装备使用阶段后续备件采购模型Π:可修复件

针对装备使用阶段可修复件的采购优化问题,引入近似拉普拉斯需求概率分布代替正态分布,建立了采购间隔期内的备件短缺函数。根据供应链系统库存控制论,建立了可修备件的采购模型。通过对可修件周转渠道的分析,对采购短缺指标进行了修订,并给出了最优采购点和采购量的计算方法。对两种需求分布下的算例结果进行了对比和分析,结果表明:该模型得到的结果鲁棒性强、偏差小,优化过程简单,为故障率高、消耗量低的可修件采购方案的确定提供了一种新的思路。     

装备可修复备件三级库存优化配置模型研究

分析了备件库存优化研究现状,描述了可修复备件三级库存供应保障流程,以系统可用度和费用为约束,构建了备件三级库存优化配置模型,运用边际分析方法进行模型求解,得出可修复备件三级库存优化方案.以某型装备为例,对其维修备件库存方案进行优化,求得同时满足可用度和费用最优的库存方案,并分析了中继级修理时间和基层级修复概率对系统可用度的影响,可为装备维修保障工作提供决策.     

基于任务可用度模型的指数分布型备件随舰携行量计算模型

针对现有的战备完好性计算模型与备件数量关联度不强的问题和基于战备完好性的备件数量计算大多采用仿真方法的不足,提出了能够考虑备件数量影响的舰船装备任务可用度的概念及其计算模型,并在此基础上研究了寿命服从指数分布的备件在故障后采用更换策略时,装备的任务可用度与备件携行量的关系,得到了一个可以通过解析计算确定备件数量的新模型...     

考虑不完全维修的可修串联系统可用度模型

可用度是衡量系统可靠性、维修性水平的一个重要指标.提出一类基于gamma劣化过程的可修串联系统的可用度计算方法.该方法从构成系统部件的状态出发,用gamma过程刻画部件的退化失效规律,同时考虑系统维修效果的不完全性,在此基础上推导出系统可用度的表达式.最后用一个算例验证了研究模型的合理性.     

考虑维修因素的随舰备件配备方案研究

针对随舰备件配置问题,首先建立了考虑维修时间的随舰备件保障概率模型与使用可用度模型,研究了部件的使用可用度与备件保障概率之间的关系,并给出了部件寿命服从指数分布、维修时间为定长时的备件保障概率解析表达式;然后,以串联系统为对象,建立了基于使用可用度的系统备件配置优化模型,给出了随舰备件配置优化算法及流程;最后,定量分析了维修时间对装备使用可用度和备件保障概率的影响程度,验证了随舰备件配备方案的制定方法是合理可行的。     

一种使用可用度备件库存模型

阐述了以装备战备完好性为中心的备件库存控制的基本原理,并给出了以可用度为中心的备件库存数学模型.该模型可计算装备细目结构中的所有组件在各级维修机构中的库存水平,在满足一定费用约束条件下,使装备的使用可用度达到最大.     

基于EML模型的备件库存优化方法

针对当备件重要度不同时METRIC模型无法再使用边际效应法及在有限的保障经费和仓库空间约束条件下的备件库存问题,建立了评价备件重要度的12个指标,并给出了备件重要度的求解步骤;以装备可用度模型为基础,结合备件重要度,改进了边际效应法;以仓库空间、装备可用度为约束条件,以保障费用为目标函数,给出了以改进的边际效应法求出备件库存配置方案的步骤;案例研究表明:采用EML模型可以在最大化利用约束条件、满足目标要求、重点照顾重要度高的备件,同时对重要度一般的备件也能兼顾。     

关键备件订购决策建模与优化

针对关键备件,以规定可用度为约束条件,以单位时间内的期望费用最低为目标,通过分析单元的可靠性与订购决策的关系,建立了一个更新周期内,基于单元可靠性的备件订购决策模型,并给出了相应应用示例,示例说明了模型的适用性与灵敏性.     

多级可修备件库存的生灭过程建模与优化

针对VARI-METRIC模型在低可用度下结果不准确的问题,建立基于生灭过程的任意等级、任意层级可修件库存优化模型。通过对各级站点、各类备件需求率与到达率的预测,对每个部件建立其生灭过程模型,并提出基于生灭过程的装备可用度计算方法。以整个保障系统的装备可用度为约束指标,以备件总购置费最低为目标,利用边际算法得到最优备件配置方案,并建立仿真模型对所得优化方案进行评估与调整。结合算例,以仿真结果作为检验标准,选取权威的VMETRIC软件与该解析模型在优化性能、计算精度及适用性上进行对比和说明。结果表明,无论是解析模型还是VMETRIC软件,均存在一定的适用范围,而采用解析与仿真相结合的方法无疑具有更强的适应性。     

批量独立可修件的备件需求预测仿真算法

利用Monte Carlo随机仿真技术,采用事件调度法的仿真策略对可修件的使用与维修过程进行仿真,给出了在给定备件和维修分队数量下批量独立可修件的备件保障概率仿真算法,并用一系列计算实例证明了算法的可行性和正确性,该算法能有效解决安装在不同装备上,具有不同已工作时间、不同故障间隔时间分布、不同修复时间分布的可修件的备件保障概率计算问题,为备件的科学储备提供了有力的决策依据。     

