摘 要：針對不同種類航材需應用不同的預測方法。文章首先研究和總結(jié)目前國內(nèi)外對航材普遍認同的幾種分類方法；然后基于以上不同的航材分類，分析和總結(jié)適用于不同類型的航材各種需求預測方法；最后根據(jù)分析結(jié)論和總結(jié)前人經(jīng)驗，為我們后續(xù)的新機型飛機交付后的航材需求預測方法研究指明思路和方向。

關(guān)鍵詞：航材；航材分類；需求預測方法

引言

民用航空業(yè)是目前全球發(fā)展速度最快的行業(yè)之一，同時也是競爭壓力最大的行業(yè)之一，占據(jù)航空公司約2/3的庫存資產(chǎn)和1/4的流動資金的航材儲備成本必然是我們的客戶航空公司的“必爭之地”，其和我們制造商同樣對降低航材成本有著迫切的需求。因此為了有效地降低我方和客戶的航材儲備成本，必須依賴于準確的航材計劃，而航材計劃依托于對航材需求的準確估計，因此航材需求預測方法就成為解決這一問題的基礎(chǔ)。

航材種類繁多，每一種航材需求都呈現(xiàn)出不同的特點，需要不同的航材需求預測方法。故文章研究的目的在于了解國內(nèi)外航材需求預測方法研究現(xiàn)狀，從而為航材管理提供理論支持。首先研究和總結(jié)目前國內(nèi)外對航材普遍認同的幾種分類方法；然后基于以上不同的航材分類，結(jié)合國內(nèi)外相關(guān)文獻，分析和總結(jié)適用于不同類型的航材各種需求預測方法；最后根據(jù)分析結(jié)論和總結(jié)前人經(jīng)驗，為我們后續(xù)的飛機交付后的航材需求預測方法研究指明思路和方向。

1 普遍認同的航材分類原則和方法

李保華[1]的備件需求預測模型研究中提到對于慢速流動備件和新裝備件，需求量小，屬于無歷史數(shù)據(jù)可查的一類航材；還有一類是流動速度快、歷史數(shù)據(jù)記錄齊全的備件；另外對于新設(shè)備沒有歷史使用數(shù)據(jù)，但設(shè)備的發(fā)展具有同源性和繼承性，因此可以利用相似設(shè)備備件的需求數(shù)據(jù)進行分析和推斷。Allen[2]提出必須考慮備件的可維修特性，將備件分成可維修和不可維修兩類。張瑞[3]發(fā)現(xiàn)一類航材具有使用頻次低、間隔期長且需求不確定等特征，將其定義為不常用航材，并將不常用備件需求定量分為間歇性需求、隨機性需求、塊狀需求三類。因此文章將航材分類總結(jié)如下，共四種不同的分類原則：有無運行歷史數(shù)據(jù)的；有無相似機型；可維修與不可維修；常用與不常用。

針對機型的航材需求按如下的過程圖判斷，歸結(jié)為兩種航材分類方法：

2 基于ABCD航材分類的需求預測方法

經(jīng)過這樣的分類之后，改變了傳統(tǒng)把除高價周轉(zhuǎn)件之外的其他航材都歸為消耗件的籠統(tǒng)粗放的分類方法，更有益于航材管理人員有計劃、有重點地進行管理。

2.1 A類航材需求預測方法

根據(jù)對各大航空公司的調(diào)研結(jié)果，此類航材的消耗基本上遵從泊松分布。在穩(wěn)定狀態(tài)下，設(shè)某A類航材的故障分布密度服從參數(shù)為？姿的指數(shù)分布，則其故障率為常數(shù)？姿，其發(fā)生故障的概率可由泊松分布的有關(guān)公式確定。若單架飛機對某項航材在時間（0，t）的需求遵從參數(shù)為？姿t的泊松分布，即在時間（0，t），單架飛機對該項航材的需求數(shù)為K的概率為：

參數(shù)意義同前。

3 基于連續(xù)型需求和間歇型需求、隨機型需求、塊狀型需求分類的需求預測方法

航材拆換是否發(fā)生具有2個特征，發(fā)生時間隨機性和發(fā)生次數(shù)隨機性。根據(jù)這2個指標的值可把部件拆換次數(shù)分為4類，即平緩型需求、間歇型需求、塊狀型需求、隨機型需求。

