基于系統(tǒng)動力學(xué)的車輛器材庫存需求量預(yù)測

何 健， 張大鵬， 文正中

(1. 軍事交通學(xué)院研究生管理大隊(duì)， 天津 300161； 2. 軍事交通學(xué)院軍用車輛系， 天津 300161)

基于系統(tǒng)動力學(xué)的車輛器材庫存需求量預(yù)測

何 健1， 張大鵬2， 文正中1

(1. 軍事交通學(xué)院研究生管理大隊(duì)， 天津 300161； 2. 軍事交通學(xué)院軍用車輛系， 天津 300161)

針對車輛器材庫存需求量預(yù)測存在的影響因素考慮不全和預(yù)測精度不高的問題，分析了影響庫存需求量的主要因素及各變量之間的因果關(guān)系，建立了車輛器材庫存需求量預(yù)測系統(tǒng)動力學(xué)模型，并進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證。結(jié)果表明：該模型考慮因素齊全，預(yù)測結(jié)果更接近實(shí)際，具有一定的參考和應(yīng)用價(jià)值，為科學(xué)預(yù)測車輛器材庫存需求量提供了新方法。

車輛器材；系統(tǒng)動力學(xué)模型；庫存需求量預(yù)測

車輛器材是車輛裝備維修保障的物質(zhì)基礎(chǔ)，準(zhǔn)確預(yù)測車輛器材的庫存需求量對提高車輛裝備完好率具有重要意義[1]。然而，目前對車輛器材庫存需求量的研究主要停留在理論計(jì)算方法上，對裝備維修保障中庫存需求規(guī)律和發(fā)展趨勢研究相對較少。徐飛等[2]在分析裝備使用情況和需求數(shù)據(jù)波動的基礎(chǔ)上，運(yùn)用粗糙集理論和層次分析法修正了灰色預(yù)測模型，該模型所需樣本少，易挖掘出數(shù)據(jù)中隱藏的規(guī)律，但對需求波動性大、離散性強(qiáng)的器材庫存需求量難以進(jìn)行有效預(yù)測；羅曉萌等[3]基于時(shí)間序列法對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，同時(shí)考慮價(jià)格對需求的影響，預(yù)測了在一定服務(wù)水平下的庫存需求量，該方法雖然得出了動態(tài)庫存采購策略，但考慮的庫存需求影響因素較少，預(yù)測偏差較大；樓增龍等[4]以實(shí)際統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為樣本，建立了多元線性回歸預(yù)測模型，該模型對于間斷性需求或當(dāng)需求數(shù)據(jù)量較小時(shí)，預(yù)測偏差較大。

系統(tǒng)動力學(xué)預(yù)測方法能夠綜合考慮各種影響因素，對于歷史數(shù)據(jù)不足、復(fù)雜非線性問題均具有良好的預(yù)測效果，且可預(yù)測系統(tǒng)的發(fā)展趨勢和波動周期。因此，筆者在系統(tǒng)全面分析庫存需求影響因素的基礎(chǔ)上，建立了車輛器材庫存需求量預(yù)測的系統(tǒng)動力學(xué)模型，并通過實(shí)例驗(yàn)證模型的有效性，為科學(xué)籌措器材、管理庫存提供支持。

1 車輛器材庫存需求量影響因素分析

我軍器材倉庫正常周轉(zhuǎn)的關(guān)鍵在于器材入庫——保管——出庫過程能夠維持一定程度的動態(tài)平衡，為維持該動態(tài)平衡，必須準(zhǔn)確預(yù)測庫存需求量。庫存需求量影響因素較多，主要有器材可靠性、器材運(yùn)行環(huán)境、器材使用強(qiáng)度和維修保障水平等。筆者通過部隊(duì)實(shí)地調(diào)研和專家評定，選取車輛裝備規(guī)模、器材新增量和器材報(bào)廢量3個(gè)參數(shù)來衡量上述因素對庫存需求量的影響程度[5]。

1.1 車輛裝備規(guī)模

車輛裝備規(guī)模是指為完成某次任務(wù)所投入使用的車輛裝備數(shù)，是影響庫存需求量的基本因素。車輛裝備規(guī)模越大，器材需求量會越大，相應(yīng)的庫存需求量也越大。此外，車輛裝備規(guī)模還影響故障器材數(shù)量和器材新需求量，進(jìn)而影響器材報(bào)廢量；尤其是當(dāng)受到戰(zhàn)爭爆發(fā)和上級授予緊急任務(wù)等其他無法預(yù)料的隨機(jī)性因素影響時(shí)，車輛裝備規(guī)模會突然增大，庫存需求量會隨之迅速上升。

