激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)使制造企業(yè)面臨諸多挑戰(zhàn),主要表現(xiàn)在:產(chǎn)品結(jié)構(gòu)與功能日趨復(fù)雜,研發(fā)周期越來(lái)越短,更新?lián)Q代速度加快。在上述背景下,顧客對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量和可靠性提出更高要求,富有吸引力的質(zhì)保條款成為產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)的重要手段�，F(xiàn)有的質(zhì)保研究主要關(guān)注標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品的質(zhì)保服務(wù)策略,如免費(fèi)維修或替換質(zhì)保、按比例退還質(zhì)保以及組合質(zhì)保策略等。數(shù)控機(jī)床、風(fēng)力機(jī)、工程機(jī)械等工程裝備,它們價(jià)值昂貴并且通常是企業(yè)的關(guān)鍵設(shè)備,一旦發(fā)生故障或停機(jī)將會(huì)影響生產(chǎn)、造成重大經(jīng)濟(jì)損失。因此,可用度是此類(lèi)設(shè)備的重要性能指標(biāo)。為滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)此類(lèi)產(chǎn)品的高可用度需求,近年來(lái)可用度質(zhì)保(availability-basedwarranty)研究受到關(guān)注。本文以具有可用度需求的工程裝備為研究對(duì)象,基于一維質(zhì)保、二維質(zhì)保和維修服務(wù)合同等理論,開(kāi)展可用度質(zhì)保與維修決策優(yōu)化研究。主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)從制造商的視角研究可用度質(zhì)保建模問(wèn)題。為滿(mǎn)足質(zhì)保期內(nèi)產(chǎn)品的可用度要求、實(shí)現(xiàn)質(zhì)保服務(wù)成本的小化,采用不完全預(yù)防性維修以減少設(shè)備故障發(fā)生次數(shù)。采用混合故障率模型描述預(yù)防性維修,并考慮維修過(guò)程中的學(xué)習(xí)效應(yīng),評(píng)估制造商服務(wù)成本、優(yōu)化維修計(jì)劃。文中采用周期循環(huán)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化方法確定預(yù)防性維修周期,滿(mǎn)足每個(gè)周期內(nèi)產(chǎn)品可用度要求,實(shí)現(xiàn)單位時(shí)間質(zhì)保成本的小化。案例研究表明:與忽略學(xué)習(xí)效應(yīng)的情形相比,考慮維修過(guò)程中的學(xué)習(xí)效應(yīng),可以用較低的質(zhì)保成本維持設(shè)備的高可用度水平。(2)從制造商的視角研究二維可用度質(zhì)保策略。該策略下,制造商對(duì)故障提供維修或替換服務(wù),并保證產(chǎn)品在質(zhì)保期內(nèi)的可用度滿(mǎn)足約定的水平。通過(guò)優(yōu)化二維預(yù)防性維修計(jì)劃,以小的質(zhì)保成本來(lái)保障產(chǎn)品可用度要求。針對(duì)不同的顧客群體,設(shè)計(jì)出相應(yīng)的定制化預(yù)防性維修計(jì)劃。算例分析表明:與基于年齡或基于使用量的預(yù)防性維修策略相比,二維預(yù)防性維修在降低質(zhì)保成本、保證設(shè)備可用度等方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。(3)開(kāi)展基于可用度的維修服務(wù)合同設(shè)計(jì)。建立起涵蓋基本可用度質(zhì)保和維修服務(wù)合同的兩階段質(zhì)保模型,提供三種不同的維修服務(wù),以滿(mǎn)足顧客在質(zhì)保期結(jié)束后的不同需求。在階段,制造商通過(guò)優(yōu)化預(yù)防性維修計(jì)劃,以小服務(wù)成本保障產(chǎn)品的可用度;在第二階段,以制造商收益化為目標(biāo),比較不同服務(wù)選擇下制造商的收益和顧客成本。案例結(jié)果表明:以大修與預(yù)防性維修組合的服務(wù)合同,能夠顯著提升設(shè)備可用度水平,使交易雙方獲得良好收益。本文的貢獻(xiàn)在于:系統(tǒng)地開(kāi)展基于可用度的產(chǎn)品質(zhì)保與維修決策優(yōu)化研究,從可用度質(zhì)保策略、學(xué)習(xí)效應(yīng)、二維預(yù)防性維修、定制化維修和基于可用度的維修服務(wù)合同等層面,實(shí)現(xiàn)方法創(chuàng)新。相關(guān)研究豐富了基于可用度的產(chǎn)品質(zhì)保理論,為可用度質(zhì)保的工程應(yīng)用提供了理論依據(jù)。
莫思敏,女，2012年蘭州理工大學(xué)控制理論與控制工程專(zhuān)業(yè)畢業(yè)，獲工學(xué)博士學(xué)位，太原科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院副教授、碩士生導(dǎo)師。2013年進(jìn)入太原科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院博士后流動(dòng)站工作，2017年出站。2018年-2019年作為國(guó)家公派訪問(wèn)學(xué)者在英國(guó)University of Surrey學(xué)習(xí)。
