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摘 要：为了有效的对部件库存进行管理该文分析并比较了不同库存方法，通过航化产品生产商的实例进行了说明。该文研究工作主要分为三个阶段：第一阶段用失效模式和危害性分析（FMECA）方法来划分备件的关键性等级。第二阶段用ABC分类法进行备件消耗率评级。最后，对不同的再订货点方法进行比较。该文利用真实数据对三种需求建模方法及相应的库存策略进行评估，这三种需求建模方法包括：正态分布、泊松分布和伽马分布。采用经济订货批量模型确定订购策略，结果显示，正态分布对于慢移动消耗的备件建模不太实用，而泊松分布相对更好。
关键词：备件管理 失效模式和原因分析 经济订货批量
中图分类号：F253，F407.5 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2013）02（c）-0-04
备件库存管理常被认为是一般库存管理的一种特例，其特殊性表现在较低需求量，任何库存管理系统的主要目标是利用最小的库存投资和管理成本取得有效的保障率。评价备件管理策略的难点在于如何有效适应备件的特殊性，其通常表现为慢移动、随机和不规则需求。
例如典型生产企业只保留了有限的历史数据，而且这些数据中含有一系列零需求或者高需求量，这使得估算提前期需求分布非常困难，而需求分布对于大多数库存策略控制参数的获得很重要。在库存决策中，需要找出库存控制参数，如再订货点和安全库
存等。
在过去几十年中库存研究领域已经产生了大量针对不同情况的建模理论。如果需要建立安全库存，其数量往往依赖于管理策略、报废方式、基地-后方库房-多级结构以及问题的具体情况。其中笔者最为关心的问题包括。
（1）多级问题：经常会考虑的问题就是在多级系统中备件储存位置，此问题相关研究可参见[1]。
（2）管理问题，比如组织和降低备件的方式。参见[2]。
（3）基于寿命的更换。最简单的维修策略是在预计的时间间隔更换备件，参见[3]。
（4）报废的问题。起初备件存储是满足某些设备需要，当这些设备不再需要其时备件只能存在于库存中。如果不存在其他用途，这些备件只能在库存中作为担保成本。
1 案例研究
该文主要针对某航化产品生产厂家的设备维修部件进行
研究。
在2006年该公司未对生产设备备件进行过任何预防维修。采用的维修策略仅仅是修复性维修，在维修过程中需要部件的大部分临时购买，只是常用的备件进行库存。维修管理经理基于个人经验决定备件订货策略，这产生了下述问题。
（1）存在重要部件短缺造成长时间生产停工的风险；
（2）供应商提前期具有很大的不确定性；
（3）为避免停工而进行紧急修理和翻新很困难
为了提高备件管理能力，相关专家提出了如图1所示的改
进流。
在第一阶段，所有的备件都要进行归类，分类时应考虑一下
因素：
（1）备件的危害级别
（2）供应提前期
该备件使用率
1.1 基于危害性等级的分类
这种分类程序考虑了部件的危害性，并以此为基础来确定部件管理的优先级。采用的方法类似于失效模式影响与危害性分析（FMECA）[4]。该分类基于专家的经验和决策能力，专家是由不同的利益相关人员构成，包括：维修经理，机械维修专业经理，电子维修专业经理。
分类的第一步涉及电、气线路图分析、管路和仪表流程图分析和“设备树”结构定义。
根据图表目录，所有的设备分成以下4个层级：
第一层：需要维修的机器；
第二层：特定生产过程阶段或者机器具有的功能组；
第三层：第二层功能组下完成特定功能活动的子组件；
第四层：主要关键部件（电力，液压，机械等），其为上层的故障源。
部件的危害性与故障的后果有直接的关系，这种后果往往存在于某一生产过程中而且在不能及时替换部件时发生，因此其有时被称作“过程危害性”。故障引起的后果以及优先级如表1所示。
此处采用1，3，7为低、中、高的危害性等级定义分值。通过图2的流程图可将维修备件分成三个级别：
A级→高危害性
B级→中危害性
C级→低危害性
A级备件必须建立库存，并且采用不同策略进行控制，策略内容包含确定安全库存、库存水平以及再订货点（表2）；B级备件根据成本和提前期选择不同的管理方式。如果提前期少于2天，这些备件可采用“准时化”管理策略。
1.2 ABC 分类
采用ABC分析可进一步降低分析的备件数量。这里对A类零件做进一部分类。通过进一步的分析发现A类的各备件本身不仅在危害性上有一定差别，而且在需求量和价格上也存在不同。因此，可以对其进行再分类，以便对每一细类决定最为合适的库存控制
方法。