1.2 器材新增量

器材新增量是指隨著軍事訓(xùn)練任務(wù)或車輛裝備數(shù)量增多而需要增加的車輛器材數(shù)量，與車輛裝備規(guī)模增加量和庫存調(diào)整量有關(guān)，是影響庫存需求量的重要因素。隨著車輛裝備規(guī)模的增加，所需儲備的車輛器材就會增多，庫存需求量也隨之增大。近年來，我軍擔(dān)負(fù)的軍事訓(xùn)練、演習(xí)任務(wù)越來越頻繁，器材新增量不斷提升，但整體增幅逐漸減小并趨于穩(wěn)定。

1.3 器材報(bào)廢量

器材報(bào)廢量是指由于質(zhì)量不符合技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)而發(fā)生故障且失去修復(fù)意義或價(jià)值較低直接進(jìn)行更換的車輛器材數(shù)量，其與故障器材數(shù)量和報(bào)廢速率有關(guān)，是影響庫存需求量的關(guān)鍵因素。隨著車輛裝備服役年限的增加，器材使用壽命將逐漸下降，器材報(bào)廢速率逐漸加快，同時(shí)器材報(bào)廢量會隨之增大，庫存需求量也隨之增大。

2 車輛器材庫存需求量預(yù)測系統(tǒng)動力學(xué)模型構(gòu)建

2.1 預(yù)測流程

運(yùn)用系統(tǒng)動力學(xué)解決實(shí)際問題的流程為：分析系統(tǒng)信息——理清系統(tǒng)變量間的關(guān)系——解決系統(tǒng)問題。這是一個(gè)由淺入深、波浪前進(jìn)的過程，它從多個(gè)角度剖析問題，綜合考慮各種影響因素，進(jìn)而使預(yù)測結(jié)果更加科學(xué)、可靠。圖1為車輛器材庫存需求量系統(tǒng)動力學(xué)模型預(yù)測流程。

圖1 車輛器材庫存需求量系統(tǒng)動力學(xué)模型預(yù)測流程

2.2 變量之間因果關(guān)系分析

根據(jù)車輛裝備實(shí)際運(yùn)行狀況和庫存需求量影響因素分析結(jié)果，建立車輛器材庫存需求量預(yù)測變量之間的因果關(guān)系，如圖2所示。圖中：“+”、“-”分別表示兩變量間的關(guān)系為正相關(guān)、負(fù)相關(guān)。

圖2 車輛器材庫存需求量預(yù)測變量之間的因果關(guān)系

1) 器材報(bào)廢速率是指單位時(shí)間內(nèi)器材報(bào)廢的數(shù)量，其與維修水平和使用年限有關(guān)。隨著維修技術(shù)水平的不斷提高，可維修翻新的器材數(shù)量隨之增大，報(bào)廢速率隨之減小。

2) 器材新需求量是指在一定保障度的要求下，當(dāng)車輛裝備規(guī)模增大后所需增加的器材數(shù)量。新需求量主要受車輛裝備規(guī)模影響，其隨車輛裝備規(guī)模的增大而增大。

3) 故障器材數(shù)量與車輛裝備規(guī)模和器材故障率有關(guān)。車輛裝備規(guī)模越大，需要維修或淘汰報(bào)廢的器材基數(shù)就越大，故障器材數(shù)量也隨之增大。

4) 器材庫存需求量主要受新增量和器材報(bào)廢量的影響。隨著器材新增量和報(bào)廢量的增大，器材庫存需求量也隨之增大。

主要反饋回路為：新增量→(+器材報(bào)廢量→)+庫存需求量→-庫存調(diào)整→+新增量，即當(dāng)器材新增量增大時(shí)，器材報(bào)廢量增大，庫存需求量就增大，為了使器材庫存需求量達(dá)到理想狀態(tài)但又避免積壓浪費(fèi)，需要調(diào)整庫存，減少器材采購數(shù)量，抑制新增量增大[6]。

