一个时变安装库的可靠性优化和维修部件物流优化外文翻译资料

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一个时变安装库的可靠性优化和维修部件物流优化

Tongdan Jin, Yu Tian

摘要：基于绩效的合同（PBC）是一种新型的售后服务实践，为了支持资本设备和系统的运作和控制。在PBC模式下，这个研究的目的是通过可靠性设计增加系统运行的可得性，同时最小化物流足迹。我们考虑了此种情况：安装系统的数量在计划范围内随意增长导致非平稳控制和维修需求。更新方程和泊松过程被用来估计总体安装系统故障。我们提出了一种动态库存策略，它会相应的补充库存以满足随时间变化的部分需求。基于多阶段自动库存控制策略，我们提出并求解了一个优化模型。本研究从理论上探究了由于新的安装而改变系统总体大小的性能驱动服务操作。可靠性设计和库存水平之间的权衡在不同的装运场景下被检查和被比较。以半导体设备产业为例，验证了该方法的适用性和性能。

1. 引言

有两种类型的售后服务合同方式在与资本设备相关的文献中被讨论：基于材料的合同和基于绩效的合同（Gadiesh和Gilbert;Kim等2007；Nowicki等2008；Oliva和Kallenberg2003）.在基于材料的合同之下，设备使用者和顾客支付备件、劳动力和其他相关成本的单位交易费用。尽管它很受欢迎，但是主要的担心是原始的设备生产商（OEM）较少主动地提高系统可靠性。OEM共有观点是通过扩展保修项目或有效部件替换服务能实现顾客满意。然而，从长远看，这种观点可能会损害OEM市场份额。顾客可能会转向购买其他供应商的产品，因为他们提供更可靠而且不那么贵的系统。贯穿论文全文，系统和设备被交替使用。

基于绩效的合同（PBC）作为一种新的服务模式，旨在提高可靠性性能的同时降低维持成本。这种新方式经常被国防部称作“基于绩效的物流（PBL）”或者被商业航空称作“按小时供电（PBH）”。在基于绩效的合同之下，OEM和他的顾客达成一项服务水平协议，即尊重性能标准如系统可用性、修复时间和总体准备时间。顾客不再为材料和劳动力付费，而是在系统有效的生命周期里为系统性能付费。因此，OEM受到刺激，在系统设计和制造阶段在可靠性方面投资更多的资源，因为它将会通过降低支持和物流成本而得到回报。一些成功的PBL合同已经进入美国军事部门。例如，美国海军的设备可用性提高，F/A -18飞机可靠性从传统的材料合同下的67%提高到PBL下的85%，宙斯盾巡洋舰从62%提高到94%（Garvey2005;Kratz2005）.

系统可用性可以通过减少平均修复时间（MTTR）来提高。MTTR的长度主要依赖于三个物流因素：故障诊断时间、备件库存水平、零部件交付时间。为了优化库存操作和资源，大量的文献已被出版。这些模型被分为：单层库存模型和多层库存模型（Kennedy等2002;Muckstadt2005）.特别是，两种连续评估策略经常被用来管理服务部件物流：（1）批量模型/再订货点模型（q,r），q代表订货数量，r代表再订货点（2）定量订货模型（s,S）,s代表再订货点，S代表最高水平。为了最小化库存成本，基于历史数据和安装系统的数量，备件需求曲线需要被预测（Jalil等2011）.在目前的文献中，大部分可修复库存模型（Diaz和Fu1997;Graves1985;Sherbrooke1968,1992）都基于这个假设：（1）备件需求是平稳的过程（2）安装系统的数量或安装库的大小是静态的或无限的。这些假设允许使用马尔可夫模型或排队论来估计稳态库存参数。最近Graves和Willems(2008)发明了一种考虑固定时间均值和时间依赖方差的非平稳需求的制造库存安排策略。当新一代设备被投入市场，由于该领域系统的增加，可靠性增长和可变量的使用，备件库存通常处于非平稳状态。因此，平稳库存状态策略在解决时变备件需求方面变得无效。

系统可得性也可以通过增加平均故障间隔时间（MTBF）来提高。在可靠性文献中，两个增加MTBF的方法被广泛讨论：冗余分配和可靠性分配（Chen1992;Coitetal2004;Kuo和Wan2007;Marseguerra等2005）。对于这两种技术，问题都在于在资源约束下系统可靠性最大化或在可靠性约束下资源最小化。这些模型通常集中在与材料获取、设计和制造相关的成本上。据估计，资本设备维修和保养费用可能占生命周期费用（LCC）的60%-70%（Berkowitz等2004）。因此，安装后服务的花费需要考虑并纳入可靠性优化模型之中。

PBC协议也可以视为终身保修服务。在保修模型中，研究重点集中在保修期的最优化或者保养成本的最小化（Murthy等2004；Huang等2007）.可靠性被认为是一种抵消保修成本的可行方法。然而，备件物流长期被排除在保修决策模型之外。因为大多数保修模型有利于OEM经济利益，所以停机损失和顾客遭受的其他间接成本需要被重新检查，并且适当纳入保修模型考虑范围中。

可靠性、备件库存水平和系统总体大小共同决定了资本设备的可用性和生命周期成本（LCC）。在这一方向，几项研究已经有了初步的成果（Jin和Liao2009;Kim等2007；Oner等2010）。Jin和Liao：在考虑安装系统人口增长的情况下，对备件库存在非平稳需求情况下进行了建模和优化。Kim：在博弈论框架下，研究了产品可靠性与备件库存水平之间的权衡关系。Oner：Erlang损失模型（M/G/S/s队列）用于建立单级备件库存缺货概率，在此基础，通过平衡可靠性与基本库存水平将LCC最小化。Kim和Oner的研究都假设系统总体大小或时间恒定在合同期间不变，从而得到一个固定的备件需求率。

在PBC框架下，本文目标是通过优化可靠性和资源配置来优化设计、制造、备件库存来最小化安装基地的网络净现值（NPV）。我们从两个方面拓展了Kim和Oner的模型。首先我们假设了该领域系统由于市场扩张而随机增加。因此，备件需求往往是非平稳的。资本设备更现实的感知是按顺序购买并使用的顾客。很多次安装库达到稳态然而备件需求仍然为非稳态。这发生在当OEM实施可靠性增长计划例如纠正措施和翻新。第二方面归因于多阶段（q,r）适应库存策略的发展。该算法可以动态的调整参数以满足因安装基地的扩展而导致的非平稳需求。

论文的其余部分按以下方式排列。第二节提出一种估算时变安装基地的备件需求方法。第三节集中讨论多阶段（q,r）库存控制策略的制定。第四节探究可靠性与LCC之间的分析关系。第五节通过最优化设计、制造、售后支持的资源分配来最小化LCC。第六节通过数值算例和仿真验证了该方法的适用性和有效性。第七节总结全文。

参数说明

1. 估计非平稳修复需求

2.1动态集成服务供应链

图1描述了一个综合服务供应链，包含OEM和它的顾客。OEM拥有靠近客户的设计/制造设施、维修中心和备件库存。我们假设与材料和设备成本相比运输成本可忽略不计。我们也假设OEM提供维修所需要的人力和技术。因此，维修中心位于低成本地区或靠近设计/制造设施。所以，这种集成服务模式实际上是一种二级可修复库存系统（Sherbrooke1968）.本研究重点是当地库存策略并假设维修中心持有零库存。

OEM按照市场需求和军事合同设计和生产新的资本设备。在第

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