面向客户的备件集中库存需求预测模型
关键零部件库存数量及配送周期决策模型
关键零部件库存数量及配送周期决策模型关键零部件库存数量及配送周期决策模型是企业供应链管理中至关重要的一个方面，它直接影响着企业的运作效率、成本控制以及客户满意度。
随着全球化竞争环境的加剧，企业对于零部件库存管理和配送周期决策的需求也变得越来越迫切。
本文将探讨这一话题，并提出一种综合考虑库存数量和配送周期的决策模型，以帮助企业更好地管理关键零部件库存并优化配送周期。
企业在进行库存数量和配送周期决策时，往往需要考虑多个因素。
首先是供应链中的不确定性因素，例如市场需求的波动、供应商的交货可靠性、运输环节中的延迟等，这些因素都会对库存数量和配送周期产生影响。
其次是成本和效益的考量，企业需要在保证服务水平的前提下尽可能降低库存成本和配送成本。
在现代企业管理中，许多企业已经意识到了供应链管理的重要性，开始注重优化库存管理和配送周期决策。
传统的基于经验法则的库存管理模式已经不能满足企业日益增长的需求，因此需要引入一种更为科学、系统的决策模型来帮助企业提高效率、降低成本。
为了解决这一挑战，许多研究者开始探讨如何结合数学建模和优化算法来实现库存数量和配送周期的有效管理。
他们提出了各种不同的决策模型，并通过大量的实证分析和案例研究来验证这些模型的有效性。
这些研究成果为企业提供了可行的解决方案，并帮助他们在激烈的市场竞争中立于不败之地。
然而，现有的研究大多集中在单一的库存管理或配送周期决策上，很少有研究将二者结合起来进行综合考虑。
实际上，库存数量和配送周期之间存在着密切的关系，二者相互影响。
因此，有必要建立一个综合考虑库存数量和配送周期的决策模型，以帮助企业更好地管理关键零部件库存。
基于以上考虑，本文将提出一种基于数学建模和优化算法的关键零部件库存数量及配送周期决策模型。
该模型将考虑到库存数量和配送周期之间的相互作用，帮助企业在最小化成本的同时保证服务水平。
具体来说，该模型将首先建立起一个动态的需求预测模型，以便更准确地预测市场需求的波动情况。
供应链管理中的需求预测与库存优化模型
供应链管理中的需求预测与库存优化模型需求预测与库存优化模型在供应链管理中扮演着重要的角色。
随着市场竞争的加剧和产品生命周期的缩短，准确预测需求和优化库存成为供应链管理的关键，这对于企业的运营效率和利润最大化至关重要。
本文将探讨需求预测与库存优化模型在供应链管理中的应用和优势。
需求预测模型是供应链管理中的关键组成部分。
通过预测需求，企业可以制定相应的生产计划和库存管理策略，以满足市场需求并减少库存成本。
需求预测模型可以利用历史销售数据、市场趋势、产品生命周期等信息来预测未来的需求情况。
准确的需求预测可以帮助企业减少积压库存和缺货，提高客户满意度，并且能够对供应链作出更加准确的决策。
在需求预测模型中，常用的方法包括时间序列分析、图像识别、神经网络和机器学习等。
时间序列分析方法可以通过对历史销售数据的统计分析来预测未来的需求情况。
图像识别方法可以通过对产品图片和销售渠道的分析，来预测产品的需求。
神经网络和机器学习方法可以通过对大量数据的学习和模式识别，来预测未来的需求。
不同方法的选择取决于企业的具体情况和需求，同时也需要考虑模型的准确性和可操作性。
库存优化模型是供应链管理中的另一个关键组成部分。
目标是通过优化库存水平和订单量，以减少库存持有成本和订单缺货风险。
库存优化模型考虑到多种因素，包括供应商可靠性、产品生命周期、市场需求波动性等，以制定最佳的库存管理策略。
常用的库存优化模型包括经典的EOQ模型（经济订货量模型）、ROP模型（再订货点模型）和VMI模型（供应商管理库存模型）等。
EOQ模型通过平衡库存持有成本和订货成本来确定最佳订货量，以实现库存成本的最小化。
ROP模型基于再订货点来触发补货，并考虑到供应链的不确定性和需求波动，以保证库存水平在合理范围内。