3.1 平緩型需求

平緩型需求中航材需求數(shù)量變化不大，可以根據(jù)航材拆換次數(shù)的散點圖來確定航材需求是否有季節(jié)性周期影響，若無影響，可采用移動平均法、趨勢外推法、指數(shù)平滑法來預測。

3.2 間歇型需求

間歇性是航材需求中較普遍的特征，對于間歇型需求，主要的預測方法[4]有加權(quán)移動平均方法、指數(shù)加權(quán)移動平均方法、Croston 方法、Bootstrap方法、灰色預測方法和貝葉斯方法。

3.3 塊狀型需求

塊狀需求是這幾種需求中最難預測的。目前對于塊狀型需求適用的預測方法有季節(jié)回歸方法、加權(quán)移動平均方法、Croston方法、指數(shù)加權(quán)移動平均方法、趨勢調(diào)整指數(shù)平滑方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

3.4 隨機型需求

隨機型需求數(shù)量變化大，具有很高的不確定性。目前的預測方法有ARIMA方法、支持向量機方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和修正后的Croston 方法。

4 結(jié)束語

基于連續(xù)型需求和間歇型需求、隨機型需求、塊狀型需求分類的航材需求預測方法主要是應用統(tǒng)計學方法，借助一些統(tǒng)計學軟件和數(shù)學模型來實現(xiàn)分析和計算。雖然這一方法是目前最科學和精準的數(shù)學模擬方法，但在實際工程應用中存在不能快速便捷的應用，和不便于工程師的人工控制。而基于周轉(zhuǎn)件和消耗件分類的（ABCD分類方法）航材需求預測方法在國際制造商和國內(nèi)航空公司中被廣泛的應用。雖然應用的具體模型略有差異，但主要關(guān)注的參數(shù)及應用泊松分布函數(shù)的思想是不變的。因此，我們的飛機交付后的航材保障工作的思路也要著眼以下幾個方面，為我們的需求預測提供更好用、更精確的預測方法，同時為后續(xù)數(shù)學模型的建立打好理論基礎(chǔ)。

第一，沒有自己的歷史數(shù)據(jù)，可以借助相似機型的歷史數(shù)據(jù)，評估相似的航材項目和其消耗數(shù)據(jù)，關(guān)注其送修周期和訂貨周期等關(guān)鍵參數(shù)；從而修正和完善基于周轉(zhuǎn)件和消耗件分類的（ABCD分類方法）航材需求預測方法。

第二，基于第一點，我們的預測模型可能永遠滯后于實際需求情況。因為我們總是在用過去的歷史數(shù)據(jù)（過去一年的數(shù)據(jù)或過去五年的平均數(shù)據(jù)）預測未來的需求，但隨著飛機的飛行年限越久，其故障率會越高，維護更換的頻率會越高，需要更換的航材項目會增多。因此，我們還是要同時做好歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析工作，從近期的數(shù)據(jù)（例如兩年內(nèi)）和飛機剛交付時的一兩年內(nèi)的數(shù)據(jù)對比分析，從中發(fā)掘信息來為我們的預測模型添加修正系數(shù)或修正模型。

第三，針對基于連續(xù)型需求和間歇型需求、隨機型需求、塊狀型需求分類的需求預測方法的預測結(jié)果進行偏差分析，同時和周轉(zhuǎn)件和消耗件分類的（ABCD分類方法）航材需求預測方法的預測結(jié)果進行對比分析、相互驗證和修正。

參考文獻

[1]李保華.備件需求預測研究[J].航空維修與工程，2008，5：59-60.

[2]Allen S G，D A D'esopo. An ordering policy for repairable stock items [J].OperationsResearch，1968，16（3）：482-489.

[3]張瑞.不常用備件需求預測模型與方法研究[D].華中科技大學，2010.

[4]ADEL A GHOBBAR，CHRIS H FRIEND. Evaluation of forecastingmethods for intermittent parts demand in the field of aviation：a predictivemodel[J].Computers Operations Research，2003，30：2097-2114.