摘 要：面對(duì)軌道交通裝備運(yùn)行維護(hù)過(guò)程中配件服務(wù)協(xié)同難、響應(yīng)效率低等問(wèn)題，本文探索了配件消耗量與車(chē)輛檢修信息、車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)等因素間的相關(guān)性，利用挖掘算法構(gòu)建庫(kù)存預(yù)測(cè)模型，并探討統(tǒng)一庫(kù)存管理與多倉(cāng)庫(kù)協(xié)同智能調(diào)度模式，以實(shí)現(xiàn)庫(kù)存的統(tǒng)一管理、統(tǒng)一調(diào)度。最后利用信息化技術(shù)搭建了配件服務(wù)一體化支撐平臺(tái)，進(jìn)行配件庫(kù)存的智能優(yōu)化、智能調(diào)撥，經(jīng)驗(yàn)證，該平臺(tái)在提升配件服務(wù)效率、優(yōu)化庫(kù)存結(jié)構(gòu)等方面均具有良好的應(yīng)用效果。

關(guān)鍵詞：軌道交通裝備；配件服務(wù)；全壽命周期；庫(kù)存預(yù)測(cè)

中圖分類(lèi)號(hào)：U 23 " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

在交通強(qiáng)國(guó)、數(shù)字中國(guó)的戰(zhàn)略指引下，國(guó)家立體交通網(wǎng)絡(luò)持續(xù)發(fā)展，行業(yè)呈現(xiàn)數(shù)量多、運(yùn)量大、分布地域廣、服役環(huán)境復(fù)雜以及網(wǎng)絡(luò)化等綜合特征，軌道交通裝備安全運(yùn)行關(guān)系國(guó)計(jì)民生。作為保障軌道交通裝備安全運(yùn)行的關(guān)鍵要素，配件的重要性不言而喻。傳統(tǒng)的配件服務(wù)往往受地域限制，無(wú)法進(jìn)行靈活調(diào)撥和協(xié)同，服務(wù)效率較低。為解決該難點(diǎn)，方伯芃以多價(jià)值鏈協(xié)同創(chuàng)新理論為基礎(chǔ)，分別從價(jià)值、成本等影響配件服務(wù)效率的因素等視角建立了多價(jià)值鏈協(xié)同優(yōu)化模型，并提出面向配件多鏈協(xié)同選擇優(yōu)化的博弈策略，為配件服務(wù)決策優(yōu)化提出了相應(yīng)理論[1]。陶茂華以服務(wù)價(jià)值鏈運(yùn)營(yíng)模式為研究主題，建立了涵蓋運(yùn)營(yíng)流程、組織協(xié)同和構(gòu)建過(guò)程并基于客戶(hù)個(gè)性化需求的服務(wù)鏈創(chuàng)新模式[2]。WANG W等以維修服務(wù)中配件供應(yīng)為主題，提出了協(xié)同運(yùn)作策略?xún)?yōu)化模型[3]。

本文聚焦軌道交通裝備運(yùn)維過(guò)程中配件高效、快速面臨的問(wèn)題，建立有效的庫(kù)存優(yōu)化模型和庫(kù)存共享模式，并運(yùn)用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等融合技術(shù)搭建配件服務(wù)平臺(tái)，為配件服務(wù)模式的持續(xù)創(chuàng)新提供助力。

1 研究思路

本文針對(duì)軌道交通裝備運(yùn)維過(guò)程中配件服務(wù)的痛難點(diǎn)，以“共商共建、共享共贏”為總體思路，以“優(yōu)化庫(kù)存結(jié)構(gòu)、降低庫(kù)存總量、加快庫(kù)存周轉(zhuǎn)”為核心要素，聚焦影響配件需求的關(guān)鍵要素，構(gòu)建面向車(chē)輛運(yùn)維的優(yōu)化策略模型，并融合多種新興技術(shù)體系搭建配件服務(wù)一體化平臺(tái)，全面打造“按預(yù)測(cè)儲(chǔ)備、按實(shí)際領(lǐng)用、按消耗結(jié)算”的服務(wù)型配件保障體系。