VMI模型则通过供应商和客户之间的紧密合作，实时共享销售和库存信息，以便供应商可以根据实际需求进行补货和库存管理。
需求预测和库存优化模型在供应链管理中的应用具有重要的优势。
供应链管理中的需求预测模型构建方法
供应链管理中的需求预测模型构建方法随着市场竞争的加剧，企业对供应链管理的重视也日益增加。
其中一项关键任务是准确预测需求，以便合理安排生产计划和库存管理，降低成本，提高运营效率。
本文将介绍供应链管理中的需求预测模型构建方法。
需求预测是一项复杂的任务，它受到多种因素的影响，包括市场趋势、产品生命周期、季节性需求、竞争对手的行为等等。
因此，构建准确的需求预测模型至关重要。
以下是一些常用的需求预测模型构建方法：1. 历史数据分析法：这是一种基于历史销售数据的经验法，通过分析过去的销售模式和趋势来预测未来的需求。
该方法适用于产品销售稳定、趋势明显的情况。
可以使用时间序列分析、回归分析等方法对历史数据进行挖掘，找出销售规律和周期性变化，并基于这些规律进行需求预测。
2. 调查法：这是一种基于市场调研的方法，通过收集消费者的需求意见和行为数据来预测市场需求。
可以通过问卷调查、焦点小组讨论等方式获取数据，并进行数据分析和挖掘，找出潜在的需求趋势和消费者偏好。
这种方法适用于市场需求变化快速、产品生命周期短的情况。
3. 智能算法法：随着人工智能和机器学习技术的发展，智能算法在需求预测中的应用越来越广泛。
这些算法可以通过分析大量的数据、学习历史模式和趋势来进行需求预测。
常用的智能算法包括神经网络、支持向量机、决策树等。
这些方法可以根据具体情况选择，以实现更准确的需求预测。
4. 合作伙伴数据共享法：供应链管理涉及到多个环节和参与方，如供应商、分销商、零售商等。
这些参与方拥有丰富的销售和市场数据，可以与企业进行数据共享和合作，共同进行需求预测。
通过共享数据和分析，可以获得更全面和准确的需求预测结果。
除了以上方法，还有一些其他的需求预测模型构建方法，如复杂网络模型、混合模型等，可以根据具体情况选取合适的方法。
在构建需求预测模型时，还需要注意以下几点：1. 数据质量：需求预测的准确性与数据质量密切相关。
因此，在构建模型之前，需要对数据进行清洗和处理，排除异常值和缺失值，并确保数据的完整性和准确性。
库存问题的基本模型
库存问题的基本模型库存问题是指在供应链中管理和控制物料和产品的数量，以达到成本最小化和客户满意度最大化的目标。
库存问题的基本模型包括以下几个要素：供应商、制造商、分销商和最终客户。
首先，供应商是指提供原材料和零件的供应商。
他们与制造商建立合作关系，提供所需的物料。
在库存问题中，包括考虑供应商的交货时间、供应能力以及货物成本等因素。
其次，制造商是指将原材料和零件制造成最终产品的组织。
制造商需要根据市场需求来计划生产，并确保在生产过程中的库存水平合理。
在库存问题中，制造商需要考虑生产设备的利用率、生产率和生产规模等因素。
然后，分销商是指将最终产品分销给最终客户的组织。
分销商需要根据市场需求和销售预测来制定库存策略，并确保库存水平能够满足客户需求。
在库存问题中，分销商需要考虑订单接收、物流配送和销售预测等因素。
最后，最终客户是指购买最终产品的个人或组织。
最终客户的需求是库存问题的决定性因素，因为所有的供应链活动都是为了满足最终客户的需求。
在库存问题中，最终客户的需求可以通过市场调研、销售预测和订单管理等方式进行预测和控制。
综上所述，库存问题的基本模型是一个以供应商、制造商、分销商和最终客户为核心的供应链模型。
在这个模型中，各个组织之间需要进行信息交流和协调，以实现库存的合理管理和控制，从而最大限度地降低成本，提高客户满意度。
库存问题是供应链管理中的一个重要方面，对企业的运营和业务效率有着直接的影响。
