原创《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。
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：
备件论文参考资料：
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