所占用资金，已迫在眉睫。22 中国民航大学硕士学位论文第四章XX航空公司航材需求分析4.1航材需求分布验证由于航空公司航材部门的工作人员普遍都比较关注如何确定航材的拆换次数是否服从泊松分布，因此本节通过具体的案例详细说明验证需求分布的过程。依据价格及拆换频率的不同分别从E145、E190和A320三种机型中选取具有代表性的航材CF34-10E5、473597-13及90002317-2，并以这三种件号的航材为例，拆换次数统计如表4.1所示，检验其是否服从泊松分布。表4.1拆换次数统计表单位（次）时间CF34-10E5的拆换次数473597-13的拆换次数90002317-2的拆换次数2011-0941202011-1000192011-1114132011-1216142012-0106132012-0202152012-0319142012-0407162012-0505172012-0602162012-0702152012-0813142012-0920162012-1001202012-1102182012-1203142013-0100162013-0201172013-0304142013-0401202013-0500152013-06111323 中国民航大学硕士学位论文时间CF34-10E5的拆换次数473597-13的拆换次数90002317-2的拆换次数2013-0722192013-0810182013-0912192013-1005202013-1104152013-1206142014-0107162014-02113202014-0308182014-0412132014-0512192014-0602182014-0713202014-0830202014-0921192014-1030132014-1112202014-120314注：数据来源于XX航空公司的航材部1、检验件号为CF34-10E5的航材的拆换分布用柱状图模拟件号CF34-10E5的拆换次数数据如图4-1所示，从图形走势看为左偏凸值分布，与泊松分布较为相似，可初步判断为泊松分布，具体理论验证如下：24 中国民航大学硕士学位论文图4-1件号CF34-10E5的拆换次数统计图（1）假设。H0：件号CF34-10E5的拆换分布为泊松分布（2）将拆换次数分为0、1、2、3、4五组，统计其发生的频数，如表4.2所示。表4.2件号CF34-10E5分组统计表拆换次数Xi01234发生频数ni2212321（3）估计未知参数。kniXi0221122341i1X0.7n40，其中k为分组数，n=40（4）计算理论频数。inpinei!，其中pi为理论分布中第i个区间的概率，结果如表4.3所示：表4.3件号CF34-10E5的理论频数计算表in2ipinpi(ni-npi)/npi0220.49719.8640.2301120.34813.9040.26125 中国民航大学硕士学位论文in2ipinpi(ni-npi)/npi230.1224.8680.717320.0281.1360.657410.0060.2282.614求和401404.4782（5）计算χ的值。k22(ninpi)4.48i1npi（6）检验。22当,ks1时，可以接受该分布假设，其中s表示该分布需要确定的参数个数。224.487.810.05，511，故不拒绝原假设Ho，该件号的拆换次数服从泊松分布。2、检验件号为473597-13的航材的拆换分布用柱状图模拟数据如图4-2所示，从图形走势看与泊松分布的图形不相似但与正态分布的图形有些相似，可初步判断为不服从泊松分布，可能服从正态分布，具体理论验证如下：图4-2件号473597-13的拆换次数统计图（1）提出假设。H0：件号473597-13的拆换分布为泊松分布26 中国民航大学硕士学位论文（2）将拆换次数分为0、1、2、3、4、5、6、≥7、八组，统计其发生的频数，如表4.4所示。表4.4件号473597-13分组统计表拆换次数Xi0123456≥7发生频数ni761043235（3）估计未知参数。n=40kniXi071621034435263728191131i1X3.05n40（4）计算理论频数，结果如表4.5所示：表4.5件号473597-13的理论频数计算表in2ipinpi(ni-npi)/npi070.0471.89413.761160.1445.7780.0092100.2208.8110.160340.2248.9582.744430.1716.8302.148520.1044.1671.127630.0532.1180.367≥750.0371.4808.370求和4014028.6862（5）计算χ的值。k22(ninpi)28.686i1npi（6）检验。22当,ks1时，可以接受该分布假设。228.686212.59，故不接受0.05,811原假设Ho，该件号的拆换次数不服从泊松分布。检验其是否服从正态分布：（1）提出假设。H0：件号473597-13的拆换分布为正态分布（2）分组。27 中国民航大学硕士学位论文将数据分为(-∞，3)、[3,6)、[6,9)、[9,∞)四个组（3）估计未知参数nn22XiXnXii122i12X3.05;S2.9nn1，其中Xi为样本值（i=1，22，……,n）；X为样本均值；S为样本方差。（4）计算pi和理论频数npi，计算结果如表4.6所示：表4.6件号473597-13的理论频数计算表i(α22i-1,αi)nipinpiχ=(ni-npi)/npi1（-∞，3）230.50820.320.3532[3,6)90.338113.5241.5133[6,9)60.12975.1880.1274[9,∞)20.02420.9681.100求和401403.0942（5）计算χ的值并进行检验（α=0.05）。k22(ninpi)223.094，ks10.05，4213.84i1npi，故不拒绝原假设H0，件号473597-13的拆换分布不服从泊松分布，但服从正态分布。3、检验件号为90002317-2的航材的拆换分布用柱状图模拟数据如图4-3，从图形走势看既与泊松分布的图形不相似也与正态分布的图形不相似，可初步判断为既不服从泊松分布也不服从正态分布，具体理论验证如下：28 中国民航大学硕士学位论文图4-3件号90002317-2的拆换次数统计图（1）假设。H0：件号90002317-2的拆换分布为泊松分布（2）将拆换次数分为13、14、15、16、17、18、19、20八组，统计其发生的频数，如表4.7所示：表4.7件号90002317-2分组统计表拆换次数Xi1314151617181920发生频数ni57452458（3）估计未知参数。n=40kniXi135147154165172184195208i1X16.6n40（4）计算理论频数，结果如表4.8所示：表4.8件号90002317-2的理论频数计算表in2ipinpi(ni-npi)/npi1350.0602.3852.8651470.0712.8296.1511540.0783.1310.2421650.0813.2480.9451720.0793.1710.43329 中国民航大学硕士学位论文inipinpi(ni-npi)2/npi1840.0732.9250.3951950.0642.5552.3392080.49419.7566.996求和4014020.3662（5）计算χ的值。k22(ninpi)20.37i1npi（6）检验。22220.3712.59，ks10.05,811，故不接受原假设Ho，该件号的拆换次数不服从泊松分布。检验其是否服从正态分布：（1）提出假设。H0：件号90002317-2的拆换分布为正态分布（2）分组。将数据分为(-∞，15)、[15,17)、[17,19)、[19,∞)四个组（3）估计未知参数nn22XiXnXii12i12X16.6,S16.5nn1，其中Xi为样本值（i=1，2，……,n）；2X为样本均值；S为样本方差。（4）计算pi和理论频数npi，计算结果如表4.9所示：表4.9件号90002317-2的理论频数计算表i(α22i-1,αi)nipinpiχ=(ni-npi)/npi1(-∞，15)120.440217.6081.7862[15,17)90.06782.71214.5793[17,19)60.05162.0647.5064[19,∞)130.440417.6161.209求和4014025.0812（5）计算χ的值并进行检验（α=0.05）。30 中国民航大学硕士学位论文k22(ninpi)2225.08，ks10.05,4213.84i1npi，故不接受原假设H0，件号90002317-2的拆换分布既不服从泊松分布也不服从正态分布。在对航材的需求分布进行确定的时候，除了用数理统计的方法进行验证外，也可以通过收集代表件的拆换情况画出直方图，假设其所服从的分布，借用一些软件比如SPSS软件进行验证。4.2航材需求预测4.2.1航材需求预测过程1、原始数据的收集、整理尽量多地收集典型航材的拆换次数及与航材需求数据相对应的航班数量、机队规模及役龄结构等等影响航材需求的因素信息，以备建立航材需求预测模型时使用。2、航材需求统计分析与预测由于影响航材拆换的因素众多，而且这些因素经常发生随机性或周期性变化，因此导致航材的拆换次数也呈现一定的随机性。