備件分類算法研究綜述

曾翔 徐廷學(xué) 安進(jìn) 李志強(qiáng)

摘要： 對(duì)備件分類的重要性、 分類原則進(jìn)行了簡(jiǎn)述， 對(duì)國(guó)內(nèi)外備件分類算法進(jìn)行了重點(diǎn)分析與總結(jié)。 以分類準(zhǔn)則的維數(shù)將現(xiàn)有的分類算法劃分為一維、 二維和多維準(zhǔn)則分類法， 并對(duì)所采用的技術(shù)手段， 如ABC分類法、 Kraljic、 AHP等進(jìn)行了原理闡述， 為相關(guān)領(lǐng)域的研究提供參考。

關(guān)鍵詞： 備件分類； 準(zhǔn)則分類； ABC分類； Kraljic模型； AHP

中圖分類號(hào)： TJ760； F253文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A文章編號(hào)： 1673-5048（2018）02-0077-06

0引言

當(dāng)今社會(huì)高速發(fā)展， 為保障工廠企業(yè)日常的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)管理， 備件的供應(yīng)保障問題備受關(guān)注， 但在解決該問題的過程中往往會(huì)面臨如下困境： 一方面企業(yè)粗放地通過增加備件儲(chǔ)備品種及數(shù)量以避免缺失， 致使庫存種類及金額不斷攀升， 增大了成本控制的難度； 另一方面因?qū)浼诸惖牟缓侠恚?以致往往在關(guān)鍵時(shí)因缺貨造成企業(yè)的巨大損失。 因此為將備件庫存控制在合理范圍內(nèi)， 首先必須進(jìn)行精準(zhǔn)合理的備件分類工作。

備件分類作為一種重要的庫存控制手段， 直接決定了庫存管理水平的高低， 是實(shí)現(xiàn)備件保障決策的基礎(chǔ)和前提。 而要做到精確高效的備件分類， 必然要根據(jù)不同行業(yè)庫存保障的要求， 考慮結(jié)合影響各行業(yè)備件分類和庫存資金分配要求的不同因素， 研究相應(yīng)的分類算法， 從而做到事半功倍。 因此， 本文在結(jié)合現(xiàn)有國(guó)內(nèi)外研究成果的基礎(chǔ)上， 針對(duì)這一研究加以分析總結(jié)。

1備件分類原則

備件分類， 即是綜合考慮存儲(chǔ)備件價(jià)值等因素、 結(jié)合相應(yīng)理論劃分備件重要程度的一種庫存配置管理措施， 其目的是輔助決策者考慮以何種比例合理分配庫存管理資金， 并根據(jù)資金集中程度的不同選取不同的備件管理方式。

至今為止， 國(guó)內(nèi)外有關(guān)備件分類的研究已廣泛應(yīng)用于汽車零部件、 艦船備件、 地鐵備件和PCB制造、 油田開采等企業(yè)的日常管理中。 在這一研究過程中， 逐漸形成了一系列有關(guān)備件定性分類的原則， 如表1所示。

表1定性分類的備件分類表

Table 1Spare parts classification by qualitative means分類原則備件分類使用特性標(biāo)準(zhǔn)件特制件專用備件使用階段初始備件后續(xù)備件使用頻率快速消耗備件慢速消耗備件可維修性不可修備件可修備件維修模式事故件消耗件計(jì)劃維修備件備件來源自制備件外購備件傳遞能量載體機(jī)械件電器件機(jī)電復(fù)合件

除表1所述外， 在軍事上， 備件按適用對(duì)象可分為部隊(duì)排故修理備件、 工廠大修備件和戰(zhàn)場(chǎng)搶修備件； 按備件使用性質(zhì)可分為戰(zhàn)備儲(chǔ)備備件、 正

收稿日期： 2017-06-02

基金項(xiàng)目： 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51605487）

作者簡(jiǎn)介： 曾翔（1988-）， 男， 湖北襄樊人， 博士研究生， 研究方向?yàn)閭浼C合保障。

引用格式： 曾翔， 徐廷學(xué)， 安進(jìn)， 等. 備件分類算法研究綜述[ J]. 航空兵器， 2018（ 2）： 77-82.

