第一章 绪 论
1.1 研究背景及意义。
设备是制造型企业进行生产的基础，企业能否实现连续生产，产品质量是否稳定可控，产品能否按时交货在很大程度上取决于企业设备的整体维护状态及设备的可靠性。
近年来，越来越多的行业或者企业正在使用高度智能化的设备，这些设备性能好，精度高，大大的提高了企业的生产率，使得企业从中得益。但是高度自动化和数字化的设备复杂性也相对较高，一旦发生故障后修复难度加大。面对日益加剧市场竞争压力，企业通常都会通过减少产成品库存来减少对流动资金的占用，这种 JIT 模式要求更高的设备可靠性，不允许由于设备非计划性停机带来的产品交付问题发生[2].
于是设备管理越来越受到企业管理人员的重视，设备管理大致分两部分，一是设备的维护管理，包括维护策略的选择及人员管理等；二是设备备件管理，主要是通过备件分类，备件需求预测结合库存控制模型等来控制库存总量。设备管理的最理想状态是以最小的维护成本来确保设备最好的运行状态。这就要求设备管理要在维护成本与设备状态之间找一个最优平衡点。而设备维护成本中除备件消耗外，占用流动资金最大的部分即是备件库存。备件库存相对于设备管理来说，它是一个缓冲池，一方面是从经济批量方面考虑下备件采购的中间储存地；另一方面则是为了应对由于设备对备件需求的不确定性而储存的。
故如何平衡备件库存及设备状态是设备管理的一个重要难题。
S 公司目前库存总量已超过 2000 万元，种类则有 17000 种。近 50%左右的备件近 5 年都没有消耗记录。近 1000 万元的呆滞库存。所以如何降低备件库存，如何减少备件种类，如何减少呆滞库存是 S 公司库存管理的首要任务。那如何来确定库存量及订货时间点，使其既能满足设备维修工作的需要，保障设备的正常运行，又能提高库存备件周转率，发挥流动资金的使用效率。在确保 S公司设备的状态的前提下，如何进行设备维护管理的优化和备件库存的优化管理，是本文研究的核心。
1.2 国内外研究现状。
随着现代工业技术的发展，流水线的形成，生产节奏的加快，设备停机给企业造成的损失越来越大，对设备管理的要求也越来越高[3].国内外对设备管理的方面的研究主要集中在设备维护策略的研究和备件管理研究两方面。而备件管理研究又分对备件的分类的研究，备件的预测研究，备件库存控制模型的研究等。
1.2.1 设备维护策略。
很多学者在设备维护策略的选择和决策流程方面进行了大量的研究。 陶基斌等通过根据设备的多种状态因素，运用前馈式神经网络算法，判断出设备的维修需求级别，制定相对应的维护策略[4].
曲立等将约束理论应用于设备维护方式中，首先对设备系统进行分析，然后识别设备系统的约束条件，根据约束条件将设备分成关键性设备和非关键性性设备，再根据设备的分类属性来选择不同的维护方式及组合[5].戈猛则根据设备的状态因素，利用模糊多属性群决策方法，对维护决策进行选择[6].
夏良华等提出要对设备采取有针对性，动态的，灵活的维修策略，并给出了设备维护选择方式和决策过程[7].朱清香等针对企业设备年度保养计划的制定问题，提出了一个基于现代维护理念的决策模型[8].李葆文则提出了 TNPM的维护策略[9].
国际着名的设备专家 J.Moubray 将维修分成两类，一类是主动性维修，包括状态维修，预测性维修，定期修复和定期报废（定期更换维护）。第二类是非主动性维修，主要包括非计划性修复性维修，故障检查和改进设计维修[10].
1.2.2 备件分类。
国内备件的分类方法大多围绕ABC 分类法展开研究。将备件按照设备属性，备件属性，备件供应难度，备件的通用性等指标分成 ABC 三类，即关键的少数（A 类）和次要的多数（B 类和 C 类），然后再采取相对应的库存控制策略。
钟美等在备件分类管理研究方面，引入了备件管理的时间变量，提出以备件使用寿命和核算周期为前提，以备件周期内的使用成本为依据对备件进行分类管理，采用备件的时间需求特性对传统的 ABC 分类法进行修正[11].冯杨等针对不常用备件的分类进行了研究，提出了基于 AHP+ABC 的备件分类模型，该模型考虑到设备属性，备件属性及备件可得性等反映设备及采购状态的指标，故其分类结果更符合实际管理需要[12].郭智敏等人将备件的分类标准归纳为四个指标，一是备件对生产的影响程度，二是备件故障特征模式，三是备件的易得性，四是备件的可替代程度，从而形成备件的 ABCD 四类[13].
