數(shù)據(jù)挖掘在維修器材貨位優(yōu)化中的應(yīng)用

陳海松，樓增龍，賀偉雄，張洋

(中國人民解放軍理工大學(xué)野戰(zhàn)工程學(xué)院，南京210007)

數(shù)據(jù)挖掘在維修器材貨位優(yōu)化中的應(yīng)用

陳海松，樓增龍，賀偉雄，張洋

(中國人民解放軍理工大學(xué)野戰(zhàn)工程學(xué)院，南京210007)

針對部隊維修器材貨位優(yōu)化問題，按照為取而存的基本原則，提出了維修器材的綜合重要度概念。通過用數(shù)據(jù)挖掘中的時序預(yù)測得到維修器材的綜合重要度值，用ABC分類法對貨架進(jìn)行分區(qū)，最后根據(jù)維修器材和貨架區(qū)耦合分配得到貨位優(yōu)化分配方案。

數(shù)據(jù)挖掘;時序預(yù)測;維修器材;貨位優(yōu)化

工程裝備維修器材倉庫是工程裝備保障的后方基地，是實現(xiàn)維修器材存儲、周轉(zhuǎn)的重要場所，器材管理的好壞對工程裝備的保障起至關(guān)重要作用。維修器材的貨位擺放管理是倉庫庫存管理的重要環(huán)節(jié)，其管理的好壞影響到器材的出入庫效率，最終會影響到工程裝備的戰(zhàn)備完好性能。

在軍用倉庫貨位優(yōu)化研究中，很多學(xué)者研究用倉儲管理系統(tǒng)進(jìn)行器材貨位的分配優(yōu)化。王征提出在倉儲管理系統(tǒng)中用遺傳算法對器材存放貨位進(jìn)行優(yōu)化［1］，孫盛智提出通過軍用倉庫管理系統(tǒng)對物資出庫和入庫的路徑優(yōu)化從而分配貨位［2］，馮碩設(shè)計軍械倉庫管理系統(tǒng)對貨位布局方案設(shè)計來優(yōu)化器材貨位［3］。但在部隊調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，倉儲管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中存儲著歷年維修器材調(diào)撥數(shù)據(jù)，所以本文提出用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來分析器材調(diào)撥數(shù)據(jù)，將結(jié)果應(yīng)用于器材貨位優(yōu)化，從而提高器材出入庫效率。

1 綜合重要度指標(biāo)的提出

器材貨位優(yōu)化，就是在當(dāng)前的器材放置位置上根據(jù)器材本身和外在變化因素動態(tài)再重新分配器材的貨位，從而達(dá)到提高器材出庫效率的目的。

1.1維修器材貨位分配原則

1)基本原則

貨位分配的基本原則是“為取而存”。經(jīng)實際調(diào)研后，對貨位分配中會考慮到3個因素:維修器材的重量、數(shù)量和出庫頻率。當(dāng)前部隊器材倉庫的作業(yè)模式基本還是人工作業(yè)或者使用叉車作業(yè)，如果出庫器材的重量大、數(shù)量多、周轉(zhuǎn)頻繁，必然優(yōu)先將這類器材放置在離倉庫門口近的貨架上，以縮短出入庫時間，提高出庫作業(yè)效率。以下就從出庫時間t來考慮這3個因素對貨位分配的影響，以及這3個因素之間的重要性。

2)數(shù)量優(yōu)先原則

針對某些器材每次請領(lǐng)出庫數(shù)量比較多，根據(jù)實際情況將這類維修器材放置在靠近門的貨位上。這里定義“數(shù)量重要度”Is，其表達(dá)式為Is=f(ss)，表示單位時間內(nèi)器材出庫總量ss與數(shù)量重要度之間的關(guān)系。從倉儲管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中能夠得到每種維修器材的單位時間出庫總量，通過關(guān)系式能求得Is值，數(shù)值大則將這類器材放置在離倉庫門口越近的貨位上。