一些备件只具有0或1的需求量，而其他一些备件要么具有离散大需求量或者五年也没有需求。还有一些备件由于退料的原因出现负需求。因此，基于消耗率的备件分类是非常必要的。
这里采用的分类方式是ABC分类法[5]，它是基于巴列特原则进行划分。
（1）A类部件占总部件种类的20%，具有高使用率并且大约占总价值的80%；
（2）B类部件占总部件种类30%左右，具有中度使用率并占总价值的10%；
（3）C类部件占总部件种类50%，有低使用率并占总价值的10%。
根据使用量的不同可以选择不同库存控制策略：A类采用连续库存控制方式；B和C类采用定期库存控制方式。
1.3 需求分析
有7年的备件消耗历史数据，需求信息按月记录，总共有77期的需求数据可用于研究。需求分析中发现三个问题：
（1）第一步是排除零需求或者“负”需求的零件；
（2）预防性维修引起大量不规则需求，这就需要进行更好的备件控制。等式（1）用于评估不规则的需求。
（1）
是不规则需求，为平均值加上K倍标准差。该文k选择为16。
（3）采用“回溯法”来优化备件库存。在回溯法程序中，用到同样的数据序列来拟合和测试。用回溯法的原因是因为许多数据对于预测来说过少并且由于初期消耗不稳定性。这种方法能够使用整个数据集来对真实需求进行有效的模拟。
1.4 库存管理
我们主要的目的是用各种真实历史需求数据来比较不同策略找出何种情况何种策略为最佳。同时采用正态分布、伽马分布以及泊松分布模型估算来系统的有效性。
（1）当用泊松分布来估算提前期时，用Q=1。该模型经常称为（S-1，S）模型[6]，其中s=S-1。本实例平均需求值比较低，EOQ计算结果值为1。
对#PN备件进行分析，表2显示77个周期内的需求值。该备件提前期为15天（0.5个月）并且属于A级危害性等级以及A级消耗
等级。
一般情况下三种模型的成本与库存有关，其分别为：持有成本、订货成本以及缺货成本。持有成本表示备件存储所占用的资金成本，这里年固定库存成本为单价的40%。订货成本表示订购备件时候所需的成本花费，包括电话、检查以及入库处理、付款和登记成本等。
该成本与备件订货的数量关系不大。此处假设一次订货成本25欧元。本次研究目的是调节保障率和库存持有成本关系，暂不包括缺货成本。PN#备件的价格为60.9欧元，可用EOQ公式来计算订货数量Q：
提前期分布获得以后，可以根据它来决定再订货点来达到指定的保障率：从提前期（LTD）的累计分布函数F（x）得到一系列侯选再订货点值s和概率f（x）。这里 s=x，x为提前期的需求值。选择最小值s满足
Q是预定义的批量，ES（s）是在给定订货点期望短缺数量，计算如下[1]：
关键词：备件管理 失效模式和原因分析 经济订货批量
中图分类号：F253，F407.5 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2013）02（c）-0-04
备件库存管理常被认为是一般库存管理的一种特例，其特殊性表现在较低需求量，任何库存管理系统的主要目标是利用最小的库存投资和管理成本取得有效的保障率。评价备件管理策略的难点在于如何有效适应备件的特殊性，其通常表现为慢移动、随机和不规则需求。
例如典型生产企业只保留了有限的历史数据，而且这些数据中含有一系列零需求或者高需求量，这使得估算提前期需求分布非常困难，而需求分布对于大多数库存策略控制参数的获得很重要。在库存决策中，需要找出库存控制参数，如再订货点和安全库
存等。
在过去几十年中库存研究领域已经产生了大量针对不同情况的建模理论。如果需要建立安全库存，其数量往往依赖于管理策略、报废方式、基地-后方库房-多级结构以及问题的具体情况。其中笔者最为关心的问题包括。
（1）多级问题：经常会考虑的问题就是在多级系统中备件储存位置，此问题相关研究可参见[1]。
（2）管理问题，比如组织和降低备件的方式。参见[2]。
（3）基于寿命的更换。最简单的维修策略是在预计的时间间隔更换备件，参见[3]。
（4）报废的问题。起初备件存储是满足某些设备需要，当这些设备不再需要其时备件只能存在于库存中。如果不存在其他用途，这些备件只能在库存中作为担保成本。
1 案例研究
该文主要针对某航化产品生产厂家的设备维修部件进行
研究。
在2006年该公司未对生产设备备件进行过任何预防维修。采用的维修策略仅仅是修复性维修，在维修过程中需要部件的大部分临时购买，只是常用的备件进行库存。维修管理经理基于个人经验决定备件订货策略，这产生了下述问题。
（1）存在重要部件短缺造成长时间生产停工的风险；