第1 章緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 保修服務(wù)策略的研究現(xiàn)狀
1.3 優(yōu)化算法研究現(xiàn)狀
1.3.1 參數(shù)調(diào)整
1.3.2 修改速度更新方程
1.3.3 種群結(jié)構(gòu)
1.4 研究?jī)?nèi)容
第2 章買(mǎi)方投資大型裝備產(chǎn)品保修期內(nèi)預(yù)防性維修費(fèi)用的保修模型
2.1 買(mǎi)方投資預(yù)防性維修費(fèi)用的決策模型
2.1.1 保修期內(nèi)產(chǎn)品的保修策略
2.1.2 模型中的相關(guān)符號(hào)
2.1.3 定期預(yù)防性維修模型
2.1.4 保修期內(nèi)買(mǎi)方和賣(mài)方的費(fèi)用函數(shù)
2.1.5 買(mǎi)方愿意投資保修期內(nèi)預(yù)防性維修費(fèi)用的條件分析
2.1.6 賣(mài)方愿意在保修期內(nèi)進(jìn)行預(yù)防性維修的條件分析
2.1.7 買(mǎi)方投資預(yù)防性維修費(fèi)用雙方雙贏的條件分析
2.2 實(shí)驗(yàn)分析
2.2.1 故障率函數(shù)對(duì)雙贏區(qū)間的影響
2.2.2 各種費(fèi)用對(duì)雙贏區(qū)間的影響
2.2.3 維修策略分析
2.3 本章小結(jié)
第3 章買(mǎi)方投資大型裝備產(chǎn)品生命周期內(nèi)預(yù)防性維修費(fèi)用的保修模型
3.1 買(mǎi)方投資產(chǎn)品生命周期內(nèi)預(yù)防性維修費(fèi)用的決策模型
3.1.1 生命周期內(nèi)產(chǎn)品的維修策略
3.1.2 模型中的相關(guān)符號(hào)
3.1.3 生命周期內(nèi)賣(mài)方的預(yù)防性維修策略
3.1.4 生命周期內(nèi)買(mǎi)方和賣(mài)方的費(fèi)用函數(shù)
3.1.5 買(mǎi)方愿意投資產(chǎn)品生命周期內(nèi)預(yù)防性維修費(fèi)用的條件分析
3.1.6 賣(mài)方愿意在產(chǎn)品生命周期內(nèi)進(jìn)行預(yù)防性維修的條件分析
3.1.7 對(duì)買(mǎi)方投資預(yù)防性維修費(fèi)用雙方雙贏的條件分析
3.1.8 故障率、各種費(fèi)用及折現(xiàn)因子對(duì)雙贏區(qū)間的影響分析
3.2 實(shí)驗(yàn)分析
3.2.1 故障率函數(shù)對(duì)雙贏區(qū)間的影響
3.2.2 折現(xiàn)因子對(duì)雙贏區(qū)間的影響
3.2.3 各種費(fèi)用對(duì)雙贏區(qū)間的影響
3.2.4 各預(yù)防性策略對(duì)雙贏區(qū)間的影響
3.3 本章小結(jié)
第4 章買(mǎi)方投資預(yù)防性維修費(fèi)用保修策略中買(mǎi)方和賣(mài)方的費(fèi)用模型
4.1 買(mǎi)方投資預(yù)防性維修費(fèi)用保修策略中滿(mǎn)足雙贏條件時(shí)的買(mǎi)方費(fèi)用模型
4.1.1 買(mǎi)方投資預(yù)防性維修費(fèi)用的保修策略中買(mǎi)方的費(fèi)用
4.1.2 買(mǎi)方支付預(yù)防性維修費(fèi)用的保修策略中買(mǎi)方的費(fèi)用模型
4.2 買(mǎi)方投資預(yù)防性維修費(fèi)用保修策略中滿(mǎn)足雙贏條件時(shí)賣(mài)方費(fèi)用模型
4.2.1 賣(mài)方保修費(fèi)用Cs和賣(mài)方支付費(fèi)用As的區(qū)別
4.2.2 買(mǎi)方投資預(yù)防性維修費(fèi)用保修策略中滿(mǎn)足雙贏條件時(shí)賣(mài)方的費(fèi)用模型
4.2.3 買(mǎi)方支付預(yù)防性維修費(fèi)用保修策略中賣(mài)方的費(fèi)用模型
4.3 實(shí)驗(yàn)分析
4.4 本章小結(jié)
第5 章基于適應(yīng)值模型的吸引排斥優(yōu)化算法
5.1 改進(jìn)的適應(yīng)度模型
5.1.1 改進(jìn)的適應(yīng)度模型的構(gòu)造算法
5.1.2 改進(jìn)的適應(yīng)度模型的理論分析和數(shù)值仿真
5.2 改進(jìn)的擴(kuò)展微粒群算法
5.2.1 算法思想
5.2.2 改進(jìn)的擴(kuò)展微粒群算法的收斂性分析
5.3 MFMEPSO算法流程
5.4 MFMEPSO算法的全局收斂性
5.5 種群結(jié)構(gòu)對(duì)算法性能的影響分析
5.6 仿真實(shí)驗(yàn)
5.6.1 實(shí)驗(yàn)一：MFMEPSO 與EPSO 和PSO 的性能比較
5.6.2 實(shí)驗(yàn)二：不同函數(shù)的終種群結(jié)構(gòu)分析
5.6.3 實(shí)驗(yàn)三：MFMEPSO 的收斂速度和收斂精度分析比較
5.6.4 實(shí)驗(yàn)四：結(jié)構(gòu)特征度量的演化過(guò)程
5.6.5 實(shí)驗(yàn)五：種群規(guī)模上限N 對(duì)算法性能的影響
5.6.6 實(shí)驗(yàn)六：相對(duì)適應(yīng)值F 對(duì)算法性能的影響
5.7 本章小結(jié)
第6 章總結(jié)與展望
6.1 總結(jié)
6.2 展望
參考文獻(xiàn)
書(shū)單推薦
