黄超群、向祖晓——基于蒙特卡洛仿真预测的备件库存管理

　　风能因其具有清洁无污染、可再生且蕴藏量大的特点，成为最受青睐的绿色能源之一。风力发电也因基建周期短、装机规模灵活等特点，是实际能源市场的重要组成部分。近年来，在政府的大力支持下和许多科学家以及工程师的积极努力下，风力发电技术在不断提高，运行可靠性和效率得到了很大的改善。

　　实际上，风力发电机组运行可靠性和收益很大程度上受到日常运行维护和服务备件供应水平的影响。同时，良好的售后服务是实现风电企业销售目标的条件之一，是有效提升企业综合竞争力的重要途径，也是企业品牌战略的重要部分。进而，如何做好服务备件的库存管理，更好地满足现场机组运行要求越来越重要。

　　部件的寿命是不确定，即备件的需求量是不确定的。安全库存（Safety Stock,常用SS表示）就是为了防止这种不确定性而设置的保险库存量，安全库存量设置得是否合理，依赖于对备件需求的预测是否准确。在库存管理中，常用的定量从而能够减小缺货风险。

　　备件需求预测方法有：移动平均法、指数平滑法、周期性波动预测法、回归分析法。这些方法都比较笼统，准确度较低，没有深入考虑部件实际的失效规律。已知部件的寿命分布模型，其备件需求预测可以通过蒙特卡洛仿真方法准确地实现。

　　安全库存设置得是否合理最终将反映在服务水平和服务成本上。本文以服务水平为出发点，将订单满足率作为安全设置的参考标准，最终确定某一库房的安全库存量。

　　首先讨论宜采用寿命分布建模的备件类型或者管理方式，然后给出具体的安全库存设置和短期订购量解决方法。最后论文做了一个案例研究，并最终对全文进行了总结。