当收集到足够多的各种航材需求数据时，采用统计分析方法，分析航材需求的变化规律，分析航材拆换次数所服从的随机分布特征，利用统计方法分析航材拆换次数与各种影响因素之间的数理统计关系，进而可以利用因果关系分析方法预测航材需求量。3、各种预测模型的构建根据收集到的每种航材的拆换次数数据以及影响因素的数据，采用多种预测方法分别构建预测模型。4、预测方法的评价与选择分别计算各种预测模型的预测精度，从而优选出适合于预测该种航材拆换次数的、精度最高的预测模型。5、航材拆换次数的预测采用优选出的适合于预测该种航材的拆换次数的、精度最高的预测模型，对今后一定时期内该种航材的平均拆换次数或拆换间隔时间进行预测，满足库存管理优化决策的需要。4.2.2实例分析以件号473597-13的航材为例，其2013年和2014年的拆换次数及平均起降架次和31 中国民航大学硕士学位论文平均飞行小时的数据如表4.10所示，折线图如4-4所示。表4.10件号473597-13航材的相关数据473597-13拆换次数（次）平均起降架次（次）平均飞行小时（小时）2013-01070114.02013-02189137.22013-034126173.62013-04192140.42013-05078123.62013-06194142.82013-072102152.42013-08069112.82013-092103153.62013-105138195.62013-114127182.42013-126140198.02014-017141200.32014-0213142200.42014-038139196.82014-042102152.42014-052103153.62014-062102152.42014-073112164.42014-08068111.62014-09196145.22014-10070114.02014-112104154.82014-123116159.6注：数据来源于XX航空公司的航材部32 中国民航大学硕士学位论文图4-4航材473597-13的拆换次数折线图多数航材的拆换次数与飞机的起降架次及飞行小时有一定的关系，因此可以采用回归分析的方法进行预测，由图4-4可以看出，件号473597-13的拆换次数没有明显的上升或下降趋势，具有一定的波动性，可以采用移动平均法及指数平滑法等，也具有一定的季节性，如2013年3月与2014年3月都处于较高点，2013年8月与2014年8月都处于较低点，因此可以采用包含季节的时间序列分析法等。1、回归分析预测法回归分析预测法通过使用数理统计方法建立回归模型来描述有密切相关关系的变量间的不确定关系，并使用回归模型进行变量预测。（1）变量相关性分析：相关系数r作为衡量变量相关性的指标，可以用来筛选影响因素。设Y为拆换次数，X为影响因素。则两者之间的相关系数计算公式如4.1所示：N(XiX)(YiY)NXYXYi1iiiirNN2222(XX)2(YY)2[NXi(Xi)][NYi(Yi)]iii1i1（4.1）相关系数r的取值范围为：[-1，1]，|r|的大小不仅反映了两个变量之间的线性关系，也可以判断是否能用直线方程来表示这两个变量之间的关系。相关系数的值与两个变量间的关系如表4.11所示。33 中国民航大学硕士学位论文表4.11相关系数的值与两个变量间的关系r值两变量之间的关系r=1完全正相关1>r>0正相关，越接近1表示两变量之间的相关性越强，反之亦然r=0不线性相关0>r>-1负相关，越接近-1表示两变量之间的相关性越强，反之亦然r=-1完全负相关（2）一元线性回归的数学模型如式4.2所示。YabXiii（4.2）线性回归模型式4.2中，引入了随机误差项i，用来表示被解释变量Y与解释变量X的不确定性关系；同时i也反映了模型无法解释的Y的变化，例如模型中没有包含所有的影响Y的变量，模型的数学形式可能会有误差等。（3）回归模型预测建立了回归模型以后，给定X的值就可以计算出Y的值，在预测中不考虑Y值的可能变动范围，仅得到Y的一个估计值，称为Y的点估计。YˆaˆbˆXY设给定第T+1期的X值XT+1，Y在第T+1期的点估计值为T1T1，求T1的区间估计。YˆYT1T1~t(T2)利用标准化误差sf构造YT1的置信区间。YYˆT1t(T2)Sf对于给定的置信度，T1的置信区间为：，如式4.3所示。21(XX)Yˆt(T2)S1T1T12T(XtX)（4.3）（4）回归系数的置信区间和假设检验bˆ已知随机变量aˆ和的概率分布，就可以构造回归参数的置信区间并对它们进行假设检验。bˆbtsˆ可以构造b的95%的置信区间。已知b服从自由度为N-2的t分布，即bˆbP(tt)0.95sˆbˆ，经过简单运算，可以得到b的95%的置信区间为：btsbˆ。34 中国民航大学硕士学位论文根据这个置信区间是否包含0也可以对b0的原假设进行检验。在关于系数真值的假设检验中，当我们考虑原假设为b0，即一元线性回归模型中bˆtsˆX和Y没有关系时，对应的检验t统计量为：b，如果这个统计量的绝对值大于临界t值，我们就拒绝b0的原假设，否则不能拒绝b0的原假设。（5）回归方程拟合程度：F检验法SSR1MSRFSSE(N2)MSE构造统计量，统计量F服从第一自由度为1，第二自由度为N-2的F（1，N-2）分布。对于给定的置信度α，可从F分布表中查出F（1，N-2），把其与用样本计算出来的统计量F0比较，若F0〉F（1，N-2）成立，则认为回归方程在α水平上显著，回归方程有意义；若F0F1，22即该件号与平均起降架次有显著的相关关系：y=0.111x-8.7602、不包含季节变动的时间序列预测（1）移动平均法简单算术平均使用所有数据的平均值作为下一期的预测值，而移动平均法使用时间序列中最近几期数据的平均值作为下一个时期的预测值。当有新的数据产生时，会舍去老的数据而使用新的数据进行预测。一个移动平均期数为k的简单移动平均模型如式4.4所示：YY...YYˆtt1tk1t1k（4.4）YˆY其中：t1=下期的预测值，t=实际观测值，k为移动平均的期数。移动平均法对每个观测值赋予同样的权重，而且移动平均法只使用最近的k期数据，随着时间的推移，移动平均的数据个数是不变的，只是会加入新的数据，舍去老的数据。这种方法对时间序列变化的反应是通过k的大小实现的。预测人员必须选择k的大小。36 中国民航大学硕士学位论文k越大反映新变化的效果越差，k越小适应新变化的能力越强，一般选取误差最小的k值来进行预测。例如，对件号473597-13的拆换次数数据进行移动平均，结果如表4.17所示，通过对比当k=1时误差最小。表4.17件号473597-13的拆换次数数据的移动平均拆换预测1绝对2绝对3绝对4绝对时间编号次数k=1误差k=3误差k=5误差k=7误差2013-01102013-0221012013-0334132013-0441431.70.72013-0550112.02.02013-0661011.70.71.20.22013-0772110.71.31.40.62013-0880221.01.01.61.61.31.32013-0992021.01.00.81.21.30.72013-10105231.33.71.04.01.43.62013-11114512.31.72.02.01.62.42013-12126423.72.32.63.42.04.02014-01137615.02.03.43.62.94.12014-021413765.77.34.88.23.79.32014-031581358.70.77.01.05.32.72014-04162869.37.37.65.66.44.42014-05172207.75.77.25.26.44.42014-06182204.02.06.44.46.04.02014-07193212.01.05.42.45.72.72014-08200332.32.33.43.45.35.32014-09211011.70.71.80.84.33.32014-10220111.31.31.61.62.62.62014-11232020.31.71.20.81.40.62014-12243211.02.01.21.81.41.62532.01.72.31.22.71.63.4移动平均法预测效果如图4-5所示。37 中国民航大学硕士学位论文图4-5移动平均法预测效果（2）指数平滑法指数平滑法是一种利用加权平均的预测方法，将本期实际值与本期预测值加权平均得到下期预测值。用公式4.5表示为：YˆY(1)Yˆt1tt（4.5）其中是平滑系数或称为平滑因子，取值范围在0到1之间。可以看到，指数平滑法的权数特点是：从近期实际值到远期实际值所赋予的权重递减，可以有效的克服在移动平均的过程中对远期数据不加权的缺陷[28]。各期实际观察值在预测中所占的权重依α的不同而不同，α值越大，最近观察值对预测结果的影响就越大[29]。例如，对件号473597-13的拆换次数数据进行指数平滑，结果如表4.18所示，预测效果如图4-6所示，通过对比当α=0.9时误差最小。