（2）供应商提前期具有很大的不确定性；
（3）为避免停工而进行紧急修理和翻新很困难
为了提高备件管理能力，相关专家提出了如图1所示的改
进流。
在第一阶段，所有的备件都要进行归类，分类时应考虑一下
因素：
（1）备件的危害级别
（2）供应提前期
该备件使用率
1.1 基于危害性等级的分类
这种分类程序考虑了部件的危害性，并以此为基础来确定部件管理的优先级。采用的方法类似于失效模式影响与危害性分析（FMECA）[4]。该分类基于专家的经验和决策能力，专家是由不同的利益相关人员构成，包括：维修经理，机械维修专业经理，电子维修专业经理。
分类的第一步涉及电、气线路图分析、管路和仪表流程图分析和“设备树”结构定义。
根据图表目录，所有的设备分成以下4个层级：
第一层：需要维修的机器；
第二层：特定生产过程阶段或者机器具有的功能组；
第三层：第二层功能组下完成特定功能活动的子组件；
第四层：主要关键部件（电力，液压，机械等），其为上层的故障源。
部件的危害性与故障的后果有直接的关系，这种后果往往存在于某一生产过程中而且在不能及时替换部件时发生，因此其有时被称作“过程危害性”。故障引起的后果以及优先级如表1所示。
此处采用1，3，7为低、中、高的危害性等级定义分值。通过图2的流程图可将维修备件分成三个级别：
A级→高危害性
B级→中危害性
C级→低危害性
A级备件必须建立库存，并且采用不同策略进行控制，策略内容包含确定安全库存、库存水平以及再订货点（表2）；B级备件根据成本和提前期选择不同的管理方式。如果提前期少于2天，这些备件可采用“准时化”管理策略。
1.2 ABC 分类
采用ABC分析可进一步降低分析的备件数量。这里对A类零件做进一部分类。通过进一步的分析发现A类的各备件本身不仅在危害性上有一定差别，而且在需求量和价格上也存在不同。因此，可以对其进行再分类，以便对每一细类决定最为合适的库存控制
方法。
一些备件只具有0或1的需求量，而其他一些备件要么具有离散大需求量或者五年也没有需求。还有一些备件由于退料的原因出现负需求。因此，基于消耗率的备件分类是非常必要的。
这里采用的分类方式是ABC分类法[5]，它是基于巴列特原则进行划分。
（1）A类部件占总部件种类的20%，具有高使用率并且大约占总价值的80%；
（2）B类部件占总部件种类30%左右，具有中度使用率并占总价值的10%；
（3）C类部件占总部件种类50%，有低使用率并占总价值的10%。
根据使用量的不同可以选择不同库存控制策略：A类采用连续库存控制方式；B和C类采用定期库存控制方式。
1.3 需求分析
有7年的备件消耗历史数据，需求信息按月记录，总共有77期的需求数据可用于研究。需求分析中发现三个问题：
（1）第一步是排除零需求或者“负”需求的零件；
（2）预防性维修引起大量不规则需求，这就需要进行更好的备件控制。等式（1）用于评估不规则的需求。
（1）
是不规则需求，为平均值加上K倍标准差。该文k选择为16。
（3）采用“回溯法”来优化备件库存。在回溯法程序中，用到同样的数据序列来拟合和测试。用回溯法的原因是因为许多数据对于预测来说过少并且由于初期消耗不稳定性。这种方法能够使用整个数据集来对真实需求进行有效的模拟。
1.4 库存管理
我们主要的目的是用各种真实历史需求数据来比较不同策略找出何种情况何种策略为最佳。同时采用正态分布、伽马分布以及泊松分布模型估算来系统的有效性。
（1）当用泊松分布来估算提前期时，用Q=1。该模型经常称为（S-1，S）模型[6]，其中s=S-1。本实例平均需求值比较低，EOQ计算结果值为1。
对#PN备件进行分析，表2显示77个周期内的需求值。该备件提前期为15天（0.5个月）并且属于A级危害性等级以及A级消耗
等级。
一般情况下三种模型的成本与库存有关，其分别为：持有成本、订货成本以及缺货成本。持有成本表示备件存储所占用的资金成本，这里年固定库存成本为单价的40%。订货成本表示订购备件时候所需的成本花费，包括电话、检查以及入库处理、付款和登记成本等。
该成本与备件订货的数量关系不大。此处假设一次订货成本25欧元。本次研究目的是调节保障率和库存持有成本关系，暂不包括缺货成本。PN#备件的价格为60.9欧元，可用EOQ公式来计算订货数量Q：
提前期分布获得以后，可以根据它来决定再订货点来达到指定的保障率：从提前期（LTD）的累计分布函数F（x）得到一系列侯选再订货点值s和概率f（x）。这里 s=x，x为提前期的需求值。选择最小值s满足
Q是预定义的批量，ES（s）是在给定订货点期望短缺数量，计算如下[1]：