本文深入研究了軌道交通裝備運(yùn)維過(guò)程中影響配件需求的關(guān)鍵要素和在軌道交通裝備運(yùn)維計(jì)劃修向狀態(tài)修轉(zhuǎn)變過(guò)程中影響配件需求的核心因子，引入人工智能算法能力，建立庫(kù)存預(yù)測(cè)模型，以有效指導(dǎo)配件庫(kù)存。利用數(shù)字化手段，結(jié)合配件服務(wù)的區(qū)域協(xié)同模式，實(shí)現(xiàn)各區(qū)域庫(kù)存信息的協(xié)同共享，并利用工單協(xié)同能力，實(shí)現(xiàn)配件管理過(guò)程的流程化、在線(xiàn)化支撐。

基于云化、微服務(wù)架構(gòu)理念，建立集庫(kù)存信息共享和實(shí)時(shí)監(jiān)控、庫(kù)存智能預(yù)測(cè)、配件協(xié)同調(diào)度、物流配送為一體的智能化配件服務(wù)支撐平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)配件服務(wù)的全流程端到端支撐，以提升配件響應(yīng)的及時(shí)性、有效性。

2 庫(kù)存智能預(yù)測(cè)模型研究

配件庫(kù)存精準(zhǔn)預(yù)測(cè)是提升配件服務(wù)的關(guān)鍵，影響配件庫(kù)存的關(guān)鍵因素主要是配件消耗量，庫(kù)存的計(jì)算主要基于配件消耗量進(jìn)行計(jì)算，具體算法說(shuō)明如下：最大庫(kù)存=一年采購(gòu)周期內(nèi)消耗的最大數(shù)值；平均庫(kù)存=平均日耗量×最高儲(chǔ)備日；最低庫(kù)存=定級(jí)修和預(yù)測(cè)數(shù)最高儲(chǔ)備日內(nèi)數(shù)量取最大值+保險(xiǎn)數(shù)量（默認(rèn)平均日消耗）；消耗量=計(jì)劃修消耗+狀態(tài)修消耗。

通過(guò)以上算法可以看出，影響庫(kù)存的變量就是配件的消耗量。配件消耗受列車(chē)檢修計(jì)劃等因素影響，本文通過(guò)智能算法對(duì)庫(kù)存進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

2.1 庫(kù)存預(yù)測(cè)算法研究

配件消耗量的預(yù)測(cè)是庫(kù)存管理中的重要一環(huán)，將直接影響企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率和成本控制。本文采集了檢修歷史需求數(shù)據(jù)，并采用差分自回歸移動(dòng)平均模型（ARIMA）進(jìn)行預(yù)測(cè)，可以更準(zhǔn)確地分析備件需求規(guī)律，從而把握備件需求，合理壓縮備件訂貨數(shù)量。ARIMA模型要求數(shù)據(jù)必須是平穩(wěn)的，即數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性（如均值、方差等）不隨時(shí)間變化。因此需要對(duì)原始時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。如果數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，就需要通過(guò)差分等方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)化處理，直到數(shù)據(jù)變得平穩(wěn)。在數(shù)據(jù)平穩(wěn)和確定模型階數(shù)后，就可以利用歷史數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)模型參數(shù)。這些參數(shù)描述了數(shù)據(jù)間的依賴(lài)關(guān)系和隨機(jī)誤差的特性。得到模型參數(shù)后，需要對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，即檢查模型的殘差是否滿(mǎn)足白噪聲假設(shè)，以確保模型的準(zhǔn)確性和有效性。如果模型通過(guò)了檢驗(yàn)，就可以用于預(yù)測(cè)。如果平穩(wěn)后的時(shí)間序列表現(xiàn)出明顯的季節(jié)性特征（即數(shù)據(jù)在一年內(nèi)呈現(xiàn)出周期性變化），還需要在ARIMA模型中加入季節(jié)性項(xiàng)，以更準(zhǔn)確地描述數(shù)據(jù)的季節(jié)性變化。利用經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)和優(yōu)化的ARIMA模型，可以預(yù)測(cè)未來(lái)的配件消耗量。預(yù)測(cè)結(jié)果可以幫助企業(yè)制定合理的庫(kù)存計(jì)劃和訂貨策略。最后通過(guò)比較預(yù)測(cè)值與實(shí)際值間的差異來(lái)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析，評(píng)估預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性，也可以利用一些統(tǒng)計(jì)指標(biāo)（如均方誤差、平均絕對(duì)誤差等）來(lái)量化評(píng)估預(yù)測(cè)的性能，具體算法如下。

