汽车零部件储备优化模型与分析系统研究
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段的零部件数。 则：
Sk1 = k·Q·N·n·MMTRT+ TAT
（5）
式 中 ：Sk1 为 按 保 养 计 划 修 复 所 需 储 备 的 零 部 件 数 量 ；MTTR 为 零 部 件 平 均 修 复 时 间 ； TAT 为 零 部 件
维修周转时间。
若出现故障再修复，公交公司采取自行修复或
送修的办法。 如果是自行修复， 先统计出在 MTTR
10ABXPZ 2 10 20 000 0.000 169 014 74
图 4 数据库相关组件的使用
3 数值分析 3.1 运算结果
以 2 个部件为例， 进行备件储备数量的分析，
由于 3 者的样本完全相同，所以计算得出的故 障率也是一致的。 在其他参数一致的情况下，比较 3 种情况备件数量，可以看出：不可修备件数>可修送 修备件数 > 可修自修备件数，符合实际需求情况。 3.2 数值分析
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现代交通技术
2010年
的司机的驾驶技术都同样好，且零部件故障并非人 为恶意破坏或某种持续性的不可抗因素导致，则公 交车零部件自然故障应满足泊松分布。
设随机变量为某零部件储备数量 X，X 可能的 取值为 j = 0，1，2，…，则各种取值的概率为：
P（X=j） = （nNλT）j ·exp（-nNλT）
可修自修 备件数量
可修送修备 件数
B7290220AA 1
10
2 000
0.000 193 662
4
18 000
8
12
14862Cl201
2
10
3 000
0.000 169 014
6
20 000
13
17
作 时 间 T=365， 基 于 模 型 ， 编 写 程 序 得 出 该 部 件 的 失 效率的影响曲线见图 5。 图 5 表明，该不可修复部件 的失效率在 0~0.000 6 之间呈线性规律， 该范围是 很多小型不可修复零部件的失效率范围。 因此，失 效率是该优化模型必要的制约参数。
Sk2=MAX（
λnT M
，Sm）
（6）
Sk3=MAX（
λnT M
，St）
（7）
式中：Sk2 为自行修复所需储备的零部件数量；Sk3 为
送修所需储备的零部件数量；M 为单个零部件平均
可修复次数。
图 2 零部件储备数量的优化程序流程图
2.3 数据库工作状态 该 系 统 的 数 据 库 基 于 SQL Server 2000 的 数 据
Abstract：The paper analyses storage model of auto parts based on vehicle maintaining. A analysis system of bus parts storage is concluded. The storage model of bus parts is developed using C++ Builder and SQL sever 2000 software，the effect of failure rate on optimal parts storage numbers are also analysed. Key words：auto parts；parts reserve；optimization model；bus
参考文献
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［3］张颖，贾民平．零件库存用量的预测方法比较［J］．机械制 造与研究，2007，36（4）：10-12.
［4］马宁．汽车备件的多级库存管理研究［D］．大连：大连海事 大学，2009.
［5］连翠萍．飞机可维修备件供应保障仿真优化方法研究［D］． 长沙：国防科技大学，2005.
［6］王霄锋．汽车可靠性工程基础［M］．北京：清华大学出版 社，2007. （收稿日期：2009-09-18）
2 零部件储备数量的分析系统 2.1 模块化设计
结合上述数学模型，建立了公交车零部件储备 优化模型的分析系统，功能结构如图 1 所示。 该系 统实现求解单个零部件的失效率和零部件存储数 量 优 化 的 功 能 ， 包 括 EXCEL 数 据 导 入 模 块 、 Transact-SQL 计算模块和结果报表导出模块。
第 7 卷第 3 期 2010 年 6 月
现代交通技术 Modern Transportation Technology
Vol.7 No.3 June 2010
汽车零部件储备优化模型与分析系统研究
陶运正，赵又群
（南京航空航天大学车辆工程系，江苏 南京 210016）