3)重量優(yōu)先原則

考慮到保持貨架的穩(wěn)定性，將重的器材放置在貨架低的貨位上，而且盡可能地靠近門以方便出入庫。定義“重量重要度”Ig并有關(guān)系式為Ig=f(g)。Ig代表某一維修器材的重量重要度，g代表維修器材單位時間的出庫重量。從一般情況可得出庫時間與器材的重量成正相關(guān)，即器材的重量越大其出庫耗費的時間就越多。所以將Ig數(shù)值大的器材優(yōu)先放置在靠近門的貨位上。

4)頻率優(yōu)先原則

器材的出入庫頻率是貨位分配問題的一個重要因素，出庫次數(shù)多意味著器材保管員取的次數(shù)也多，所以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)將出庫頻次多的維修器材放置在離門近的貨位上。這里定義“頻率重要度”Iu，其關(guān)系式為Iu=f(u)，u代表某種器材的出庫頻率。根據(jù)關(guān)系式器材的出庫頻率越大該器材的重要度就越大，所以把Iu數(shù)值大的器材放置在離門口近的貨架上。

1.2 綜合重要度指標(biāo)

根據(jù)貨位分配原則，應(yīng)綜合考慮器材的出庫數(shù)量、出庫頻率、出庫重量來優(yōu)化貨位，針對不同器材分別設(shè)置權(quán)重w1、w2、w3并且綜合這3個因素來度量該器材重要度:Iz=w1Ig+ w2Is+w3Iu，其中Iz為該器材的重要度;Ig、Is、Iu分別為該器材的重量重要度、數(shù)量重要度、頻率重要度。從其中看出由于設(shè)置了權(quán)重，故以上3個重要度在總的重要度中占得比重不同。而分析發(fā)現(xiàn)頻率優(yōu)先原則中出庫時間與數(shù)量優(yōu)先原則中的出庫時間實質(zhì)上是一致的，因為出庫頻率u與相關(guān)一致，是冗余的。所以可將綜合后的重要度改為Iz=w1Iu+w2Ig，其中Iu為頻率重要度，該值與出庫器材的數(shù)量和頻率成正相關(guān)。

1.3 重要度要素分析

根據(jù)重要度計算公式Iz能得出每種維修器材的綜合重要度值，然而對于具體的倉庫布局，Iu、Ig函數(shù)公式以及權(quán)重系數(shù)w1、w2也不同。以下對重量重要度Ig和頻率重要度Iu進(jìn)行分析。

1)重量重要度Ig:在重量優(yōu)先原則中有重量重要度關(guān)系式Ig=f(g)，考慮器材出庫的時間公式為又有運送器材的小車功率為w=f·v=μ·g·v，可以得到速度vg與出庫器材重量g成反比例關(guān)系。推導(dǎo)可得距離dg與出庫器材重量g成反比例關(guān)系。而已經(jīng)得到Ig與距離d成反比關(guān)系，所以綜合可得出Ig與出庫器材重量g成正比例關(guān)系。根據(jù)實際倉庫情況，為簡化起見有如下函數(shù)

其函數(shù)如圖1所示。

圖1 重量重要度函數(shù)

2)頻率重要度Ig:在頻率優(yōu)先原則中有頻率重要度關(guān)系式Iu=f(u)。同樣考慮器材出庫的時間公式為u，有du與u成反比例關(guān)系。而已經(jīng)得到Iu與距離du成反比關(guān)系，所以綜合可得u與Iu成正比例關(guān)系。同樣根據(jù)實際情況并且為簡化起見，設(shè)有如下函數(shù)

通過頻率重要度和重量重要度公式的計算，能夠得出維修器材的綜合重要度值。下面就用數(shù)據(jù)挖掘算法中的時序預(yù)測模型對于器材出庫頻率和重量進(jìn)行預(yù)測，以求得頻率重要度和重量重要度的數(shù)值。