有效地管理和控制库存，可以降低企业的成本，提高资源利用率，减少产品滞销和返工等问题，从而提高客户满意度和企业竞争力。
在库存问题中，最基本的模型是库存控制模型，其中包括安全库存、订货量和库存周转率等关键指标。
安全库存是指为了应对不确定的需求、供应变动或突发事件而预留的一定量的库存。
订货量是指供应商和分销商根据需求预测和订单量确定的每次采购或生产的数量。
库存周转率是反映库存利用效率的指标，可以通过销售额与平均库存量的比值来计算。
库存的基本概念与基本模型
库存的基本概念与基本模型库存是指企业或个人拥有的用于生产、经营或销售的物资、商品或产品的数量。
库存是企业经营活动中不可或缺的一部分，它直接关系到企业的运营、生产能力和客户满意度。
库存管理的目标是实现最佳的库存水平：既要保持足够的库存以满足顾客需求，又要尽量减少库存的持有成本。
库存管理面临的挑战在于如何在满足需求的同时最大限度地利用现有资源，以提高经济效益。
库存管理中最基本的模型是经济订货量模型，也称为"EOQ模型"（Economic Order Quantity）。
该模型通过计算最经济的订货数量来平衡订货成本和库存持有成本。
该模型的基本假设是，需求是稳定且准确可预测的，并且没有订货延迟。
EOQ模型中的关键变量包括：订货成本、持有成本和需求量。
订货成本是指每次订货所需的固定和变动成本，包括采购成本、运输成本和订货的固定成本。
持有成本是指因持有库存而产生的成本，包括仓储成本、保险费用和损耗成本。
需求量是指在一定时间范围内所需的物资、商品或产品的数量。
根据这些变量，可以使用数学公式计算出最经济的订货量。
除了EOQ模型，还有其他库存管理模型，如ABC分析法、周期存货模型和推拉模型等。
ABC分析法是按照物资、商品或产品的价值和重要性分为A类、B类和C类，以便针对不同类别的库存采取不同的管理策略。
周期存货模型是根据产品的周期和需求量来确定最佳的库存水平。
推拉模型则根据市场需求进行预测，决定是否推动生产或以预测订购的方式进行库存管理。
综上所述，库存是企业经营活动中不可或缺的一部分，库存管理的目标是实现最佳的库存水平。
EOQ模型是库存管理中最基本的模型，通过计算最经济的订货量来平衡订货成本和库存持有成本。
此外，还有其他库存管理模型可供选择，以适应不同的需求和情况。
库存管理是企业中非常重要的一环，直接关系到企业的运营效率和经济效益。
合理管理库存不仅可以满足客户需求，提高客户满意度，还可以减少库存成本，优化企业的资金运营。
关键零部件库存数量及配送周期决策模型
关键零部件库存数量及配送周期决策模型关键零部件库存数量及配送周期是供应链管理中一个至关重要的议题，对企业的运营效率和成本控制起着关键性作用。
随着全球化经济的发展和市场竞争加剧，企业需要不断优化自身的供应链管理，以应对激烈的市场竞争。
因此，建立一个合理的，对企业提升竞争力具有重要意义。
首先，关键零部件库存数量及配送周期决策模型的建立需要考虑多个因素。
在实际应用中，企业需要根据自身的特点和需求来确定关键零部件的种类和数量。
这其中包括生产规模、销售情况、供应商的实际情况等方面的考量。
在确定关键零部件的库存数量时，企业需要综合考虑市场需求、供应商交货周期、库存成本等因素，以确保在满足市场需求的同时尽量减少库存成本。
其次，配送周期也是影响企业运营效率的重要因素之一。
合理的配送周期可以提高供应链的响应速度，缩短订单交货周期，减少库存积压。
在确定配送周期时，企业需要考虑供应商的配送能力、产品的特性、市场需求等因素，以确保在保证产品质量的前提下尽量缩短交货周期，提高客户满意度。
在实际操作中，企业可以通过建立数学模型来优化关键零部件库存数量及配送周期决策。
常用的数学模型包括供应链优化模型、库存管理模型、周期性配送模型等。
通过利用这些数学模型，企业可以量化不同因素之间的关系，找到最优的解决方案，提高供应链的效率和成本控制能力。
