不常用備件需求預(yù)測模型與方法研究.pdf

1、備件管理是設(shè)備管理工作的一項重要內(nèi)容，它與企業(yè)的生產(chǎn)運行績效和經(jīng)濟效益密切相關(guān)。既滿足設(shè)備維護檢修需要，又合理占用資金是備件庫存管理的基本原則，準(zhǔn)確的備件需求預(yù)測對于備件庫存控制與優(yōu)化十分重要。不常用備件具有使用頻次低、間隔期長且需求不確定等特征，這使得該類備件需求的預(yù)測非常困難。目前在不常用備件需求預(yù)測上常用的指數(shù)平滑法、Croston方法等均不能提供令人滿意的預(yù)測準(zhǔn)確度。本文在對不常用備件需求數(shù)據(jù)特征和現(xiàn)有預(yù)測方法進行分析之后，引入

2、Syntetos的需求分類規(guī)則，將不常用備件需求定量的分為不穩(wěn)定需求、間斷性需求和“塊狀”需求三類。針對這三類需求，本文引入多項信號處理技術(shù)，分別設(shè)計了以下預(yù)測方法：
　　 ⑴針對不穩(wěn)定需求，本文設(shè)計了EEMD-SVM預(yù)測模型。該方法引入集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EEMD）方法，將數(shù)據(jù)量變化劇烈的不穩(wěn)定需求分解為多個相對穩(wěn)定的需求序列，然后使用SVM方法對分解得到的分量進行預(yù)測，最后設(shè)計整合模型整合各預(yù)測值，得到最終預(yù)測結(jié)果。通過數(shù)據(jù)實

3、驗，證明對于不穩(wěn)定需求序列，該方法的預(yù)測準(zhǔn)確度高于目前常用的其他基于時間序列分析的預(yù)測方法。
　　 ⑵對間斷性需求的需求發(fā)生時刻的預(yù)測，在以往的文獻中幾乎沒有有效的方法。在分析間斷性需求發(fā)生時刻序列的數(shù)據(jù)特征之后，引入數(shù)字調(diào)制技術(shù)，設(shè)計出針對該類型數(shù)據(jù)的調(diào)制預(yù)測模型。設(shè)計了一種能將間斷性的(0-1)序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成連續(xù)需求的受調(diào)載波，對調(diào)制后的數(shù)據(jù)采用EEMD-SVM模型進行預(yù)測，并設(shè)計出有效的檢測方法對預(yù)測值進行檢測判斷，最終得

4、到需求發(fā)生時刻的預(yù)測值。通過對大量人工數(shù)據(jù)和真實備件需求數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)實驗，證明該調(diào)制預(yù)測模型對間斷性需求發(fā)生時刻的預(yù)測是準(zhǔn)確有效的。
　　 ⑶在分別針對不穩(wěn)定需求和間斷性需求發(fā)生時刻設(shè)計出預(yù)測模型之后，本文將EEMD-SVM模型、調(diào)制預(yù)測模型和SVM回歸預(yù)測模型結(jié)合，設(shè)計出針對一般性不常用備件需求的組合預(yù)測模型。該模型能對“塊狀”需求和普通間斷性需求進行較為準(zhǔn)確的預(yù)測。通過在大量人工數(shù)據(jù)和真實備件數(shù)據(jù)上的數(shù)據(jù)實驗，證明該方法與包括

5、移動平均（MA），指數(shù)平滑（SES），Croston方法和支持向量機回歸（SVR）在內(nèi)的目前最常見的基于時序分析的不常用備件需求預(yù)測方法相比，準(zhǔn)確率有了顯著提升。
　　 ⑷在單一不常用備件需求預(yù)測模型的基礎(chǔ)上，本文借鑒混合專家系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的思想，建立起一套集成多預(yù)測方法的不常用備件預(yù)測支持系統(tǒng)（NDFSS）的原型。對該NDFSS系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成、各子系統(tǒng)的功能和實現(xiàn)以及系統(tǒng)的算法邏輯流程進行了詳細設(shè)計。該NDFSS系統(tǒng)可以完成對大量不