2.1.1 AR（Auto Regression）模型

自回歸（Auto Regression，AR）模型是一種時(shí)間序列分析方法，使用變量自身的歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)其未來(lái)的值。P階自回歸模型（AR（p））表示模型中使用過(guò)去p期的觀測(cè)值來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)前值，如公式（1）所示。

Xt=α1Xt-1+α2Xt-2+...+αpXt-p+ut "（1）

式中：Xt為時(shí)間序列在某一特定時(shí)間點(diǎn)的觀測(cè)值或?qū)崿F(xiàn)值；ut為隨機(jī)誤差項(xiàng)，是一個(gè)不能被模型直接解釋或預(yù)測(cè)的隨機(jī)變量，代表除模型所考慮的變量（如歷史數(shù)據(jù)）之外的所有其他影響因素的總和；αp為自回歸系數(shù)，可衡量歷史數(shù)據(jù)對(duì)當(dāng)前值的影響程度。

如果隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)（或稱(chēng)誤差項(xiàng)、殘差項(xiàng)）是一個(gè)白噪聲過(guò)程，那么一個(gè)僅由這個(gè)白噪聲過(guò)程驅(qū)動(dòng)的P階自回歸模型（AR（p））被稱(chēng)為一個(gè)純AR（p）過(guò)程，如公式（2）所示。

Xt=α1Xt-1+α2Xt-2+...+αpXt-p+εt （2）

自回歸模型（AR模型）在應(yīng)用時(shí)需要確定一個(gè)階數(shù)p，該階數(shù)決定了模型預(yù)測(cè)當(dāng)前值所使用歷史數(shù)據(jù)的期數(shù)。階數(shù)p的選擇對(duì)模型的預(yù)測(cè)性能至關(guān)重要，它將直接影響模型能夠捕捉到的歷史信息量。1）由于模型利用過(guò)去的歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)，因此，如果歷史數(shù)據(jù)中有噪聲或錯(cuò)誤，這些噪聲或錯(cuò)誤就可能會(huì)影響預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。2）AR模型要求時(shí)間序列是平穩(wěn)的，即其統(tǒng)計(jì)特性（如均值、方差和自相關(guān)函數(shù)）不隨時(shí)間發(fā)生顯著變化。如果數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的，就需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行差分或其他變換，使其變?yōu)槠椒€(wěn)序列。3）如果時(shí)間序列數(shù)據(jù)沒(méi)有自相關(guān)性，即當(dāng)前值與歷史值間沒(méi)有顯著關(guān)系，那么使用自回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)可能不會(huì)獲得良好效果。在實(shí)際應(yīng)用中，通常需要通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)（如ACF和PACF圖、Ljung-Box檢驗(yàn)等）來(lái)驗(yàn)證時(shí)間序列是否存在自相關(guān)性。

該模型可滿(mǎn)足基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的配件需求。例如，可以使用過(guò)去幾個(gè)月的需求數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)接下來(lái)的需求趨勢(shì)。階數(shù)p的選擇對(duì)預(yù)測(cè)精度至關(guān)重要。

2.1.2 MA（Moving Average）模型

在AR（自回歸）模型中，假設(shè)模型的誤差項(xiàng)或殘差項(xiàng)（ut）是一個(gè)白噪聲過(guò)程。但是，如果在實(shí)際的時(shí)間序列分析中發(fā)現(xiàn)AR模型的殘差（ut）不是白噪聲，即它存在某種形式的序列相關(guān)性，那么可認(rèn)為殘差中包括某種可建模的結(jié)構(gòu)，如公式（3）所示。

ut=εt+β1εt-1+...+βqεt-q "（3）

式中：εt為隨機(jī)誤差項(xiàng)；q為移動(dòng)平均的階數(shù)，表示考慮的歷史誤差項(xiàng)的數(shù)量；β1為移動(dòng)平均系數(shù)，表示隨機(jī)誤差對(duì)當(dāng)前值的影響。

