摘要：有效的备件库存管理，既可保证设备维护活动的及时进行，又可以减少库存资金占用，提高企业经济效益。通过时国内外有关备件库存管理的文献分析，总结了备件库存管理在备件分类、备件需求预测、备件库存模型与策略、备件库存控制与管理方法以及缺货与报废问题的研究状况，揭示备件库存管理的发展趋势—计算机辅助备件管理及备件物流管理。
关键词：备件；库存管理；备件库存；综述
1引言
在市场竞争日益激烈地今天，快速响应市场需求是企业在竞争中生存与发展的根本保证，而快速响应用户不断变化的需求需要强有力的后勤保障与支持。备件是设备正常维护检修和应急处理的保障性物资，是保障设备处于良好状态的重要因素。企业在使用设备过程中，为了保证设备的正常运转，需要制定维修计划，需要对备件的采购和储备进行决策。尤其企业在购买设备的昂贵部件时，经常同时也以优惠价格买下备件，需要确定采购多少备件，保持什么样的备件库存水平，对备件储备进行正确决策。而随着科学技术的发展与进步，设备越来越复杂，自动化程度不断提高。一方面，设备停机损失也越来越大，有时甚至是灾难性的，为了保证生产连续性，及时更换与维修，往往要求企业加大备件的储备大量；另一方面，设备所需备件的品种和数量越来越多，购置、储备费用越来越高，备件的储备又占用企业大量流动资金，影响企业经济效益。很多企业都有这种经历，备件存储很多，有的很少使用，甚至不用；但一旦维修时，所需的备件没有，又需现定制，供应商需要收取额外费用，这使维修成本急剧升高。如何保障企业以最少资金保证备件的及时供应成为企业日益关注的课题。本文通过对国内外关于维修备件库存管理主要文献进行分析，揭示出备件库存管理研究的现状及发展趋势。
从备件库存管理文献来看，最初对备件研究成果较多来自军事和高科技领域，其原因这些领域设备的备件价格高、停机损失大，停机后果严重；后来这些研究成果逐渐应用到民用，尤其是流程工业。考虑进一步研究的需要，将备件库存管理的研究文献划分为备件分类、备件需求预测、备件库存控制策略与模型、备件库存控制方法与缺货及报废问题、以及未来发展趋势几个方面。下面分别阐述研究状况。
2备件分类与需求分析
2.1备件分类
对于备件库存管理的研究最初集中于库存策略的制定、模型的建立与应用方面，其目的是研究如何在保证一定服务水平(一定的预期缺货水平)或总成本最低情况下确定库存水平。但在实际中，如果对备件没有进行科学合理的分类，这些模型与策略就很难发挥真正的效用。
国外对备件分类研究较早。早在20世纪60年代，Allen和D'esop就提出必须考虑备件的可维修特性，将备件分成可维修和不可维修两类。这是较粗略的分类。为适应实际的需要，近期一些文献对备件进行了更细致的分类。如Hollier对车辆的随车工具备件的优化方法进行研究，提出备件按照全部预期使用需求与合并采购及靠近供应源节约的成本之间比率排列分类。Peter等人采用从上到下(top-down)的方法，将备件分为不需要储备的备件和必需储备的关键备件，对每类备件分别进行控制。Cohen在讨论通过快速反应(RapidResponse)降低库存的情况时，将需求分为两类：紧急需求和普通需求。Moore将备件进行功能性分类，提出备件分类需考虑机器故障、备件过去使用的情况、提前期、供应商可靠性、缺货水平和库存周转期等因素，而且分别制定每类备件的经济订货策略。R.Dekker等人根据备件所在设备的关键性，将备件需求分为关键和非关键需求，建议对关键备件采用保持库存的存储策略。Braglia等人考虑备件的库存约束、停机成本、安全和环境目标、所采取的维修战略以及物流等因素，对备件的分类，不同类备件与可能的库存策略的联系形成库存策略矩阵，从而选择“最佳”的备件控制策略。
国内对备件分类研究的文献主要是围绕ABC分类法进行。如金锡万根据备件的特性和管理要求进行ABC分类，然后再依据备件单价、采购周期、影响度、数量和寿命对各类备件进行层次分类。梁广涛和王天虹首先根据各品种消耗金额占库存总金额地比例将全部库存划分为ABC三大类，再考虑使用模糊决策方法进行综合评判进行详细分类。郭智敏等人以备件对生产状况影响程度、故障损耗规律和供应渠道的敏捷程度等为分类标准，将备件分为ABCD四类。崔南方和罗雪针将维修备件的易得性、关键性和经济性作为分类准则，运用层次分析法对备件进行ABC分类。
2.2备件需求预测
在制定备件库存策略、构建库存模型中，需求预测十分重要。但由于多数备件的需求具有不确定性，增加了需求分析与预测难度。如飞机维修备件需求的随机特性，飞机运行管理人员感到很难预测飞机备件需求，不断寻求更高级的预测方法。Foote在对美国航空供应实施的预测系统进行了案例研究，认为正确的统计方法(最大似然估计)和统计控制技术的应用对于提高库存效率有重大影响。Flint曾在1995年估计美国航空行业存储备件的价值450亿，而且提出了一种备件库存回归分析方法。Gupta和Rao也提出一种回归方法，得出在任意时刻、由于备件影响停机次数的稳态概率分布，提供了各种维修时间分布的等候系统绩效的测量。Loxhoj和Rizzo则使用了总体(Population)模型概念，将故障特性相似的备件分为同一总体，推导出决定各个总体的需求。Kamath提出了需求不服从任何分布情况下，采用Bayesian方法预测备件需求。Ghobbar通过统计分析检验和验证，对飞机备件间断需求进行预测。之后他又进一步对备件需求预测模型进行分析，考察和验证了13种预测方法的结果，结果证实加权移动平均具有连续优越性，Holt和Croston模型适用于间断需求，而发现航空公司最普遍采用的方法值得质疑，预测效果较差。他设计了一种预测评估的新方法—预定误差模型，用于比较和评价间断需求预测方法。Aronis采用Bayesian方法预测电子设备需求。