Zeng Xiang， Xu Tingxue， An Jin， et al. A Review of Spare Parts Classification Algorithms Research [ J]. Aero Weaponry， 2018（ 2）： 77-82.（ in Chinese）常周轉(zhuǎn)配件和隨機(jī)配件； 按維修級(jí)別可分為基層級(jí)、 中繼級(jí)和基地級(jí)備件。

2備件分類算法

當(dāng)前關(guān)于備件分類算法的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)及研究成果很豐富， 至今已提出許多經(jīng)典的分類算法， 例如ABC分類法、 FSN分類法、 VED分類法等。 這些分類算法或以定性方式， 或以定量方式， 或是定性定量相結(jié)合的方式對(duì)備件的重要程度進(jìn)行符合各自領(lǐng)域的劃分， 分類籠統(tǒng)、 寬泛。 經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)這些算法在分類過程中選取的都是某一個(gè)或者多個(gè)準(zhǔn)則， 例如備件的價(jià)值、 關(guān)鍵性等。 因此， 本文以分類準(zhǔn)則的維數(shù)進(jìn)行算法的總結(jié)歸納， 即將備件分類算法劃分為一維、 二維及多維準(zhǔn)則分類法。 同時(shí)這種維數(shù)上的增加也與分類算法隨時(shí)間而改進(jìn)的進(jìn)程吻合， 且更清晰具體。 現(xiàn)結(jié)合文獻(xiàn)對(duì)各算法分析總結(jié)如下。

2.1備件一維準(zhǔn)則分類法

備件分類最早采用的即是一維準(zhǔn)則分類法。 該分類算法的研究始于Pareto提出的ABC分類法： 將使用中的備件按其儲(chǔ)備的價(jià)值高低進(jìn)行排列， 其中數(shù)量只占庫存總量10%左右而價(jià)值占總庫存資金額70%的備件為A類備件； 數(shù)量占庫存總量20%而價(jià)值約占總庫存資金額20%的備件為B類備件； 數(shù)量占庫存總量70%而價(jià)值只占總庫存資金額10%左右的備件為C類備件。

這一分類算法的優(yōu)勢(shì)在于操作簡(jiǎn)單， 所有備件都只需通過一個(gè)準(zhǔn)則就能被分類[1]。 除了選取備件庫存價(jià)值作為分類準(zhǔn)則之外， 備件庫存的總需求量等也可作為分類的準(zhǔn)則[2-3]。

除此之外， 通過備件的使用信息、 影響備件管理的其他因素等準(zhǔn)則， 評(píng)估備件在庫存中的重要性等級(jí)指標(biāo)， 從而對(duì)備件加以分類的算法也相繼被提出。 Porras和Dekker提出的分類算法考慮將備件所屬設(shè)備的數(shù)量作為關(guān)鍵性指標(biāo)對(duì)備件加以分類， 備件所屬設(shè)備的數(shù)量越多， 因備件失效影響設(shè)備工作從而造成的損失越大， 則其越關(guān)鍵。 這個(gè)關(guān)鍵性指標(biāo)被分為“高”、 “中”、 “低”三個(gè)等級(jí)[4]。 類似的VED算法則是通過向?qū)＜易稍兊确绞剑?得到備件在生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵性程度， 將備件劃為三類： 即關(guān)鍵的（Vital）、 必需的（Essential）和一般的（Desirable）， 其含義分別是： 那些一旦缺貨即嚴(yán)重影響生產(chǎn)， 必須時(shí)刻有可用備件的為關(guān)鍵的一類（V）； 那些庫存可供需求相對(duì)低一些的為必需的備件（E）； 剩下的即使缺貨也不會(huì)嚴(yán)重影響生產(chǎn)且需求最少的備件為一般的備件（D）。

航空兵器2018年第2期曾翔， 等： 備件分類算法研究綜述徐曉燕介紹了一種定性與定量相結(jié)合的一維準(zhǔn)則判別分類算法， 它從備件需求預(yù)測(cè)的角度出發(fā)， 分析得出備件需求可能與設(shè)備檢修計(jì)劃有關(guān)， 通過判斷變形后的備件歷史需求的時(shí)間序列是否強(qiáng)自相關(guān)達(dá)到備件分類的目的[5]。

2.2備件二維準(zhǔn)則分類法

進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)， 僅靠一維準(zhǔn)則實(shí)現(xiàn)備件的ABC分類往往過于粗放， 進(jìn)而二維準(zhǔn)則分類算法及多維準(zhǔn)則分類方法相繼被提出。

備件二維準(zhǔn)則分類算法始于Kraljic1983年提出的二維物資分類法， 通過引入供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)， 并將其與物資的重要性結(jié)合， 從而進(jìn)行最終的物資分類， 提出了被稱為Kraljic矩陣的二階矩陣， 如圖1所示。