當(dāng)Xt=Ut時(shí)，即時(shí)間序列當(dāng)前值與歷史值沒(méi)有關(guān)系，只依賴(lài)于歷史白噪聲的線(xiàn)性組合，就得到移動(dòng)平均（Moving Averag，MA）模型，如公式（4）所示。

Xt=εt+β1εt-1+...+βqεt-q " （4）

需要注意的是，AR模型中歷史白噪聲的影響會(huì)間接影響當(dāng)前預(yù)測(cè)值（通過(guò)影響歷史時(shí)序值）。該模型可以用來(lái)平滑歷史數(shù)據(jù)中的隨機(jī)波動(dòng)，特別是當(dāng)需求受偶發(fā)事件影響時(shí)。例如，在節(jié)假日期間，配件需求可能會(huì)突然增加，MA模型有助于調(diào)整這種短期波動(dòng)的影響。

2.1.3 ARMA模型

將自回歸模型（AR（p））與移動(dòng)平均模型（MA（p））相結(jié)合，可得自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA（p，q））。該模型結(jié)合了AR模型和MA模型的特點(diǎn)，能夠捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的自相關(guān)性和移動(dòng)平均效應(yīng)，如公式（5）所示。

Xt=α1Xt-1+α2Xt-2+...+αpXt-p+εt+β1εt-1+...+βqεt-q " （5）

式中：Xt為時(shí)間序列在t時(shí)刻的值；α1，α2，...，αp為自回歸部分的系數(shù)，可衡量過(guò)去p個(gè)時(shí)期的時(shí)間序列值對(duì)當(dāng)前值的影響；Xt-1，Xt-2，...，Xt-p為時(shí)間序列過(guò)去的值，可向前追溯p個(gè)時(shí)期；εt，εt-1，...，εt-p為誤差項(xiàng)，代表實(shí)際值與過(guò)去時(shí)期預(yù)測(cè)值間的差異；β1，β2，...βq為移動(dòng)平均部分的系數(shù)，可衡量過(guò)去q個(gè)誤差項(xiàng)對(duì)當(dāng)前值的影響。

公式（5）表明2點(diǎn)。1）ARMA模型在描述隨機(jī)時(shí)間序列方面的能力涉及AR和MA部分，為隨機(jī)時(shí)間序列提供了一個(gè)靈活的建?？蚣埽捎糜诓蹲叫蛄兄械淖韵嚓P(guān)性和移動(dòng)平均效應(yīng)。2）平穩(wěn)性在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中代表時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)屬性（如均值、方差和自相關(guān)性）不隨時(shí)間變化。這種性質(zhì)表明可以利用歷史數(shù)據(jù)來(lái)推斷未來(lái)行為。在平穩(wěn)性的假設(shè)下，可以使用歷史數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)ARMA模型的參數(shù)。一旦模型被正確估計(jì)，就可以用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的觀測(cè)值。預(yù)測(cè)通?；谀Ｐ偷臄M合值和預(yù)測(cè)誤差的估計(jì)。

自回歸部分捕捉序列的趨勢(shì)或動(dòng)量，而移動(dòng)平均部分平滑了噪聲和隨機(jī)波動(dòng)。在平臺(tái)設(shè)計(jì)中，該模型可通過(guò)學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)中的模式和噪聲來(lái)預(yù)測(cè)時(shí)間序列的未來(lái)值，如配件需求，對(duì)計(jì)劃庫(kù)存、優(yōu)化供應(yīng)鏈操作并滿(mǎn)足各種組件需求而不過(guò)度庫(kù)存具有一定作用。