除了数学模型，企业还可以利用信息技术来优化关键零部件库存数量及配送周期决策。
现代信息技术的发展为企业提供了更多的工具和手段来实现供应链的优化。
例如，企业可以利用大数据技术分析历史订单数据，预测未来的市场需求，从而优化关键零部件的库存数量和配送周期。
同时，企业还可以利用物联网技术实现对关键零部件的实时监控和跟踪，及时调整库存和配送计划，实现供应链的实时优化。
在实际操作中，企业需要根据自身的实际情况来选择合适的关键零部件库存数量及配送周期决策模型。
不同行业、企业的特点各不相同，因此需要结合实际情况进行具体分析和选择。
供应链管理中的供需预测模型研究
供应链管理中的供需预测模型研究供应链管理是一个复杂而庞大的系统，其中一项重要的任务是准确预测未来的供需情况。
供需预测模型的研究是为了帮助企业在供应链中更好地规划生产、采购和库存等方面的决策，以满足市场需求并降低成本。
本文将介绍几种常见的供需预测模型，并分析它们在供应链管理中的应用。
1. 时间序列模型时间序列模型是一种基于历史数据的预测方法，它假设未来的需求和供应与过去的趋势和模式相关。
常见的时间序列模型包括移动平均法、指数平滑法和季节性模型等。
移动平均法是一种简单的时间序列预测方法，它通过计算过去一段时间内的平均需求或供应量来预测未来的趋势。
指数平滑法则通过对历史数据进行加权平均，降低较早数据对预测结果的影响，更加关注近期数据的变动情况。
季节性模型则考虑到需求和供应在不同季节的周期性变化，并给予不同季节的数据不同的权重。
这些时间序列模型在供应链管理中有着广泛的应用。
比如，企业可以根据历史销售数据，使用时间序列模型来预测未来产品的需求量，从而合理规划生产计划，并减少库存堆积或产品缺货的风险。
2. 回归分析模型回归分析模型是一种统计学方法，通过分析自变量与因变量之间的关系来预测未来的供需情况。
常见的回归分析模型包括线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
线性回归模型假设自变量与因变量之间存在线性关系，通过确定最佳拟合直线来进行预测。
多项式回归模型则考虑到自变量与因变量之间的非线性关系，可以在模型中引入高阶项。
逻辑回归模型则适用于输入变量为分类数据（如二元变量）的情况。
回归分析模型在供需预测中的应用主要体现在供应链成本的优化方面。
企业可以通过分析供应链环节中的各种成本因素（如运输成本、库存成本等），并与需求量和供应量等因素建立回归模型，从而帮助企业做出最优的成本决策。
3. 人工神经网络模型人工神经网络模型是一种模拟人脑神经元网络结构的预测方法，通过模拟人脑的学习和记忆能力，来预测未来的供需情况。
常见的人工神经网络模型包括前馈神经网络、循环神经网络和自组织映射等。
库存需求预测概述
库存需求预测概述库存需求预测是指根据过去的销售数据和市场需求趋势，预测未来一段时间内所需的库存数量。
这是企业管理库存的关键环节之一，能够帮助企业避免库存过剩或库存不足的问题，提高库存管理的效率和准确性。
库存需求预测的目的是为了帮助企业确定合适的采购计划，以满足市场需求，同时尽量减少库存成本和风险。
预测库存需求需要考虑多种因素，如产品的销售量、季节性需求变化、市场传播效果、竞争对手的活动等。
预测库存需求的方法可以分为定量方法和定性方法两种。
定量方法主要是基于历史销售数据和统计模型进行预测，如时间序列分析、移动平均法、回归模型等。
这些方法通过分析过去的销售数据，找出一定的规律和趋势，以此来预测未来的销售趋势。
定性方法则是根据市场情况、竞争对手的活动和其他关键因素进行判断和预测。
库存需求预测的精度和准确性对企业管理库存非常重要。
如果预测偏低，会导致库存不足，无法满足市场需求，影响销售和客户满意度；如果预测偏高，会导致库存过剩，增加了库存成本和风险。
