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    基于不同租期下的預(yù)防性維修優(yōu)化策略

    2019-10-09 01:56:54
    關(guān)鍵詞:租期出租方故障率

    郁 寶 琪

    (上海理工大學(xué) 管理學(xué)院,上海 200093)

    0 引 言

    隨著科學(xué)技術(shù)和生產(chǎn)力水平的發(fā)展,設(shè)備的更新速度越來(lái)越快,設(shè)備的成本和維修費(fèi)用也隨之增加。企業(yè)為了減少生產(chǎn)成本、設(shè)備購(gòu)置費(fèi)用、日后的設(shè)備維修費(fèi)用等多種費(fèi)用的開(kāi)支,轉(zhuǎn)而去租賃市場(chǎng)租賃設(shè)備。一種以設(shè)備租賃代替設(shè)備購(gòu)買(mǎi),以企業(yè)租賃為主的租賃維護(hù)正在制造服務(wù)業(yè)快速發(fā)展[1]。為了擴(kuò)大租賃市場(chǎng)的規(guī)模,吸引更多的承租者,學(xué)者們提出了各種對(duì)租賃設(shè)備的優(yōu)化策略。Jaturonnatee等[2]研究了租賃設(shè)備期望成本最小的順序預(yù)防性維修策略。李林[3]在考慮租賃維護(hù)的故障懲罰機(jī)制和修復(fù)非新效果的基礎(chǔ)上,建立了一種設(shè)備租賃期限與順序預(yù)防性維護(hù)策略的聯(lián)合優(yōu)化模型。楊?lèi)?ài)峰等[4]考慮了對(duì)租賃設(shè)備進(jìn)行不定期的預(yù)防維修且每次進(jìn)行相同的維修強(qiáng)度模型,建立了利潤(rùn)最大化的預(yù)防性維修方案。Yeh 和Chen[5]提出了基于故障率分布為Weibull分布的租賃設(shè)備周期預(yù)防維護(hù)策略模型;Yeh 等[6]還研究了關(guān)于租賃設(shè)備兩階段的周期預(yù)防維護(hù)策略[6]。吳常潔等[7]對(duì)租賃設(shè)備,考慮了雙向故障懲罰機(jī)制的周期性預(yù)防維修決策。董克和呂文元[8-10]針對(duì)舊設(shè)備的特殊性,提出了周期性預(yù)防維修決策。胡飛,宗群[11]提出來(lái)出租人需要承擔(dān)懲罰成本的周期性預(yù)防維修決策。金琳等[12]研究了以出租方維修成本最小為目標(biāo)的等周期和變周期相結(jié)合的多階段預(yù)防維護(hù)模型。以上研究都是針對(duì)單設(shè)備租賃,也沒(méi)有考慮客戶的滿意度,事實(shí)上,當(dāng)維修服務(wù)質(zhì)量高于客戶的滿意度時(shí),會(huì)使得出租方迎來(lái)更多的顧客,對(duì)此董克和呂文元[13],提出了一種考慮客戶滿意度的可變大修維護(hù)策略模型。張?jiān)普萚14]研究了多設(shè)備租賃條件下基于服務(wù)質(zhì)量評(píng)估的預(yù)防性維修策略?xún)?yōu)化模型?,F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)租賃設(shè)備的維修策略研究,考慮的預(yù)防性維護(hù)成本主要是常數(shù)和線性函數(shù),但是,在日常生活中,預(yù)防性維護(hù)成本也可能是非線性函數(shù)。對(duì)此,董克和陳圓圓[15]提出了一種預(yù)防維護(hù)成本為非線性形式的租賃設(shè)備等周期預(yù)防維護(hù)策略模型。由此可知,學(xué)者們很少研究不同租期的租賃設(shè)備的預(yù)防性維修策略。在前人的基礎(chǔ)上,旨在研究不同的租期的租賃設(shè)備,在研究不同租期的租賃設(shè)備的同時(shí),將服務(wù)質(zhì)量考慮到模型中,建立了出租方的利潤(rùn)模型,優(yōu)化了故障率閾值θ,利用遺傳算法來(lái)優(yōu)化了修復(fù)程度δ和不同租期下的維修次數(shù)nj,以使出租方的利潤(rùn)最大。

    1 模型參數(shù)與假設(shè)

    1.1 模型參數(shù)

    CΛ:發(fā)生故障的單位成本

    Cr:小修開(kāi)銷(xiāo)的單位成本

    Tm:小修時(shí)間

    τ:小修維修時(shí)間的閾值

    Cτ:小修超時(shí)的單位罰金

    r(t):設(shè)備的故障率密度函數(shù)