金夏芳在 ABC 分类法的基础上提出了基于 VED 的备件 ABC 分类方法，即在 ABC 分类的基础上又加入了 VED（Vital,Essential,Desirable）分类法。基于ABC-VED 分类法将备件的设备关键性因素和备件本身的通用性，可得性等因素一并考虑在内，使得这个模型的分类结果更加合理[14].
徐保强等人在 ABC 分类管理研究的基础上，将备件分类进行分级。该模型产生对根据设备的重要性进行 ABC 分类，然后对设备所在部件进行 ABC 分类，最后再对备件所在的零部件进行 ABC 分类。最终形成 3A备件分类模型[15].
Rene Botter 结合理论进行案例分析，对制造电子设备公司备件进行 VED 分类，在分类的基础上进行订货量，订货点及批量优化控制等[16].
Cobbaert K,Van Oudheusden D, Haneveld,Teunter 等人从备件消耗的速度来对备件进行分类，将备件分成快速流动性备件和慢速流动性备件，并进行相应类别的库存管理[17].
1.2.3 备件预测研究。
根据备件需求的特点，备件的需求预测大致分为两类：一是连续性消耗类备件需求预测；一类是间断性消耗类需求预测。一般而言，指数平滑法和指数加权移动平均法是预测备件连续性消耗需求的较好方法；而对于间断性备件消耗需求的预测，Croston 法是预测精度较高的有效方法，该方法适用于备件消耗间隔比较稳定的需求规律而且备件消耗量量服从正态分布，例如服从泊松分布[18].Kamath 提出了备件需求规律不明确的条件下，采用 Bayesian 方法预测备件需求[19].
国内专家 冯杨，尹迪采用一次指数平滑法对不常用备件进行需求预测。建立了舰艇间断性需求备件预测模型[20].
陈富民，赵建军建立了由慢消耗性备件和装机使用零部件组成的冷藏系统备件可靠性模型，该模型基于设备系统的可靠性的特征来确定备件需求的预测工具，并根据设备的生产饱和度等指标来计算备件的储存量[21].
Hossein Jamshidi,Ajeet Jain 提出根据企业实现情况制定出备件库存的绩效指标，运用指数平滑法来确定绩效指标的权重，再基于绩效指标及权重来对库存备件进行 ABC 分类[22].
Thomas R.Willemain 运用新的时间序列算法，针对间歇性备件需求和计划性备件需求进行累积分布式预测[23].
Robert GBrown 认为备件需求具有连续及顺延性，对短时间内的需求可以通过指数平滑进行预测[24].
1.2.4 备件库存策略研究。
备件库存管理的目标是以最少的备件库存量来保障既定设备状态目标下的备件需求。库存控制理论的研究早在上个世纪初就已经开始，但随着生产技术的提高尤其是互联网技术的迅猛发展，库存管理也得到了快速发展，出现了物料需求计划、及时管理和供应商管理库存等先进的库存管理思想[25].与一般生产原材料相比，备件的需求规律相对较差，备件的品牌，种类，专用性相对较多，故其需求预测性和库存管理也相对更复杂。由于每个公司的生产设备迥异，生产环境和企业经营状况也各不相同，所以每个公司都会根据企业自身特点建立相适应的备件库存管理[26].
李有为，高崎针对关键备件进行研究，以备件的"可用度"作为模型的约束条件，以单位时间内的维护总费用最低作为模型的目标函数，通过分析备件或部件系统的自身可靠程度与采购决策之间的关系，建立了基于备件可靠性的采购决策模型，并利用应用示例来证明其模型的适用性[27].
胡容兵，谢君针对基于备件使用周期的预防性维修与备件采购优化问题，将备件剩余使用周期作为模型的一个因素，分别将剩余使用周期作为模型的目标函数和约束条件建立了优化模型[28].
