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《基于質(zhì)保數(shù)據(jù)的備件庫存控制策略研究》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、碩±學(xué)位論文基于質(zhì)保數(shù)據(jù)的備件庫存控制策略研巧摘要備件資源配置是提高售后服務(wù)績效十分有效的工具。通過分析企業(yè)售后服務(wù)系統(tǒng)中的質(zhì)保數(shù)據(jù)可W較為準(zhǔn)確地獲取備件可靠性信息,如平均故障間隔時間(MTBF)。本文備件響應(yīng)性和經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo),綜合考慮零備件使用中的MTBF等,構(gòu)建基于質(zhì)保數(shù)據(jù)的備件分類、預(yù)測W及庫存控制模型對備件庫存控制策略進(jìn)行優(yōu)化。引入支持向量機(jī)(SVM),創(chuàng)新備件管理模式。利用S公司的質(zhì)保數(shù)據(jù)進(jìn)行算例研究,W達(dá)到一定現(xiàn)實約束前提條件下提高售后服務(wù)的響應(yīng)性及企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的現(xiàn)代管理要求。本文研巧內(nèi)容如下:首先,介紹
2、了本文的研究背景和意義??偨Y(jié)了備件分類、備件預(yù)測和備件庫存管理的研究現(xiàn)狀,并對相關(guān)理論與方法進(jìn)行了闡述;其次,建立了基于質(zhì)保數(shù)據(jù)的各件分類模型:將由質(zhì)保數(shù)據(jù)提取的可靠性信息MTBF應(yīng)用到備件分類中,構(gòu)建兩階段分類模型,引入SVM對其智能分類,為后續(xù)備件需求預(yù)測和分類庫存控制策略奠定基礎(chǔ);再次,對于間斷需求的備件,建立了基于質(zhì)保數(shù)據(jù)的備件需求預(yù)測模型:W因素分析法為基礎(chǔ)-SVM進(jìn)行預(yù)測,將MTBF作為影響因素輸入LS;對于平穩(wěn)需求的備,提出應(yīng)用基于時間序列的預(yù)測方法件;最后:,建立基于備件分類的庫存控制策略W及基于需求分布的庫
3、存控制模型利用需求預(yù)測獲取控制策略中的需求參數(shù),,使用不同的庫存控制策略進(jìn)行分類管理詳細(xì)介紹了泊松分布及正態(tài)分布下的庫存控制模型的計算一。從而得到在定服務(wù)水平下、,兼顧了響應(yīng)性和經(jīng)濟(jì)性對應(yīng)的訂貨量訂貨點等參數(shù)。:質(zhì)保數(shù)據(jù),支持向量機(jī),關(guān)鍵詞,備件分類,備件預(yù)測庫存控制策略IAbtract碩±學(xué)位論文sAbstractS-parepartsresourceallocationisaveryeffectivetooltoimproveaftersalesserviceB-erformance.an
4、alzinthewarrantdataintheaftersalesservicesst:emthepyygyy,reliabilitinformationofsareartscanbeobtai打edaccuratelsuchasmeantimeyppy,betweenfailures(MTBF).Basedonther己sponseandeconomyofspareparts,takingintoaccou打tthefactorssuchasM了BFi打war
5、rantdatathesareartsclassificationdemandy,pp,forecasti打andi打ventorcontrolmodelareconstructed.Inthisaersuortvectorgypp,ppmachineSVMisintroducedintotheclassificatio打andredictionmanaementofsare()pgpparts,andacasestudyiscarriedouttovalidatean
6、dinnovatethesparepartsmanagementmode.TheCO打tentsofsaerareasoows:化ippfllFirstlythisaeri打troducestheresearchbackroundandsinificanceofsarearts,pp呂gpp,summarizestheresearchstatusofsparepartsclassification,demandforecastingandnventorCO打trolmana
7、ementandexoundstherelatedtheoriesandmethodsiyg,p;econdl化esareartsclassificationmodelbased0打warrantdata.Sisestablishedy,ppyThereliabilityinformationMTBFextract;edfromwarrantdataisaliedtx)sareartsyppppclassficationtoconstructthetwostaeclassif
8、icatio打model.InadditiionVMis