本文關(guān)鍵詞： 質(zhì)保數(shù)據(jù) 支持向量機 備件分類 備件預(yù)測 庫存控制策略　出處：《南京理工大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：備件資源配置是提高售后服務(wù)績效十分有效的工具。通過分析企業(yè)售后服務(wù)系統(tǒng)中的質(zhì)保數(shù)據(jù)可以較為準確地獲取備件可靠性信息,如平均故障間隔時間(MTBF)。本文以備件響應(yīng)性和經(jīng)濟性為目標,綜合考慮零備件使用中的MTBF等,構(gòu)建基于質(zhì)保數(shù)據(jù)的備件分類、預(yù)測以及庫存控制模型對備件庫存控制策略進行優(yōu)化。引入支持向量機(SVM),創(chuàng)新備件管理模式。利用S公司的質(zhì)保數(shù)據(jù)進行算例研究,以達到一定現(xiàn)實約束前提條件下提高售后服務(wù)的響應(yīng)性及企業(yè)經(jīng)濟效益的現(xiàn)代管理要求。本文研究內(nèi)容如下:首先,介紹了本文的研究背景和意義�？偨Y(jié)了備件分類、備件預(yù)測和備件庫存管理的研究現(xiàn)狀,并對相關(guān)理論與方法進行了闡述;其次,建立了基于質(zhì)保數(shù)據(jù)的備件分類模型:將由質(zhì)保數(shù)據(jù)提取的可靠性信息MTBF應(yīng)用到備件分類中,構(gòu)建兩階段分類模型,引入SVM對其智能分類,為后續(xù)備件需求預(yù)測和分類庫存控制策略奠定基礎(chǔ);再次,對于間斷需求的備件,建立了基于質(zhì)保數(shù)據(jù)的備件需求預(yù)測模型:以因素分析法為基礎(chǔ),將MTBF作為影響因素輸入LS-SVM進行預(yù)測;對于平穩(wěn)需求的備件,提出應(yīng)用基于時間序列的預(yù)測方法;最后,建立基于備件分類的庫存控制策略以及基于需求分布的庫存控制模型:利用需求預(yù)測獲取控制策略中的需求參數(shù),使用不同的庫存控制策略進行分類管理,詳細介紹了泊松分布及正態(tài)分布下的庫存控制模型的計算。從而得到在一定服務(wù)水平下對應(yīng)的訂貨量、訂貨點等參數(shù),兼顧了響應(yīng)性和經(jīng)濟性。
[Abstract]:Spare parts resource allocation is a very effective tool to improve the after-sales service performance. Through analyzing the quality assurance data in the enterprise after-sales service system, the reliability information of spare parts can be obtained more accurately. For example, the average fault interval time (MTBF). This paper aims at the response and economy of spare parts, synthetically considers the MTBF in the use of spare parts, and constructs the classification of spare parts based on quality assurance data. Prediction and inventory control model are used to optimize spare parts inventory control strategy. Support vector machine (SVM) is introduced to innovate spare parts management model. In order to improve the responsiveness of after-sales service and the modern management requirements of enterprise economic benefits under the condition of certain realistic constraints, the research contents of this paper are as follows: firstly, the research background and significance of this paper are introduced, and the classification of spare parts is summarized. The research status of spare parts prediction and spare parts inventory management, and the related theories and methods are expounded. Secondly, the classification model of spare parts based on quality assurance data is established. The reliability information extracted from quality assurance data, MTBF, is applied to spare parts classification. Build a two-stage classification model, introduce SVM to its intelligent classification, for the following spare parts demand prediction and classified inventory control strategy to lay the foundation. Thirdly, for the spare parts with intermittent demand, The prediction model of spare parts demand based on quality assurance data is established: based on factor analysis method, MTBF is input into LS-SVM as an influential factor to forecast; for spare parts with stable demand, a prediction method based on time series is proposed. The inventory control strategy based on the classification of spare parts and the inventory control model based on demand distribution are established. The calculation of inventory control model under Poisson distribution and normal distribution is introduced in detail.
【學位授予單位】：南京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F274

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本文編號：1509683