一種設(shè)備備件的安全庫(kù)存計(jì)算方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種設(shè)備備件的安全庫(kù)存計(jì)算方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 安全庫(kù)存（又稱保險(xiǎn)庫(kù)存）是指為了防止由于不確定因素（如突發(fā)性大量訂貨或 供應(yīng)商延期交貨）影響訂貨需求而準(zhǔn)備的緩沖庫(kù)存，安全庫(kù)存用于滿足提前期需求。安全 庫(kù)存的計(jì)算，一般需要借助于統(tǒng)計(jì)學(xué)方面的知識(shí)，對(duì)顧客需求量的變化和提前期的變化作 為一些基本的假設(shè)，從而在顧客需求發(fā)生變化、提前期發(fā)生變化以及兩者同時(shí)發(fā)生變化的 情況下，分別求出各自的安全庫(kù)存量。即假設(shè)顧客的需求服從正態(tài)分布，通過設(shè)定的顯著性 水平來估算需求的最大值，從而確定合理的庫(kù)存。
[0003] 企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備的備件，一般認(rèn)為采購(gòu)的提前期是基本固定的，備件的更換需求存 在較大的不可預(yù)知性。目前常用的備件安全庫(kù)存的算法是：基于歷史換件記錄的按一定周 期計(jì)算出換件數(shù)量的標(biāo)準(zhǔn)差，假定換件數(shù)量服從正態(tài)分布，在一定服務(wù)水平的條件下，通過 查詢正態(tài)分布表查得對(duì)應(yīng)的服務(wù)水平系數(shù)。運(yùn)用公式：安全庫(kù)存=平均采購(gòu)提前期* 一定 服務(wù)水平下的前置期標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算出安全庫(kù)存。
[0004] 這種算法運(yùn)用了歷史數(shù)據(jù)，并基于正態(tài)分布的假設(shè)，能較合理的估算出安全庫(kù)存 量。但由于企業(yè)設(shè)備一般是批量上新或批量維保，備件的更換可能存在集中的不均勻出現(xiàn) 的可能，正態(tài)分布的假設(shè)可能不太成立。所以基于設(shè)備備件的需求的特殊性，需要尋找更合 理計(jì)算方法。
[0005][0006] 因此，有必要設(shè)計(jì)一種新型的設(shè)備備件的安全庫(kù)存計(jì)算方法及系統(tǒng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種設(shè)備備件的安全庫(kù)存計(jì)算方法及系統(tǒng)，該 設(shè)備備件的安全庫(kù)存計(jì)算方法及系統(tǒng)易于實(shí)施，準(zhǔn)確性更高，有利于保障機(jī)器設(shè)備正常運(yùn) 行。
[0008] 發(fā)明的技術(shù)解決方案如下：
[0009] -種設(shè)備備件的安全庫(kù)存計(jì)算方法，包括以下步驟：
[0010] 步驟1 :基于滑窗方法統(tǒng)計(jì)歷史的備件更換記錄，并基于MTBF算法，確定每一個(gè)備 件的生命周期時(shí)長(zhǎng)概率的分布；
[0011] 步驟2 :基于所述的備件的生命周期時(shí)長(zhǎng)概率的分布，對(duì)每一個(gè)備件計(jì)算更換概 率，判定該備件在下一周期內(nèi)是否需要更換；
[0012] 再統(tǒng)計(jì)出所有的在下一周期內(nèi)需要更換的備件的總數(shù)，該總數(shù)即為安全庫(kù)存量 kl〇
[0013] 安全庫(kù)存對(duì)應(yīng)的備件為應(yīng)用在同一設(shè)備上、同一類型設(shè)備或不同類型設(shè)備上的同 一備件（即型號(hào)和規(guī)格參數(shù)均相同），一般是易磨損的（需更換的）的關(guān)鍵零部件。