摘 要：从汽车维修性分析的角度，推导归纳了某公交车的零部件储备优化模型。利用 C++Builder 软件并结合 SQL Server 2000 开发了公交车零部件储备数量的分析系统，并探讨了失效率对最优零部件储备数量的影响。 关键词：汽车零部件；零部件储备；优化模型；公交车 中图分类号：U468.4 文献标识码：A 文章编号：1672－9889（2010）03－0081－03
种是在保养时更换，另一种是出现故障后才更换。
在保养更换的情形中， 所需储备的零部件最小
数量可以用保养计划中累计保养次数来估计：
S1=k·Q·N·n
（2）
式中：S1 为保养所需储备的零部件数量；k 为该零部件
的整车影响因子；Q 为计划保养期内的累计保养次数。
在维修更换的情形中， 假定与零部件样本有关
作者简介：陶运正（1984-），男，江苏南京人，硕士研究生，研究方向为汽车现代设计理论。
随着公共交通事业的发展，许多大型公交公司 的日常保养与维修工作更加繁重和复杂。 为节约成 本，尽可能使现有车辆长时间、大负荷地承担运输 业务，日常保养业务和小型维修业务应尽量在公司 内部解决。 对于复杂零部件，通常采取先换后修的 办法，为缩短维修时间，一般会预先采购一些零部 件作为备用件。
目前，国内对于零部件储备模型的研究，尚未 形成统一的分析方法。 ABC 和 CVA 分类法是目前 企业库存管理中较为常用的方法，它根据物资在经 济、技术方面的主要特征，应用数理统计方法对物 资进行分类排队，分清重点与一般，从而有区别地 确定管理方式 。 ［1-2］ 神经网络预测法在进行短期负荷 预测 等 复 杂 的 非 线 性 预 测 领 域 具 有 明 显 的 优 势 ［3］。 另外，遗传算法也被用于预测汽车备件库存的最佳 解决方案［4］。 本文采用的是基于维修性理论的统计 方法 进 ［5-6］ 行预测的。
图 1 系统功能结构图
2.2 系统流程图 其中， 零部件储备数量的优化程序模块分为 3
层，一共 5 种情况，如图 2 所示。 根据输入的不同， 该系统的输出参数有：保养所需储备的不可修复零 部 件 数 量 S1， 维 修 需 储 备 的 不 可 修 复 零 部 件 数 量 S2， 按保养计划修复所需储备的零部件数量 Sk1，自 行修复所需储备的零部件数量 Sk2，送修所需储备的 零部件数量 Sk3。
1 零部件储备数学模型
1.1 零部件失效率的计算 零部件失效率是分析零部件储备的重要参数，
它反映的是产品的失效规律。 下面通过故障累计数
据计算零部件的失效率。
以 n 辆同型号公交车作为研究对象， 这 n 辆车
的某个零部件的全体构成一个样本。 根据失效率计
算 方 法 ［6］， 得 ：
λ=
F
n
（1）
ΣNTi i=1
分别计算不可修零部件需储备的数量、可修零部件 自修需储备的数量和可修零部件送修需储备的数 量 。 计算结果见表 1、表 2。
表 1 不可修零部件存储数量分析结果
单车 车辆 保障期内 备件名称
件数 数量 行驶里程
故障率
备件 数量
D7710092AA 1 10 18 000 0.000 193 662 43
k）的最大值，从而通过循环累加确定对应的 k 值，
得出维修所需的最优储备零部件数 S2 = k。 1.2.2 可修复零部件
可修复零部件的储备可分为按保养计划修复
和出现故障修复 2 种情形， 这 2 种情形都是先更
换，然后修复，因此修复质量必须达到互换性标准。
若按保养计划修复，在满足零部件互换性的前
提下，所需零部件数最小值应等于处于保养修复阶
内 的 平 均 累 计 工 时 T1， 然 后 代 入 （4） 式 中 ， 按 优 化 模 型求出满足泊松分布自修所需零部件数量 Sm，如果
是送修， 则先统计在 TAT 内的平均累计工时T2，然 后用同样方法，求出满足泊松分布送修所需零部件
数量 St。 考虑到备件可修复次数的限制，需把统计的每
次 维 修 可 修 复 的 零 部 件 数 与 求 得 的 S21 和 S22 分 别 作比较，取两者之间的较大值：
图 5 某部件失效率的影响曲线
4 结语 本文的公交车零部件优化模型是基于汽车维
修性的数理统计方法建立的。 经案例测试表明， 在 样本容量合理，统计数据可靠，并且故障规律无明 显倾向性偏差时，可以很好地辅助公交公司零部件 采购部门和维修部门进行订货和调度。
汽车零部件储备数量的分析系统， 综合了几 个因素对优化模型的影响。 作为维修保障软件系 统， 需要深入调研维修部门的使用习惯和维修日 常进度， 确定各个零部件的实际使用和其在整车 中的影响因子，使模型更好地反映实际需求、节约 维修费用。
Research on Reserve Optimization Model and Analysis System of Auto Parts