2.1.4 ARIMA模型

差分自回歸移動(dòng)平均模型（ARIMA）是一種常用的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法。ARIMA模型可識(shí)別數(shù)據(jù)的自相關(guān)性和移動(dòng)平均性，并應(yīng)用差分技術(shù)來(lái)穩(wěn)定序列來(lái)捕捉和預(yù)測(cè)時(shí)間序列中的動(dòng)態(tài)效應(yīng)，特別適合處理受多種不可控因素影響的非平穩(wěn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)。在檢修備件需求預(yù)測(cè)中，ARIMA模型通過(guò)差分處理、自回歸和移動(dòng)平均技術(shù)來(lái)捕捉數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)效應(yīng)，并能夠適應(yīng)節(jié)假日等特殊情況下的需求波動(dòng)。因此，ARIMA模型是檢修備件需求預(yù)測(cè)中的一種有效工具。對(duì)于非平穩(wěn)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，例如長(zhǎng)期的需求趨勢(shì)或季節(jié)性變化，ARIMA模型可以通過(guò)差分法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)序列，再應(yīng)用ARMA模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而可提高對(duì)配件需求變化的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，優(yōu)化庫(kù)存管理和配件供應(yīng)計(jì)劃。

2.2 備件聚類(lèi)模型研究

當(dāng)前檢修備件分類(lèi)存在以下3個(gè)問(wèn)題。1）分類(lèi)界面不清楚。當(dāng)前備件分類(lèi)系統(tǒng)缺乏明確的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)和界限，導(dǎo)致分類(lèi)結(jié)果不清晰。2）分類(lèi)結(jié)果模糊。分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)不明確，同一類(lèi)備件間的特點(diǎn)差異較大，造成分類(lèi)結(jié)果模糊。3）不利于庫(kù)存管理策略。模糊的分類(lèi)結(jié)果不利于備件管理人員制定和實(shí)施針對(duì)性的庫(kù)存管理策略。

針對(duì)上述問(wèn)題，本文采用聚類(lèi)分析分類(lèi)法并結(jié)合信息熵來(lái)進(jìn)行優(yōu)化。聚類(lèi)分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，可根據(jù)數(shù)據(jù)間的相似性，將數(shù)據(jù)自動(dòng)劃分為多個(gè)簇（Cluster）。在備件分類(lèi)中，聚類(lèi)分析可以根據(jù)備件的多個(gè)屬性（如功能、用途、尺寸和材質(zhì)等）將它們自動(dòng)分組，使同一組內(nèi)的備件具有較大相似性，而不同組間的備件具有較小相似性。

信息熵是衡量信息不確定性的一個(gè)指標(biāo)，在聚類(lèi)分析中可用來(lái)評(píng)估聚類(lèi)結(jié)果的穩(wěn)定性和合理性。采用信息熵優(yōu)化，可以自動(dòng)選擇最佳聚類(lèi)數(shù)目，避免人為設(shè)定K值帶來(lái)的主觀性和不確定性。此外，信息熵優(yōu)化還可以提高聚類(lèi)算法的魯棒性和穩(wěn)定性，使聚類(lèi)結(jié)果更準(zhǔn)確、可靠。

在備件分類(lèi)中使用結(jié)合信息熵優(yōu)化的改進(jìn)型聚類(lèi)分析法，可顯著提高分類(lèi)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。該方法通過(guò)迭代計(jì)算聚類(lèi)結(jié)果的信息熵，自動(dòng)選擇最佳聚類(lèi)數(shù)目和聚類(lèi)中心點(diǎn)，從而得到更清晰、準(zhǔn)確的備件分類(lèi)結(jié)果，如公式（6）所示。

（6）

具體步驟如下所示。1）數(shù)據(jù)預(yù)處理。主要是標(biāo)準(zhǔn)化、異常點(diǎn)過(guò)濾。2）隨機(jī)選取K個(gè)中心，記為μ1（0），μ2（0），...，μk（0）。3）定義損失函數(shù)，即。4）令t=0，1，2，...為迭代步數(shù)，重復(fù)直到J收斂。對(duì)于每個(gè)樣本，將其分配到距離最近的中心；對(duì)于每個(gè)類(lèi)中心K，重新計(jì)算該類(lèi)的中心。通過(guò)該算法，可以將備件自動(dòng)分為K類(lèi)，為備件分類(lèi)管理提供支撐。