因此，合理选择和应用适合的库存需求预测方法，结合实际情况进行参数调整和修正，对于企业来说非常关键。
库存需求预测是一个复杂的过程，需要综合考虑各种因素和变量，并及时调整和修正预测结果。
随着企业信息化水平的提高，可以借助先进的库存管理系统和数据分析工具来进行库存需求预测，提高预测的准确性和精度。
同时，与供应商和销售团队的密切沟通和合作也是确保库存需求预测准确的重要环节。
总之，库存需求预测是企业库存管理的重要环节，能够帮助企业合理规划和控制库存，提高供应链的效率和运作质量。
通过合理的预测方法和系统支持，企业可以更加准确地预测库存需求，降低库存成本，提高客户满意度，增强市场竞争力。
库存需求预测是企业库存管理的关键环节之一，通过合理预测未来的市场需求趋势和销售量，来确定合适的库存数量和采购计划。
库存需求预测的准确性直接关系到企业的库存成本、客户满意度和竞争力。
在进行库存需求预测之前，企业需要收集并分析过去的销售数据。
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假定该销售公司向工厂提交订单后的
交 货 周 期 为 １２个 月 ，根 据 上 表 可 知 ，预 计 算
２０１０年订单，只需知到客户在２０１１年的备件
下 线 情 况 ，也 就 是 只 需 要 知 道 Ａ钢 、Ｂ钢 、Ｃ
钢 中 有 多 少 该 备 件 是 在 ２００５年 上 线 ，有 多
表3 某型号轴承寿命分布数据
（１）不 考 虑 其 它 检 修 计 划 时 ，客 户 某 月
实际需求量 Xi 可以根据该备件上线月份
l0i 与 12× (li / t0i ) 得 出 ；
（２）考虑其它检修计划时， Xi 还应考考 虑检修计划预期；
（３）另外， Xi 应根据安全库存Ｑ安情况追 加需求订单。
１４
科技创新导报 Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｈｅｒａｌｄ
摘 要：本文提出基于客户消耗的源头数据、以及对未来市场占有率的预期，利用ＭＲＰ思想预测客户备件订单计划，从而提高对备件需求
预测的准确性、进 而 构 建 出 面 向 客 户 的 备 件 集 中 库 存 模 型， 并在降低备件库存持有成本的基础上、逐步提高市场占有率； 以某轧钢线上某
种备件需求为例，验证了模型的有效性。
科技创新导报 ２０１０ ＮＯ．０１ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｈｅｒａｌｄ 面向客户的备件集中库存需求预测模型
技 术 创 新
林静 (1.湖南大学工商管理学院 湖南长沙 4 10 0 8 2 ; 2 .SKF销售(中国)有限公司资产管理服务部 1 00 0 0 5 )
作 为 以 备 件 销 售 为 主 的 销 售 公 司 ，往 往同一种型号的备件需求来源于多家客 户 。一 方 面 ，对 于 那 些 要 求 及 时 响 应 的 企 业，备件库存量越多，及时满足客户设备维 护 需 求 的 概 率 越 大 ，市 场 占 有 率 也 就 越 高 ； 备 件 库 存 量 越 少，发 生 备 件 缺 货 、不 能 及 时 供 应 的 可 能 性 越 大 ，很 容 易 造 成 客 户 的 流 失 ，从 而 降 低 市 场 占 有 率 。然 而 ，另 一 方 面 ， 备 件 库 存 量 越 多 ，备 件 库 存 的 持 有 成 本 也 就 越 高 、资 金 占 用 风 险 也 就 越 高 。因 此 ，能 否基于客户的准确需求构建出备件的集中 库 存 预 测 模 型 ，对 于 销 售 公 司 平 衡 资 金 占 用风险与市场占有率下降的风险损失至关 重要。
