本文關(guān)鍵詞：基于需求預(yù)測的庫存管理技術(shù)與系統(tǒng)研發(fā)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：三一**企業(yè)逐漸向服務(wù)型制造轉(zhuǎn)變,以備件供應(yīng)為基礎(chǔ)的售后服務(wù)成為裝備制造企業(yè)新的利潤增長點。高效的備件庫存管理能有效減少庫存成本,同時提高備件服務(wù)水平。因此,必須研究相關(guān)的技術(shù)來指導(dǎo)企業(yè)的備件庫存管理。易損件的備件是需求主體,其需求模式有多種形式。其中平穩(wěn)的需求預(yù)測一般采用簡單指數(shù)平滑法;具有上升趨勢的需求預(yù)測采用二次指數(shù)平滑法。針對影響因素眾多造成的周期型需求預(yù)測準(zhǔn)確性低等問題,本文提出一種基于特征合成的需求預(yù)測方法。方法定義了等間隔備件需求樣本集的相似度模型,采用優(yōu)化算法確定了最優(yōu)備件需求周期長度,并利用回歸模型建立各周期內(nèi)的備件需求模型;提出了基于特征合成的模型綜合方法,將多個歷史備件周期需求模型進行合成,獲得最優(yōu)的周期預(yù)測模型;將該模型應(yīng)用于砼活塞的需求預(yù)測實例中,實驗結(jié)果證明該模型具有良好的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。關(guān)鍵件的備件需求模式一般為間斷型。針對間斷型需求因需求發(fā)生隨機,需求量值波動大而導(dǎo)致預(yù)測困難這一問題,提出了一種新的備件需求預(yù)測方法。該方法能分別預(yù)測需求發(fā)生時間和非零需求發(fā)生時的需求量值。采用調(diào)制方法對0-1需求發(fā)生時間序列其進行平滑處理,運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對調(diào)制后的0-1時間序列進行預(yù)測獲得需求發(fā)生時間的預(yù)測值。采用時間聚合方法對實際備件需求時間序列進行預(yù)測,將滾動預(yù)測應(yīng)用到解聚合過程中,得到備件的需求量預(yù)測值。應(yīng)用砼活塞的需求數(shù)據(jù)對預(yù)測方法進行了驗證,實驗結(jié)果表明,該方法的預(yù)測精度要優(yōu)于其它預(yù)測方法,證明了所提方法的有效性和準(zhǔn)確性。在庫存建模方面,分析了制造企業(yè)的備件供應(yīng)流程,對制造企業(yè)的庫存管理體系進行優(yōu)化,對各地區(qū)倉庫采用調(diào)撥策略進行協(xié)同控制。分析制造企業(yè)中影響庫存成本的一些關(guān)鍵性因素,在此基礎(chǔ)上建立庫存管理系統(tǒng)模型,并采用遺傳算法對庫存模型進行求解。通過實驗說明了各種不同的調(diào)撥策略對庫存管理成本和服務(wù)水平的影響,獲得最佳調(diào)撥策略。基于上述理論研究成果,根據(jù)三一***企業(yè)的實際需求,設(shè)計服務(wù)備件的庫存管理系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)和功能模型,開發(fā)了包括備件需求預(yù)測、備件信息管理等系統(tǒng)模塊,作為售后服務(wù)平臺中的一個子系統(tǒng)與三一的整體維護維修系統(tǒng)協(xié)同工作。
【關(guān)鍵詞】：需求預(yù)測 庫存管理 維修備件 特征合成 遺傳算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F273.1;F426.4
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-19
• 1.1 課題來源9
• 1.2 課題研究的背景和意義9-10
• 1.2.1 課題研究背景9-10
• 1.2.2 課題研究意義10
• 1.3 備件庫存管理概述10-13
• 1.3.1 三一重工備件及其庫存狀況簡介11-13
• 1.3.2 備件庫存控制策略13
• 1.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
• 1.4.1 備件需求預(yù)測的研究現(xiàn)狀14-16