3 零配件管理模式研究

圍繞“強(qiáng)基達(dá)標(biāo)、提質(zhì)增效”工作主題，根據(jù)“共商共建、共享共贏”總體思路，與用戶(hù)合作成立區(qū)域配件中心，配件中心以“優(yōu)化庫(kù)存結(jié)構(gòu)、降低庫(kù)存總量、加快庫(kù)存周轉(zhuǎn)”為宗旨，以“凈化配件采購(gòu)渠道、降低庫(kù)存資金占用”為目標(biāo)，采用配件一體化服務(wù)平臺(tái)，發(fā)揮物資計(jì)劃、運(yùn)營(yíng)、信息和綜合管理職能，全面打造“按預(yù)測(cè)儲(chǔ)備、按實(shí)際領(lǐng)用、按消耗結(jié)算”的服務(wù)型配件保障體系。

聚焦零配件供應(yīng)鏈生態(tài)體系建設(shè)，充分融合企業(yè)內(nèi)部、零配件供應(yīng)商和用戶(hù)等生態(tài)主體的業(yè)務(wù)訴求，構(gòu)建集B2B（供應(yīng)商到企業(yè)內(nèi)部）與B2C（企業(yè)內(nèi)部到用戶(hù)）于一體的B2B2C服務(wù)平臺(tái)，形成一個(gè)融合配件需求、采購(gòu)、庫(kù)存和物流等全過(guò)程的業(yè)務(wù)支撐體系，并創(chuàng)新零配件業(yè)務(wù)管理模式，實(shí)現(xiàn)配件服務(wù)全過(guò)程化和全流程化，具體業(yè)務(wù)需求如圖1所示。

同時(shí)，在庫(kù)存管理模式方面，構(gòu)建基于全國(guó)庫(kù)存統(tǒng)一調(diào)度的配件庫(kù)存管理模式，實(shí)現(xiàn)配件全國(guó)庫(kù)存的分級(jí)管理、統(tǒng)一庫(kù)存調(diào)度和統(tǒng)一庫(kù)存管理，提高庫(kù)存的利用率，降低庫(kù)存資金占用。庫(kù)存分級(jí)管理提供區(qū)域中心庫(kù)和服務(wù)站庫(kù)，其中區(qū)域中心庫(kù)滿(mǎn)足配件基本需求和中轉(zhuǎn)需求，服務(wù)站庫(kù)滿(mǎn)足服務(wù)站日常配件使用；統(tǒng)一調(diào)度，提供配件庫(kù)存統(tǒng)一監(jiān)控、配件庫(kù)存統(tǒng)一控制和配件按需調(diào)度，確保配件以最快速度提供給客戶(hù)，提高配件庫(kù)存的使用效率；統(tǒng)一庫(kù)存管理，提供配件存儲(chǔ)規(guī)范、配件管理辦法、用戶(hù)操作事項(xiàng)和庫(kù)存合理優(yōu)化辦法等，提高配件使用效率和合理優(yōu)化庫(kù)存。具體庫(kù)存管理模式如圖2所示。

4 搭建配件服務(wù)一體化平臺(tái)

4.1 功能架構(gòu)

基于以上庫(kù)存預(yù)測(cè)算法模型和庫(kù)存管理模式研究成果，利用多種新興互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建面向配件申請(qǐng)、庫(kù)存管理和統(tǒng)一調(diào)度等全流程端到端支撐的配件服務(wù)一體化支撐平臺(tái)，具體系統(tǒng)構(gòu)架如圖3所示。