（１）基于ＭＲＰ思想确定Ｑ订的 订 货 策 略； （２）基于市场占有率的实际需求量Ｑ需的 确定； （３）基于客户实际需求量 Xi 的确定； （４）安 全 库 存 量 Ｑ安的 确 定 。 最 后 ，本 文 以 某 轧 钢 线 上 某 备 件 需 求 为 例 ，验 证 模 型 的 有 效 性 。
1
基于
MRP
占 有 率 从 ４０％提 高 到 ５５％）：如 表 ２所 示 。 （２）计 算 该 轴 承 备 件 年 工 作 时 间 得 到 ：
t1 = 365× 24×α1 = 365× 24× 0.9 = 7884
t2 = 365× 24×α2 = 365× 24 × 0.85 = 7446
t3 = 365× 24×α3 = 365× 24× 0.85 = 7446
关键词： 备件管理 库存管理 需求预测 市场占有率
中图分类号：Ｆ２７４
文献标识码：Ａ
文章编号：１６７４－０９８Ｘ（２０１０）０１（ａ）－００１４－０２
备件库存（ｓｐａｒｅ ｐａｒｔｓ ｉｎｖｅｎｔｏｒｉｅｓ）不同 于 其 它 生 产 库 存 （ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ｉｎｖｅｎｔｏｒｉｅｓ），它 既 不 是 卖 给 客 户 的 中 间 产 品 ，也 不 是 卖 给 客 户 的 最 终 产 品 。因 此 ，备 件库存的预测问题也不同于一般的生产库 存 ，它 与 客 户 设 备 维 护 水 平 等 因 素 紧 密 相 关。
技 术 创 新
科技创新导报 ２０１０ ＮＯ．０１
Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｈｅｒａｌｄ
4 安全库存量 Q 安的确定
预 期 消 耗 量 为 li / t0i （ 单 位 ： 个 （ 对 ） ／
年），则客户安全库存预期为：
Q安 = k × L订 ×[(t0i / li )/12] ， 其 中 k 为
的某型号备件某月（或年）的订单计划下达
量为Ｑ订（表１最后一行），则Ｑ订可以根据当月
表1 基于MRP思想确定Q订的订货策略示例表
表2 某型号轴承2008年经验数据
（或年）实 际 需 求 量 Ｑ需（表１第 一 行）、当 月（或 年 ）该 备 件 的 订 货 提 前 期 预 计 值 Ｌ订（１），当 月 预 计 库 存 值 Ｉ存推 算 得 出 。其 中 Ｌ订和 Ｉ存为 该 销售公司决策变量，Ｑ需为客户决策变量。
t4 = 365× 24 ×α4 = 365× 24× 0.8 = 7008 （３）假 设 该 轴 承 （个 ）在 不 同 客 户 设 备 中
由 于 管 理 水 平 、维 护 水 平 、工 作 环 境 等 的 不 同 ，寿 命 分 布 如 下 ：
如 表 ３所 示 。 （４） 备件寿命预测：
t0i
= ti 1+ mi
备件关键性系数。
5 数值算例 本 算 例 中 根 据 ２００８年 底 的 经 验 数 据 估
计 某 销 售 公 司 某 型 号 轴 承 在 Ａ 钢 厂 、Ｂ 钢
厂 、Ｃ钢 厂 、Ｄ钢 厂 （ i = 1,2,3,4 ）轧 钢 线 的 订
单 需 求 。主 要 过 程 如 下 ： （１）根据２００８年经验得到（拟将平均市场
为了提高对备件需求预测的准确性， 本文以某种轧钢线上某型号的备件为例， 提 出 基 于 客 户 消 耗 的 源 头 数 据 、以 及 对 未
来 市 场 占 有 率 的 预 期 ，利 用 ＭＲＰ思 想 预 测 客 户 备 件 订 单 计 划 ，从 而 提 高 对 备 件 需 求 预 测 的 准 确 性 、进 而 构 建 出 面 向 客 户 的 备 件 集 中 库 存 模 型 ，并 在 降 低 备 件 库 存 持 有 成 本 的 基 础 上 、逐 步 提 高 市 场 占 有 率 。本 文 所提出的面向客户的备件集中库存预测模 型包括：
度 等 因 素 ，考 虑 其 中 某 个 客 户 的 需 求 风 险
