刘晶晶——基于模糊原理的备品备件管理

　　实际上，在安全库存问题的研究中通常考虑会直接影响安全库存量的两类不确定因素：

一是需求方面的不确定性。需求通常按照一定的规律运行或表现出一定的规律特征，但是任何预测方法都存在某些缺陷而无法确切地预测需求的波动。

　　二是供给方面的不确定性。供应商的生产系统发生故障延迟生产，交通事故导致运输阻塞等都会导致订货至交货周期的不确定性。这类订货至交货周期也即提前期的不确定性。

　　鉴于需求与供给的不确定，给安全库存研究带来较大的挑战。本文引入模糊数来研究此类不确定环境下的安全库存设置。

　　3.1正态模糊数的可信性分布函数及期望值　

　　本文主要用正态模糊数描述供应链节点企业面临的市场需求以及供货提前期。故而先将文中涉及的相关理论简介如下：

　　定义1正态模糊数§的隶属函数为：，记为。考虑到本文所研究问题的实际意义，在此将正态模糊数专的隶属函数为

　　模糊正态分布的隶属函数与随机正态分布的密度函数仅差一个“归一化因子”，但其建模机理是完全不同的。随机正态分布中，参数a，。分别表示期望值和方差。其确定依赖历史数据，由统计方法得到。而模糊正态分布中，参数a. σ的确定依赖专家的主观估计。对于模糊需求而言，a反映了专家对最大可能性市场需要的期望，a越大，对市场需求的预期越乐观；σ反映了市场需求的不确定性程度，a越大，需求不确定性越强。对于模糊提前期而言，a反映了专家对最大可能性的供货提前期的预期，a越大，说明供应商供货越慢；σ反映了提前期的不确定性程度，。越大，供给越不稳定。

　　定义2设θ为非空集合，F(θ)表示θ的幂集，R为实数域，。记事件AEP(θ)发生的可能性为n(A)，必要性为N(A)，可信性为C_r(A)，期望为E(A)。设模糊变量专的隶属函数为μ(χ)，则

 

　　定理1正态模糊变量§的隶属函数为  ，其中a＞0,σ＞0  则其可信性分布函数   和期望值E｛§｝分别为：

　　3.2需求与提前期不确定状态下的库存分析

　　当运用(T, R, S )库存策略时，安全库存需要应对整个(LT+T )时间内的不确定性。其中LT为提前期，T为盘点周期。本文主要讨论需求和提前期均为模糊变量时的安全库存分析。此状态下

的存货变化如图1所示

　　图1：（T，R, S）策略下需求和提前期均为模糊变量的存储状态

　　假设市场需求§1（第1期）是独立同分布的正态模糊变量序列，提前期LT为正整数模糊变量，且LT与§1独立。订货周期T取正整数。在给定的补给周期供给水平CSL下，安全库存SS应满足以下条件：

　　再订购点ROP实际为提前期LT和订货周期T内市场需求的期望值与安全库存之和，即

 

        根据不确定性相关理论，SS即为     的悲观值，即

  

 

　　也即在给定的补给周期供给水平CLS下，安全库存ss就是模糊变量以可信性CLS所取值中的最小值。   

　　由于篇幅的限制，关于安全库存设置的实例不在此赘述。

　　4.小结

　　本文基于模糊数学原理，探讨了对备件的分类与安全库存的设置，与传统的方法，此方法更结合实际。并且文章提供了详细的分类思路以及安全库存设置思路，对风电行业的备件管理具有重要意义。