國外備件庫存管理的新趨勢
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現(xiàn)代生產(chǎn)方式，如
精益生產(chǎn)、敏捷制造，要求企業(yè)能夠快速響應市場需求，而快速響應用戶不斷變化的需求需要強有力的后勤保障與支持。備件是設備正常維護檢修和應急處理的保障性物資，是保障設備處于良好狀態(tài)的重要因素。企業(yè)在使用設備過程中，為了保證設備的正常運轉(zhuǎn)，需要對備件的采購和儲備進行決策。很多企業(yè)都有這種經(jīng)歷，備件存儲很多，有的很少使用，甚至不用；但一旦維修時，所需的備件沒有，又需現(xiàn)定制，供應商需要收取額外費用，這使維修成本急劇升高。如何保障企業(yè)以最少資金保證備件的及時供應成為企業(yè)日益關注的課題。國外備件庫存管理研究較早，近幾年成果顯著，研究的發(fā)展方向主要體現(xiàn)在備件分類、預測、
庫存控制與管理幾方面。
一、綜合考慮備件影響因素所進行的備件分類
早在20世紀60年代，Allen等就提出必須考慮備件的可維修特性，將備件分成可維修和不可維修兩類，這是較粗略的分類。之后，為制定科學合理的備件庫存策略，從不同角度對備件進行詳細分類。如Peter等人(1988)將備件分為不需要儲備的備件和必需儲備的關鍵備件;Cohen(1992)將需求分為兩類:緊急需求和普通需求;Moore(1996)提出備件分類需考慮機器故障、備件過去使用的情況、提前期、供應商
可靠性、缺貨水平和庫存周轉(zhuǎn)期等因素;Dekker等人(1998)將備件需求分為關鍵和非關鍵需求;Braglia等人(2004)考慮備件的庫存約束、停機成本、安全和環(huán)境目標、所采取的維修戰(zhàn)略以及物流等因素對備件的分類。綜合考慮備件的影響因素進行備件分類已成為備件分類研究趨勢。
二、間斷需求或慢速流動的備件需求預測
在制定備件庫存策略、構(gòu)建庫存模型中，需求預測十分重要。但山于多數(shù)備件的需求具有不確定性，增加了需求分析與預測難度。備件需求預測常采用的方法是回歸技術(shù)。如Flint曾利用備件庫存回歸分析方法，在1995年估計美國航空行業(yè)存儲備件的價值450億美元。
而備件需求預測難度最大的是間斷需求，即歷史需求數(shù)據(jù)中含有大量零值，對這類備件也稱慢速流動備件或不常用備件。這類備件需求利用一般的統(tǒng)計技術(shù)預測往往誤差很大。而實際上這類備件價值往往很高，一旦缺貨設備停機損失又很大，所以對這類備件的需求預測也是企業(yè)關注的焦點。2000年以后的文獻，對此類問題研究也較多。對這類備件的需求預測有Bayesian方法，如Kamath(2002)提出了需求不服從任何分布情況下，采用Bayesian方法預測備件需求。還有Croston模型(1972)的修正，如Eavesl等為英聯(lián)邦皇家空軍的飛機備件需求預測提出的修正Croston模型(2004)。此外，Willemain等人(2004)采用一種新的時間序列方法——Bootstrap方法，預測固定提前期的累計分布，認為Bootstrap方法比指數(shù)平滑和Croston方法對間斷需求預測精度更高。而Regattieria等人(2005)利用意大利航空公司的歷史數(shù)據(jù)，檢驗20種預測技術(shù)的精度，結(jié)果表明加權(quán)移動平均、Croston方法和指數(shù)加權(quán)平均法較好。
三、低需求的備件多級庫存模型及算法
對于低需求備件采取多級庫存，有利于降低庫存，提高備件服務水平。對此，Muckstadt(1980)和Hausman(1994))進行過討論。對于多級備件庫存研究的基礎是Sherbrooke提出的METRIC (Multi-Echelon Technique for Recoverable Item Control)模型(1968)。Sherbrooke提出的模型是針對低需求的備件多級庫存。之后對該模型的不同條件研究，得出了不同庫存模型。具有代表的是Muckstadt對METRIC模型做了進一步的擴展，給出了多備件、多訂單情況下的MOD-METRIC系統(tǒng)模型(1973)。Graves提出補給站的延遲訂貨的兩參數(shù)近似解的VARI-METRIC模型(1985)。目前的研究也是圍繞這些問題，如Sleptchenko等人(2005)提出了考慮修理優(yōu)先權(quán)的VARI一METRIC模型的擴展模型。
對這類庫存模型的算法也引起研究者的關注，如Cohen等(1986)使用分支定界法獲得最優(yōu)存儲策略，Hopp(1999)等人得到了更有效、更易實施的使持有庫存成本最小的啟發(fā)式算法，Caglar(2004)采用有效的遺傳算法求解。