表4.18件号473597-13的拆换次数数据的指数平滑拆换绝对α=绝对α=绝对α=绝对时间编号α=0.9次数误差0.7误差0.5误差0.3误差2013-0110000000002013-022101.001.001.001.02013-03340.93.10.73.30.53.50.33.72013-04413.72.73.02.02.11.21.40.42013-05501.31.31.61.61.61.61.31.32013-06610.10.90.50.50.80.20.90.138 中国民航大学硕士学位论文拆换绝对α=绝对α=绝对α=绝对时间编号α=0.9次数误差0.7误差0.5误差0.3误差2013-07720.91.10.81.20.91.10.91.12013-08801.91.91.71.61.51.51.31.32013-09920.21.80.51.50.71.30.91.12013-101051.823.21.53.41.43.61.23.82013-111144.70.74.003.20.82.41.72013-121264.11.94.02.03.62.42.83.22014-011375.81.25.41.64.82.23.83.22014-0214136.96.16.56.55.97.14.88.32014-0315812.44.411.13.19.51.57.20.82014-041628.46.48.96.98.76.77.55.52014-051722.60.64.12.15.43.45.83.82014-061822.10.12.60.63.71.74.72.72014-071932.01.02.20.82.80.23.90.92014-082002.92.92.82.82.92.93.63.62014-092110.30.70.80.21.50.52.51.52014-102200.90.90.90.91.21.22.12.12014-112320.11.90.31.70.61.41.50.62014-122431.81.21.51.51.31.71.611.4252.91.92.52.02.12.02.02.2图4-6指数平滑法预测效果图(3)直线趋势方程39 中国民航大学硕士学位论文如果一个时间序列的长期趋势接近于直线，也就是说，它像直线那样上升和下降，那么这个时间序列可以用直线趋势方程式4.6来描述。Tˆabtt（4.6）Tˆ其中t表示在时间t的趋势预测值，符号t表示变化的时间，且假定为1，2，3……，代表按时间顺序的相应时期。斜率系数b是时间每变化一个单位时趋势的平均变化量。线性趋势方程的参数可以使用最小二乘法求解。最小二乘法通过选择a、b的值，使SSE(YTˆ)2tt得观察值和理论值之差的平方和最小，即使偏差平方和最小时，可以确定a、b的值，公式如4.7和4.8所示：ntYttYtb22nt(t)（4.7）aYbt（4.8）对件号473597-13的总体拆换次数，使用直线趋势方程的预测结果如表4.19和图4-7所示，其中a=2.604278，b=0.029335，y=0.029335x+2.604278。表4.19件号473597-13的直线趋势方程预测拆换次数结果473597-13编号实际拆换预测值绝对误差2013-01102.62.62013-02212.71.72013-03342.71.32013-04412.71.72013-05502.82.82013-06612.81.82013-07722.80.82013-08802.82.82013-09922.90.92013-101052.92.12013-111142.91.12013-121263.032014-011373.042014-0214133.0102014-031583.0540 中国民航大学硕士学位论文473597-13编号实际拆换预测值绝对误差2014-041623.11.12014-051723.11.12014-061823.11.12014-071933.20.22014-082003.23.22014-092113.22.22014-102203.23.22014-112323.31.32014-122433.30.3253.32.3图4-7件号473597-13的直线趋势方程预测3、包含季节变动的时间序列预测设时间序列Y包含四种基本模式：趋势变动模式T（Trendcomponent），季节变动模式S（Seasonal），循环变动模式C（Cyclical），随机变动模式I（Irregular）。这几种YTSCI成分可以按不同的形式组合成时间序列，如乘法型ttttt，加法型YTSC+Ittttt。时间序列分解法的预测思路是：先分析时间序列各个组成部分的变化规律并预测出各个组成部分未来的变化，然后再把各个组成部分的预测结果按照分解方式进行组合，得到时间序列的预测结果。41 中国民航大学硕士学位论文一般航材拆换次数时间序列不包含循环变动C。（1）同季平滑预测法使用同一季节的数据进行分析预测，从而剔除了季节变动。对于同季数据，因为不包含季节变动，可以使用不包含季节变动的时间序列法进行预测。数据较少时，可以使用同季平均法或同季增长率法进行预测。例如473597-13合计拆卸次数如图4-8所示，同季平滑法结果如表4.20所示。图4-8473597-13的合计拆卸次数表4.20件号473597-13合计拆卸次数的同季平滑法结果月份20132014月度平均月度最大1073.5721137.0133486.084121.525021.026121.527232.53800009211.5210502.5511423.0412634.56合计264334.54342 中国民航大学硕士学位论文（2）季节指数预测法如果时间序列的长期趋势是水平的，直接根据季节指数的含义，利用统计的方法就可以测算出季节指数。已知全年预测值，则某季预测值的计算公式如式4.9所示：某季预测值=全年预测值/4季节指数（4.9）由于数据有限不足以计算季节指数，在此举例如下，表4.21是某机场六年来各季旅客吞吐量。假设该旅客吞吐量的长期趋势为水平型。表4.21水平趋势时间序列季节指数的计算年份一季度二季度三季度四季度全年合计第一年1822252085第二年1923262290第三年22262824100第四年23272925104第五年25283127111第六年27303429120同季合计134156173147610全年各季平均值同季平均数134/6=22.32628.824.5610/24=25.422.3/25.426/25.428.8/25.424.5/25.4季节指数4=0.88=1.02=1.13=0.96（3）直线方程+季节指数例如，对于件号473597-13，使用下面步骤进行预测：1）使用最小二乘法建立直线趋势方程（见直线趋势方程部分）。YT=0.02933t+2.604282）使用Y/YT计算季节系数。3）把同月的季节系数进行平均。4）把12个月的季节系数加总=11.6，季节指数=季节系数的平均12/11.6，这样所有季节指数的和等于12。5）预测值=趋势预测值季节指数。件号473597-13，使用直线方程+季节指数进行预测的结果如表4.22和图4-9所示。43 中国民航大学硕士学位论文表4.22件号473597-13的直线方程+季节指数预测的结果趋势预季节系季节系数473597-13编号t实际拆换Y季节指数预测值测值YT数平均2013-01102.601.21.23.22013-02212.70.42.32.46.52013-03342.71.52.12.15.82013-04412.70.40.50.51.42013-05502.800.30.30.92013-06612.80.40.50.51.42013-07722.80.70.80.92.42013-08802.800002013-09922.90.70.50.51.52013-101052.91.70.90.92.62013-111142.91.41.01.03.02013-121263.02.01.51.54.52014-011373.02.311.61.23.62014-0214133.04.32.47.32014-031583.02.62.16.52014-041623.10.70.51.62014-051723.10.60.31.02014-061823.10.60.51.62014-071933.21.00.92.72014-082003.20002014-092113.20.30.51.72014-102203.300.92.92014-112323.30.61.03.42014-122433.30.91.55.0253.31.24.1263.42.48.2273.42.17.3283.40.51.8293.50.31.2303.50.51.8313.50.93.0323.50044 中国民航大学硕士学位论文趋势预季节系季节系数473597-13编号t实际拆换Y季节指数预测值测值YT数平均333.60.51.9343.60.93.2353.61.03.7363.71.25.6图4-9件号473597-13使用直线方程+季节指数的预测效果以上方法为季节变动的乘法模型，如果是加法模型，季节变动是观察值和趋势变动之差。预测值则是趋势变动加上季节变动。4、回归+季节指数预测法以回归分析预测法中的件号473597-13的航材拆换次数预测为例。已知拆换次数和飞机架次的相关性较强，因此建立了回归模型反映两者的关系，Y=0.111x-8.760，R2=0.756现考虑到拆换次数原始数据包含季节变动，计算季节指数。（1）计算回归预测值,YT=Y=0.111x-8.760，R2=0.756，x为飞机起降架次。（2）使用Y/YT计算季节系数。（3）把同月的季节系数进行平均。