【摘 要】
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盾构机备件种类众多、差异大,备件需求数据量少、需求随机性大,导致盾构机备件分类混乱,需求预测结果不够准确,直接影响了备件库存管理效果。企业用于购买备件的成本越来越多,占用了企业大量资金,降低了备件的实际管理效率,影响了企业经济效益。因此,如何实现对盾构机备件的有效管理,是保证盾构机装备施工时备件及时供应,同时降低备件库存成本至最优的关键问题。基于此,本课题以某地铁施工盾构机备件库存为研究对象,深入
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盾构机备件种类众多、差异大,备件需求数据量少、需求随机性大,导致盾构机备件分类混乱,需求预测结果不够准确,直接影响了备件库存管理效果。企业用于购买备件的成本越来越多,占用了企业大量资金,降低了备件的实际管理效率,影响了企业经济效益。因此,如何实现对盾构机备件的有效管理,是保证盾构机装备施工时备件及时供应,同时降低备件库存成本至最优的关键问题。基于此,本课题以某地铁施工盾构机备件库存为研究对象,深入分析盾构机备件库存影响因素和控制优化问题,主要研究内容如下:（1）针对某地铁施工盾构机库存备件具有种类多、数量少,特征差异较大差异的问题,提出一种基于GRA-TOPSIS的盾构机备件分类方法。构建备件指标评价指标体系,运用TOPSIS对备件正负理想解进行计算,并利用灰色关联分析评价备件的重要性相对贴进度,实现了对盾构机备件的类别划分。（2）针对盾构机关键备件随机性需求导致备件需求预测精度低的问题,提出一种基于改进支持向量机的盾构机关键备件需求预测方法。分析历史需求数据、备件消耗速度和备件的关键性,通过粒子群算法优化支持向量机参数,构建面向小样本数据的关键备件需求预测模型,提高备件需求的预测精确。（3）针对盾构机备件库存管理依靠管理人员工作经验导致备件库存成本过高的问题,提出基于一种人工鱼群算法的备件库存优化方法。以库存成本最优为目标建立了保障备件库存水平和周期性检测的库存优化模型,提出一种基于人工鱼群的模型求解算法,解决了最大备件库存水平和检测周期的求解问题,实现对盾构机关键备件库存的有效管理。
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