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黃超群、向祖曉——基于蒙特卡洛仿真預測的備件庫存管理

2014-11-17 來源:《2014全國風電后市場專題研討會》——論文集 瀏覽數:1198

  摘要:風力發電機組運行可靠性和收益很大程度上受到日常運行維護和服務備件供應水平的戴響。同時,良好的售后服務是實現風電企業銷售目標的條件之一,是有效提升企業綜合競爭力的重要途徑,也是企業品牌戰略的重要部分。因此,本文就風電機組服務備件的庫存管理展開討論,重點解決安全庫存設置和訂購量問題。已知備件的壽命分布模型,其需求預測可以通過蒙特卡洛仿真方法準確地實現。本文以訂單滿足率為參考標準,給出了基于壽命分布模型的安全庫存設置的基本流程,并考慮了不同影響因素水平下備件壽命分布模型不同的情況。本文最后做了一個案例研究,證明這種備件需求預測和安全庫存量設置的方法更貼近于實際,且隨著實際備件消耗數據的增加,該方法的準確率也將不斷提高。
  1.引言
  風能因其具有清潔無污染、可再生且蘊藏量大的特點,成為最受青睞的綠色能源之一。風力發電也因基建周期短、裝機規模靈活等特點,是實際能源市場的重要組成部分。近年來,在政府的大力支持下和許多科學家以及工程師的積極努力下,風力發電技術在不斷提高,運行可靠性和效率得到了很大的改善。
  實際上,風力發電機組運行可靠性和收益很大程度上受到日常運行維護和服務備件供應水平的影響。同時,良好的售后服務是實現風電企業銷售目標的條件之一,是有效提升企業綜合競爭力的重要途徑,也是企業品牌戰略的重要部分。進而,如何做好服務備件的庫存管理,更好地滿足現場機組運行要求越來越重要。
  部件的壽命是不確定,即備件的需求量是不確定的。安全庫存(Safety Stock,常用SS表示)就是為了防止這種不確定性而設置的保險庫存量,安全庫存量設置得是否合理,依賴于對備件需求的預測是否準確。在庫存管理中,常用的定量從而能夠減小缺貨風險。
  備件需求預測方法有:移動平均法、指數平滑法、周期性波動預測法、回歸分析法。這些方法都比較籠統,準確度較低,沒有深入考慮部件實際的失效規律。已知部件的壽命分布模型,其備件需求預測可以通過蒙特卡洛仿真方法準確地實現。
  安全庫存設置得是否合理最終將反映在服務水平和服務成本上。本文以服務水平為出發點,將訂單滿足率作為安全設置的參考標準,最終確定某一庫房的安全庫存量。
  首先討論宜采用壽命分布建模的備件類型或者管理方式,然后給出具體的安全庫存設置和短期訂購量解決方法。最后論文做了一個案例研究,并最終對全文進行了總結。

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