    Lj:設(shè)備的第j(j=1,2,…,k)種租期

    ti:預(yù)防性維修的時(shí)刻(i=0,1,…,nj)

    δ:預(yù)防性維修的修復(fù)程度

    nj:第j種租期的預(yù)防性維修次數(shù)

    Λj:第j種租期的故障次數(shù)

    Fs:客戶的主觀期望,服從N(μs,σs)

    lj:租期為j的客觀服務(wù)績(jī)效

    Sf:客戶的滿意度閾值

    αj:租期為j的潛在客戶數(shù)

    W:?jiǎn)挝蛔饨?/p>

    V:設(shè)備的購(gòu)置價(jià)

    Vd:設(shè)備退役時(shí)的凈殘值

    td:設(shè)備的壽命

    Cpm(δ):預(yù)防性維修的單位成本

    E(TR):租賃商的總收入

    E(TC):租賃商的總支出

    E(TP):租賃商的總利潤(rùn)

    1.2 模型的假設(shè)

    在以下條件下成立:

    (1)設(shè)備發(fā)生故障后,對(duì)設(shè)備進(jìn)行小修,相對(duì)于租賃時(shí)間,小修的時(shí)間和預(yù)防性維修的時(shí)間可以忽略不計(jì)。

    (2)當(dāng)設(shè)備的故障率達(dá)到θ時(shí),進(jìn)行一次預(yù)防性維修,且每次修護(hù)程度都為δ,其中δ≤θ。

    2 模型建立

    2.1 懲罰成本

    租賃商為了減少企業(yè)內(nèi)部購(gòu)置固定資產(chǎn)的成本開(kāi)支選擇租賃設(shè)備,在設(shè)備投入生產(chǎn)的過(guò)程中,由于種種原因設(shè)備會(huì)發(fā)生故障,如果出租方對(duì)設(shè)備修理不及時(shí),以及在規(guī)定時(shí)間內(nèi)沒(méi)有完成修復(fù)工作,都會(huì)造成租賃商的經(jīng)濟(jì)損失,因此,出租方需要對(duì)租賃商給予一定的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償,即出租方所要承擔(dān)的懲罰成本??紤]以下兩種懲罰成本:

    (1)在租賃期L內(nèi),設(shè)備發(fā)生一次故障,出租方的懲罰成本為CΛ,不考慮設(shè)備故障的損壞的程度,假定此懲罰成本是一個(gè)大于0的固定值。

    2.2 預(yù)防性維修成本

    設(shè)備投入使用時(shí),后期發(fā)生故障的可能性會(huì)變大,此時(shí)出租方需要支付更多的罰金,為此,出租商會(huì)采取預(yù)防性維修策略,以便減少設(shè)備發(fā)生故障的次數(shù)。在租期Lj(j=1,2,…,k)內(nèi),發(fā)生了nj次預(yù)防性維修,設(shè)ti(i=1,2,…,nj)為預(yù)防性維修時(shí)刻,且有0

    Cpm(δ)=a+bδ

    其中a是固定成本,bδ是可變成本,且a>0,b>0。

    2.3 故障維修次數(shù)與預(yù)防性維修次數(shù)

    假設(shè)設(shè)備的故障率為r(t)且r(0)=0,即考慮的是新設(shè)備開(kāi)始租賃。則在時(shí)間段[0,t]內(nèi),設(shè)備的故障次數(shù)為

    假定當(dāng)設(shè)備的故障率達(dá)到故障率閾值θ時(shí),進(jìn)行一次預(yù)防性維修,其維修的修復(fù)度為δ,其中0<δ≤θ。以下考慮租期為L(zhǎng)1下的故障次數(shù)Λ1和預(yù)防性維修次數(shù)n1。

    在租期為L(zhǎng)1內(nèi),設(shè)備的故障率達(dá)到故障率閾值θ,在t1時(shí)刻進(jìn)行第一次預(yù)防性維修,其維修的修復(fù)度為δ,則在t1時(shí)刻,設(shè)備的故障率為θ,即r(t1)=θ。當(dāng)設(shè)備的故障率又一次達(dá)到故障率閾值θ,在t2時(shí)刻進(jìn)行第二次預(yù)防性維修其維修的修復(fù)度為δ,則在t2時(shí)刻,設(shè)備的故障率為θ+δ,即r(t2)=θ+δ。依次類(lèi)推,即在tn1時(shí)刻,設(shè)備的故障率為θ+(n1-1)δ,即r(tni)=θ+(n1-1)δ。所以在ti時(shí)刻,設(shè)備的故障率為r(ti)=θ+(i-1)δ,由此可以求解出ti=r-1[θ+(i-1)δ],其中0

