基于边际效应分析的器材库存方案优化方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于边际效应分析的器材库存优化方法及系统。本发明将装备保障现状抽象成为数学模型，作为分析和优化的输入；然后利用边际效应优化算法，利用可先在现有库存方案评估模块中对现有方案进行评价分析，最后采用在库存方案优化模块中进行库存方案优化。本发明利用装备维修保障体系模型结合边际效应优化算法，能制定出最佳库存储备方案，完成器材储备方案优化的目的，能解决器材资金浪费、器材储备不合理和由于器材造成的装备使用效能低的问题。

主权项

一种基于边际效应分析的器材库存方案优化方法，包括下列步骤：(1)采集对应装备系统或部件的相关数据，基于下述泊松分布备件计算模型计算对应各备件需求概率：$P(k,\lambda T)=\frac{{\left(\lambda T\right)}^k{e}^{-\lambda T}}{k!}---\left(I\right);$式(Ⅰ)中，P(k,λt)：备件需求量为k的概率，λ：单元故障率，T：系统工作的时间，k：故障数量；(2)采集该装备系统对应的供应保障相关数据，采用如下计算公式计算对应备件的期望备件短缺数EBO_i：${\mathrm{EBO}}_i\left(s\right)=\underset{k=s+1}{\overset{\infty }{\Sigma }}(x-s)P(k,\lambda t)---\left(II\right);$式(Ⅱ)中，i：备件种类，s：备件库存，x：备件需求量；(3)确定库存方案的效能目标和费用约束，利用下述模型公式运算、比较：$\left\{\begin{array}{c}min\underset{k=1}{\overset{n}{\Sigma }}{\left(EBO\right)}_k\left(S_k\right)\\ s.t.\underset{k=1}{\overset{n}{\Sigma }}{S}_k{C}_k\le L\end{array}\right.---\left(III\right);$式(Ⅲ)中，(EBO)_k(S_k)为库存方案中第k项器材的期望备件短缺数；S_kC_k：库存方案中第k项器材的费用，L：总费用约束；(4)并依据上步分析得出能使装备系统级EBO期望短缺数最小等效于装备系统使用可用度A_o最大时的所对应的备件库存方案，采用如下边际优化模型公式分析计算：$\delta =\frac{EBO(s-1)-EBO\left(s\right)}{C}\iff \frac{\Delta A}{\Delta C}---\left(IV\right);$式(Ⅳ)中，δ：期望备件短缺数的减小值和备件的单价之比，EBO(s‑1)：备件量为S‑1个时的期望备件短缺数，EBO(s)：备件量为S个时的期望备件短缺量，C：备件的单价，ΔA：装备系统可用度的增加量，ΔC：备件的单价增加量。