通過(guò)搭建配件服務(wù)一體化平臺(tái)實(shí)現(xiàn)配件庫(kù)存管理、采購(gòu)訂單、智能調(diào)撥、配件銷(xiāo)售等能力為一體的全流程端到端支撐，并實(shí)現(xiàn)零配件的供應(yīng)商、業(yè)主、主機(jī)廠等生態(tài)體系的一站式支撐。具體說(shuō)明如下所示。1）能力層。提供平臺(tái)的基礎(chǔ)能力，主要包括搜索引擎、流程管理、信息推送、文件服務(wù)、日志管理以及安全管理等基礎(chǔ)功能，同時(shí)提供服務(wù)訪問(wèn)、管理和安全的服務(wù)開(kāi)放能力。2）功能層。主要分為業(yè)務(wù)功能和數(shù)據(jù)模型，其中業(yè)務(wù)功能包括配件超市、訂單管理、配給調(diào)撥和庫(kù)存管理等能力。配件超市引入超市的購(gòu)物車(chē)模式，提供訂單采購(gòu)全過(guò)程支撐。庫(kù)存管理提供庫(kù)存信息的動(dòng)態(tài)監(jiān)控、智能預(yù)警和預(yù)測(cè)，并融合庫(kù)存聯(lián)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)庫(kù)存的動(dòng)態(tài)調(diào)整。配給調(diào)撥是在庫(kù)存信息動(dòng)態(tài)共享的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)庫(kù)存的統(tǒng)一調(diào)配和智能調(diào)度?；A(chǔ)檔案提供歷史銷(xiāo)售訂單、合同等檔案信息。數(shù)據(jù)模型則是基于第2節(jié)模型研究成果，通過(guò)集成車(chē)輛檢修、庫(kù)存等數(shù)據(jù)搭建庫(kù)存預(yù)測(cè)、預(yù)警和備件聚類(lèi)模型，為庫(kù)存管理智能化提供基礎(chǔ)。3）應(yīng)用層。面向配件服務(wù)的供應(yīng)商、消費(fèi)方和主機(jī)廠等相關(guān)方，并結(jié)合各自的業(yè)務(wù)需求形成針對(duì)性的工作臺(tái)，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的個(gè)性化服務(wù)。

4.2 技術(shù)架構(gòu)

技術(shù)架構(gòu)引入業(yè)界領(lǐng)先的云化和微服務(wù)、前/后端分離的架構(gòu)模式，后端主要提供能力封裝、接口訪問(wèn)控制和文件服務(wù)等能力，形成統(tǒng)一的能力平臺(tái)。前端則重點(diǎn)提供應(yīng)用服務(wù)封裝和頁(yè)面應(yīng)用的緩存機(jī)制，并提供統(tǒng)一的接入方式以支撐Web和App這2種接入方式。在應(yīng)用服務(wù)構(gòu)建方面，結(jié)合具體應(yīng)用功能封裝成應(yīng)用組件，形成模塊化的微服務(wù)，有效提升平臺(tái)的擴(kuò)展性、靈活性。在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方面，引入虛擬化機(jī)制，實(shí)現(xiàn)平臺(tái)資源的動(dòng)態(tài)擴(kuò)展，保證架構(gòu)可伸縮性和開(kāi)放性，滿(mǎn)足用戶(hù)量高并發(fā)和用戶(hù)高交易量。具體技術(shù)架構(gòu)如圖4所示。

5 應(yīng)用效果

本文改進(jìn)了傳統(tǒng)的配件服務(wù)模式，實(shí)現(xiàn)了超市化的供應(yīng)鏈管理和配件需求電商化管理，可直接下單采購(gòu)，采購(gòu)周期由原來(lái)的3～6個(gè)月縮減至15天內(nèi)；配件儲(chǔ)備項(xiàng)目增加23%，運(yùn)用現(xiàn)場(chǎng)月均遺留故障配件需求比合作前降低了68%，顯著提高了配件供應(yīng)保障能力，取得了良好效益。但受車(chē)輛運(yùn)維預(yù)測(cè)方法的準(zhǔn)確性限制，其庫(kù)存控制還有一定提升空間，后續(xù)將繼續(xù)深入研究影響配件銷(xiāo)售的其他因素和相關(guān)性，進(jìn)一步提升庫(kù)存預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)性和有效性。

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