A风电企业库存优化方案研究

【摘要】：伴随着国家对环境问题日益关注,政府出台了一系列针对风电企业的优惠政策,风电产业迎来了发展的春天。但是,随着风电市场的日益成熟,行业之间竞争不断加剧,千瓦时装机毛利在行业中急速下滑,迫使风电企业谋求企业管理的变革。风电企业管理中最突出的问题是存货虚高且库存周转率极低,如何通过有效的方法使得库存控制在合理水平,即能降低库存成本,又能提高企业的服务水平,这成为每个企业最关心的问题。 通过对A风电企业库存问题的分析得出,致使存货虚高且库存周转率极低的主要原因是供应与需求的不匹配,解决问题的关键是准确地预测需求以及制定合理的采购策略。本文首先运用基于层次分析法(AHP)的ABC分类方法对库存备件进行分类,全面客观地考虑了备件的各个属性及其评价指标,使得分类结果更符合实际的库存管理需要,并且针对不同类型的备件采取不同的管理策略；然后,重点对A类备件进行需求预测：主要通过搜集备件大量的历史运行数据,分析备件的失效规律,建立基于威布尔分布的可靠性分布模型,对模型的参数进行了估计,由备件失效函数预测备件未来的损坏数量,即需求数量；最后,重点分析随机需求对安全库存的影响,基于经济订货批量建立库存模型,以库存系统运行的总费用最小为目标构造系统优化的目标函数,确定最佳的补货策略,并对优化效果进行预估。 本文的研究有助于提高风电企业库存管理的水平,所建立库存系统优化模型为企业随机需求下库存控制提供了有效的方法和理论依据。 【关键词】：ABC分类法 层次分析法 威布尔分布 安全库存 经济订货批量
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F426.61;F274
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-8
• 序言8-11
• 1 绪论11-19
• 1.1 课题研究背景与意义11-13
• 1.1.1 论文背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.2.1 国外研究现状13-14
• 1.2.2 国内研究现状14-15
• 1.3 论文研究内容与结构15-19
• 1.3.1 论文研究内容15-16
• 1.3.2 论文的结构16-17
• 1.3.3 论文的研究方法17-19
• 2 A风电企业库存管理现状及问题分析19-32
• 2.1 风电行业简介19-23
• 2.1.1 风电场建设流程21-22
• 2.1.2 风电行业特点22-23
• 2.2 A风电企业概况23-26
• 2.2.1 A风电企业组织结构23-25
• 2.2.2 A风电企业库存结构25-26
• 2.2.3 A风电企业产品结构26
• 2.3 A风电企业库存现状26-30
• 2.3.1 库存金额26-27
• 2.3.2 库存周转率27
• 2.3.3 订单满足率27-28
• 2.3.4 配送及时性指标28-30
• 2.4 A风电企业供应链库存管理问题分析30-32
• 3 A风电企业备件ABC分类应用研究32-42
• 3.1 传统ABC分类管理方法32-33
• 3.1.1 传统ABC分类方法简介32
• 3.1.2 传统ABC分类方法分析的步骤32-33
• 3.1.3 ABC分类法的管理准则33
• 3.2 改进的ABC分类方法在A企业运用33-42
• 3.2.1 ABC分类方法改进原理33-34
• 3.2.2 层次分析法的基本思路及步骤34-37
• 3.2.3 改进的ABC分类方法的运用37-42
• 4 A类备件随机需求的预测42-54
• 4.1 问题的提出42
• 4.2 威布尔基本理论42-45
• 4.2.1 可靠性与威布尔分布42-43
• 4.2.2 威布尔寿命分布模型43-45
• 4.3 备件寿命建模及其应用45-54
• 4.3.1 备件寿命建模45-46
• 4.3.2 备件寿命研究46-51
• 4.3.3 备件需求预测51-54
• 5 基于随机需求的库存系统建模与优化54-66
• 5.1 安全库存54-56
• 5.1.1 安全库存与服务水平54
• 5.1.2 安全库存模型分析54-55
• 5.1.3 安全库存的决定要素55-56
• 5.2 A企业库存模型56-57
• 5.2.1 系统的描述56
• 5.2.2 条件说明56-57
• 5.2.3 变量符号57
• 5.3 库存优化策略57-60
• 5.3.1 库存费用分析57-59
• 5.3.2 目标函数及求解59-60
• 5.4 库存优化方案的预期效果与实施建议60-66
• 5.4.1 库存优化方案的预期效果60-63
• 5.4.2 库存优化方案的实施建议63-66
• 6 结论与展望66-68
• 6.1 结论66
• 6.2 展望66-68
• 参考文献68-71
• 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果71-73
• 学位论文数据集73

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