2.3 系統(tǒng)流程圖

系統(tǒng)流程圖可全面地反映系統(tǒng)的物質(zhì)流、信息流和反饋?zhàn)饔谩８鶕?jù)車輛器材庫存需求量預(yù)測變量之間的因果關(guān)系，運(yùn)用Vensim軟件繪制車輛器材庫存需求量預(yù)測系統(tǒng)流程圖，如圖3所示。

圖3 車輛器材庫存需求量預(yù)測的系統(tǒng)流程圖

系統(tǒng)動力學(xué)模型中各符號及其含義如表1所示。

表1 模型中各符號及其含義

系統(tǒng)動力學(xué)模型中的主要方程如下：

N車輛裝備規(guī)模=INTEG(車輛裝備增加數(shù)量，X)。

T 車輛裝備增加數(shù)量=WITH LOOKUP(time,數(shù)組)。

T 維修水平影響因子=WITH LOOKUP(維修水平，數(shù)組)。

L 器材新增量=新需求量+器材調(diào)整量。

L 新需求量=車輛裝備增加數(shù)量×單車用量。

L 理想庫存=SMOOTH(需求量，移動平滑時(shí)間)。

L 器材報(bào)廢量=故障器材數(shù)量×報(bào)廢速率。

L 報(bào)廢速率t=自然報(bào)廢速率t+人為報(bào)廢速率t。

其中：報(bào)廢速率包括自然報(bào)廢速率和人為報(bào)廢速率。報(bào)廢速率t為器材使用t年后的報(bào)廢速率。由于器材發(fā)生報(bào)廢后要求立即進(jìn)行更換和補(bǔ)充，則在第t年，整個(gè)車輛裝備系統(tǒng)中將包含使用1～t年的器材。一般運(yùn)用排隊(duì)論來求解第t年的報(bào)廢速率。

L 庫存需求量=器材新增量+器材報(bào)廢量。

A 庫存偏差=(理想庫存-器材需求量)×(1-保障率)。

A 庫存調(diào)整量=庫存偏差。

R 自然報(bào)廢速率t=β(t-1)-β(t)。

自然報(bào)廢指隨著使用年限的增加，器材壽命達(dá)到極限而產(chǎn)生的報(bào)廢，主要與使用時(shí)間有關(guān)。β(t)為器材使用t年后的自然完好率，一般用雙參數(shù)Weibull分布函數(shù)來計(jì)算[7]，即β(t)=exp((-t/T)k)。其中：T為某種器材的平均使用壽命；k為特征參數(shù)。

R 人為報(bào)廢速率t=σ×器材故障率。

人為報(bào)廢是指故障器材中因無法進(jìn)行人為修復(fù)而導(dǎo)致的報(bào)廢，主要受維修水平和器材故障率影響。當(dāng)某種器材的關(guān)鍵性、價(jià)值較低，對故障件直接進(jìn)行更換時(shí)，則σ=1,人為報(bào)廢速率=器材故障率；當(dāng)某種器材有修復(fù)價(jià)值時(shí)，則σ=1-維修水平影響因子，此時(shí)，人為報(bào)廢率與維修水平有關(guān)。

T器材故障率=故障率表(time)×使用強(qiáng)度影響因子×運(yùn)行環(huán)境影響因子×操作水平影響因子。

3 實(shí)例分析

3.1 參數(shù)及變量確定

以2005年列裝部隊(duì)的運(yùn)輸車解放CA1121的XX器材為研究對象，其單車用量為2件，且具有修復(fù)價(jià)值。以其10年的需求及故障數(shù)據(jù)為預(yù)測樣本，保障率為0.99。由于部隊(duì)保障任務(wù)的不間斷性，當(dāng)器材消耗后必須立即進(jìn)行補(bǔ)充，因此，不考慮時(shí)間延遲。部隊(duì)進(jìn)行器材采購的周期通常為1年，在采購周期內(nèi)，XX器材的理想庫存量即為年期望需求量。通過移動平滑法，應(yīng)用前5年的庫存需求量來預(yù)測該器材下一年的理想庫存量[8]。解放CA1121的裝備規(guī)模及相關(guān)數(shù)據(jù)如表2所示，其中車輛裝備工作時(shí)間用來度量其使用強(qiáng)度影響因子的大小。車輛裝備數(shù)量增長率的表函數(shù)如圖4所示，其中：橫坐標(biāo)為年份；縱坐標(biāo)為車輛裝備增加數(shù)量。

表2 2005-2015年某器材倉庫解放CA1121的裝備規(guī)模及相關(guān)數(shù)據(jù)

