设备状态监测平台数据驱动的制造商备件生产与库存策略研究

With the popularity of equipment monitoring platforms, spare parts support service based on equipment state data has become an important business in equipment manufacturing industry. Compared with spare parts inventory managed by users, spare parts support service has many advantages, such as better demand forecast, joint production and inventory control, data-driven decision making with higher frequency, etc. Equipment state data and equipment structure information are two critical inputs in offering high-standard spare parts support service. The former updates the current status of components' deterioration and the latter determines material requirements of maintenance. We classify different application scenarios by features of equipment state data, such as monitoring measures, data continuity and information inference. We study three types of equipment structure, including equipment with a single component, equipment with multiple components of one kind, and equipment with multiple components of multiple kinds. For each scenario, we will investigate its optimal policy of joint production and inventory control driven by equipment state data. Our research would enrich data-driven inventory control theory and provide analytical tools for practitioners in equipment manufacturing industry.

随着设备状态监测平台的大规模部署和应用，基于状态监测数据的备件支持服务已成为我国装备制造企业的重要利润来源。相比用户各自为战的传统备件库存管理，制造商主导的备件支持服务具有更准确的需求预测、生产与库存联合控制、数据驱动的高频次决策等诸多优势。作为备件支持服务的两大核心驱动，状态监测数据实时反映个体部件的劣化过程，刻画了备件需求产生的微观基础；设备部件结构是备件支持服务的技术输入，决定了备件需求的种类和数量。制造商只有深入认知这两方面特征，才能实现精准的备件需求预测和科学的生产库存决策。根据状态监测数据的特征（监测指标、连续性和推断作用），结合三类设备部件结构（单部件系统、同种多部件系统和多种多部件系统），本项目拟系统梳理备件支持服务的常见应用场景，全面研究数据驱动的制造商备件生产与库存最优控制策略。本项目能够丰富数据驱动的库存理论研究，同时对指导相关企业生产与库存管理实践有着重要现实价值。

备件支持服务是设备制造商基于设备状态监测平台为设备用户提供的一项重要创新服务。本项目研究基于设备状态监测信息，结合备件需求端和生产端的独特特征，考虑制造商提供备件支持服务亟需解决的备件生产与库存联合决策问题，探索贴合企业实践的库存控制策略，开展了四个方面的研究工作，包括：（1）对于离散监测指标的单部件封闭系统，构建了基于连续时间马氏决策过程的库存控制模型，刻画出最优控制策略结构；基于企业实际数据的算例测试发现最优控制策略相对于当前管理方式能够节省库存成本高达10%。（2）对于连续监测指标的单部件封闭系统，根据研究探索和调研反馈，调整为“备用设备改善用户维修服务体验”研究，刻画出最优系统调度规则，给出了解析系统绩效表达式和最优备用设备数量决策，并通过算例分析量化了“备用设备改善用户维修服务体验”的价值以及应用最优系统调度规则的价值。（3）对于离散监测指标的同种多部件K/N冗余系统，结合“备件包”操作实践，构建了考虑库存退回的马氏决策过程模型，刻画出最优控制策略结构。（4）对于离散监测指标的多种多部件串行结构系统，结合维修所需备件种类组合存在随机性的特征，构建了考虑“备件包”操作的马氏决策过程模型，得到了最优控制策略结构。此外，项目组成员还对双优先级需求库存系统、信息共享伙伴选择、灰色市场竞争、海运集装箱空箱物流中存在的管理问题进行了研究，部分研究成果已经发表在European Journal of Operational Research（2篇论文）、International Journal of Production Research等国内外期刊，其他研究成果汇总中或投稿至European Journal of Operational Research、Omega: The International Journal of Management Science等国内外期刊。

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