• 1.4.2 備件庫存建模及求解研究現(xiàn)狀16-17
• 1.4.3 備件庫存管理系統(tǒng)研發(fā)現(xiàn)狀17
• 1.5 主要研究內(nèi)容17-19
• 第2章 易損件的備件需求預(yù)測研究19-33
• 2.1 引言19-20
• 2.2 周期型需求模式備件需求預(yù)測方法20-30
• 2.2.1 周期長度檢測20-22
• 2.2.2 預(yù)測模型的建立22-27
• 2.2.3 實驗驗證27-30
• 2.3 非周期需求模式備件需求預(yù)測方法30-32
• 2.3.1 指數(shù)平滑預(yù)測模型30
• 2.3.2 實驗驗證30-32
• 2.4 本章小結(jié)32-33
• 第3章 關(guān)鍵件的備件需求預(yù)測研究33-44
• 3.1 引言33
• 3.2 需求發(fā)生時間預(yù)測33-37
• 3.2.1 0-1 需求發(fā)生時間序列的調(diào)制處理33-34
• 3.2.2 0-1 需求發(fā)生時間序列的預(yù)測步驟34-37
• 3.3 基于時間聚合的需求量預(yù)測37-39
• 3.4 實驗驗證39-43
• 3.4.1 實驗數(shù)據(jù)39-40
• 3.4.2 預(yù)測精度判定方法40
• 3.4.3 間斷時間序列驗證40-42
• 3.4.4 備件需求實例驗證42-43
• 3.5 本章小結(jié)43-44
• 第4章 備件庫存管理控制策略44-57
• 4.1 引言44
• 4.2 庫存系統(tǒng)優(yōu)化44-45
• 4.3 帶有橫向調(diào)撥的單級分布式庫存系統(tǒng)45-46
• 4.4 備件庫存管理建模46-50
• 4.4.1 問題描述與假設(shè)46-47
• 4.4.2 備件庫存成本構(gòu)成47-48
• 4.4.3 橫向調(diào)撥點選擇算法48-50
• 4.5 模型求解50-53
• 4.5.1 訂購點的求解50
• 4.5.2 遺傳算法求解訂購批量50-53
• 4.6 備件庫存算例分析53-56
• 4.7 本章小結(jié)56-57
• 第5章 庫存管理系統(tǒng)研發(fā)57-67
• 5.1 引言57
• 5.2 系統(tǒng)需求分析與設(shè)計57-60
• 5.2.1 需求分析57-58
• 5.2.2 系統(tǒng)功能設(shè)計58-59
• 5.2.3 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計59-60
• 5.3 系統(tǒng)實現(xiàn)60-66
• 5.3.1 備件基礎(chǔ)信息維護管理60-62
• 5.3.2 備件庫存管理決策制定62-66
• 5.4 本章小結(jié)66-67
• 結(jié)論67-68
• 參考文獻68-72
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文72-74
• 致謝74

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 采峰;曾鳳章;;產(chǎn)品需求量非平穩(wěn)時序的ANN-ARMA預(yù)測模型[J];北京理工大學(xué)學(xué)報;2007年03期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張瑞;不常用備件需求預(yù)測模型與方法研究[D];華中科技大學(xué);2011年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 陳濤;備件庫存決策支持系統(tǒng)及庫存模型研究[D];華中科技大學(xué);2004年

2 王瑋;集成多SVM的不常用備件需求預(yù)測支持系統(tǒng)研究[D];華中科技大學(xué);2007年

3 李志;基于支持向量機的兗礦集團備件需求研究[D];中國海洋大學(xué);2012年

4 董笑曉;基于需求預(yù)測的軌道交通備件庫存控制研究[D];上海交通大學(xué);2013年

  本文關(guān)鍵詞：基于需求預(yù)測的庫存管理技術(shù)與系統(tǒng)研發(fā)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：340762