圖4 車輛裝備數(shù)量增長率表函數(shù)

器材的報(bào)廢速率不僅受車輛使用年限的影響，而且受維修水平和器材故障率的制約。根據(jù)張鵬等[9]的研究結(jié)果及該器材倉庫的實(shí)際情況，該器材的維修水平影響因子的表函數(shù)如圖5所示，其中：橫坐標(biāo)為維修水平的模糊評價(jià)值；縱坐標(biāo)為維修水平影響因子。根據(jù)陶金宸[10]的研究結(jié)果，應(yīng)用模糊綜合評判法得到該器材倉庫的維修水平為良好，評價(jià)值為0.75，由圖5可得到相應(yīng)的維修水平影響因子為0.7。器材自身故障率表函數(shù)如圖6所示，其中：橫坐標(biāo)為年份；縱坐標(biāo)為自身故障率。

圖5 XX器材維修水平影響因子表函數(shù)

圖6 XX器材自身故障率表函數(shù)

器材故障率不僅與器材自身的可靠性有關(guān)，還與使用強(qiáng)度影響因子、運(yùn)行環(huán)境影響因子和操作水平影響因子有關(guān)。因此，修正后的XX器材故障率表函數(shù)如圖7所示，其中：橫坐標(biāo)為年份；縱坐標(biāo)為器材故障率。

圖7 XX器材故障率表函數(shù)

根據(jù)《中國人民解放軍車輛保養(yǎng)規(guī)定》，車輛裝備每6年進(jìn)行一次大修，通常情況下，累積使用6年的器材也應(yīng)進(jìn)行更換[11]。因此，計(jì)算自然報(bào)廢速率時(shí)，設(shè)定該器材的平均使用壽命T=6年，特征參數(shù)k=3。運(yùn)用排隊(duì)論方法和MATLAB軟件計(jì)算第t年該器材的報(bào)廢速率，則XX器材的自然完好率和相關(guān)報(bào)廢速率如表3所示。其中：2016-2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)通過雙參數(shù)Weibull分布函數(shù)和排隊(duì)論方法計(jì)算得出。

表3 XX器材的自然完好率及相關(guān)報(bào)廢速率

3.2 模擬仿真

通過該器材倉庫的實(shí)際需求數(shù)據(jù)和構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型方法，計(jì)算出各參數(shù)及變量的數(shù)值，應(yīng)用仿真軟件Vensim進(jìn)行系統(tǒng)模型的仿真預(yù)測，具體庫存需求量仿真結(jié)果如圖8所示。

圖8 XX器材庫存需求量的模擬仿真結(jié)果

由圖8可以看出：1)該器材庫存需求量每隔6年會發(fā)生突增，這是由于筆者設(shè)定器材的使用壽命T=6年，器材累積工作6年時(shí)必須進(jìn)行更換。2)該器材庫存需求量基本呈上升趨勢，這是由于軍事訓(xùn)練、演習(xí)等任務(wù)不斷增多，車輛裝備的使用強(qiáng)度和發(fā)生故障的概率隨之增加，庫存需求量也隨之增大。

車輛器材庫存需求量預(yù)測系統(tǒng)動力學(xué)模型的仿真預(yù)測值與實(shí)際需求量對比如圖9所示。系統(tǒng)動力學(xué)模型仿真預(yù)測結(jié)果及相對誤差如表4所示。

圖9 庫存需求量系統(tǒng)動力學(xué)模型仿真預(yù)測值與實(shí)際需求量對比

表4 系統(tǒng)動力學(xué)模型仿真預(yù)測結(jié)果及相對誤差

年份實(shí)際需求量/件仿真預(yù)測值/件相對誤差/%備注200524228．33200622209．09max200727263．70200832320．00200934365．88201081843．70201129276．89201230286．66201334332．94201437355．40201538372．63平均誤差/%5．522<10%

由表4可以看出：仿真預(yù)測值與實(shí)際需求量的最大誤差為9.09%(<10%)，表明所建立的庫存需求量預(yù)測系統(tǒng)動力學(xué)模型的預(yù)測精度達(dá)到要求，可用于部隊(duì)車輛器材的庫存需求量預(yù)測。運(yùn)用該模型對2016-2019年的庫存需求量進(jìn)行仿真預(yù)測，結(jié)果分別為57、32、38、42件。