（4）把12个月的季节系数的平均加总=8.2，季节指数=季节系数的平均12/8.2，这样所有季节指数的和等于12。（5）预测值=回归预测值季节指数。（6）预测误差=拆换次数-预测值。45 中国民航大学硕士学位论文（7）预测下一年各月的飞机架次，计算下一年各月的回归预测值，计算下一年各月的预测值。件号473597-13航材的回归+季节指数的预测结果如表4.23所示，预测结果如图4-10所示：表4.23件号473597-13航材的回归+季节指数的预测结果拆换飞机起降回归预测季节系数季节473597-13季节系数预测值eE次数架次值的平均指数2013-01070000.50.80002013-021891.10.91.42.02.2-1.21.22013-0341265.20.81.01.57.6-3.63.62013-041921.40.70.81.11.5-0.50.52013-05078000.40.60002013-061941.60.60.71.01.7-0.70.72013-0721022.50.80.81.23.0-1.01.02013-0806900000002013-0921032.60.80.60.92.5-0.50.52013-1051386.50.80.40.63.71.31.32013-1141275.30.80.71.15.8-1.81.82013-1261406.70.90.81.28.0-2.02.02014-0171416.81.08.20.85.21.81.82014-021314271.92.014.2-1.21.22014-0381396.61.21.59.6-1.61.62014-0421022.50.81.12.8-0.80.82014-0521032.60.80.61.50.50.52014-0621022.50.81.02.6-0.60.62014-0731123.60.81.24.3-1.31.32014-080680000002014-091961.90.51.01.8-0.80.82014-10070000.60002014-1121042.70.71.13.0-1.01.02014-1231164.10.71.24.9-1.91.91174.20.83.21184.32.08.71194.41.56.446 中国民航大学硕士学位论文图4-10件号473597-13航材的回归+季节指数的预测结果对于多数航材来说，由于影响拆换次数的因素较多，不能仅用回归分析法进行预测，需要对多种方法结合进行预测，并对多种预测方法进行对比分析，从而选择误差最小的预测模型。使用预测效果最好的模型计算预测结果，结合定性分析确定最终的预测结果。通过对指数平滑法、直线趋势方程及直线方程+季节指数、回归+季节指数法的误差进行对比，如表4.24所示，得到直线方程+季节指数法的误差最小，因此对航材473597-13的需求预测用回归+季节指数法。表4.24四种预测方法的误差分析误差分析指数平滑法直线趋势方程直线方程+季节指数回归+季节指数预测值绝对绝对473597-13拆换次数预测值预测值绝对误差预测值绝对误差（α=0.9）误差误差2013-010002.62.63.23.2002013-021012.71.76.55.52.21.22013-0340.93.12.71.35.81.87.63.62013-0413.72.72.71.71.40.41.50.52013-0501.31.32.82.80.90.9002013-0610.10.92.81.81.40.41.70.72013-0720.91.12.80.82.40.43.01.02013-0801.91.92.82.8000047 中国民航大学硕士学位论文误差分析指数平滑法直线趋势方程直线方程+季节指数回归+季节指数预测值绝对绝对473597-13拆换次数预测值预测值绝对误差预测值绝对误差（α=0.9）误差误差2013-0920.21.82.90.91.50.52.50.52013-1051.83.22.92.12.62.43.71.32013-1144.70.72.91.13.01.05.81.82013-1264.11.93.03.04.51.58.02.02014-0175.81.23.04.03.63.45.21.82014-02136.96.13.010.07.35.714.21.22014-03812.44.43.05.06.51.59.61.62014-0428.46.43.11.11.60.42.80.82014-0522.60.63.11.11.01.01.50.52014-0622.10.13.11.11.60.42.60.62014-0732.01.03.20.22.70.34.31.32014-0802.92.93.23.200002014-0910.30.73.22.21.70.71.80.82014-1000.90.93.23.22.92.9002014-1120.11.13.31.33.41.43.01.02014-1231.81.23.30.35.02.04.91.9平均误差2.02.31.61.0选用最适合的预测方法，对件号CF34-10E5的拆换次数及件号473597-13、90002317-2的拆换间隔时间进行预测，结果如表4.25所示：48 中国民航大学硕士学位论文表4.25各件号的预测结果航材CF34-10E5473597-1390002317-2时间编号拆换次数预测值拆换间隔时间预测值拆换间隔时间预测值2013-01100.256.111.32013-0220034.311.52013-03301.345.244.32013-0440099.711.12013-05500.167.011.12013-06611.612.511.12013-07722.112.522.62013-08811.223.411.82013-09911.277.922.62013-101001.234.355.02013-111101.312.544.12013-121200.523.466.12014-011301.356.177.12014-021411.134.322.62014-031500.156.133.42014-041611.188.822.62014-051711.167.022.62014-061801.812.522.62014-071911.012.533.42014-082034.023.411.82014-092122.167.011.82014-102233.134.311.82014-112311.534.322.62014-122400.945.233.449 中国民航大学硕士学位论文航材CF34-10E5473597-1390002317-2时间编号拆换次数预测值拆换间隔时间预测值拆换间隔时间预测值2015-01252.411.43.12015-02260.312.31.22015-03271.15.22.22015-042806.11.32015-05291.19.25.02015-06300.87.11.12015-073108.82.12015-08320.110.01.12015-09330.511.01.12015-1034011.92.12015-11352.06.65.22015-12361.27.53.050 中国民航大学硕士学位论文第五章XX航空公司航材库存管理优化5.1航材库存仿真模型的构建5.1.1模型的设计由于周转件的价值大而且涉及到送修的问题，比消耗件的仿真模型复杂，因此本文以周转件为例进行讨论，根据周转件的实际运作过程，利用GPSS仿真软件建立周转件航材的需求仿真模型。通用仿真系统GPSS（GeneralPurposeSimulationSystem）是在1961年由美国IBM的GeofferyGordon博士研究和开发的。GPSS被广泛的运用于离散系统的仿真，如库存管理系统的仿真。运用GPSS仿真软件的一般步骤为：首先根据实际运作过程建立仿真的逻辑模型，其次运用GPSS仿真语言来描述该逻辑模型，最后将所需数据带入运行并得到仿真结果。以周转件为例，运用GPSS仿真软件确定最优库存量的步骤如下：1、根据周转件航材的实际运作过程，建立周转件航材拆换库存系统的逻辑模型，如图5-1所示。该模型研究的目标是在满足规定保障率的条件下航材库房需要配备的航材数量；限定的条件是只考虑备件量，不包括已经安装在飞机上的那部分航材的数量；模型的功能是在统计出某件号航材的送修时间分布及拆换间隔时间分布，如果某件号的拆换次数服从泊松分布则在统计出平均拆换间隔时间的条件下，仿真得出该件号航材需要配备数量，并可分析当某件号航材的拆换间隔时间或送修周期发生变动时该件号航材需要配备数量变化情况；仿真运行的时间是仿真运行10000次，各项输出结果为发生10000次拆换的平均值。仿真运行时间充分长，以减小初始条件、异常事件和随机干扰等对仿真运行结果的影响。仿真运行时间长短可根据实际需要进行调整。2、将所建立的逻辑模型转换成GPSS语言，建立逻辑模型的GPSS仿真程序如图5-2所示，各语句的含义如表5.1所示：51 中国民航大学硕士学位论文表5.1GPSS语言的基本模块含义语句功能逻辑模型中的实际含义GENRATE产生实体航材发生一次拆换ADVANCE使实体在本块中停留一些时间拆换下来的航材送修时间SAVEVALUEA+,B变量A的值为原值+B航材保障成功次数增加一件或航材缺件次数增加一次ENTERA,B占用存储器A的B个单元，和基地的航材储备量减少1件LEAVE语句成对出现LEAVEA,B释放存储器A的B个单元基地的航材储备量增加1件TERMINATEA离开系统的实体个数完成一次航材保障3、输出并分析仿真结果，结束仿真。