一种复杂工况下多品类备件快速调度的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种复杂工况下多品类备件快速调度的方法及系统，该方法包括：获取备件库存数据和备件库存成本数据，其中，所述备件库存数据包括：第

【技术实现步骤摘要】
一种复杂工况下多品类备件快速调度的方法及系统


[0001]本专利技术属于复杂工况下多品类备件快速调度
，更具体地，涉及一种复杂工况下多品类备件快速调度的方法及系统
。

技术介绍

[0002]在复杂工况下，多品类备件的快速调度是一个具有挑战性的任务，但可以采取一些策略和技术来提高调度效率
。
以下是一些可能的方法：
[0003]1.
建立备件分类和标识系统：将备件按照品类进行分类，并为每个备件分配唯一的标识码
。
这有助于快速准确地识别和定位所需的备件
。
[0004]2.
实时监测和数据分析：利用传感器和监测系统对设备状态进行实时监测，并将数据传输到中央数据库进行分析
。
通过分析数据，可以预测设备可能出现的故障，并提前准备相应的备件
。
[0005]3.
制定优先级和紧急程度：根据设备的重要性和故障对生产过程的影响，为备件分配优先级和紧急程度
。
这样可以确保关键设备的备件优先调度，以最大程度地减少停机时间
。
[0006]4.
建立备件库存管理系统：根据设备故障频率和保养计划，合理安排备件库存的数量和位置
。
采用先进的库存管理技术，例如基于需求预测的库存优化算法，以减少库存持有成本同时确保备件的供应
。
[0007]5.
协作和沟通：建立跨部门的协作机制，确保不同团队之间的良好沟通和信息共享
。/>这有助于快速响应紧急情况，协调备件调度，并最大限度地减少生产中断的时间
。
[0008]现有技术中，并没有一种技术方案，能够精确的对备件库存进行调配
。

