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TPM备件库存管理如何应用

归档日期:06-28       文本归类:备件      文章编辑:爱尚语录

  TPM管理培训公司提出有效的备件库存管理,既可保证设备维护活动的及时进行,又可以减少库存资金占用,提高企业经济效益。通过对国内外有关备件库存管理的文献分析,总结了备件库存管理在备件分类、备件需求预测、备件库存模型与策略、备件库存控制与管理方法以及缺货与报废问题的研究状况,揭示备件库存管理的发展趋势——计算机辅助备件管理及备件物流管理。

  在保障生产运行的情况下,为达到合理占有库存资金的目的,提出了一种基于备件库存相关特性分类的备件库存管理方法。

  在保障生产运行的情况下,为达到合理占有库存资金的目的,提出了一种基于备件库存相关特性分类的备件库存管理方法。该方法将备件的库存方式进行分类,根据分类结果定义备件的分类树,将缺货成本、库存成本、采购成本、零件使用频率、备件供应情况和备件需求预测作为分类节点问题,使用模糊神经网络,确定其中需要多属性判断节点的值,最终依据备件分类树和库存策略表,实现对备件的分类库存管理。最后,给出了某特钢集团企业资源计划系统中该模块的软件实现。

  设备维护与备件库存管理是生产企业的管理重点。备件库存管理与其它物料库存管理相比,在很多方面表现出不同的特点和要求。由于缺货而导致的损失可能很高,必须保证足够的备件供应;备件需求的偶然性很大,因而很难准确预测;备件的种类很多且不同备件的价格差异很大。

  这些特点和要求导致生产企业的备件库存量很大,占用资金量多,且库存的周转率很低。因此,备件库存管理的目标是在维持正常生产的同时,尽量减少库存量,合理占用资金。

  提高备件库存管理水平不但可以提高设备的保障度,而且可以降低库存占用资金,因此,国内外都在进行对备件库存控制的研究。描述了在ABC(activity based classificatlon)分类基础上的ABCD分类的备件库存管理方法;研究了基于需求分类的备件库存管理方法。这些研究在一定程度上体现了备件库存管理的特点。本文在现有研究成果的基础上,结合备件供应的特点和备件与生产等方面的关系,提出了基于面向库存的备件多属性分类的备件库存管理方法。

  备件的库存保管种类和方式多种多样,但主要集中在两方面:①在理论上建立备件库存管理的数学模型,随后采用各种优化方法进行优化,以得到最优库存;②建立在备件分类的基础上,根据每类备件的特点采取不同的策略,进行库存管理,以达到同样的目的。经过比较,笔者采用的是后一种模式,不同的是笔者首先将备件可能的库存管理策略进行分类,然后根据该分类结果再对备件进行分类,最后得出备件的库存管理方案。

  所述,备件的库存管理方式与普通物资的管理方式有很多不同。本文根据某特钢企业的实际情况,将备件库存方式分为六类,如表1所示(其他应用应参考实际傲适当调整)。

  (2)按时购买根据需要,在预用期之前将备件准备好,平时该备件也是没有库存的或存在剩余库存(即使用时没有用完的备件)。

  (3)最小合理批量库存可以满足备件的保障要求,是按允许采购批量可以得到的最低数量,该数量是在满足需要量条件下允许采购批量的最小整数倍。所谓允许采购批量是供货商可以提供的最小包装或发货数量。

  (4)经济批量库存可以满足备件的保障要求,是按经济批量可以得到的最低数量,该数量是在满足需要最条件下的经济采购批量的最小整数倍。所谓经济批量是指库存、采购和供应综合成本最低的采购数量。

  (6)卖方库存卖方存放在买方仓库内,但是买方平时领有,卖方负责日常管理维护,并以一定的周期结算,通常是财务月或财务年。

  由于备件种类繁多,不同备件之间的差别也很大,因此对备件的分类管理目前在生产企业中十分普遍。由于备件的情况比较特殊,分类方法也多种多样,但常见的多为一维的(基于备件某一个属性,如常见的ABC法),多维属性的分类相对少见。由于备件库存的多样性,仅用一个属性对备件进行分类,无法全面刻画备件在库存方面的特征。在与某特钢企业的合作中,笔者认为为充分描述备件库存管理方面的特性,至少需要六方面属性支持。即备件的缺货成本、使用频率、库存成本、采购成本、需求预测准确度和供应敏捷程度。将每种属性分为高、中、低三种情况,根据每个属性的值决定下一步的走向,分类的结果与库存管理策略相对应。

