畢業(yè)論文-城軌車輛維保備件庫存控制系統(tǒng)研究

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1、城軌車輛維保備件庫存控制系統(tǒng)研究口錄摘要Abstract1.緒論1.1研究背景1.2選題目的意義1.3研究內(nèi)容1.3.1城軌車輛不可維修備件庫存控制13.2城軌車輛可維修備件庫存控制1.4研究方案1.5國內(nèi)外現(xiàn)狀1.6小結(jié)2.基礎(chǔ)知識介紹2.1備件庫存管理2.2備件庫存需求預(yù)測維保備件的需求預(yù)測是城軌車輛備件庫存管理中的重點(diǎn)c城軌車輛運(yùn)行過程中對設(shè)備的安全可靠性要求極高，當(dāng)檢測到設(shè)備存在問題時(shí)必須及時(shí)進(jìn)行更換或維修。而若庫存中維保備件存儲不足發(fā)生部分重要備件缺貨情況，嚴(yán)重吋會導(dǎo)致列車停運(yùn)待修，尤其是這些備件通常釆購周期很長，造成的損失不言而喻。為防上維

2、保備件缺貨現(xiàn)象的發(fā)生，當(dāng)前城軌車輛備件倉庫采用的管理方法是先統(tǒng)計(jì)歷年的備件實(shí)際消耗最，然后在平均消耗最的基礎(chǔ)上增加三分之一的預(yù)留量作為下一年度的備件消耗的估計(jì)值。從實(shí)際效果來看，采用這一種方法可以有效減免城軌年輛備件的缺貨發(fā)生率，但同樣造成倉即備件堆積現(xiàn)場嚴(yán)重以及大量資金花費(fèi)在備件存儲上。因此當(dāng)前城軌車輛維保備件庫存管理迫切需要有效的備件需求預(yù)測方法，使得在滿足備件實(shí)際使用需求的同時(shí)降低備件存儲量，節(jié)約庫存管理成本。對城軌車輛維保備件進(jìn)行準(zhǔn)確的需求預(yù)測存在很大的困難，主要原因包括以下幾個(gè)方面:（1）城軌車輛發(fā)展較晚，絕大多數(shù)備件需求歷史數(shù)據(jù)較少；（2）

3、備件使川量受到諸多因素干擾，比如運(yùn)營期間城軌年輛數(shù)量的變動、午輛大修作業(yè)等；（3）部分備件需求隨機(jī)性很強(qiáng)，它們的使用大多是離散的，在很多時(shí)間段里不發(fā)生庫存消耗，很難判斷備件什么時(shí)候盂要維修更換；（4）備件需求量與城軌車輛的使用和老化會有一定的占相關(guān)性。當(dāng)前在對備件需求預(yù)測研究總體上可以分為一下兒類：回歸分析法，時(shí)間序列預(yù)測方法和組合預(yù)測方法等。時(shí)間序列預(yù)測方法是根據(jù)備件丿力史消耗數(shù)據(jù)分析規(guī)律，然后根據(jù)過去一段時(shí)間備件的消耗量計(jì)算未來某一段時(shí)間內(nèi)的可能需求，形式如下：x（t）=f{x（t-1x（t-2）,...,x（t-厶）），其中兀b）表示第/時(shí)期的

4、預(yù)測消耗量。時(shí)間序列預(yù)測方法只需要庫存管理人員按時(shí)間段統(tǒng)計(jì)歷史消耗最，然后依照模型即可實(shí)現(xiàn)預(yù)測，應(yīng)用較為普遍，冃前也冇很多比較好的方法如：指數(shù)平滑（ES）、指數(shù)加權(quán)移動平均（EWMA）、Croston法、Bootstrap法、擬合分布等等。該方法對于應(yīng)用對彖的要求比鮫鬲，往往要求備件外部環(huán)境穩(wěn)定且需求量具有較平緩的變化趨勢，當(dāng)外界環(huán)境發(fā)牛很人變化等干擾吋，預(yù)測結(jié)果會發(fā)生很大偏差。備件需求預(yù)測回歸分析方法是基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的預(yù)測方法，它是通過尋找備件需求量與影響需求量變化的自變量直接線性或非線性直接的關(guān)系，建立備件需求的函數(shù)模型，主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法、支

5、持向量機(jī)預(yù)測法等等。該方法可以通過追蹤外部環(huán)境的變化以調(diào)試預(yù)測結(jié)果，實(shí)時(shí)性較好，但盂要分析大量數(shù)據(jù)以找出統(tǒng)計(jì)規(guī)律，此外通過回歸分析得到的預(yù)測模型往往只能考慮部分主要的影響因素，而舍棄更多的次耍因素,影響了需求預(yù)測的準(zhǔn)確度。組合預(yù)測方法是一種較為新興的預(yù)測方法，它是通過把不同的預(yù)測模空組合起來，然后利川各個(gè)預(yù)測方法所提供的結(jié)果，選取適當(dāng)?shù)募訖?quán)平均形式得到最終的紐合預(yù)測模型。最近十兒年來國內(nèi)外學(xué)者非常重視組合預(yù)測方法的研究，并収得了一系列研究成來，其中包括最小方差方法，無約束最小二乘方法，基于不同準(zhǔn)則和范式的組合預(yù)測方法，遞歸組合預(yù)測方法等等。2.3備件庫

6、存分類及庫存控制策略2.4城軌車輛備件庫存2.5小結(jié)1.城軌車輛不可維修備件需求預(yù)測3.1組合預(yù)測城軌車輛維保過程屮受某些外界條件因素影響很人，如列車數(shù)目的變化導(dǎo)致維保所需備件階梯型變化，列車年檢架修等導(dǎo)致的某些吋間點(diǎn)備件需求量驟增等等，因此在預(yù)測城軌乍輛維保備件需求雖時(shí)冇必要將這些因索考慮進(jìn)去°然而在維保備件在實(shí)際使用過程中還冇諸多不可控因素的彩響，這些因素會彩響到備件的使用最但又不受庫存管理者控制和預(yù)測。單純根據(jù)主要的可控影響因素來預(yù)測未來某段時(shí)間內(nèi)的備件需求準(zhǔn)備率較低，為此我們選擇組合模型對城軌車輛維保備件進(jìn)行預(yù)測處理，通過同時(shí)考慮備件影響因素及

7、歷史需求量趨勢變化提高預(yù)測的精確度。所謂組介預(yù)測就是兩種或兩種以上的預(yù)測模型冇機(jī)的進(jìn)行組合，通過綜合不同預(yù)測方法的信息數(shù)據(jù)等提高預(yù)測精度。設(shè)釆用//種單項(xiàng)方法進(jìn)行需求預(yù)測，結(jié)果為fiti=1,2,...,n,則組合預(yù)測結(jié)果：F=g(/；,心…,./；)，其中g(shù)為組合函數(shù)。根據(jù)組合函數(shù)的不同，可將組合預(yù)測分為線性組介預(yù)測模型、非線性組合預(yù)測模型。組合預(yù)測模型的重點(diǎn)在于單項(xiàng)預(yù)測模型篩選及組合函數(shù)參數(shù)選擇?？紤]到城軌乍輛維保備件歷史需求數(shù)據(jù)少的現(xiàn)狀，本文采用基于支持向量機(jī)的時(shí)間序列預(yù)測方法作為一個(gè)單項(xiàng)預(yù)測算法，根據(jù)備件使川的主要影響因索建立預(yù)測模型；采用基于

8、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測算法作為另一個(gè)單項(xiàng)預(yù)測算法，在備件歷史需求的基礎(chǔ)上建立冋歸預(yù)測模型。最示在這兩種