技术实现思路

[0009]为解决以上技术问题，本专利技术提出一种复杂工况下多品类备件快速调度的方法，包括：
[0010]获取备件库存数据和备件库存成本数据，其中，所述备件库存数据包括：第
t
个周期的备件库存量
、
第
t
个周期订购的备件在
t+d
个周期到达的数量
、
第
t
个周期的备件需求量
、
第
t
个周期的备件安全库存量
、
第
t
个周期的备件退货量和第
t
个周期的备件损耗量；
[0011]设置备件库存调度模型，根据备件库存数据，计算第
t+1
个周期的备件库存量；
[0012]设置备件库存调度目标函数，并根据所述备件库存成本数据，计算最小成本，根据所述最小成本完成多品类备件的快速调度
。
[0013]进一步的，所述备件库存调度模型为：
[0014]X(t+1)
＝
X(t)+I(t+d)
‑
D(t)+S(t)
‑
R(t)
‑
L(t)
[0015]其中，
X(t+1)
为第
t+1
个周期的备件库存量，
X(t)
为第
t
个周期的备件库存量，
I(t+d)
为第
t
个周期订购的备件在
t+d
个周期到达的数量，
D(t)
为第
t
个周期的备件需求量，
S(t)
为第
t
个周期的备件安全库存量，
R(t)
为第
t
个周期的备件退货量，
L(t)
为第
t
个周期的备件
损耗量
。
[0016]进一步的，所述备件库存调度目标函数为：
[0017]min C
＝
∑(H*X(t)+S
′
*I(t+d)+C_r*R(t)+C_l*L(t)+
γ
*VaR(D(t)))
[0018]其中，
H
为单位时间的备件库存持有成本，
S
′
为备件单位订购量的订购成本，
C_r
为备件单位退货量的退货成本，
C_l
为备件单位损耗量的损耗成本，
γ
为风险度量的权重，
VaR(D(t)
为备件需求量的风险值
。
[0019]进一步的，所述备件需求量的风险值
VaR(D(t)
为：
[0020]VaR(D(t))
＝
μ
+
σ
*
Φ
(
‑
1)*(1
‑
α
+
β
)
[0021]其中，
μ
为备件需求量的均值，
σ
为备件需求量的标准差，
Φ
(
‑
1)*(1
‑
α
+
β
)
为标准正态分布的累积分布函数逆函数，
α
为置信水平，
β
为用于调整分位点的额外参数，
β
值越大，
VaR(D(t))
的估计越保守
。
[0022]进一步的，所述备件库存调度模型为：
[0023]min C
＝＝
∑(H*X(t)+S
′
*I(t+d)+C_r*R(t)+C_l*L(t)+
ε
*
Δ
X(t)2[0024]其中，
H
为单位时间的备件库存持有成本，
S
′
为备件单位订购量的订购成本，
C_r
为备件单位退货量的退货成本，
C_l
为备件单位损耗量的损耗成本，
ε
为备件库存量变化的惩罚系数，
Δ
X(t)
为第
t
个周期的备件库存量与前一周期的差异
。
[0025]本专利技术还提出一种复杂工况下多品类备件快速调度的系统，包括：
[0026]获取数据模块，用于获取备件库存数据和备件库存成本数据，其中，所述备件库存数据包括：第
t
个周期的备件库存量
、
第
t
个周期订购的备件在
t+d
个周期到达的数量
、
第
t
个周期的备件需求量
、
第
t
个周期的备件安全库存量
、
第
t
个周期的备件退货量和第
t
个周期的备件损耗量；
[0027]设置模型模块，用于设置备件库存调度模型，根据备件库存数据，计算第
t+1
个周期的备件库本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种复杂工况下多品类备件快速调度的方法，其特征在于，包括：获取备件库存数据和备件库存成本数据，其中，所述备件库存数据包括：第
t
个周期的备件库存量
、
第
t
个周期订购的备件在
t+d
个周期到达的数量
、
第
t
个周期的备件需求量
、
第
t
个周期的备件安全库存量
、
第
t
个周期的备件退货量和第
t
个周期的备件损耗量；设置备件库存调度模型，根据备件库存数据，计算第
t+1
个周期的备件库存量；设置备件库存调度目标函数，并根据所述备件库存成本数据，计算最小成本，根据所述最小成本完成多品类备件的快速调度
。2.
如权利要求1所述的一种复杂工况下多品类备件快速调度的方法，其特征在于，所述备件库存调度模型为：
X(t+1)
＝
X(t)+I(t+d)
‑
D(t)+S(t)
‑
R(t)
‑
L(t)
其中，
X(t+1)
为第
t+1
个周期的备件库存量，
X(t)
为第
t
个周期的备件库存量，
I(t+d)
为第
t
个周期订购的备件在
t+d
个周期到达的数量，
D(t)
为第
t
个周期的备件需求量，
S(t)
为第
t
个周期的备件安全库存量，
R(t)
为第
t
个周期的备件退货量，
L(t)
为第
t
个周期的备件损耗量
。3.
如权利要求2所述的一种复杂工况下多品类备件快速调度的方法，其特征在于，所述备件库存调度目标函数为：
minC
＝
∑(H*X(t)+S
′
*I(t+d)+C_r*R(t)+C_l*L(t)+
γ
*VaR(D(t)))
其中，
H
为单位时间的备件库存持有成本，
S
′
为备件单位订购量的订购成本，
C_r
为备件单位退货量的退货成本，
C_l
为备件单位损耗量的损耗成本，
γ
为风险度量的权重，
VaR(D(t)
为备件需求量的风险值
。4.
如权利要求3所述的一种复杂工况下多品类备件快速调度的方法，其特征在于，所述备件需求量的风险值
VaR(D(t)
为：
VaR(D(t))
＝
μ
+
σ
*
Φ
(
‑
1)*(1
‑
α
+
β
)
其中，
μ
为备件需求量的均值，
σ
为备件需求量的标准差，
Φ
(
‑
1)*(1
‑
α
+
β
)
为标准正态分布的累积分布函数逆函数，
α
为置信水平，
β
为用于调整分位点的额外参数，
β
值越大，
VaR(D(t))
的估计越保守
。5.
如权利要求2所述的一种复杂工况下多品类备件快速调度的方法，其特征在于，所述备件库存调度模型为：
minC
＝
∑(H*X(t)+S
′
*I(t+d)+C_r*R(t)+C_l*L(t)+
ε
*
Δ
X(t)2其中，
H
为单位时间的备件库存持有成本，
S
′
为备件单位订购量的订购成本，
C_r
为备件单位退货量的退货成本，
C_l
为备件单位损耗量的损耗成本，
ε
为备件库存量变化的惩罚系数，
Δ
X(t)
为第
t
个周期的备件库存量与前一周期的差异
。6.
一种复杂工况下多品类备...

【专利技术属性】
技术研发人员：王益明，肖小卫，张贺杰，李骏，
申请(专利权)人：东风设备制造有限公司，
类型：发明
国别省市：