城轨车辆维保备件的库存控制研究

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1、城轨车辆维保备件的库存控制研究答辩人：高金东导师：张永副教授☞主要内容:课题研究的背景与意义1可维修备件的库存管理4不可维修备件的需求预测2不可维修备件的分类和库存控制策略3总结与展望5课题研究的背景与意义1城轨交通迅速发展城轨车辆维保任务加重维保备件需求量骤增城轨车辆构造复杂、零部件种类繁多，当发生故障危害严重，如果缺乏更换备件损失严重，因此需要储备大量的备件。车辆备件的需求大、价格高，占用企业大量流动资金，而备件无法创造新的经济价值，对公司造成的经济负担严重。导致备件库存管理通过采用合理的备件管理手段，在

2、经济合理和不降低库存服务水平等前提条件下，优化备件的配置节约成本不可维修备件的需求预测2城轨车辆不可维修备件消耗特点分析：（1）备件的历史使用数据较少（2）受外界某些人为因素等非规律性影响明显（3）某些备件消耗随着季节等有规律性变化趋势备件需求预测方法：组合预测不可维修备件的需求预测2Bates.J.M.和Granger.C.W.J在1969年首次提出了组合预测的概念。组合预测就是将两种或两种以上的预测模型有机的进行组合，通过综合不同预测方法的数据信息提高预测精度。组合预测：不可维修备件的需求预测2基于时间序

3、列的需求预测：时间序列可以看成是由某一种非线性机制来确定的输入输出系统，因此时间序列需求预测可以理解为根据备件消耗的历史数据寻找一种映射关系：用这种映射关系来逼近历史数据中隐含的非线性机制，这里的就可作为理想中的预测器。支持向量机回归预测不可维修备件的需求预测2支持向量机回归预测模型：不可维修备件的需求预测2回归预测实验结果及分析支持向量机预测模型的训练结果很好，基本能与真实数据相重合；但是模型在测试样本上的表现结果不尽如人意，测试结果与真实结果存在一定的差距结果分析：可见采用基于支持向量机的时间序列预测方法

4、能在一定程度上反映城轨车辆维保备件消耗的某些客观规律性，但无法满足实际需求。2基于相关关系的需求预测：备件消耗很大一部分会受到人为因素的影响，如城轨车辆总数、车辆检修安排、备件采购型号等，这些规律性弱，但能够提前得知，因此引入到需求预测的模型中，以提高备件预测的精确度和适应性。基于BP神经网络的需求预测不可维修备件的需求预测2相关关系预测实验结果及分析不可维修备件的需求预测结果分析：该模型在训练样本集上能够取得较好的拟合效果，平均绝对误差为1.2，但在测试样本集上效果一般，平均绝对误差达到2.4城轨车辆备件的

5、消耗会受到其他某些稳定因素的因素，可能包括气候、环境温湿度等等，部分因素无法提前预知或量化，使得模型不能够展示模拟最真实场景。2不可维修备件的需求预测组合需求预测模型2不可维修备件的需求预测组合预测实验结果及分析（1）平均绝对误差(MAE):（2）均方误差(MSE)：（3）平均绝对百分比误差(MAPE)：（4）均方百分比误差(MSPE)：误差度量评价指标：2MAEMSEMAPEMSPE时间序列预测7.63519.81060.25420.3311相关关系预测2.26623.03980.07450.1020组合预

6、测0.75600.58820.02520.0186组合预测模型与单项预测模型评价指标结论：根据维保备件消耗的时间序列和相关影响因素，建立非线性组合预测模型，能获取精度更高的需求预测值，适用于城轨列车维保备件的需求预测。不可维修备件的需求预测维保备件分类及库存控制策略3城轨车辆不可维修备件特点：种类多，而且由于新购列车型号不同、备件存在可替代型号等原因，不可维修备件的种类型号会发生很大变化。选取典型备件基于AHP分类构造SVM分类模型其余备件分类3维保备件分类及库存控制策略属性属性标定说明备件重要性高、中、低由

7、城轨车辆检修人员对备件在车辆维护中的重要程度及缺货损失大小进行综合评定备件单价人民币备件的采购单价，取最近一次的采购单价采购提前期周备件从发出订单至备件到达仓库所需要的时间供应商等级高、中、低由仓储管理人员根据备件供应商的供货质量、信用度、售后技术支持服务等进行综合评定备件可替代性强、中、弱备件在使用过程中是否可被其他备件替代，及替代备件的可获得性等，有仓储管理人员评定年使用量个数备件每年的平均使用数量城轨车辆维保备件分类属性说明：3维保备件分类及库存控制策略基于AHP的城轨车辆维保备件分类：（1）将准则层的

8、六个分类准则两两比较并量化，得到分类准则比较矩阵；（2）计算准则层的各个准则对目标层权重：从而我们可得到准则层对目标层的特征向量：（5）计算各个备件的总权重（3）验证分类准则比较矩阵的一致性；（4）统计所有备件的六个属性，量化并做最大-最小正规化处理，可得到备件属性向量：3维保备件分类及库存控制策略基于支持向量机分类：3维保备件分类及库存控制策略基于支持向量机的城轨车辆维保备件分类：基于1-a-r的