预 期 为 ９０％，则 ri = 0.9 ），而 对 于 该 客 户 的 当 实际需求预期为 Xi ，对于某种备件则有：
n
∑ Q需 = wiri X i i=1
其中 wi 、ri 为 该 销 售 公 司 的 决 策 变 量 ，
Xi 为客户决策变量。
ti = 365× 24 ×αi （ ｈ ）
假 设 某 客 户 安 装 备 机 情 况 为 １： mi ，且
假 设 备 机 之 间 的 工 作 量 分 配 均 匀 ，则 备 件 （仅考虑成对更换时即为每对备件）实际年
工 作 时 间 （单 位 ：ｈ） t0i ：
t0i
=
ti 1 + mi
假 设 某 备 件 的 预 期 寿 命 为 li 小时，则该 备 件 年 寿 命 预 计 为 li / t0i （单 位 ：年 ）。综 上 ：
3 基于客户实际需求量 X i 的确定 客户实际需求量与客户实际生产现场
的 使 用 条 件 、产 量 、设 备 管 理 水 平 、库 存 决 策 等 有 关 。以 某 种 轧 钢 线 上 某 型 号 的 备 件
为例，假设某客户轧机工作时间比为 αi ，则 该 客 户 该 备 件 年 工 作 时 间 ti 为 ：
（７）综 上 ，预 计 该 销 售 公 司 在 ２０１０年 应
下达订单共１８个。
（８）最 后 根 据 ＭＲＰ思 想 ，可 推 算 出 相 应
的下单时间。
6 结语 综 上 ，在 该 模 型 中 需 销 售 公 司 估 计 的
参 数 变 量 为 ：Ｌ订、wi 、ri 、k ；其 它 属 于 需 掌 握 的 客 户 数 据 ，特 别 是 备 件 上 线 月 份 l0i 。
思想确定
Q
的订货策略
订
物料需求计划（Ｍａｔｅｒｉａｌ Ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ
Ｐｌａｎ，ＭＲＰ）原 本 是 零 部 件 制 造 及 最 终 产 品
装 配 的 详 细 物 料 计 划 的 基 本 工 具 ；在 本 文
中 提 出 利 用 ＭＲＰ思 想 实 现 备 件 的 基 本 订 货
Ｑ订的 确 定 。模 型 基 本 思 路 与 ＭＲＰ一 致 ，举 例如下（见表１）：假设某销售公司对某工厂
关于需销售公司估计的参数变量可根据实
际 情 况 分 别 讨 论 ，例 如 ，客 户 风 险 预 期 ri 要
考虑哪几个方面的影响等等。 本文所提出的需求预测模型所基于的
是 最 终 客 户 的 现 场 数 据 ，而 不 仅 仅 是 销 售 人员的经验预期，所以，该模型最大的优势 是 能 够 大 大 减 少 中 间 渠 道 的 预 测 风 险 ，提 高 预 测 的 准 确 性 ，从 而 提 高 客 户 服 务 的 响 应 速 度 ，并 最 终 提 高 销 售 公 司 相 关 产 品 的 市场占有率。
少 在 Ｄ 钢 是 ２００７ 年 上 线 的 即 可 。假 设 该 备 件 在 ４个 客 户 的 上 线 情 况 如 下 ：如 表 ４所 示 。
n
∑ 那 么 ： Q需 = wiri Xi ＝ １ ０ ０ ％ × ０ ． ９ ５ × i=1
１０＋５０％× ０．７５× ８＋５０％× ０．８× ８＋２０％×
表4 某型号轴承寿命预测数据 表5 某型号轴承寿命预测数据
参考文献
［１］ Ｗ Ｊ Ｋｅｎｎｅｄｙ， Ｊ Ｗａｙｎｅ Ｐａｔｔｅｒｓｏｎ， Ｌａｗｒｅｎｃｅ Ｄ， Ｆｒｅｄｅｎｄａｌｌ． Ａｎ ｏｖｅｒ－ ｖｉｅｗ ｏｆ ｒｅｃｅｎｔ ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ ｏｎ ｓｐａｒｅ ｐａｒｔｓ ｉｎｖｅｎｔｏｒｉｅｓ［Ｊ］． Ｉｎｔ． Ｊ． Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ Ｅｃｏ－ ｎｏｍｉｃｓ ７６ （２００２）：２０１－２１５．