4 結(jié)論

筆者構(gòu)建的模型不僅考慮了外部使用環(huán)境、器材自身故障率等因素，而且通過表函數(shù)計(jì)算了車輛裝備數(shù)量增長率等不易確定的變量，有效地彌補(bǔ)了傳統(tǒng)預(yù)測方法考慮影響因素較少、預(yù)測精度偏低的不足。

結(jié)合某器材倉庫的實(shí)際需求數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真預(yù)測，并將得到的仿真預(yù)測值和實(shí)際需求量進(jìn)行了對比，結(jié)果表明：相對誤差滿足精度要求，驗(yàn)證了預(yù)測模型的有效性，為車輛器材庫存需求量預(yù)測提供了新方法。最后，對該倉庫2016-2019年XX器材的庫存需求量進(jìn)行了預(yù)測，為部隊(duì)車輛器材籌措及庫存管理提供了支撐。下一步將進(jìn)一步研究各參數(shù)對所建模型的影響程度(即靈敏度)。

[1] 王亮． 軍用車輛器材保障概論[M]． 北京： 金盾出版社， 2014： 9-13．

[2] 徐飛， 楊士英， 魏祥生． 基于改進(jìn)灰色預(yù)測模型的雷達(dá)備件消耗預(yù)測[J]． 雷達(dá)科學(xué)與技術(shù)， 2015， 12(6)： 609-614．

[3] 羅曉萌， 李建斌， 胡鵬． 基于時(shí)間序列預(yù)測的電子商務(wù)庫存優(yōu)化策略[J]． 系統(tǒng)工程， 2014， 6(6)： 91-98．

[4] 樓增龍， 陳海松， 賀偉雄，等． 基于多元線性回歸的維修器材消耗預(yù)測[J]． 裝備制造技術(shù)， 2014， 28(6)： 94-96．

[5] 富盛． 基于系統(tǒng)動力學(xué)的乘用車保有量和報(bào)廢量的預(yù)測模型研究[D]． 武漢： 武漢理工大學(xué)，2014．

[6] 王晚香．鐵路客運(yùn)量的系統(tǒng)動力學(xué)預(yù)測[J]． 大連交通大學(xué)學(xué)報(bào)， 2014， 35(5)： 10-12，16．

[7] 唐旭， 張寶生， 鄧紅梅，等． 基于系統(tǒng)動力學(xué)的中國石油產(chǎn)量預(yù)測分析[J]． 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐， 2010， 30(2)： 207-212．

[8] 許長新， 嚴(yán)以新， 張萍． 基于系統(tǒng)動力學(xué)的港口吞吐量預(yù)測模型[J]． 水運(yùn)工程， 2006， 5(5)： 26-28，40．

[9] 張鵬， 葛婷． 基于系統(tǒng)動力學(xué)的航材庫存管理策略研究[J]． 測控技術(shù)， 2013， 32(11)： 135-138．

[10] 陶金宸． 部隊(duì)車輛周轉(zhuǎn)器材庫存結(jié)構(gòu)調(diào)整研究[D]． 天津： 軍事交通學(xué)院， 2014．

[11] 王云鵬， 楊志發(fā)， 李世武． 基于系統(tǒng)動力學(xué)的道路運(yùn)輸量預(yù)測模型[J]． 吉林大學(xué)學(xué)報(bào)， 2005， 35 (4)： 426-430．

(責(zé)任編輯: 王生鳳)

Vehicle Material Inventory Demand Forecast Based on System Dynamics

HE Jian1, ZHANG Da-peng2, WEN Zheng-zhong1

(1.Brigade of Postgraduate Management, Academy of Military Transportation, Tianjin 300161, China; 2. Department of Military Vehicles, Academy of Military Transportation, Tianjin 300161, China)

In view of the problems of incomplete consinderation of influence factors and low accuracy of the vehicle material inventory demand forecast, the main factors affecting the inventory demand and the causal relationship between the variables are analyzed, and a system dynamics model of the vehicle material inventory demand forecast is set up. Examples are verified and the results show that this model considers factors completely and results are closer to the actual, which has reference and application value, and it proposes a new method of scientifically forecasting the inventory demand.

vehicle material; system dynamics model; inventory demand forecast

1672-1497(2016)05-0025-06

2016-08-24

何 健(1991-)，男，碩士研究生。

E92

A

10.3969/j.issn.1672-1497.2016.05.005