圖1Kraljic矩陣結(jié)構(gòu)圖

Fig.1Stucture of the Kraljic matrix

以Kraljic模型進(jìn)行物資的分類， 在這一過程中將物資的重要性、 供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)作為分類指標(biāo)， 以合理的方式進(jìn)行設(shè)計(jì)和評(píng)價(jià)， 計(jì)算出更為精確合理的物資分類結(jié)果， 以彌補(bǔ)一維分類方法的缺憾。

應(yīng)用這一原理， 國(guó)外學(xué)者做了大量研究[6-13]， 如Syntetos和Boylan等人[6-7]相繼提出基于需求的分類算法， 通過一個(gè)基于需求多樣性和訂貨頻率的二維矩陣以實(shí)現(xiàn)備件的分類； 文獻(xiàn)[12-13]提出將失效率和模糊邏輯結(jié)合的專家系統(tǒng)進(jìn)行備件分類的算法。

另外， 庫存周轉(zhuǎn)在庫存管理領(lǐng)域同樣扮演了重要角色。 Botter和Fortuin使用VED和FSN結(jié)合的二維分類法研究中央倉儲(chǔ)問題。 VED分類法上文已提到， FSN分類法就是通過快速流轉(zhuǎn)、 慢速流轉(zhuǎn)和呆滯三類評(píng)估庫存的周轉(zhuǎn)率[14]。 金夏芳以備件的成本和關(guān)鍵性為基礎(chǔ)， 提出了基于VED的ABC分類法 [15]。 考慮到不確定性， Chu等人提出了ABC-FC分析法（模糊分類）， 將ABC和模糊網(wǎng)絡(luò)結(jié)合得到分配策略[16]。

2.3備件多維準(zhǔn)則分類法

隨著備件分類的應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣泛， 為進(jìn)一步提高分類算法的準(zhǔn)確度與精確度， 綜合考慮各種影響因素的多維準(zhǔn)則分類方法日益成為國(guó)內(nèi)外研究的重點(diǎn)。

2.3.1基于支持向量機(jī)理論的備件分類算法

支持向量機(jī)（SVM）是由Vapnik等人提出的， 其產(chǎn)生于分類問題， 故而在備件分類中的應(yīng)用也取得了良好的效果。 運(yùn)用這一原理對(duì)備件進(jìn)行分類的主要操作方式是， 在選擇合適的分類屬性值的基礎(chǔ)上， 通過對(duì)SVM的改進(jìn)或與其他方法的結(jié)合進(jìn)行備件分類， 如魏曦初等人結(jié)合決策樹理論， 以備件重要性、 庫存、 可獲得性這三個(gè)屬性值， 建立多屬性備件分類網(wǎng)求得決策值， 利用SVM劃分備件[17]。

在SVM進(jìn)行改進(jìn)從而進(jìn)行備件分類上， 邢煥革等人借助最小二乘原理， 構(gòu)建了多尺度最小二乘SVM學(xué)習(xí)模型， 將艦船設(shè)備的重要程度、 平均故障間隔時(shí)間等五種因素作為艦船器材備件配置屬性， 采取糾錯(cuò)輸出編碼法（ECOC方法）建立了多類分類模型[18]。 姜晨及張作剛等人[19-20]運(yùn)用有向無環(huán)支持向量機(jī)的方法（DAGSVM）， 以備件的平均故障間隔時(shí)間和備件價(jià)格作為特征， 對(duì)備件進(jìn)行分類。

2.3.2基于聚類分析理論的備件分類算法[21-23]

文獻(xiàn)[21]運(yùn)用灰色聚類分析法構(gòu)建了航空材料的分類指標(biāo)體系， 根據(jù)分類指標(biāo)的重要度不同， 采用模糊一致性矩陣來確定指標(biāo)的權(quán)重， 建立航空材料分類模型。 類似地，文獻(xiàn)[22]在提出新的倉儲(chǔ)和庫存的策略過程中， 為發(fā)揮所使用標(biāo)準(zhǔn)的多樣性優(yōu)勢(shì)， 在40種變量中應(yīng)用了基于聚類分析的“操作相關(guān)組方法”， 將相似特點(diǎn)的備件進(jìn)行了有效分類。 文獻(xiàn)[23]在對(duì)航空材料分類時(shí)， 先運(yùn)用主成分分析法對(duì)分類準(zhǔn)則作降維處理， 得到約減后的準(zhǔn)則再進(jìn)行聚類處理分類備件。

