我们希望在一年后我们将聚集在会议上并庆祝这一事件！活跃行业中的高效零件库存管理 加文 威尔金森 资产管理生产业务流程 启动了一个项目以有效管理复杂资产密集型行业的库存。使用模拟方法机器学习和优化专家们证明了 如何实现有效的备件库存管理以维修或更换故障零件 如何优化他们在仓库中的存储在服务水平和成本之间保持平衡。 当耗材达到使用寿命时它们将被处理或送去回收。

这些部件的实用价值取决于它们在故障前使用了多长时间。此时间长度通常定义为平均故障前时间 。反过来对于再制造零件还需要考虑维修时间这取决于故障类型生产现场的可用 电话号码列表 性和维修人员的雇用情况。 综合考虑以上因素再制造备件的生命周期可分为运行故障更换维修存货五个阶段。 可维修备件的典型周期 要了解如何优化再制造零件的库存管理有必要对它们的生命周期和使用它们的系统进行建模。

通过构建整个系统的模型我们可以全面评估其运行情况 了解零件故障的频率以及更换维修和退回仓库所需的时间如何影响整体性能。 还有一个与整个系统模型相关联的模型可以让您准确地确定部件故障的频率。 创建了这个模型它还考虑了以下因素年龄设备类型以前的故障历史维护历史和操作条件。 预测资产的故障率 零件破损频率的测定 破损模型使用 中基于决策树的机器学习库来预测零件破损的频率在有关 模块的网络研讨会中阅读有关使用 的更多信息。