一种维保配件安全库存决策方法

技术特征：
1.一种维保配件安全库存决策方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1)获取可维修配件的故障与报废数据，并对其进行扩充；2)根据可维修配件的业务流程建立库存周转模型，所述库存周转模型中包含有配件补充流程、仓库派送流程和故障配件返修流程的限制条件；3)根据所建立的库存周转模型，以库存周转模型在设定天数内产生的单位配件配送时长最小、总库存管理成本最低为目标，建立相应的目标函数；4)对所述目标函数进行求解，得到安全库存值和库存上限。2.根据权利要求1所述的维保配件安全库存决策方法，其特征在于，所述步骤2)中的配件补充流程的限制条件为：stock
j
＝stock
j-1
apply
j
back
j
stock
j
＜ss,apply
j transtime
＝stocklimit-stock
j-sumapplyapply
j
为第j天配送至仓库的配件数量，back
j
为返修成功后第j天送回仓库的配件数量，stock
j
为第j天仓库中的实时库存，ss为安全库存，stocklimit为库存模型的库存上限，apply
j transtime
代表了第j transtime天会被配送至仓库的配件数量，sumapply为未到库的新申请配件总和。3.根据权利要求1所述的维保配件安全库存决策方法，其特征在于，所述步骤2)中的仓库派送流程的限制条件为：stock
j
为第j天仓库中的实时库存，fn
j
表示第j天的故障配件数量，time
j
为第j天仓库的配送总时长，usualtime为库存充足时单个配件的配送时间，emergencytim为库存不足时，未能满足的配送需求由其它渠道满足的配送时间。4.根据权利要求1所述的维保配件安全库存决策方法，其特征在于，所述步骤2)中的故障返修流程的限制条件为：back
j repairtime
＝fn
j-dn
j
fn
j
表示第j天产生故障的配件数量，dn
j
表示第j天不具备维修价值的配件数量，back
j repairtime
表示经过返修后在第j repairtime天返回仓库的配件数量。5.根据权利要求2-4中任一项所述的维保配件安全库存决策方法，其特征在于，所述步骤1)中获取的可维修配件的故障与报废数据为时序月度数据，所述的扩充指的是将时序月度数据随机化分布在具体的日期中，转化成时序日度数据。6.根据权利要求5中所述的维保配件安全库存决策方法，其特征在于，扩充采用的具体公式为：daydata＝monthdata*random(month
i
)data
i
≥broken
i
其中monthdata表示可维修配件的时序月度数据，data
i
代表了实际数据中仓库所属区域在第i月的配件故障数量，month
i
为第i月的总天数，random(month
i
)代表了[0,month
i
]区间的随机数，daydata表示转换后的可维修配件的时序日度数据，broken
i
代表了第i月故障配件中报废的配件数量，daybroken由daydata中前broken
i
个数据构成。7.根据权利要求2-4中任一项所述的维保配件安全库存决策方法，其特征在于，所述步骤3)中建立的目标函数为：min(cost,time)min(cost,time)cost
j
＝stock
j
*price其中，time为计算出的设定天数内产生的单位配送时长，j为设定天数，fn
j
表示第j天产生故障的配件数量，time
j
为第j天仓库的配送总时长，cost为设定天数内产生的总库存管理成本，cost
j
为第j天产生的库存管理成本，price为单个配件每日的库存成本，stock
j
为第j天仓库中的实时库存。8.根据权利要求1所述的维保配件安全库存决策方法，其特征在于，所述步骤4)采用遗传算法对目标函数进行求解。9.根据权利要求4所述的维保配件安全库存决策方法，其特征在于，所述的故障返修流程的限制条件还包括：其中，status<criterion表示不具备维修价值的配件，status＞criterion表示具备维修价值的配件。

技术总结
本发明涉及一种维保配件安全库存决策方法，属于计算机统计分析技术领域。本发明将月度配件故障与报废数据扩充至对应天数的日度数据，增强了数据可用性；根据可维修配件的业务特点，建立库存周转模型，使所建立的库存周转模型包含有配件补充流程、仓库派送流程和故障配件返修流程；将扩充后的数据导入库存周转模型中，使按安全库存值与相应产生的仓储成本和平均配送时间形成函数关系，并将仓储成本与平均配送时间作为优化目标，使用遗传算法进行多目标优化，即可求得最优的安全库存。本发明结合了可维修配件的业务流程，大大提高了所求结果的可信度，减少了企业库存管理成本，提高了仓库抗风险能力。了仓库抗风险能力。了仓库抗风险能力。


技术研发人员：毛文涛 马明轩 范黎林 洪双喜 郎祎平 张家虎 刘春红
受保护的技术使用者：河南师范大学
技术研发日：2021.07.28
技术公布日：2023/2/6