2.3.3基于3A分類的備件分類算法

這類算法的切入角度是不僅僅將備件看做一個(gè)單獨(dú)個(gè)體， 其所屬設(shè)備的優(yōu)先級(jí)或者重要程度也應(yīng)加以考慮。 丁留明等人考慮備件所屬設(shè)備的關(guān)鍵性程度， 首先將其分為類似備件VED分類中的V， E， D三類， 對(duì)D類設(shè)備而言其備件可直接認(rèn)為是C類， 然后再對(duì)另兩類進(jìn)行下一階段的備件分類， 得到合理的分類結(jié)果[24]。 徐保強(qiáng)等人考慮備件的關(guān)鍵性和易損壞性， 依次對(duì)設(shè)備、 部件和零件進(jìn)行ABC分類， 得到27種零件類別， 最終用4個(gè)等級(jí)劃分備件[25]。

2.3.4基于VED分類理論的備件分類算法

從備件二維準(zhǔn)則分類法中就能看出， 盡管VED分類看似簡(jiǎn)單， 但實(shí)際構(gòu)建備件VED的分析工作是相當(dāng)困難的， 因?yàn)樗耐瓿捎匈囉谑褂萌藛T的主觀判斷[26-27]。 在多維準(zhǔn)則分類方法中為解決這一問題， VED方法往往會(huì)和其他一些備件分類方法相結(jié)合。 文獻(xiàn)[28]使用了ABC， FSN和VED分析方法對(duì)存儲(chǔ)策略提出了一種三維分類法， 且由于備件關(guān)鍵性標(biāo)準(zhǔn)的多樣， 采用決策樹的方法將VED分析的等級(jí)劃分出來， 最終挑選出12個(gè)關(guān)鍵性標(biāo)準(zhǔn)， 結(jié)合決策樹方法對(duì)備件進(jìn)行分類。

2.3.5基于DEA理論的備件分類算法

張群僕和崔南方等人[29-30]在研究備件ABC分類法的過程中， 考慮到分類準(zhǔn)則的指標(biāo)量綱不一致會(huì)增加分類復(fù)雜度， 提出以DEA理論為基礎(chǔ)的備件分類改進(jìn)算法。 這一類算法將每個(gè)備件作為一個(gè)決策單元， 以DEA模型分析的各準(zhǔn)則自身特點(diǎn)為依據(jù)， 把所有準(zhǔn)則劃分為輸入和輸出兩類， 通過DEA模型得到各決策單元的效率值， 各效率值的大小即表征了備件重要程度的高低， 最后根據(jù)所得的各效率值， 以類似原始的ABC分類法的劃分比例對(duì)備件進(jìn)行分類。

2.3.6基于模糊評(píng)判的備件分類算法

文獻(xiàn)[13， 16， 31]運(yùn)用模糊綜合評(píng)估的算法對(duì)影響備件品種的主要因素進(jìn)行綜合分析， 利用專家系統(tǒng)對(duì)所選主要指標(biāo)進(jìn)行量化， 最終實(shí)現(xiàn)備件分類。

2.3.7基于AHP理論的備件分類算法

層次分析法（Analytic Hierarchy Process， AHP）在決策分析的過程中， 將定性、 定量的兩類因素進(jìn)行有機(jī)結(jié)合， 其作為綜合評(píng)價(jià)各類系統(tǒng)和優(yōu)化多準(zhǔn)則決策問題的有效工具， 在許多備件分類研究中得以應(yīng)用。

在AHP理論與備件ABC分類法相結(jié)合的過程中， 各影響因素?zé)o論是定性的還是定量的， 通過AHP理論都能轉(zhuǎn)化成數(shù)值形式加以對(duì)比。 通常將“備件分類”作為“目標(biāo)層”， 以最終將備件分為ABC三類備件為“方案層”， 選取適當(dāng)?shù)挠绊懸蛩刈鳛椤皽?zhǔn)則層”， 這里的影響因素因備件所屬領(lǐng)域的不同而不同， 但較為通用的影響因素包括備件單價(jià)、 備件平均消耗數(shù)量、 關(guān)鍵性、 易得性等[32-34]。

