备件库存多准则分类方法FRMIC,本文关于备件论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
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摘 要：备件因为种类繁多,其库存管理政策相对生产制造其他环节较为复杂.备件传统的分类方法是基于帕累托原理的ABC分类法,其局限在于它没有考虑备件分类目的的关键指标,如交货期、关键性等.以模糊规则为基础的多准则备件库存分类方法（FRMIC）考虑的多个指标,并充分考虑到各指标间的关系,以此建立模型.该模型灵活性很高,方便管理者决策.
关键词：多准则备件库存分类；模糊规则；ABC分类
中图分类号：F325 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2017）04-23 -02
一、引言及研究现状
有效的备件库存管理政策,可以促进企业的竞争力和提高客户服务.把备件分成不同的类,并且根据每个分类的重要性实施不同的管理方法,这将降低管理备件的成本.
最常用的基于帕累托原理的ABC分类法,仅从单一准则即年消耗金额对备件进行分类,把年消耗金额大的定义为A类,把大多数量大年消耗金额小的依次分为B类、C类.其局限在于没有考虑备件分类的关键指标,如交货期、关键性等.一些学者提出AHP多准则分类方法,随后模糊建模方法开始运用到AHP分类方法中,建立FAHP模型.模糊建模方法主要涉及不确定性和各种准则,但在分类时各个准则之间的关系并没有考虑.因此,我们采用一个以模糊规则为基础的多准则备件分类方法FRMIC,考虑不同准则之间的关系.
二、FRMIC规则
FRMIC根据不同准则之间的关系将备件分类,采用模糊的“if-then”规则,充分考虑不同的输入和ABC输出参数.先简要介绍以模糊规则为基础的模型,它包含三个部分：基础规则,包含一个精选的模糊规则；一个数据库,包含模糊规则中使用的函数；一个推理机制,在给定的规则下实施推理并根据事实来得出合理的输出.在此系统内结合模糊规则汇总出模糊输出,被解模糊器转换成一个明确的输出.
本文每个标准同样的权重,总分由所有准则的分数汇总.具体如下：
CVmax是所有备件中最大的消费金额,CVmin是所有备件中最小的消费金额,CVi第i个备件的消费金额；UPmax是所有备件中单价最大的,UPmin是所有备件中单价最小的,UPi是每个备件的单价；LTmax是所有备件中交货期最长的,LTmin是所有备件中交货期最短的,LTi是i个备件的交货期.
我们无需界定备件的通用性和关键性,因为它们已经在0-1范围内.因此一个备件的总分值即为五个分值的汇总如：S等于SCV+ SUP +SLT+ SCM+ SCR.在降序分类的订单中备件可以按此分类,并且分值最大的5%可以为A,接下的15%为B,余下的为C.
三、备件库存分类准则
传统的ABC分类方法单独用年消耗金额进行分类,其他的准则如关键性,交货期等对备件的分类而言同等重要.本文將分类准则定为年消耗金额、单价、交货期、关键性和通用性,其重要性简要讨论如下：
(一)年消耗金额CV
备件的年消耗金额等于每年的消耗量*每年的平均单价.
(二)单价UP
单价准则至关重要,采购之前需要在战术和战略水平上做出价格决策,即使一些高价值备件消耗量很小.需和供应商加强联系和合作,建立激励机制增加议价能力.
(三)交货期LT
当产量下降备件供应异常时,交货期尤为重要.持久供应维持,交期的长短和灵活性非常重要,在未知需求的情况下,交期甚至可以决定备件库存水平,影响保障售后服务所要求的安全库存数量.
(四)通用性CM
把高通用性备件归为重要类备件,更好地进行管理.备件具有低通用性高消耗量,意味着这个备件假如没有库存,少数设备将会受到影响.若备件具有高通用性和低消耗量,大量设备将会受到影响.通用性指数（CIi）由Wazed等2009年提出,其值从0到1,公式如下：
其中Nmax是通用一个备件的最大设备数量,Nmin是通用一个备件的最小设备数量,Ni是通用第i个备件的不同设备数量.
(五)关键性CR
备件的关键性是影响具体服务水平的重要性因素,根据生产和维修操作各自功能的必要性出发,将关键性分为一般类、重要类、关键类三个类别.因为关键性不具有数字性,在设计规则时将其量化为一般类（0.0-0.4）、重要类（0.2-0.8）、关键类（0.6-1.0）.
四、FRMIC模型分类法
FRMIC模型分类法的不同组成部分如下：
(一)输入标准的模糊化
这个分类模型,输入标准是将模糊的文学变量描述为一些数的集合,如人的年纪用文学性的语言可以描述为童年、少年、青年、老年,每个都可以用模糊文学变量建模来代表一定程度的间隔,即童年为0-6岁、少年为7-17岁、青年为18-40岁、中年为41-65岁、老年为66岁以后.相似地,在我们的研究中将FRMIC分类的五个标准模糊化,每个标准的维度分为高、中、低.
(二)规则
基于确定的标准,系统根据每个标准的维度自动分类,例如我们选择五个标准单价、年消耗金额、交货期、关键性和通用性,每个标准的维度为高、中、低,那么系统将自动产生243条规则.相关专家将检查这些规则和输出结果以便确定最后的规则.
(三)输出结果的去模糊化
在本模型中,FRMIC分类输出结果为ABC三种,去模糊化的输出结果由重心法算出,模型的输出结果为从0到1的小数值,一旦得出这个值,该备件将被归为已经定义的输出结果ABC.
(四)FRMIC模型的结构
FRMIC模型架构分为隔离数据库层、中间层和客户层.专家在不同的架构中登入时,能改变每个架构的功能值和规则.这个模型若整合到任何在线的库存管理系统,多标准分类的动态结果将能从每天的消耗数据获得.其结构如下图：
结论：关于本文可作为备件方面的大学硕士与本科毕业论文汽车配件大全论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
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