    從圖1可以知道在時(shí)間段[ti,ti+1]內(nèi),設(shè)備的故障次數(shù)為

    所以,在整個(gè)租期L1中,設(shè)備的故障次數(shù)為

    δ(t2-t1)-2δ(t3-t2)-…-n1(L1-tn1)=

    同理可得,租期為L(zhǎng)j的設(shè)備故障次數(shù)為

    因此,總的故障次數(shù)為

    圖1 對(duì)預(yù)防性維修設(shè)備故障率變化情況有個(gè)清晰地描述

    2.4 維修服務(wù)質(zhì)量

    格魯羅斯認(rèn)為維修服務(wù)質(zhì)量是客戶的客觀服務(wù)績(jī)效和客戶的主觀期望的差值[16],客戶的客觀服務(wù)績(jī)效可用設(shè)備的可靠性來(lái)衡量,衡量可靠性的指標(biāo)有設(shè)備的可靠度,平均無(wú)故障時(shí)間,有效度,故障率等。采用平均無(wú)故障時(shí)間來(lái)作為可靠性的衡量指標(biāo),對(duì)于給定的租期L,則有:

    控制服務(wù)績(jī)效的取值范圍為[0,1],所以定義客戶的客觀服務(wù)績(jī)效為

    由于假定的租期不同,對(duì)于租期Lj(j=1,2,…,k)記其客觀服務(wù)績(jī)效為

    假設(shè)客戶的維修服務(wù)的主觀期望Fs服從正態(tài)分布N(μs,σs),其中μs表示客戶群體的期望均值,σs表示客戶群體的標(biāo)準(zhǔn)差,假設(shè)不管租期長(zhǎng)短,客戶的主觀服務(wù)期望都不變。則在租期Lj維修服務(wù)質(zhì)量?j也服從正態(tài)分布N(μj,σj),其中μj=lj-μs,σj=σs。

    當(dāng)維修服務(wù)質(zhì)量達(dá)到了客戶心中的滿意值時(shí),則客戶有意愿租賃設(shè)備,否則,無(wú)意愿租賃設(shè)備。假設(shè)客戶心目中的維修服務(wù)質(zhì)量的閾值為Sf,則在租期Lj有意愿租賃設(shè)備的概率為

    已知設(shè)備購(gòu)置成本為V,基于以上分析,可以知道出租方的總支出為

    nj(a+bδ)+V}αj

    (1)

    2.5 租賃設(shè)備的收入

    已知設(shè)備的單位租金為W,則出租商的租金收入為

    (2)

    (3)

    則租賃商的總收入為

    (4)

    2.6 利潤(rùn)模型

    總利潤(rùn)是總收入與總支出的差值,即式(4)-式(1),得

    E(TP)=E(TR)-E(TC)=

    (5)

    通過(guò)分析,可以得知出租商的總利潤(rùn)是關(guān)于故障率閾值θ,修復(fù)程度δ,以及預(yù)防性維修次數(shù)nj的函數(shù),接下來(lái)將對(duì)這3個(gè)決策變量進(jìn)行優(yōu)化,使出租商獲得的利潤(rùn)最大。

    3 模型優(yōu)化

    涉及3個(gè)決策變量,優(yōu)化其中一個(gè)決策變量時(shí),故需保持另兩個(gè)決策變量不變。首先選擇優(yōu)化的決策變量是故障率閾值θ,接著采用遺傳算法來(lái)共同優(yōu)化預(yù)防性維修次數(shù)nj和修復(fù)程度δ。

    3.1 故障率閾值的優(yōu)化

    定理1當(dāng)維修程度與不同租期下的預(yù)防性維修次數(shù)固定時(shí),當(dāng)θ=δ時(shí),總利潤(rùn)函數(shù)有最大值。

    首先證明單租期為L(zhǎng)時(shí),設(shè)備的利潤(rùn)為E(TP)=pr·αr,將其對(duì)θ求一階導(dǎo)有:

    其中,

    考慮到:

    則有-g3(μr-x)=g3(μr+x).