  备件缺货成本主要指如果设备故障需要备件叉无法获得所造成的损失,这些损失不仅应考虑生产方面,也应考虑相关其他方面。

  备件的使用频率主要指备件库中备件被使用的可能性,如果备件使用频率高,表明备件被使用的可能一降大。

  备件的库存成本主要是指备件在备件库期间可能发生的成本,包括资金占用、保管费用、损耗费和积压品(废品)费用等。

  备件的采购成本主要指备件从发生需求到备件入保管帐之前这段时间发生的费用。

  备件的需求准确度,指提供的备件需求对应实际使用在时间和数量上的准确程度,如按时更换的备件,其需求准确度就很高,而某些坏了再换的备件由于不进行预测,其时间准确度就很低。需要说明的是,如果备件很重要,一般都会采用定时维修或预防维修方式,因此需求准确度低的重要备件并不存在。

  供应的敏捷程度主要指备件从订货到收到备件的时间是否符合合同要求,以及品质是否有保证。

  由此可以看出,该分类树与库存结合紧密,全面考虑备件库存特性,且简单明了、便于调整、易于理解接受,非常易于使用。

  由于在分类树的节点上将每个属性的情况分为高,中,低三个级别,但是有些属性由多个因素决定,很难直接做出判断。在判断过程中,有关因素可能出现取值不确定性。模糊神经网络除具有神经网络的一般特点外,叉具有处理模糊信息的特点,并使模糊处理过程具备学可功能,能以任意精度逼近任意非线性函数。因此,笔者结合模糊神经网络将多属性决策问题转换为多属性分类问题,即将每个属性分为高,中,低三类,每个备件的该属性的值由该备件该属性上属于的那一类给出。模糊控制与神经网络结合有很多种方式,笔者选用基于模糊系统标准模型的模糊神经网络结构。

  由于模糊神经网络本身就是一个多层前馈(Back Pr。pagatj。n,BP)网络,其训练方法可仿照BP网络用误差反传方法学习,本文不再详述。

  由于备件的库存策略涉及多方面因素,某种备件的库存策略并非一成不变,当相关属性发生改变时,应对其运行库存维护决策工具,及时改变库存策略,避免不应该的损失。如判断标准发生变化应及时调整判断树和相关神经网络的权值,使之适应新的需求,避免工具进行错误的判断。

  在某特钢企业企业资源计划(Enterprise Re-source Planning, ERP)项目的实施中,为了更好的对备件进行管理,笔者根据本文提到的方法设计了备件库存策略的决策系统。

  软件在浏览器/服务器(Browser/server,B/s)模式下开发,使用Java2平台企业版(Java 2 plat—form Enterprise Edition,J2EE)和Oracle数据库来实现。神经网络的权重最初在Matlab软件中模拟好,作为基础数据存储在数据库中,上线后使用调整模块可以实现权重的重新设置。该模块主要用来识别某种备件应该使用何种方式来进行保管,其中的调整模块是预留的人为干预接口.出于某种原因,如备件材质的价格即将全面上涨,原来备用一个的就需要全面考虑一下是否可以暂时在库存中多保留几个。该系统运行一年多以来,某钢厂备件大件库、备件库和露天库在判读新备件入库保管策略的同时,对原有库存备件中的库存策略进行改进,不仅减少了库房人员工作量的20%,而且处理了大批闲置备件,释放流动资金近197万元,同比库存量减少13%,减少库存场地6%,取得了明显的经济效益。

  在现有研究成果基础上,考虑多种与库存策略有关的备件的属性,对其中多因素决定的属性,使用模糊神经网络对其最终的属性值进行定量分析,根据可能的备件库存方式,依据库存策略有关的属性对备件进行了分类,并形成了备件库存决策矩阵。在某特钢企业中的应用表明了该方法的可行性和可理解性。

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