地铁备件库存管理研究

地铁备件库存管理研究

张黎莉

南京地铁运营有限责任公司江苏南京210012

【摘要】针对地铁备件库存管理研究，首先需要对其维护与保养备件的分类方法进行研究，然后对维保备件需求量进行预测。之后再对地铁维保备件的需求发生时刻进行动态化监测，最终针对地铁维保备件的库存管理软件进行应用与分析。通过这样的过程，可以有效实现对地铁备件库存管理的研究，从而提升地铁备件库存管理水平，确保地铁备件库存可以满足地铁日常维护的需求。

【关键词】地铁备件库存管理方法预测

一、地铁维护保养备件分类方法

针对当前我国大多数城市地铁备件库存管理情况来看，地铁维护保养备件分类主要分为传统分类方法以及全新的分类方法两大类。

首先，第一类为传统分类方法。这类常见的分类方法包括三种类型。第一类称之为按照预测方法进行分类，常用的预测方法有移动平均方法、指数平滑方法等等。这类方法使用的依据就是将历史数据作为基础和依托，在此基础上进行数据预测。第二类称之为ABC分类法，这也是许多地区地铁库存管理常见的管理方法。这样的划分主要是依据材料的重要性对备件进行区分管理，确保重点的同时也可以尽可能照顾次要。第三类，则为平均领用周期分类方法，这类方法可以依据不同备件的利用周期进行一定的规律摸索，然后对其进行库存管理。这类方法比较适用于有着一定使用频率的材料管理。

其次，第二类则为地铁维保备件常见的分类方式。除了前面提到的ABC分类法之外，AHP也是比较常见的一种分类方法，即层次分析法。利用该种方法进行地铁维护保养备件分类，可以采用以下模型形式，如图1所示：

依据该图可以得出，第一层次为目标层次，是按照备件的重要程度进行划分的。第二层次为准则层，是依据不同备件的相应管理指标进行制定的。第三层次为具体的管理方案。

二、地铁维保备件需求量预测分析

对于南京地铁的维保备件需求量进行预测，实则可以有效确保南京地铁相关维保企业依据不同备件用途，进行科学合理地备件库存管理。一方面可以为企业的正常运行以及设备的正常运转提供保障，另一方面也可以满足相应的后续服务。对地铁维保备件的需求量进行预测，主要包括以下几种方法[1]。

第一种方法，也称之为指数平滑方法。其依据主要是假设X0，X1，…Xa为时间序列观察值，那么St(1)则为指数平滑值。利用该方法，与南京地铁某一季度备件消耗情况进行分析，得出连续需求背景之下，备件预测图，如图2所示：

依据图表可以看出，预测需求与实际计算出的库存数据基本保持一致。因为备件的选择受到季节、气候等影响相对较大，所以即便存在不重合的数据现象，也实属正常。

第二种方法，称之为基于EEMD-SVM不连续性需求备件预测，该预测方法主要是考虑到地铁备件在使用过程中，可能会出现常用备件与不常用备件的区别。所以，对于这些不常用备件则需要进行不连续型需求的预测，这样则可以避免这些不常用备件因为自身单价相对较高且订货时间相对较长，造成对库存管理的负面影响。采用这种方法，最主要的就是需要对备件的需求特点进行划分，常见的划分形式主要如下图3所示[2]：

三、地铁维保备件需求发生时刻预测分析

对地铁维保备件进行需求发生时刻预测，主要是需要对需求数据进行客观分析。一般而言，不常使用的备件会夹杂需求0值的间断性需求。所以，按照大多数地区地铁备件库存管理现状来看，普遍会使用Croston方法，获得基础性数据，之后进行数据改进与算法优化。与此同时还可以选择使用调制技术与载波设计，这是因为原始信号本身传输存在困难，这样的形式可以进行基础信息动态预测。当预测完成之后，还需要对需求发生时刻进行检测，准确的信息检测可以确保库存管理的科学性。

四、地铁维保备件库存管理软件分析

利用系统软件，就可以完成地铁维保备件库存管理工作。比如微软公司所提供的应用程序，可以用于代数、自动控制理论、数字信号处理等全新的领域当中。利用系统软件可以对需求进行分析，比如备份备件数据，同时完成导入导出功能。还可以对这些数据进行解析，按照备件分类制定出不同的策略与方案。将软件划分成不同模块，可以使得每一模块的使用技术都有所凸显。另外，该软件在当前地铁备件库存管理过程中，确实有所成效。

结束语：

对地铁备件库存管理进行深入分析与研究，可以有效提升预测的准确性同时还可以对常用备件与不常用备件进行科学合理划分，避免备货较多对地铁维保企业造成严重的企业资金负担，同时也避免大量囤货造成积压，不利于企业长久发展。所以，在未来利用全新的技术对地铁备件库存情况进行科学管理，是提升其管理水平的重要举措，也是促进我国地铁相关行业发展的重要方式，对于地铁备件库存管理科学合理性提升具有重要意义。

参考文献：

[1]付战莹,史翠红,徐慧,汪娥,查贵庭.地铁备件分类研究[J].广西轻工业,2008,05:118-120.

[2]孟魁.地铁备件管理理论研究综述[J].中外企业家,2015,06:101-102.