52 中国民航大学硕士学位论文设置航材存量、拆换间隔时间和送修时间分布本基地发生一次拆换Y本基地有航材可用？本基地航材可用N量减1本基地缺件次数加1经过一个送修周AOG飞机架数加1期后返回YAOG飞机架AOG飞机架数>0？数减1N本基地航材可本基地结束一次拆用量加1换10000次拆换结束？Y统计本基地的缺件N次数计算本基地的保障率结束仿真图5-1周转件航材需求量仿真预测模型53 中国民航大学硕士学位论文*满足规定保障率的周转件航材需求量仿真模型*时间单位：天；*****************************************************************************AMStockSTORAGE9;基地的航材储备量SMTimeFUNCTIONRN1,D5;送修时间分布0,40/0.27,60/0.63,80/0.87,100/1,120INITIALX$Get_num,0;航材保障成功次数初值为0INITIALX$Aog_airplane,0;缺件飞机架数初值为0*****************************************************************************GENERATE(Exponential(1,0,43.2));航材发生一次拆换ASSIGN1,FN$SMTime;将送修时间赋予实体参数1GATESNFAMStock,Aog;判断有无储备的航材可用SAVEVALUEGet_num+,1;航材保障成功次数增加一件ENTERAMStock,1;基地的航材储备量减少1件ADVANCEP1;拆换下来航材的送修时间TESTLX$Aog_airplane,1,AogPlane;判断是否有缺件飞机LEAVEAMStock,1;送修航材返回可用TERMINATE1;完成一次航材保障AogPlaneLEAVEAMStock,0;送修航材返回后即被利用SAVEVALUEAog_airplane-,1;AOG飞机架数减少一架TERMINATE1;完成一次航材保障AogSAVEVALUEAOG_num+,1;航材缺件次数增加一次SAVEVALUEAog_airplane+,1;AOG飞机架数增加一架TERMINATE1;完成一次航材保障START10000图5-2周转件航材CF34-10E5的需求量仿真模型GPSS程序5.1.2仿真模型的验证1、周转件航材库存仿真模型的初步测试与调整周转件航材库存仿真模型初步构建完成后，利用某骨干公司典型航材的实际拆换次54 中国民航大学硕士学位论文数数据对模型进行了120次检验测算，从中发现航材库存仿真模型中存在的各种问题，对模型进行反复修正，直至7个件号航材的模型测算结果和实际情况充分吻合。2、周转件航材库存仿真模型的大规模测试周转件航材库存仿真模型初步测试通过后，又对该骨干航空公司典型的25个件号航材进行了大规模的测试400次，验证了模型的正确性和实用性，可以用于航材的库存优化分析。5.2确定库存量的适用方法研究5.2.1MTBUR法对航材库存量的确定MTBUR法是由飞机制造厂商波音和空客为了方便航空公司储备各类航材而公布的一个公式，受到民航业界的普遍认可，但由于是制造厂商发布的公式，得到的备件量可能会比实际的需求量多，因此有必要对其的适用性进行检验。MTBUR法假定所有航材的需求均服从泊松分布。公式5.1中各参数代表的含义为：航材预测量E，飞机数量N，航材的装机数量n，每架飞机平均飞行小时FH，该项航材平均故障拆换间隔时间MTBUR，周转件或可修件的送修周转时间TAT，消耗件的订货处理时间AT，厂家交货时间LT，航材可修件的报废率SR，保障系数z[30]。其中z的取值取决于各航空公司设定的航材保障率指标，如表5.2所示，因此航材备件量f(Z,E)ZEEFHnNTAT周转件的EMTBUR365FHnNTATSRSRLTAT可修件的E1MTBUR36510001000365FHnNLTAT消耗件的EMTBUR365（5.1）表5.2Z的取值与各航空公司设定的航材保障率指标的对应关系保障率98%95%93%90%保障系数Z值1.891.651.481.30由于周转件的价值比较高，还涉及到送修的问题，相较于消耗件复杂，因此，本文主要以周转件航材CF34-10E5、473597-13以及90002317-2为例进行研究，统计公式所需的参数计算其库存量。其中E145机型、E190机型、A320机型分别有22架、50架、55 中国民航大学硕士学位论文11架，平均飞行小时分别为322.8084h、445.2712h、673.9868h，航材CF34-10E5、473597-13以及90002317-2的装机数量均为2件，通过提取这三种件号的送修数据，统计出各件号的维修周期分别为56天、30天、8天。各件号的原始记录数据如表5.3至5.5所示。表5.3件号CF34-10E5航材的原始记录数据拆下日期拆卸次数拆下日期拆卸次数2011-1112013-0722011-1212013-0812012-0312013-0912012-0812014-0212012-0922014-0412012-0612014-0512012-1012014-0712013-061注：数据来源于XX航空公司的航材部在2011年11月至2014年11月期间（共计1125天）共拆换26次，因此计算出平均航材拆换间隔时间为1125/26≈43.3天≈1039.2小时。表5.4件号473597-13航材的原始记录数据拆下日期拆卸次数拆下日期拆卸次数2011-1142013-0612011-1262013-0722012-0162013-0922012-0222013-1052012-0392013-1142012-0472013-1262012-0552014-0172012-0622014-02132012-0722014-0382012-0832014-0422012-1012014-0522012-1122014-0622012-1232014-0732013-0212014-09156 中国民航大学硕士学位论文拆下日期拆卸次数拆下日期拆卸次数2013-0342014-1122013-041注：数据来源于XX航空公司的航材部在2011年11月至2014年11月期间（共计1125天）共拆换118次，因此计算出平均航材拆换间隔时间为1125/118≈9.5天≈228小时。表5.5件号90002317-2航材的原始记录数据拆下日期拆卸次数拆下日期拆卸次数2011-11132013-06132011-12142013-07192012-01132013-08182012-02152013-09192012-03142013-10202012-04162013-11152012-05172013-12142012-06162014-01162012-07152014-02202012-08142014-03182012-09162014-04132012-10202014-05192012-11182014-06182012-12142014-07202013-01162014-08202013-02172014-09192013-03142014-10132013-04202014-11202013-0515注：数据来源于XX航空公司的航材部在2011年11月至2014年11月期间（共计1125天）共拆换611次，因此计算出平均航材拆换间隔时间为1125/611≈1.8天≈43.2小时。将各件号航材的原始数据代入MTBUR法的公式5.1中，可计算得出相应保障率下所需要配备的航材数量，如下表5.6至5.8所示。57 中国民航大学硕士学位论文表5.6保障率为93%时的库存量单位（件）机型型号NnFHMTBURTATZFE190CF34-10E5502445.27121039.2561.4810E145473597-13222322.8084228301.488A32090002317-2112673.986843.281.4811表5.7保障率为95%时的库存量单位（件）机型型号NnFHMTBURTATZFE190CF34-10E5502445.27121093,2561.6511E145473597-13222322.8084228301.659A32090002317-2112673.986843.281.6512表5.8保障率为98%时的库存量单位（件）机型型号NnFHMTBURTATZFE190CF34-10E5502445.27121093.2561.8911E145473597-13222322.8084228301.899A32090002317-2112673.986843.281.89135.2.2系统仿真方法对航材库存量的确定由于经验分布适用于所有分布，因此分别统计航材CF34-10E5、473597-13、90002317-2的拆换间隔时间及送修时间，在仿真模型GPSS程序中运用差值法表示拆换时间分布及送修时间分布，其中航材CF34-10E5的需求服从泊松分布，因此拆换间隔时间服从指数分布，拆换时间分布可以使用指数分布来表示。