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　　对于装备部件维修级别以及层次分析LORA（Level of Repair Analysis）的问题，Lilian Barros和Michael Riley（2001）建立了LORA问题的整数规划模型，并开发了LOROM软件包，通过分支定界启发式算法求解。Eduardo Siqueira Brick和Eduardo Uchoa（2009）建立了混合整数规划MIP（Mixed-integer Programming）模型，并利用商业软件CPLEX9.1在合理时间内，求解了维修级别规划问题。
　　2. 舰船维修策略。舰船维修策略是指根据一定的技术、经济因素，对故障部件的更换方案进行优化和选择。对于维修策略的认识，经历了从紧急维修CM（Corrective Maintenance）到预防性维修PM（Preventive Maintenance）的跨越。
　　紧急维修对备件配置的影响一般通过经验进行分析，根据以往的故障数据分析备件配置方案。例如，易宏（2003）等通过对舰船零部件的MTBF、故障率等数据进行分析获取备件的配置方案。对于预防性维修，多考虑定时维修下的备件配置方案，如Armstrong和Atkins（1996）基于定时维修策略，对备件配置方案进行了优化。也有学者同时考虑两种维修情况下的备件更换策略，如Ward Romeijnders（2012）等对Fokker Services航空设备维修服务公司10年来的备件需求数据及维修信息情况进行实例验证，结果表明兼容考虑两种维修策略情况下的备件更换策略较以往Croston预测方法提高20%的准确率。
　　除此之外，一些特定的维修条件也会对备件配置方案产生影响。唐成（2012）等对是否配置随船修理设备两种维修能力下的随船备件数量进行研究，结果显示配置随船修理设备可以降低随船备件数量。因此，要细致全面地研究舰船备件管理问题，不同维修策略导致的不同备件需求影响不能被忽略。
　　三、舰船产业备件配置管理策略分析方法
　　对于舰船不同种类备件配置数量的决策，一般采用数学建模的方式，建模方法的不同，意味着研究备件配置问题角度的不同。目前，大致可以将研究方法分为以下三类：
1. 基于历史数据的预测方法。基于历史数据的预测方法是一种统计手段，它不考虑产生备件需求的因果关系，而是对以往备件需求的历史数据进行统计，由此预测装备的备件配置数量及种类。

　　目前，基于历史数据预测备件需求的方法分为两个流派：一是基于唯一时间序列里各个部件历史备件需求数据直接进行预测的方法，称为直接预测法DF（Direct Forecasting）；二是对分系统（由部件组成）时间序列和各个部件时间序列进行多层级分析预测，最终按照一定比例合成获得各个部件的备件需求的方法，称为层次预测法HF（Hierachical Forecasting）。
　　已有不少学者基于上述两类数据预测分析方法进行了实例应用。例如，冯杨（2011）等人利用简单指数平滑方法SES（Simple Exponential Smoothing），对某型舰艇备件进行DF分析，建立了舰艇间断需求备件的预测模型。Seongmin Moon（2012）在SES基础上，利用“R 2.6.2-forecast”软件包确定最优化的平滑指数系数，对韩国海军184艘舰艇的年度备件需求数据进行HF层次预测，获得了较以往DF直接预测方法更准确的结果。
　　除此之外，许多学者还将机器学习、模糊数学、大数据分析等思想融合进基于历史数据的备件需求预测方法中。D. Petrovic（1992）等开发了Sparta（Spare Parts Advisor）软件，基于历史数据不断给出备件配置方案，并通过不断向使用者提问对方案进行筛选，直至给出结果。李涵（2010）等将影响机载导弹部署备件需求的六项因素量化，利用单隐层BP神经网络对历史数据进行学习，实现对下一年备件需求量的预测。

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现代质量管理体系下的产业科技创新研究

2016-03-30 09:41　来源: 互联网作者：易宏王鸿东许晖余平浏览次数 3254

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