[0014] 步驟1中，所述的滑窗方法中，滑窗的窗口期為預(yù)先設(shè)定的換件周期；
[0015] 備件更換記錄包括任一備件的更換日期記錄和某次更換與上次更換之間的時(shí)間 間隔；
[0016] 備件更換的時(shí)長(zhǎng)累加概率的計(jì)算公式為：
[0017]
[0018] t-任意換件時(shí)間間隔，t(l)，t(2)，......，t (η)為換件間隔時(shí)間的順序統(tǒng)計(jì)量； η為換件間隔時(shí)間的順序統(tǒng)計(jì)量的變量個(gè)數(shù)；η即為統(tǒng)計(jì)的間隔個(gè)數(shù)，參見表1。
[0019] 對(duì)某一個(gè)備件計(jì)算當(dāng)前更換概率（即損壞或故障需要更換備件的概率）的公式 為疋(切）=?{1'<切}【或者寫成？(切）=?{1'<切}=&)(切）】;其中，了--換件間隔 時(shí)間總體，即該備件最長(zhǎng)的間隔時(shí)間，to-從最近一次更換時(shí)刻到當(dāng)前時(shí)刻的時(shí)間間隔，該 公式表示基于換件間隔時(shí)間總體T，且距最近一次更換備件to時(shí)間時(shí)所對(duì)應(yīng)該部件的更換 概率；
[0020] 設(shè)下一個(gè)供貨周期為m天，則取第m天（即最后一天）對(duì)應(yīng)的時(shí)刻來確定t0,并 計(jì)算F (t0)，若F (t0)彡K，K為故障概率閾值【可根據(jù)實(shí)際情況靈活設(shè)置，如設(shè)置為80 %， 90%，95%等】，則判定該備件在下一個(gè)供貨周期內(nèi)需要更換；統(tǒng)計(jì)下一個(gè)供貨周期內(nèi)所有 需要更換的備件總數(shù)，該備件總數(shù)即為初步的安全庫(kù)存量kl。
[0021] 故障概率閾值K為80%、90%或95%。
[0022] 對(duì)所求的安全庫(kù)存量kl進(jìn)一步修正，修正方法為：
[0023] 將kl與按照非MTBF算法計(jì)算出的安全庫(kù)存量k0比較，確定最終的安全庫(kù)存量 k2 ：
[0024] 確定方法為：k2 = max(kl，k0)。即若kl < k0，則k2取k0的值；若kl > k0,則 k2取kl的值；
[0025] 非MTBF算法計(jì)算出的安全庫(kù)存量k0的計(jì)算方法為，基于某一配件的更換記錄計(jì) 算平均每個(gè)周期的消耗量L，標(biāo)準(zhǔn)差 〇，故障概率閾值K對(duì)應(yīng)的正態(tài)分布表的系數(shù)為〇，則 非MTBF算法計(jì)算出的安全庫(kù)存量k0 = roundup (L+σ * k)，其中，roundup (.)表示向上取 整。
[0026] 一種設(shè)備備件的安全庫(kù)存計(jì)算系統(tǒng)，包括微處理器、顯示器和存儲(chǔ)器，存儲(chǔ)器中存 儲(chǔ)有歷史的備件更換記錄；微處理器基于前述的設(shè)備備件的安全庫(kù)存計(jì)算方法計(jì)算安全庫(kù) 存；計(jì)算得到的安全庫(kù)存由顯示器顯示。
[0027] 本發(fā)明基于歷史換件記錄，運(yùn)用滑窗算法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并基于歷史換件記錄和設(shè)備 的運(yùn)行時(shí)間，運(yùn)用平均故障間隔時(shí)間的算法，計(jì)算出各設(shè)備上的備件的生命周期，從而計(jì)算 出一段周期的備件可能消耗量，最終計(jì)算出備件的最佳庫(kù)存量。
[0028] 本發(fā)明中，供貨周期是確定的，但是消耗是不確定的，需要計(jì)算和預(yù)測(cè)。
[0029] 本發(fā)明的核心在于：1.采用滑窗算法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)；2.采用mtbf計(jì)算消耗。
[0030] 有益效果：