    |μr-Sf|<|+∞-μr|=+∞

    所以

    這說(shuō)明E(TP)關(guān)于θ在θ≥δ上單調(diào)遞減函數(shù),所以當(dāng)θ=δ時(shí),E(TP)有最大值。

    同理,當(dāng)θ=δ時(shí),不同租期下的利潤(rùn)函數(shù)也取其最大值,所以式(5)就可寫(xiě)成:

    nj(a+bδ) ]·αj

    3.2 修復(fù)程度和預(yù)防性維修次數(shù)的優(yōu)化

    遺傳算法(Genetic Algorithm)是模擬達(dá)爾文先生生物進(jìn)化理論的自然選擇和遺傳學(xué)機(jī)制的生物進(jìn)化過(guò)程的計(jì)算模型,是一種模擬自然進(jìn)化過(guò)程搜索最優(yōu)解的方法[17]。由于遺傳算法對(duì)所求解的問(wèn)題沒(méi)有太多的約束,不管是線性還是非線性,是離散還是連續(xù),而且約束的變量可以是多個(gè),需要優(yōu)化的預(yù)防性維修次數(shù)和修復(fù)程度,一個(gè)是離散決策變量,一個(gè)是連續(xù)決策變量,運(yùn)用遺傳算法可以很好的解決此問(wèn)題。其基本思想為,先確定需要求解的適應(yīng)度函數(shù),接著初始化遺傳算法的參數(shù),然后對(duì)群體進(jìn)行選擇,交叉和變異運(yùn)算,經(jīng)過(guò)多次迭代,可以得到此問(wèn)題的最優(yōu)解。

    4 案例分析

    假定出租方對(duì)某大型的設(shè)備進(jìn)行租賃,并且符合上文中所提供的維修方案??紤]有3種租期的情況,且假設(shè)設(shè)備的故障率服從兩參數(shù)的韋布爾分布h(t)=λβ(λt)β-1,其中λ,β分別為其尺度參數(shù)和形狀參數(shù)以及小修時(shí)間Tm服從兩參數(shù)韋布爾分布G(t)=1-(φt)m。

    其參數(shù)取值如下:

    L1=3,L2=4,L3=5,W=700;

    V=1 000,Vd=20,td=20,τ=20;

    Cr=300,CΛ=100,μs=0.83,0.85或0.87;

    Cτ=200,λ=0.5,β=1.5,a=100,b=50;

    α1=α2=α3=400,sf=0.02,σs=0.02。

    其結(jié)果如表1所示,

    表1 不同主觀期望均值μs下的預(yù)防維修策略

    從表1可知:隨著主觀期望均值μs從0.83增加到0.85和0.87,其修復(fù)程度δ從0.233 5下降到0.213 2和0.158 6,這對(duì)出租方來(lái)說(shuō)是降低了他們的維修難度,但是,租賃人數(shù)從1 183下降到1 142和1 164,其利潤(rùn)從1.511 51×106下降到1.447 6×106和1.343 94×106。當(dāng)主觀期望均值μs保持不變時(shí),租期不同,服務(wù)績(jī)效波動(dòng)不大,但是單個(gè)設(shè)備的維修開(kāi)銷(xiāo)顯著增加,這主要是因?yàn)轭A(yù)防性維修次數(shù)的增加,使得出租方對(duì)能零配件的需求增加。

    5 總結(jié)與展望

    目前,在租賃市場(chǎng)上租期不同更加符合企業(yè)對(duì)租賃設(shè)備的需求。在日常生活中,服務(wù)質(zhì)量越好,吸引的顧客也越多,出租方獲取的利潤(rùn)也就更多?;诓煌馄诤头?wù)質(zhì)量下的多設(shè)備租賃預(yù)防性維修優(yōu)化策略,從出租方的角度,考察了租金收入,設(shè)備租期結(jié)束后的剩余價(jià)值收入和購(gòu)買(mǎi)設(shè)備的成本,懲罰成本,小修成本及預(yù)防性維修成本等對(duì)利潤(rùn)模型進(jìn)行了搭建,優(yōu)化了故障率閾值以及利用遺傳算法來(lái)共同優(yōu)化了修復(fù)程度和不同租期下的預(yù)防性維修次數(shù),結(jié)合實(shí)例分析得出客戶的主觀期望均值增大時(shí),出租方的利潤(rùn)在減少。這是因?yàn)樵O(shè)備的維修開(kāi)銷(xiāo)增大,對(duì)設(shè)備的零配件的需求增加了,而如何提高維修服務(wù)質(zhì)量又能降低設(shè)備的維修開(kāi)銷(xiāo)是今后研究的方向。其實(shí)影響租賃設(shè)備的人數(shù),除了服務(wù)質(zhì)量,還有租賃設(shè)備的口碑,租賃設(shè)備的租金以及租賃設(shè)備的運(yùn)輸成本等,這些都可以作為下一步研究的內(nèi)容。

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