可修复型备件满足率的适用方案研究

在离散状态空间的马尔科夫过程的基础上,对可修复型备件满足率模型进行了研究,分析了经典的保障概率模型在装备综合保障过程中所存在的弊端,在增加备件维修次数阈值条件的基础上对模型进行改进后得到了一种新的可修复型备件满足率模型。在备件数量较少(等于1时)的情况下,与经典模型对比,该模型的符合程度较好;当备件数量较多时(大于1时),设计了在ExtendSim仿真软件环境下的仿真模型,并用仿真模型来检验改进后备件满足率模型的正确性,通过对比分析表明:该改进的备件满足率模型能较好地评估可修复型备件满足率指标,相比经典模型和仿真模型,避免了复杂耗时的运算过程,能够方便而且高效地运用于装备综合保障任务当中。     

随舰备件动态管理及备件数量计算模型

针对精确化保障的需要,提出了一种新的随舰备件动态管理策略.基于不同型号装备中相同型号的部件可以相互替换,开发了一个能综合考虑同型号部件具有不同寿命分布、任务要求的不同工作时间等特点的随舰备件数量计算模型.并以寿命服从正态分布的部件为算例进行了备件数量计算,验证了模型的可行性.     

利用ZIP模型估计备品备件需求量

针对使用过程中大部分时间处于贮存状态的武器装备的特点,提出了利用ZIP模型估计武器装备备品备件需求量的方法。即假定需求量为0和需求量服从Poisson分布各占一定比例混合,由此建立了确定备品备件需求量的ZIP模型,并对模型中的参数进行估计。最后,通过模拟数据进行验证,说明了这种方法的可行性。     

Callable products for an implicit time model with dependent demands

Capacity providers such as airlines and hotels have traditionally increased revenues by practicing market segmentation and revenue management, enabling them to sell the same capacity pool to different consumers at different prices. Callable products can enhance profits and improve consumers' welfare by allowing the firm to broker capacity between consumers with different willingness to pay. A consumer who buys a callable product gives the capacity provider the right to recall capacity at a prespecified recall price. This article studies callable products in the context of the model most commonly used in industry, which handles time implicitly imposing fewer restrictions on the nature of randomness compared to the Poisson arrival process favored in academia. In the implicit time model, capacity providers set booking limits to protect capacity for future high-fare demand. Our numerical study identifies conditions where callable products result in significant gains in profits.     

有限维修能力下作战单元时变可用度评估模型

针对作战单元任务期内备件需求随任务阶段动态变化的现实情况,考虑作战单元因携行维修能力有限而导致可修件具有一定报废概率的影响,通过引入报废因子,建立两级保障体制下,故障件具有一定报废概率且不考虑外部补给的作战单元时变可用度评估模型。采用Extend Sim仿真软件进行计算,根据仿真值进行参数拟合得到模型中报废因子的近似解析表达形式。研究表明,报废因子能够适应不同的可靠性维修性参数值,模型具有较强的适应性。该模型有效解决了备件非平衡状态下的装备时变可用度评估问题,可为装备管理人员制定合理的保障方案提供支撑。     

Optimal production and maintenance policy for imperfect production systems

A joint optimization of the production run length and preventive maintenance (PM) policy is studied for a deteriorating production system where the in‐control period follows a general probability distribution with non‐decreasing failure rate. In the literature, the sufficient conditions for the optimality of the equal‐interval PM schedule is explored to derive an optimal production run length and an optimal number of PM actions. Nevertheless, an exhaustive search may arise. In this study, based on the assumption that the conditions for the optimality of the equal‐interval PM schedule hold, we derive some structural properties for the optimal production/PM policy, which increases the efficiency of the solution procedure. These analyses have implications for the practical application of the production/PM model to be more available in practice. A numerical example of gamma shift distribution with non‐decreasing failure rates is used to illustrate the solution procedure, leading to some insight into the management process. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006     

A bivariate optimal replacement policy for a cold standby repairable system with repair priority

In this article, an optimal replacement policy for a cold standby repairable system consisting of two dissimilar components with repair priority is studied. Assume that both Components 1 and 2, after repair, are not as good as new, and the main component (Component 1) has repair priority. Both the sequence of working times and that of the components'repair times are generated by geometric processes. We consider a bivariate replacement policy (T,N) in which the system is replaced when either cumulative working time of Component 1 reaches T, or the number of failures of Component 1 reaches N, whichever occurs first. The problem is to determine the optimal replacement policy (T,N)* such that the long run average loss per unit time (or simply the average loss rate) of the system is minimized. An explicit expression of this rate is derived, and then optimal policy (T,N)* can be numerically determined through a two‐dimensional‐search procedure. A numerical example is given to illustrate the model's applicability and procedure, and to illustrate some properties of the optimal solution. We also show that if replacements are made solely on the basis of the number of failures N, or solely on the basis of the cumulative working time T, the former class of policies performs better than the latter, albeit only under some mild conditions. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010