2 時序預(yù)測模型

數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中挖掘有趣模式和知識的過程，數(shù)據(jù)源包括數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、Web、其他信息存儲庫或者動態(tài)地流入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)［4］。時間序列預(yù)測是數(shù)據(jù)挖掘方法研究中的熱點問題。時間序列預(yù)測根據(jù)時間序列型數(shù)據(jù)，由歷史的和當(dāng)前的數(shù)據(jù)推測未來的數(shù)據(jù)［5］。

2.1 時序模型

本文基于Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services采用Microsoft時序算法對數(shù)值進(jìn)行預(yù)測，該算法在進(jìn)行預(yù)測時同時使用ARTxp算法和ARIMA算法［6－9］，其中ARTxp算法適用于短期預(yù)測，ARIMA算法適用于長期預(yù)測，最后結(jié)合2個算法結(jié)果產(chǎn)生最佳預(yù)測數(shù)值。

2.2 重要度的時序預(yù)測

對于器材的重要度Iz預(yù)測主要是對重量重要度Ig和頻率重要度Iu進(jìn)行預(yù)測，以及對權(quán)重w1、w2的確定。在針對以上2個重要度的預(yù)測，根據(jù)某部隊倉庫維修器材出庫記錄，統(tǒng)計2008年1月到2012年12月某種工程裝備維修器材的每月出庫頻率數(shù)據(jù)如表1所示，通過SQL Server Analysis分析來預(yù)測其在未來一段時間內(nèi)的值。

表1 維修器材月出庫頻率

從圖2中根據(jù)預(yù)測曲線得該種器材在2013年11月的出庫頻率為24，從數(shù)據(jù)庫中查詢得到當(dāng)月的器材出庫重量為42 kg，而頻率u與頻率重要度Iu及重量g與重量重要度Ig都是成線性正比關(guān)系，在部隊倉庫有重量重要度Ig和頻率重要度Iu公式為

將器材月出庫頻率u和出庫重量g值分別代入公式后可得重量重要度Ig為0.504，頻率重要度Iu為0.48。對該倉庫確定權(quán)重w1為0.72，w2為0.28。根據(jù)重要度公式可得到該維修器材的重要度Iz為0.238。同理可以根據(jù)公式對該倉庫中十種維修器材重要度Iz值計算出來，并按照數(shù)值大小從高到低排序，如表2所示。

圖2 維修器材出庫頻率預(yù)測

表2 維修器材重要度值

3 基于ABC分類法的倉庫貨位分區(qū)

對于貨架的分區(qū)主要根據(jù)離庫房門的距離將庫房劃分為A、B、C 3個區(qū)，其中A區(qū)是離庫房門最近的區(qū)域，B區(qū)是離庫房門稍遠(yuǎn)的區(qū)域，其余都是C區(qū)。由于工程兵部隊維修器材倉庫的布局不同其劃分也不同，以下是2種典型的維修器材倉庫布局圖，那么根據(jù)各自的特點給這2類倉庫進(jìn)行劃區(qū)如圖4所示。

圖3 器材倉庫分區(qū)

4 貨位分配方案

根據(jù)倉庫的實際情況設(shè)計維修器材入庫貨位分配具體過程:

1)根據(jù)數(shù)據(jù)庫中存儲的調(diào)撥單數(shù)據(jù)，利用SQL Server Analysis對維修器材出庫頻率以及出庫重量預(yù)測結(jié)果，通過重要度公式計算對重要度值從高到低進(jìn)行排序，根據(jù)排序結(jié)果對維修器材進(jìn)行分類，分成一、二、三級重要度器材;

2)結(jié)合部隊當(dāng)前器材倉庫布局現(xiàn)狀對其進(jìn)行劃分區(qū)域，根據(jù)離倉庫大門的距離劃分為A、B、C3個區(qū);