1、航材CF34-10E5的需求量仿真分析航材CF34-10E5的送修时间统计如表5.9所示，需求量仿真模型GPSS程序如图5-2所示：表5.9航材CF34-10E5的送修时间统计表送修时间（天）3334353637394243发生次数22121321送修时间（天）4445464748505253发生次数11113211送修时间（天）636567686986879258 中国民航大学硕士学位论文发生次数22231111送修时间（天）96发生次数1注：数据来源于XX航空公司的航材部将航材CF34-10E5的原始数据代入仿真模型中，可仿真得出配备不同数量该航材时能够达到的保障率如表5.10所示。表5.10配备不同数量航材CF34-10E5时的保障率航材配备数量（件）345678可达到保障率（%）79.4690.6196.3398.7199.6499.942、航材473597-13的需求量仿真分析航材473597-13的拆换间隔时间统计如表5.11所示，送修时间统计如表5.12所示，需求量仿真模型GPSS程序如图5-3所示：表5.11航材473597-13的拆换间隔时间统计表拆换间隔时间（天）1234567发生次数5342542拆换间隔时间（天）891011121314发生次数2222222拆换间隔时间（天）151617181920发生次数122111注：数据来源于XX航空公司的航材部表5.12航材473597-13的送修时间统计表送修时间（天）3060发生次数973注：数据来源于XX航空公司的航材部*满足规定保障率的周转件航材需求量仿真模型*时间单位：天；*****************************************************************************AMStockSTORAGE3;基地的航材储备量CFTimeFUNCTIONRN2,D6;拆换时间分布59 中国民航大学硕士学位论文0,4/0.30,8/0.57,12/0.74,16/0.89,20/1,24SMTimeFUNCTIONRN1,D3;送修时间分布0,30/0.97,60/1,90INITIALX$Get_num,0;航材保障成功次数初值为0INITIALX$Aog_airplane,0;缺件飞机架数初值为0*****************************************************************************GENERATEFN$CFTime;航材发生一次拆换ASSIGN1,FN$SMTime;将送修时间赋予实体参数1GATESNFAMStock,Aog;判断有无储备的航材可用SAVEVALUEGet_num+,1;航材保障成功次数增加一件ENTERAMStock,1;基地的航材储备量减少1件ADVANCEP1;拆换下来航材的送修时间TESTLX$Aog_airplane,1,AogPlane;判断是否有缺件飞机LEAVEAMStock,1;送修航材返回可用TERMINATE1;完成一次航材保障AogPlaneLEAVEAMStock,0;送修航材返回后即被利用SAVEVALUEAog_airplane-,1;AOG飞机架数减少一架TERMINATE1;完成一次航材保障AogSAVEVALUEAOG_num+,1;航材缺件次数增加一次SAVEVALUEAog_airplane+,1;AOG飞机架数增加一架TERMINATE1;完成一次航材保障START10000图5-3周转件航材473597-13的需求量仿真模型GPSS程序将航材473597-13的原始数据代入仿真模型中，可仿真得出配备不同数量该航材时能够达到的保障率如表5.13所示。表5.13配备不同数量航材473597-13时的保障率航材配备数量（件）345678可达到保障率（%）59.3276.6790.7397.9299.8210060 中国民航大学硕士学位论文3、航材90002317-2的需求量仿真分析航材90002317-2的拆换间隔时间统计如表5.14所示，送修时间统计如表5.15，需求量仿真模型GPSS程序如图5-4所示：表5.14航材90002317-2的拆换间隔时间统计表拆换间隔时间（天）12345678发生次数33410896442719127注：数据来源于XX航空公司的航材部表5.15航材90002317-2的送修时间时间统计表送修时间（天）12345678发生次数70115779954434420送修时间（天）910111213141516发生次数25111413121049送修时间（天）1718192021222324发生次数34878474送修时间（天）2526272829303132发生次数15626457送修时间（天）3334353637383940发生次数22121211注：数据来源于XX航空公司的航材部*满足规定保障率的周转件航材需求量仿真模型*时间单位：天；*****************************************************************************AMStockSTORAGE6;基地的航材储备量CFTimeFUNCTIONRN2,D5;拆换时间分布0,2/0.64,4/0.85,6/0.92,8/1,9SMTimeFUNCTIONRN1,D8;送修时间分布0,5/0.58,10/0.78,15/0.86,20/0.90,25/0.93,30/0.97,40/1,45INITIALX$Get_num,0;航材保障成功次数初值为061 中国民航大学硕士学位论文INITIALX$Aog_airplane,0;缺件飞机架数初值为0*****************************************************************************GENERATEFN$CFTime;航材发生一次拆换ASSIGN1,FN$SMTime;将送修时间赋予实体参数1GATESNFAMStock,Aog;判断有无储备的航材可用SAVEVALUEGet_num+,1;航材保障成功次数增加一件ENTERAMStock,1;基地的航材储备量减少1件ADVANCEP1;拆换下来航材的送修时间TESTLX$Aog_airplane,1,AogPlane;判断是否有缺件飞机LEAVEAMStock,1;送修航材返回可用TERMINATE1;完成一次航材保障AogPlaneLEAVEAMStock,0;送修航材返回后即被利用SAVEVALUEAog_airplane-,1;AOG飞机架数减少一架TERMINATE1;完成一次航材保障AogSAVEVALUEAOG_num+,1;航材缺件次数增加一次SAVEVALUEAog_airplane+,1;AOG飞机架数增加一架TERMINATE1;完成一次航材保障START10000图5-4周转件航材90002317-2的需求量仿真模型GPSS程序将航材90002317-2的原始数据代入仿真模型中，可仿真得出配备不同数量该航材时能够达到的保障率如表5.16所示。表5.16配备不同数量航材90002317-2时的保障率航材配备数量（件）5678910可达到保障率（%）71.9282.8291.3496.6399.211005.2.3MTBUR法的适用性检验MTBUR法又称公式法，其中的参数较多，每个参数的数值难免会有误差，而仿真方法只要仿真的次数足够多，误差相对来说会很小，而且本文所构建的仿真模型也通过XX航空公司航材部门实际工作情况的验证，符合实际的工作流程并已通过大量件号的62 中国民航大学硕士学位论文验证，因此可以用所构建的仿真模型作为标准来检验MTBUR法的适用性，检验MTBUR法得到的库存量是否比实际的需求多，以及对于需求不服从泊松分布的航材是否也适用。MTBUR法与系统仿真方法的对比如表5.17所示。航材的种类有上万种，想要准确的验证MTUBUR法的适用性，需要用足够多的数据进行验证，由于本文所选取的数据有限，因此在此仅是方法的演示，就本文对比的结果而言，不管该种航材的拆换次数是否服从泊松分布，MTBUR法的备件量预测都偏多，因此建议各家航空公司构建符合自己实际情况的仿真模型进行库存量的确定。表5.17MTBUR法与系统仿真方法对比单位（件）航材CF34-10E5473597-1390002317-2保障率93%95%98%93%95%98%93%95%98%仿真方法556667889MTBUR法1191111912121013相对误差120%80%83%83%50%71%50%25%44%5.3航材库存量与保障率关系的测算5.3.1选择件号的原则基于数据的可获得性、数据的完整性以及从价值、拆换次数、拆换间隔时间及送修时间等方面选取的可以覆盖XX航空公司所有机型的具有代表性的航材。因此本文选取了航材CF34-10E5、航材473597-13及航材90002317-2为例进行研究。5.3.2具体件号航材库存量与保障率关系的测算1、航材CF34-10E5的测算根据预测，航材CF34-10E5在2015年1月至12月期间（共计365天）共拆换9次，因此计算出平均航材拆换间隔时间为365/9≈40.6天。