國外備件庫存管理新趨勢(一)

1、國外備件庫存管理新趨勢 (一)摘要 備件是保障設備處于良好狀態(tài)的主要因素?有效的備件庫存管理 ,既可保證設備維護活動的及時進行,又可以減少庫存資金占用 ,提高企業(yè)經(jīng)濟效益 ?國外備件庫存管理研究較早 ?本文通過分析國外有關備件 庫存管理研究成果 ,揭示國外備件庫存管理研究進展及趨勢,為我國備件庫存管理的研究與實踐提供參考 ?關鍵詞備件;庫存管理 ;備件庫存 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

2、保證設備的正常運轉 ,需要 對備件的采購和儲藏進行決策 ?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 ,這使維修本錢急劇升高 ?如何保障企業(yè)以最少 資金保證備件的及時供給成為企業(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 ,研究的開展方向主要表達在備件分類、 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

3、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藏的備件和必需儲藏的關鍵備件；Cohe n(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、供給商可靠性、缺貨水平 和庫存周轉期等因素 ；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、停機本錢、平安和環(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

4、備件庫存策略、 構建庫存模型中 ,需求預測十分重要 ?但由于多數(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 ?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)存儲藏件的價值 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

5、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 Eaves1 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種預測技術的精度 , 結果說明加權

6、移動平均、 Cros-ton 方法和指數(shù)加權平均法較好 ?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 ,提高備件效勞水平 ?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-EchelonTechniqueforRecoverableltemContro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

7、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-MET-RIC模型(1985)? 目前的研究也是圍繞這些問題，如 Sleptche nko等人(2005)提出了考慮修理優(yōu)先權的 VARI-METRI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 的使持有庫存本錢最小的啟發(fā)式算法,Caglar(2004采用有效的遺傳算法求解?四、備件報廢(Obsolescenee問題如果

8、備件儲藏過多或不適當可能出現(xiàn)備件過長時間存在倉庫中而未使用 ,或備件在使用之前已報廢 ,對備件供給產(chǎn)生影響 ,這涉及備件的報廢 問題 ? 備件報廢問題在企業(yè)是一個普遍現(xiàn)象?趙嵩正 (1999)在對某企業(yè)調(diào)查發(fā)現(xiàn) ,企業(yè)總庫存品種有 1.5 萬余項 ,總庫存資金達 2500 多萬元 ,但 其中有 7000 多項、價值近 1000萬元(約占總庫存資金 2/5)的備件屬于 設備已經(jīng)報廢或者長達 3 年半時間未領用過的 ?對備件報廢問題研究主要始于 20 世紀 90年代,學者們研究了產(chǎn)生報廢 的原因 由于在備件庫存模型中沒有考慮設備報廢以及設備利用率 對備件需求的影響？Bridgman和Mount-Campbell(1993)那么指出很多模型 假定需要備件的設備連續(xù)不斷運行 ,但實際一些設備并不是連續(xù)使用的 它們有閑置時間(IdlePeriods)這降低了對備件需求，致使報廢問題存在？ Walker(1996)認為備件報廢問題主要存在于保險類型的備件，或者是在系統(tǒng)壽命周期中幾乎不會需要的備件 ,對這類備件建立了一個模型來 求解需求的最小值？Cobbaert和Qudheusden(1996建立了 EOQ改良模 型,分析了備件庫存未預料的突