3)將器材重要度值的劃分級別與劃分的區(qū)域?qū)?yīng)匹配，將對應(yīng)的器材安排放置在相應(yīng)的區(qū)域中。在同一貨架中重量重要度值大的器材放置在較低的貨位上;同時出庫頻率較多的器材也放置在距離較近的貨位上;

4)確定具體貨位編碼。根據(jù)以上維修器材貨位優(yōu)化過程，制定分配方案如表3所示。

表3 器材貨位分配方案

5 結(jié)束語

部隊維修器材倉庫貨位分配方案制定時必須綜合考慮器材的出入庫頻率、數(shù)量、質(zhì)量等方面的因素，利用數(shù)據(jù)挖掘中的時序算法對器材歷史出庫數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測。將得出的重要度值按照貨位分配方案來對器材進(jìn)行貨位優(yōu)化。但是合適的貨位分配方案確定是一個逐步優(yōu)化過程，在分析歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上還須結(jié)合實際器材保管員的調(diào)整，最后才會有高效出庫的貨位分配方案。

［1］王征.遺傳算法在軍隊倉儲管理系統(tǒng)中的應(yīng)用［D］.沈陽:東北大學(xué)，2008.

［2］孫盛智.軍用倉庫智能化管理系統(tǒng)研究與實現(xiàn)［D］.南京:南京郵電大學(xué)，2011.

［3］馮碩.軍械倉庫管理信息系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)［D］.沈陽:東北大學(xué)，2008.

［4］Jiawei Han，Micheline Kamber.數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)［M］.北京:機械工業(yè)出版社，2001.

［5］賈澎濤，何華燦，劉麗，等.時間序列數(shù)據(jù)挖掘綜述［J］.計算機應(yīng)用研究，2007，24(11):15－18.

［6］BOX GEP，Jenkins.Time Series Analysis Forecasting and Control［M］.USA:Holden－day，1976.

［7］王紅瑞，康健，林欣，等.水文序列ARIMA模型應(yīng)用中存在的問題與改進(jìn)方式［J］.系統(tǒng)工程理論與實踐，2008 (10):166－175.

［8］張杰，劉小明，賀玉龍，等.ARIMA模型在交通事故預(yù)測中的應(yīng)用［J］.北京工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2007，33(12):1295－1299.

［9］劉峰，王儒敬，李傳席.ARIMA模型在農(nóng)產(chǎn)品價格預(yù)測中的應(yīng)用［J］.計算機工程與應(yīng)用，2009，45(25):238－239.

(責(zé)任編輯楊繼森)

Application of Data Mining in Maintenance Material Slotting Optim ization

CHEN Hai－Song，LOU Zeng－Long，HEWei－Xiong，ZHANG Yang
(College of Field Engineering，PLA University of Science＆Technology，Nanjing 210007，China)

For the problem of armymaintenancematerial slotting optimization，according to the basic principle of easy－picking，this paper puts forward the concept of comprehensive importance ofmaintenancematerial and get the number of comprehensive importance ofmaintenancematerial through the time series prediction.ABC Classification method is applied in the partition of the shelves，maintenance material and shelves are coupled to get the plan of slotting optimization.

datamining;time series prediction;maintenancematerial;slotting optimization

:A

1006－0707(2014)07－0033－04

format:CHEN Hai－Song，LOU Zeng－Long，HEWei－Xiong，et al.Application of Data Mining in Maintenance Material Slotting Optimization［J］.Journal of Sichuan Ordnance，2014(7):33－36.

本文引用格式:陳海松，樓增龍，賀偉雄，等.數(shù)據(jù)挖掘在維修器材貨位優(yōu)化中的應(yīng)用［J］.四川兵工學(xué)報，2014(7):33－36.

10.11809/scbgxb2014.07.010

2014－03－02

陳海松(1969—)，男，副教授，主要研究工程裝備保障理論與技術(shù)研究。樓增龍(1988—)，男，碩士研究生，主要研究工程裝備保障理論與技術(shù)研究。

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