需求量仿真模型GPSS程序如图5-5所示*满足规定保障率的周转件航材需求量仿真模型*时间单位：天；*****************************************************************************AMStockSTORAGE8;基地的航材储备量SMTimeFUNCTIONRN1,D5;送修时间分布0,40/0.27,60/0.63,80/0.87,100/1,12063 中国民航大学硕士学位论文INITIALX$Get_num,0;航材保障成功次数初值为0INITIALX$Aog_airplane,0;缺件飞机架数初值为0*****************************************************************************GENERATE(Exponential(1,0,40.6));航材发生一次拆换ASSIGN1,FN$SMTime;将送修时间赋予实体参数1GATESNFAMStock,Aog;判断有无储备的航材可用SAVEVALUEGet_num+,1;航材保障成功次数增加一件ENTERAMStock,1;基地的航材储备量减少1件ADVANCEP1;拆换下来航材的送修时间TESTLX$Aog_airplane,1,AogPlane;判断是否有缺件飞机LEAVEAMStock,1;送修航材返回可用TERMINATE1;完成一次航材保障AogPlaneLEAVEAMStock,0;送修航材返回后即被利用SAVEVALUEAog_airplane-,1;AOG飞机架数减少一架TERMINATE1;完成一次航材保障AogSAVEVALUEAOG_num+,1;航材缺件次数增加一次SAVEVALUEAog_airplane+,1;AOG飞机架数增加一架TERMINATE1;完成一次航材保障START10000图5-5周转件航材CF34-10E5的需求量仿真模型GPSS程序将航材CF34-10E5的原始数据代入仿真模型中，可仿真得出该航材配备不同的数量与能够达到的保障率之间的关系，如表5.18所示。表5.18配备不同数量该航材时的保障率航材配备数量（件）345678可达到保障率（%）78.4289.8795.9398.5699.5999.932、航材473597-13的测算根据预测，航材473597-13在2015年中的拆换间隔时间统计如表5.19所示，其需求量仿真模型GPSS程序如图5-6所示：64 中国民航大学硕士学位论文表5.19件号473597.13的拆换间隔时间统计表拆换间隔时间（天）5679101112发生次数1132122*满足规定保障率的周转件航材需求量仿真模型*时间单位：天；*****************************************************************************AMStockSTORAGE5;基地的航材储备量CFTimeFUNCTIONRN2,D6;拆换时间分布0,5/0.08,7/0.42,9/0.58,11/0.83,13/1,15SMTimeFUNCTIONRN1,D3;送修时间分布0,30/0.97,60/1,90INITIALX$Get_num,0;航材保障成功次数初值为0INITIALX$Aog_airplane,0;缺件飞机架数初值为0*****************************************************************************GENERATEFN$CFTime;航材发生一次拆换ASSIGN1,FN$SMTime;将送修时间赋予实体参数1GATESNFAMStock,Aog;判断有无储备的航材可用SAVEVALUEGet_num+,1;航材保障成功次数增加一件ENTERAMStock,1;基地的航材储备量减少1件ADVANCEP1;拆换下来航材的送修时间TESTLX$Aog_airplane,1,AogPlane;判断是否有缺件飞机LEAVEAMStock,1;送修航材返回可用TERMINATE1;完成一次航材保障AogPlaneLEAVEAMStock,0;送修航材返回后即被利用SAVEVALUEAog_airplane-,1;AOG飞机架数减少一架TERMINATE1;完成一次航材保障AogSAVEVALUEAOG_num+,1;航材缺件次数增加一次SAVEVALUEAog_airplane+,1;AOG飞机架数增加一架TERMINATE1;完成一次航材保障START10000图5-6周转件航材473597-13的需求量仿真模型GPSS程序65 中国民航大学硕士学位论文将航材473597-13的原始数据代入仿真模型中，可仿真得出该航材配备不同的数量与能够达到的保障率之间的关系，表5.20所示。表5.20配备不同数量该航材时的保障率航材配备数量（件）5678可达到保障率（%）80.6893.7299.241003、航材90002317-2的测算根据预测，航材90002317-2在2015年中的拆换间隔时间统计如表5.21所示，其需求量仿真模型GPSS程序如图5-7所示：表5.21件号90002317-2的拆换间隔时间统计表拆换间隔时间（天）1235发生次数5322*满足规定保障率的周转件航材需求量仿真模型*时间单位：天；*****************************************************************************AMStockSTORAGE6;基地的航材储备量CFTimeFUNCTIONRN2,D4;拆换时间分布0,2/0.67,4/0.83,6/1,8SMTimeFUNCTIONRN1,D8;送修时间分布0,5/0.58,10/0.78,15/0.86,20/0.90,25/0.93,30/0.97,40/1,45INITIALX$Get_num,0;航材保障成功次数初值为0INITIALX$Aog_airplane,0;缺件飞机架数初值为0*****************************************************************************GENERATEFN$CFTime;航材发生一次拆换ASSIGN1,FN$SMTime;将送修时间赋予实体参数1GATESNFAMStock,Aog;判断有无储备的航材可用SAVEVALUEGet_num+,1;航材保障成功次数增加一件ENTERAMStock,1;基地的航材储备量减少1件66 中国民航大学硕士学位论文ADVANCEP1;拆换下来航材的送修时间TESTLX$Aog_airplane,1,AogPlane;判断是否有缺件飞机LEAVEAMStock,1;送修航材返回可用TERMINATE1;完成一次航材保障AogPlaneLEAVEAMStock,0;送修航材返回后即被利用SAVEVALUEAog_airplane-,1;AOG飞机架数减少一架TERMINATE1;完成一次航材保障AogSAVEVALUEAOG_num+,1;航材缺件次数增加一次SAVEVALUEAog_airplane+,1;AOG飞机架数增加一架TERMINATE1;完成一次航材保障START10000图5-7周转件航材90002317-2的需求量仿真模型GPSS程序将航材90002317-2的原始数据代入仿真模型中，可仿真得出该航材配备不同的数量与能够达到的保障率之间的关系，如表5.22所示。表5.22配备不同数量该航材时的保障率航材配备数量（件）34567可达到保障率（%）75.5091.1097.8699.671005.4航材库存量的优化5.4.1航材库存量的优化模型模型假设：不考虑航材调配及互借问题。从实际的航材管理工作来看，航材调配是日常的工作内容，而本文的研究目的是对航材库存量进行优化分析，因此本模型只进行航材库存量的优化分析，不考虑各基地之间的航材调配。此外，也不考虑XX航空公司与其他航空公司之间的航材互借问题。n种件号的航材整体保障率达到93%，为使占用资金最少，各件号应该储备的最佳数量。K表示件号；γ表示储备件数；ilk表示k件号满足最低保障要求（78%）的最低储备件数；ihk表示k件号的保障率达到100%时的最低储备件数；Pk,γ表示k件号储备γ件时的占用资金，ρk,γ表示k件号储备γ件时的保障率，Ck，γ表示K种件号储备γ件时的成本，P表示可用资金，SK,γ表示K件号储备γ件所需面积，S表示库房可用的面积。67 中国民航大学硕士学位论文1,k件号储备件xk,0，否则njZminxk,Pk,k1ijxk,1i1njxk,k,93%nk1ijxk,k,78%injs.tCk,Pk1injSk,Sk1iiilkhjikx0or15.4.2实例分析以3种航材（件号CF34-10E5、件号473597-13及件号90002317-2）为例，为使航材的占用资金最少，对XX航空公司的航材库存量进行优化。A代表件号CF34-10E5，其储备件数为3、4、5、6、7、8，与其对应的保障率依次为78.42%、89.87%、95.93%、98.56%、99.59%、99.93%；从仿真结果中可知与其对应的占用资金率依次为0.535、0.46、0.392、0.336、0.291、0.255；PA表示其单价。B代表件号473597-13，其储备件数为5、6、7、8，与其对应的保障率依次为80.68%、93.72%、99.24%、100%；从仿真结果中可知与其对应的占用资金率依次为0.881、0.853、0.775、0.683；PB表示其单价。