[0031] 本發(fā)明的設(shè)備備件的安全庫(kù)存計(jì)算方法及系統(tǒng)，結(jié)合運(yùn)用滑窗算法和MTBF(Mean Time Between Failure，平均故障間隔時(shí)間）的思想，最終得出備件的安全庫(kù)存量。
[0032] 本發(fā)明相比傳統(tǒng)的安全庫(kù)存計(jì)算方法有如下優(yōu)勢(shì)：
[0033] 1.通過靈活的滑窗統(tǒng)計(jì)能獲取到更細(xì)粒度的歷史數(shù)據(jù)，避免遺漏兩個(gè)相鄰周期出 現(xiàn)較大值時(shí)的組合最大值，例如，某備件的更換記錄如圖1，5天為一個(gè)采購(gòu)周期。
[0034] 傳統(tǒng)安全庫(kù)存在統(tǒng)計(jì)歷史數(shù)據(jù)時(shí)，統(tǒng)計(jì)到的數(shù)據(jù)分別是周期一 18個(gè)，周期二14 個(gè)，共兩個(gè)周期數(shù)據(jù)。
[0035] 如使用滑窗來進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)，統(tǒng)計(jì)到的數(shù)據(jù)共6個(gè)周期數(shù)據(jù)，每個(gè)周期的 數(shù)據(jù)分別是18、20、21、21、18、14，最大值為21個(gè)。
[0036] 兩者對(duì)比，使用滑窗方法統(tǒng)計(jì)，獲取的數(shù)據(jù)量要大，數(shù)值的覆蓋范圍要廣，為安全 庫(kù)存的計(jì)算提供更可靠的數(shù)據(jù)支撐。
[0037] 2、歷史經(jīng)驗(yàn)與未來預(yù)測(cè)相結(jié)合，互為補(bǔ)充。既能保障由于生產(chǎn)環(huán)境的變化導(dǎo)致超 出歷史記錄時(shí)不出現(xiàn)缺貨的情況，也能彌補(bǔ)預(yù)測(cè)本身偶爾存在不精準(zhǔn)的情況。
[0038] 假如利用上面的滑窗算法得出一個(gè)周期內(nèi)需要的備件最大數(shù)據(jù)量是21個(gè)，再結(jié) 合MTBF算法，計(jì)算出每個(gè)機(jī)臺(tái)上該備件90%概率【或95%等】需要更換的數(shù)量的總和是25 個(gè)，那么，在設(shè)置安全庫(kù)存時(shí)，則選擇由預(yù)測(cè)得出的較大數(shù)量的值，這樣能更可靠的保障不 出現(xiàn)缺貨的可能。
[0039] 本發(fā)明基于大量歷史消耗記錄和設(shè)備運(yùn)行時(shí)間，基于MTBF(平均故障間隔時(shí)間） 理論，運(yùn)用滑窗算法計(jì)算出最佳設(shè)備備件庫(kù)存量，最終為企業(yè)減輕庫(kù)存成本壓力，降低物資 缺貨風(fēng)險(xiǎn)。
【附圖說明】
[0040] 圖1為采用統(tǒng)計(jì)方法與滑窗統(tǒng)計(jì)方法的統(tǒng)計(jì)備件的更換記錄的示意圖；
[0041] 圖2為備件的生命周期時(shí)長(zhǎng)概率的分布圖。
【具體實(shí)施方式】
[0042] 以下將結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)說明：
[0043] 實(shí)施例1 :
[0044] 如圖1-2,本法的方法具體描述如下：
[0045] (1)首先基于維修換件記錄的大量歷史數(shù)據(jù)，基于可靈活調(diào)整的滑窗寬度（如7天 或30天，本實(shí)例中為5天）對(duì)每類零備件進(jìn)行更細(xì)粒度的滑窗統(tǒng)計(jì)，得出指定的時(shí)間周期 該備件需要消耗數(shù)量的上下限和平均值；
[0046] (2)基于MTBF的思想，計(jì)算出每類備件的綜合損壞或故障的全生命周期的時(shí)間分 布率特征；計(jì)算公式如下：
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