由于AHP本身具有將定性與定量相結(jié)合的特性， 與其他備件分類算法結(jié)合使用， 可以大大提高分類的適用范圍與準(zhǔn)確程度。 例如：

（1） AHP與模糊評(píng)判理論的結(jié)合上， 張仲敏及馬應(yīng)欣等人[35-36]以ABC分類的原則計(jì)算備件對(duì)各項(xiàng)分類準(zhǔn)則的權(quán)重， 最終綜合AHP解得組合權(quán)重， 并運(yùn)用模糊綜合評(píng)判， 計(jì)算備件針對(duì)各準(zhǔn)則的優(yōu)先值， 根據(jù)所得權(quán)重值對(duì)備件再次進(jìn)行ABC分類；

（2） AHP與灰色理論的結(jié)合上， 孔琳等人[37]通過AHP求得各準(zhǔn)則權(quán)重， 而后應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析法， 通過專家系統(tǒng)所得評(píng)分構(gòu)建準(zhǔn)則數(shù)列， 并與理想數(shù)列比較計(jì)算關(guān)聯(lián)度， 最后以關(guān)聯(lián)度大小進(jìn)行備件ABC排序；

（3） 將AHP與VED分析相結(jié)合[1，27，38-40]， 付戰(zhàn)瑩等人[38]利用類VED分析法將備件先粗略分為專用、 通用和輔助備件， 將輔助備件直接劃為一般備件縮小分類范圍， 并通過AHP確定構(gòu)成備件分類研究的指標(biāo)體系， 結(jié)合ABC分類法對(duì)前兩者進(jìn)一步劃分。

除了AHP， 決策樹也被作為一種分類的算法。 決策樹和AHP的結(jié)合在分類中表現(xiàn)出了更好的效果。 Braglia等人[1]在造紙產(chǎn)業(yè)中將多屬性分析的決策樹和AHP結(jié)合， 解決在決策樹中不同節(jié)點(diǎn)的多屬性決策問題， 最后通過17個(gè)標(biāo)準(zhǔn)將備件進(jìn)行分類。

2.4備件分類算法的不足

雖然目前為止有關(guān)備件分類的算法不斷提升著該方法研究的精準(zhǔn)度， 引入了很多相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)手段對(duì)其加以改進(jìn)， 但還存在一些尚需改進(jìn)的方面：

（1） 現(xiàn)有的備件分類算法在分類屬性的選擇上， 以考慮備件庫存保障、 計(jì)算備件需求預(yù)測(cè)方面的多， 而考慮以供應(yīng)商來區(qū)分備件分類屬性的少。

（2） 盡管通過各種各樣基于多維準(zhǔn)則分類的算法得到了理想的結(jié)果， 但還存在諸多限制： 一方面可能受限于對(duì)現(xiàn)有備件分類的理論發(fā)展， 在分類中準(zhǔn)則數(shù)量的選取可能不夠全面； 另一方面， 在選出某些定性分類準(zhǔn)則的時(shí)候， 某種程度上可能出現(xiàn)無法進(jìn)行考慮計(jì)算的問題， 盡管通過對(duì)標(biāo)準(zhǔn)賦予不同的權(quán)重和層次， AHP可以將所需決策的問題進(jìn)行直觀表述， 但在專家比對(duì)過程中也不可避免地包含了主觀性的不利影響。

（3） 許多理論上的分類算法本身選取了過多的備件分類屬性， 往往會(huì)增加模型算法的計(jì)算復(fù)雜度， 導(dǎo)致在實(shí)際應(yīng)用中無法實(shí)現(xiàn)真正有效的備件分類。

3結(jié)束語

準(zhǔn)確的備件分類是實(shí)現(xiàn)高效的現(xiàn)代庫存控制與管理的基礎(chǔ)與前提， 因此， 備件分類算法的研究勢(shì)在必行。 本文就備件分類算法的分類原則進(jìn)行了簡(jiǎn)要總結(jié)， 對(duì)在分類過程中所用的各種算法進(jìn)行了重點(diǎn)分析， 以期能為備件分類、 庫存控制相關(guān)領(lǐng)域人員的未來研究提供有價(jià)值的參考。

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A Review of Spare Parts Classification Algorithms Research

Zeng Xiang， Xu Tingxue， An Jin， Li Zhiqiang

（Naval Aeronautical and Astronautical University， Yantai 264001， China）

Abstract： The importance of spare parts classification and classification principles are described， and the spare parts classification algorithms at home and abroad are analyzed and summarized. According to the dimension of classification criterion， the classification algorithms are divided into onedimension， twodimension and multidimension criterion classification method. The technology theory are elaborated， such as ABC classification， Kraljic model and AHP， which provides a reference for the research of related fields.

Key words： spare parts classification； criterion classification； ABC classification； Kraljic model； AHP

Polarization； interference rejection； phased array radar