C代表件号90002317-2，其储备件数为3、4、5、6、7，与其对应的保障率依次为75.5%、91.1%、97.86%、99.67%、100%；从仿真结果中可知与其对应的占用资金率依次为0.773、0.691、0.596、0.501、0.431；PC表示其单价。由于考虑件号较少，因此不考虑占用资金和面积的约束条件，将数据带入上述模型中：68 中国民航大学硕士学位论文1，k件号储备件假设xk,0，否则Z=min0.5353×3PAXA,3+0.464×4PAXA,4+0.392×5PAXA,5+0.336×6PAXA,6+0.291×7PAXA,7+0.255×8PAXA,8+0.881×5PBXB,5+0.853×6PBXB,6+0.775×7PBXB,7+0.683×8PBXB,8+0.773×3PCXC,3+0.691×4PCXC,4+0.596×5PCXC,5+0.501×6PCXC,6+0.431×7PCXC,7XA,3+XA,4+XA,5+XA,6+XA,7+XA,8=1XB,5+XB,6+XB,7+XB,8=1XC,3+XC,4+XC,5+XC,6+XC,7=11/3(78.42%XA,3+89.87%XA,4+95.93%XA,5+98.56%XA,6+99.59%XA,7S.T+99.93%XA,8+80.68%XB,5+93.72%XB,6+99.24%XB,7+100%XB,8+75.5%XC,3+91.1%XC,4+97.86%XC,5+99.67%XC,6+100%XC,7）≧93%PA=7420782.01美元，PB=3533.97美元，PC=20542美元XA,3、XA,4、XA,5、XA,6、XA,7、XA,8、XB,5、XB,6、XB,7、XB,8、XC,3、XC,4、XC,5、XC,6、XC,7=1or0对其进行规划求解得最优解为A件号储备4件，B件号储备8件，C件号储备7件，保障率为96.62%，使占用资金最少为13.66百万美元。5.5优化结果在XX航空公司航材库存管理的应用5.5.1在航材库存确定方面的应用现如今大多航空公司都没有建立完整的航材库存体系，也都是凭着经验在做航材库存管理，库存量少导致没达到保障要求或者库存量过多造成库存积压时有发生，给公司带来了一定程度上的经济损失。本文所研究的航材库存管理，为实际应用提供了一些切实可行的方法，包括如何更加准确的测算备件量及为使占用资金最少如何确定多种件号的最佳库存量。本文的优化结果可以为航空公司在航材库存管理方面节省成本，工作人员在日常工作中统计出各件号的拆换次数，平均拆换间隔时间及送修时间，依据所有件号的情况，建立优化模型，得到各件号的最佳库存量，既能达到要求的保障水平，又能使航材的占用资金达到最少，从而为公司节省成本，提高经济效益。对XX航空公司未来航材库存管理的具体建议如下：1、航材管理在整个航空公司的经营运作中占有重要的作用和地位，因此XX航空69 中国民航大学硕士学位论文公司应提升航材部门在工程维修部中的地位，用科学的理念进行航材的库存管理而不是将航材管理工作看作是仓库收发料。2、航材的拆换间隔时间及拆换次数与库存量的确定有着直接的影响，因此记录拆换间隔时间和拆换次数，从而更准确的确定航材的库存量。3、对于航材管理这样需要对大量的航材件号的需求进行预测的这类性质的工作，需要预测软件进行预测支持。4、航材送修时间的长短对航材的周转件数量有直接的影响，因此记录送修时间，从而更好的选择修理厂商。5.5.2在新建航材库设计方面的应用XX航空公司的航材库房现阶段的库房面积明显不够用，正计划筹建新的航材库房，依据本论文对确定库存量的研究结果可以在新建航材库设计方面得到应用，尤其是新建航材库的面积估算。在库房的各区域中依据拆换次数选取代表件号，通过确定各代表件号的库存量及实际所需占用的库房面积，从而确定各区域的面积。以周转件区为例，分别从E145、E190、A320三种机型中各选出3个代表件作为样本，分别计算出它们的备件量并取平均值，将其作为每种周转件的平均备件量Q，面积系数a=周转件的总占地面积/当前库房中所储备周转件的总数(平均每一件周转件的占地面积)，周转件区的面积=Q*周转件的种类数*a。周转件区、消耗件区、机轮库区、发动机，APU区、大件区和危险品区用预测方法估算其面积。报废库、待修库、胎皮库、化工库、座椅套和地毯区、包装箱和包装材料区以及操作区由于数据有限，很难用具体数据去预估，只能通过有经验的专家去预估当前所需要的面积，再和飞机架数成等比去预估。因此首先选取周转件区、消耗件区、机轮库区、发动机，APU区、大件区和危险品区七个区域中每种机型的代表件号，收集并统计其拆换次数和送修数据，将各航材的需求预测到2020年，并用差值法统计拆换间隔时间分布和送修时间分布，将其代入到仿真模型中得到最佳备件量k，其所占面积比例系数为V，求和得到该区域总的面积。报废库、待修库、胎皮库、化工库、座椅套和地毯区、包装箱和包装材料区以及操作区七个区域通过调研该航空公司的现有面积和机队规模以及未来计划引进的飞机数，成等比去预估面积。通过运用此方法计算得到XX航空公司航材库房未来几年所需的面积如表5.23，为新建航材库的面积确定提供理论依据。70 中国民航大学硕士学位论文表5.23XX航空公司航材库房所需面积XX航空公司新建航材库现在的面实际所需2015年所2018年所2020年所积面积需面积需的面积需面积周转件区10080993411831370消耗件区100589655748808主大件区4001600180020002200库机轮区1594195277324区发动机,APU区100284457570654包装箱，包装材料区3030394753操作区200300391475532值班室（发料区）2040526371办收料组（收料区）207091111124公包装运输组（发运区）2030394753区定检（备料区）2030394753待修库100150196237266危险品库70278306362390报废库3030394753胎皮库100200261316354化工品库80120156190213座椅套和地毯区150300391475532合计1555483059177009781071 中国民航大学硕士学位论文第六章结论6.1论文研究成果总结目前随着XX航空公司的机队规模不断扩大，储备的航材也越来越多，使得航材所占用的资金也在逐年增多，不仅XX航空公司如此，其他国内各家航空公司也存在这种现象，因此如何提高航空公司的航材库存管理，减少航材的占用资金对于降低航空公司的运营成本，提高竞争力有着重要的意义。因此本文研究如何较准确的确定库存量，减少不必要的占用资金，对于提高航空公司的经济效益有着重要的现实意义。本文是一篇解决航空公司实际存在的航材库存管理问题的文章，以XX航空公司为研究对象，通过实习深入到该公司进行了实际调研，对该公司的库存管理和航材控制问题进行了分析，并且收集了典型件号航材的基础数据。本文的主要研究工作和结论如下：1、对MTBUR法（公式法）的适用性检验，通过与验证后的仿真模型进行对比，MTBUR法得到的备件量偏多，每个航空公司应根据自身的现实条件来确立符合企业自身的库存管理方案，而不应该仅用MTBUR法或根据经验来确定库存量。2、以3种代表件号为例建立了库存优化模型，首先确定该件号的拆换次数所服从的实际分布，并预测其未来一年的需求，其次带入经过验证后的仿真模型中得到该件号的备件量和保障率之间的关系，最后通过库存优化模型得到该件号的最佳库存量，使整体保障率达到规定的保障水平，同时使航材的占用资金最少，从而达到有效降低库存量，减少航材库存占用资金的最终目的。3、将优化结果应用在航材库存确定方面及新建航材库设计方面。并对XX航空公司未来航材库存管理提出建议。6.2研究不足及需要进一步研究的内容实际工作中，航材的种类有上万种，随着新机型的增加，新的航材也在增加，在检验MTBUR法时文中由于数据有限仅用了3中件号，必然会使结果的误差偏大，因此在日后的工作中对所有航材进行试算后才能得到最终结论。库存优化的实例分析时文中也是仅用了3种件号进行优化，实际工作中需要对库房中的上万种件号进行优化，使用人工计算显然不可能，有必要开发专门的软件进行类似的模型优化。72 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中国民航大学硕士学位论文致谢本论文在选题、开题、初稿、成文的过程中得到了我的导师韩明亮老师的悉心指导，正是由于导师耐心的教诲和无私的帮助，才使得这篇论文得以顺利完成。韩明亮老师严谨的治学态度、广博的学识、深厚的学术素养以及科学的工作方法给了我极大的帮助和启发，使我受益匪浅。在此衷心感谢韩明亮老师对我的关心和指导。在论文的写作过程中，也得到了很多同学们宝贵的意见，同时还得到在实习期间许多工作中同事们的热情帮助，在此向他们表达我诚挚的谢意。最后，向在百忙中抽出时间对本文进行评审并提出宝贵意见的各位专家表示衷心地感谢！75 中国民航大学硕士学位论文作者简介一、基本情况梁晶，女，1989年10月出生，山西大同人二、学习经历2008.09-2012.06天津大学仁爱学院，管理系，工程管理专业，攻读管理学学士学位2012.09-2015.04中国民航大学，经济与管理学院，物流工程专业，攻读工程硕士学位三、本阶段学习情况在攻读硕士阶段，获得学分总数为33学分，其中学位学分为13学分。四、研究生期间发表论文情况《借鉴孟菲斯航空物流发展经验加快我国航空快递业发展》，港口经济，2014年6月刊《浅谈航空货站的拓展之路》，空运商务，2014年7月刊76