产品备件,工业领域称为service parts,它是指生产企业针对自己已经销售的产品向终端客户提供后期维修保用的备品备件。随着市场竞争的加剧,维修售后服务成为企业的重要竞争能力之一并且伴随着额外的维修服务利润。然而由于产品故障的不确定性和专业性,备件需求一直以来都难以准确预测。因此针对维修备件需求预测的系统化解决方案有助于企业充分利用有限的成本和精力实现最佳的售后服务,从根本上提升企业的市场竞争能力。本文基于一个真实的企业案例提出维修备件需求管理的最佳模式应该是企业对其产品维修相关的知识管理。由于缺乏知识管理,面对复杂的维修备件的需求诱因,现行大多数的商用软件主要是根据历史需求数据采用线性回归分析或移动平均等单纯基于历史需求数量变化的预测模型,其预测能力十分有限。因而本文详细研究了可靠性工程,统计学和信息工程等相关领域的知识,结合维修备件需求的特点,提出了一套完整的系统解决方案且成功构建了基于贝叶斯网络的预测模型。整个研究工作包括:1.详细分析企业中对维修备件需求管理不同层次的需求,结合其现有的系统架构,设计了具有学习能力的维修备件需求预测系统的系统蓝图和系统架构,并实现原型系统的构建。对系统中关键的产品备件生命周期管理模块、预测备件需求模块和预测评估模块等三大功能模块做了具体的阐述。2.在需求预测这个核心功能上,借鉴可靠性工程领域的经典理论,从产品的生命周期入手,结合“浴盆理论”,详细分析了维修备件发生故障的主要原因以及其诱因的复杂性,提出备件的需求预测可以根据备件的生命周期进行推测。本文中将维修备件的生命周期分为“早期故障期”、“偶然故障期”和“正常失效期”。“正常失效期”内,维修备件的发生故障的概率可以由其寿命函数分布确定。且根据不同料件的特性,其寿命函数分布可使用指数分布、Weibull分布、正态分布或者对数正态分布。而对于处于“早期故障期”和“偶然故障期”中的维修备件,其发生故障概率则采用如备件精密性,客户行业等关键因素预测。3.在预测模型的构建和实现方面,根据维修备件需求变化与其诱因之间的因果关系选择贝叶斯网络作为其预测的主要工具,并在此基础上构建预测模型。最终模型的输入变量不仅包括了备件的生存期,还考虑了备件的磨损特性、精密特性、是否定制件、产品最终客户所在的行业、地区、是否拥有同类型设备和备件需求预测时期的季节等影响因素。文章详细说明了在预测模型的贝叶斯网络中,具体节点之间概率表的学习方法。并且针对模型中的计算关键点,提供了细致的解决方案:确定了适用于系统开发的备件寿命分布函数参数估计的算法和推导过程、备件寿命分布函数的自动选择算法、如何根据备件的生存周期合理推算其对应的生命周期、并使用朴素贝叶斯分类法对产品最终客户所在行业进行自动分类。4.最后对原型企业进行数据采样,完成了对核心预测模型的准确性和可行性的验证。本文提出的需求预测模型有效去除了传统维修备件预测方法中完全脱离备件特性和实际维修需求基础的弊端,在提高备件需求预测准确率的同时提供给企业一个完整的维修备件相关知识管理的系统解决方案原型。