崔南方，丁留明从备件使用寿命角度出发，对如何确定慢速消耗性备件的最优订货量和重订货时间点进行了研究，给出了基于零件使用周期函数的慢速消耗性备件的库存控制模型。通过应用示例表明，此模型能有效地提高慢速消耗性备件的库存周转率，降低备件储存成本[29].
顾玉琦，王正肖提出了一种适合于轻纺企业慢速消耗性备件库存控制特点的管理模式。该模型从备件的可得性的角度出发，以备件需求服从指数分布为例，来制定慢速消耗性备件的备件储存量。通过数据比对来验证此模型在决策慢速消耗性备件的库存管理方面的灵活性[30].
杨华，郭伟等建立了同一集团企业下多仓库联合库存控制模型。该模型以备件持有成本，缺货成本和备件横向调拨成本之和作为目标函数，以备件需求满足率为约束条件。通过模型验算表明，多仓库联合库存控制模式的运营总成本和库存资金占用量明显低于分散式库存运营成本和各分库存的资金占用量[31].
张煜，李文锋等提出了基于虚拟联盟的动态企业间库存控制模式，企业间通过建立虚批库存联络中心，将各企业的库存资源进行整合，实现统一订货和各库存间的无缝调拨。该模式以各仓库的重订货时间点和期望的安全库存水平作为输入参数，通过多次迭代，获取联盟企业的最优订货时间点和期望的安全库存水平方案[32].
丁留名从备件使用周期函数角度入手，分析备件发生故障可能性函数，通过权衡备件的持有成本和缺货成本，给出了总费用最小的备件库存控制模型[33].
李有为等以备件可使用寿命函数作为约束条件，以单位时间内的备件总费用最低为目标函数，通过分析备件的可用度与重订货点，订货量之间的关系，建立了基于备件可靠性的备件订购算法[34].
Radhackrishma P,Gopalan M R 等人运用遗传算法来计算提前期内的供应链备件库存最优策略[43].R.Dekker 对提前期确定并且其需求符合泊松分布的备件进行研究，并制定了相应的备件库存优化策略[35].
金锡万等人建立了以备件持有成本，仓库存储容量和采购 Lead time 等为约束条件，以备件库存总成本作为目标函数， 结合备件种类和库存结构，建立了非线性备件库存优化模型[36].
1.3 研究内容及方法。
本文在分析了 S 公司目前备件库存存在的问题的基础上，提出了二个解决方案。第一方面，本文通过基于设备树建立备件清单，然后根据设备树进行备件优先级分类，确立维护策略，通过对维护策略的优化来进一步减少或规律化备件需求，从而达到降低库存的目的。第二方面，通过对备件库存的管理来降低库存资金占用量。在库存管理方面本文通过四步来进行优化管理，第一步是对备件基于频次和价值的 ABCD 分类，再基于设备关键性和备件关键性优化，最终形成四类备件，即战略备件，核心备件，控制备件和普通备件。第二步针对不同需求类型的备件进行需求预测，通过相对应的库存控制模型来控制和优化库存结构和总量。第三步，对于一些专用备件，品牌系列备件及集团内通用性强的备件进行区别化库存模式。第四步即通过规范新品入库流程和呆滞库存的利库来进一步降低和巩固库存规模。本文的结构如下：第一章绪论，主要讨论了备件管理的研究背景和意义，以及设备维护策略，备件分类，预测及库存策略的国内外研究现状。同时也闸述了本文的研究内容及方法。第二章 设备维护策略及备件库存管理概述，本章概述了设备维护及备件管理的历史及基本方法第三章 S 公司设备及备件现状， 第一部分分析和总结了 S 公司设备管理的现状，第二部分分析了 S 公司备件库存管理方面存在的等系列问题。第四章 S 公司设备管理优化方案 本章通过先从备件着手，基于设备树进行备件清单的建立，然后根据备件故障模式来确定维护策略，最后通过各类备件维护策略的优化来改善备件需求。第五章 S 公司备件库存管理解决方案 主要通过四步来优化 S 公司的备件库存，第一步，对备件进行基于价值，频次，设备关键性及备件关键性的 ABCD分类。第二步，对各类备件进行需求预测及建立相应的库存控制策略。第三步区别化库存模式。第四步控制新品积压及呆滞库存的利库。第六章 结论与展望， 主要分析了论文不足之处，同时展望了对备件需求预测的未来构想及对设备细节化管理的期盼。
