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A公司基于失效率和在保产品数量的末次订货模型研究

作　者: 张思
导　师: 褚学宁; Jason Lim
学　校: 上海交通大学
专　业: 工业工程
关键词: 末次订货备件预测失效率在保产品数量预测技术
分类号: F274
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 15次
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内容摘要

当今电脑行业竞争激烈，利润微薄。作为众多业务数据源头的需求预测，是企业控制成本同时保证高水平客户满意度的关键。作为电脑行业需求预测中非常重要的一块，备件的末次订货问题，以其自身的特性决定它是难点中的难点。已有的研究资料中，能满足高适应性、高精确性、高实用性这“三高”要求的末次订货预测方法更是几乎没有。因此，业界急需一种能满足高适应性、高精确性和高实用性的新型预测方法。本文，首先分析了国内外现有可以用于备件末次订货的七大类预测方法，分析比较它们的适用范围，优势和劣势，采用基于失效率和在保产品数量的末次订货预测方法作为改进型方法的基础。其次，针对传统方法在失效率数据处理、在保产品数量数据处理、二者相乘方法等方面的不足，给出了改进方案。利用过去六个月实际失效率数据和韦伯分布进行失效数据预测，获得更准确的失效率数据；通过引入在保产品数量矩阵，获得的更加具体的在保产品数量数据；采用新型的失效率和在保产品数量矩阵相乘方法，通过VBA编程将其自动实现；引入非线性规划对模型进行校准，并建立完整的改进型备件末次订货模型。最后，以实际应用案例为基础，验证了改进后模型的显著预测精度改进效果，并探寻了新模型成功实施的过程，为其在电脑行业内的推广打下基础。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-7
第一章绪论  7-16
  1.1 课题的来源和研究意义  7
    1.1.1 课题的来源  7
    1.1.2 课题的研究意义  7
  1.2 国内外研究情况综述  7-12
    1.2.1 时间序列预测方法  8
    1.2.2 因果关系预测方法  8-9
    1.2.3 最小成本预测方法  9
    1.2.4 人工智能预测方法  9-10
    1.2.5 失效率和在保产品数量预测方法  10-11
    1.2.6 数理统计预测方法  11-12
    1.2.7 系统仿真预测方法  12
  1.3 论文主要思路、方法和内容  12-15
    1.3.1 论文主要思路  12-14
    1.3.2 论文主要方法  14
    1.3.3 论文主要内容  14-15
  1.4 论文主要创新点  15-16
第二章基于失效率和在保产品数量的预测方法研究  16-29
  2.1 电脑行业备件生命周期  16-19
    2.1.1 电脑产品备件生命周期曲线  16-17
    2.1.2 备件生命周期各阶段的需求预测特点  17-18
    2.1.3 电脑产品备件的末次订货问题  18-19
  2.2 电子产品备件失效率  19-22
    2.2.1 电子产品备件失效率曲线  19-20
    2.2.2 备件失效率曲线的影响因素  20-21
    2.2.3 备件失效率曲线的计算方法  21-22
  2.3 韦伯分布及其与失效率间关系  22-24
    2.3.1 韦伯分布  22-24
    2.3.2 利用韦伯分布进行失效率数据预测  24
  2.4 在保产品数量  24-25
    2.4.1 在保产品数量对电脑行业的重要性  24
    2.4.2 在保产品数量数据的计算方法  24-25
  2.5 传统的基于失效率和在保产品数量的末次订货预测方法  25-28
    2.5.1 失效率和在保产品数量相乘  25-26
    2.5.2 考虑返修和现有库存的影响  26-27
    2.5.3 考虑其他因素的影响  27-28
  2.6 本章小结  28-29
第三章改进型末次订货预测模型建立  29-48
  3.1 更加精确的失效率数据  29-35
    3.1.1 传统失效率处理方法存在的问题  29-30
    3.1.2 基于韦伯分布的更加精确的失效率数据处理方法  30-32
    3.1.3 基于过去六个月实际失效数据及韦伯分布来预测未来失效率  32-35
  3.2 更加具体的在保产品数量数据  35-41
    3.2.1 传统在保产品数量处理方法存在的问题  35-37
    3.2.2 用二维在保产品数量矩阵获得更具体的在保产品数量数据  37-39
    3.2.3 虚拟末次订货点情况下二维在保产品数量矩阵的处理  39-41
  3.3 新型失效率和在保产品数量相乘方法  41-43
    3.3.1 传统失效率和在保产品数量相乘方法存在的问题  41
    3.3.2 新型基于韦伯分布的失效率预测和在保产品数量矩阵相乘方法  41-43
  3.4 非线性规划对模型进行校准  43-45
    3.4.1 以上三大改进之外还存在的问题  43-44
    3.4.2 利用非线性规划方法对模型进行校准  44-45
  3.5 考虑返修、库存等其他因素的影响  45-46
  3.6 本章小结  46-48
第四章应用示例研究  48-59
  4.1 详细应用过程示例  48-56
    4.1.1 更加准确的失效率的计算  48-49
    4.1.2 更加具体的在保产品数量的计算  49-50
    4.1.3 VBA 编程将失效率和在保产品数量数据自动相乘  50-52
    4.1.4 非线性规划 MS Excel 的实现  52-55
    4.1.5 返修、库存等其他因素的处理  55-56
  4.2 其他应用效果举例  56-57
  4.3 本章小结  57-59
第五章总结与展望  59-61
  5.1 总结  59-60
  5.2 本文的不足及展望  60-61
参考文献  61-63
致谢  63-64
攻读硕士期间发表的学术论文  64-67
附件  67

A公司基于失效率和在保产品数量的末次订货模型研究

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