结论与展望
本文以 S 公司的备件库存作为研究对象，将设备管理及备件管理的相关理论与实际相结合，对 S 公司的备件管理及设备管理进行了分析研究，提出了一些改进建议和展望。
本文首先对 S 公司备件库存进行了分析和研究，从中总结果出设备管理和备件管理方面的问题，提出了二个方向的解决方案。
第一方案是从备件的需求角度出发，提出了基于设备树下的备件清单，将设备树下的备件清单为作用点，先对备件进行故障模式分析，然后根据备件的故障特征来选择维护策略，在给定维护策略下对备件进行分类，再针对不同故障类型的备件进行维护方式的优化，最后通过优化后的维护措施作用于备件，备件的故障模式随之发生改变，通过分析改变后的备件故障模式来调整其相应的维护策略，通过闭环式的设备维护体系的建立来提高设备稳定性，降低对备件的需求和依赖性。
第二方案则是从备件库存管理角度出发，首先对 S 公司备件库存进行基于领用频次和备件价值进行 ABCD 分类，然后再根据设备的关键性和备件的关键性运用 VED 分类法对备件进行再次分类，最后将备件分成战略备件，核心备件，控制备件和普通备件。然后利用指数平滑理论，正态分布预测法对战略备件，核心备件和控制备件进行备件需求预测。制定相对应的库存控制模型，最后应用多种库存管理模式和新旧备件的管理措施来进一步维持备件库存规模。
本文中设备管理的优化方案，除持续优化好设备动态维护体系外，还需要进一步做好二方面的工作，第一要注重设备的全寿命周期管理，从参与设备的概念性设计开始，向供应商输入对设备稳定性，备件的品牌，种类等优化要求，从源头提高设备可靠性和减少备件库存。第二要注重设备团队的梯度建设和信息共享机制，确保设备的持续稳定。
本文中备件的需求预测模型，还需要进一步验证各种备件预测模型在实践中的应用情况并进行持续性的改进和优化，在模型完善的广度方面则需要不断积累备件的领用数据，价格数据，供货数据及设备状态等数据，以提高模型的实用性；另一方面在理论方面不断细化各类备件的故障特征模型及使用寿命数据。最终通过理论数据与实际数据的智能拟合，自动为每类备件找到最合适的备件需求预测算法和库存控制模型。为 S 公司在备件分类，备件采购预算的制定和备件管理方面提供决策依据。
本论文由于多方面原因，只做了初步探讨和分析，存在很多缺陷，在将来的工作和学习中我将进一步完善。
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