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【论文摘要】随着我国企业信息化建设的大力推进,企业对设备管理工作提出了更高的要求。设备作为企业的固定资产主要组成部分之一,是其进行生产的主要物质技术基础川,它们的运行状态、维护、保养等环节直接影响到企业生产的顺利进行和劳动生产率的提高。企业迫切需要建立起适合自身发展需要的、更先进的设备维修管理信息系统。本文着重探讨设备维修管理决策和设备故障诊断决策两类核心决策问题。
【论文关键词】设备维修 决策支持系统 故障诊断
该系统中包含多个决策模块,按其功能可主要分为以下几类决策问题:设备技术状态等级决策、设备维修管理决策、设备故障诊断决策、备件优化库存决策。该系统可以辅助设备维修管理人员进行泵站设备的维修决策。一般一个DSS的核心是模型库系统,其作用是管理各种决策方法、模型,设备维修管理及决策支持系统包含了多种决策模型,如线性规划、模糊决策方法、神经网络方法、层次分析法、灰色系统等。这些模型及其组合可分别在几个功能模块子系统中得到应用,如设备技术状态等级决策中用到模糊综合评判法,设备维修管理决策中用到了逻辑综合决断法、模糊综合评判法等,设备故障诊断决策中使用了模糊诊断理论、专家系统等。以下将着重探讨设备维修管理决策和设备故障诊断决策两类核心决策问题。
1.设备维修管理决策
对设备磨损(有形磨损和无形磨损)的补偿方式有维修和更新。维修可分为事后维修、预防维修和状态维修三种方式。这里的更新概念是指以全部的设备来代替旧设备。因此设备维修管理决策问题可分为:设备更新决策、设备维修方式决策、设备状态维修决策和设备维修周期决策等。以下主要讨论设备更新决策、设备维修方式决策。
设备更新决策
设备更新是修理以外的另一种设备综合磨损的补偿方式,设备更新有两种形式:一种是用相同的设备去更换有形磨损严重、不能继续使用的旧设备;这种更新只是解决设备的损坏问题,不具有更新技术的性质,不能促进技术的进步。另一种是用较经济和较完善的新设备,即用技术更先进、结构更完善、效率更高、性能更好、耗费能源和原材料更少的新型设备,来更换那些技术上不能继续使用或经济上不宜继续使用的旧设备。这种更新不仅能解决设备的损坏问题,而且能解决设备技术落后的问题。在当今技术进步很快的条件下,设备更新应该主要采用后一种。
对设备实行更新,不仅要考虑促进技术进步,同时也要能够获得较好的经济效益。对于一台具体设备来说,应该不应该更新、应在什么时间更新、应选用什么样的设备来更新,主要取决于更新的经济效果。设备更新的时机,一般取决于设备的技术寿命和经济寿命。
有些设备在其整个使用期内并不过时,也就是在一定时期内还没有更先进的设备出现。在这种情况下,设备在使用过程中同样避免不了有形磨损的作用,结果将引起维修费用(特别是大修费用)以及其他运行费用的不断增加。这时,即使进行设备原型替换,在经济上往往也是合算的,这就是原型更新问题。在这种情况下,可以通过分析设备的经济寿命进行更新决策。
设备原型更新的模型可按其费用函数分为低劣化模型、最小年费用模型等。这两种模型都是以追求设备寿命期内的费用最低为目标,当设备的费用最低时的年数也就是设备的设备维修管理及决策支持系统的辅助决策研究最佳更新期。
(1)低劣化模型①
t=t=
其中,t:设备的经济寿命;
B:设备原值;
q:设备的低劣化数值(即每年增加的使用维护费)。
实际分析时,考虑到资金利息,会进行适当的修正。当使用年限超过设备的经济寿命时,一般考虑更新,而不再考虑维修。
(2)最小年费用模型②
如果设备的低劣化值每年变化率并不相同则可采用最小年费用模型计算设备的最佳更新期。
Ct=
式中,ct表示某一确定年份的年平均费用(元); cp表示某年设备的`使用成本(元);k0表示设备原值; kc表示设备残值;t表示某一确定年数。ct最小时的年数就是设备更新的年限。
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设备可划分为重点设备、重要设备和一般设备,并根据设备的特点和状态,确定最适宜、最经济的维修方式:事后维修、预防维修或状态维修。因此维修方式决策的目标是在保证设备安全运转的基础上,实现设备寿命周期费用最经济、综合效益最高,具体来说,就是提高设备的利用率,降低设备维修费用和运行成本。
维修方式决策的总原则为:对于故障有发展过程且可监测、维修成本高的重要设备实施状态维修;对可靠性和安全性要求高的、故障属于寿命型但不易检测的设备采用定期预防维修,此时需要优化维修内容和间隔期;而对故障危害性较小、故障率恒定且故障不易检测的设备实施事后维修;并针对具体情况见缝插针的实施同步维修和改进维修。
设备维修方式决策的适用对象可以是整机,也可以是某一个子系统,甚至是子系统的某一个子系统,也就是说,维修方式的决策对象可以是所有的泵站系统、子系统,也可以是其中一种设备,甚至是主机的某一个零部件。不论是哪一级的维修对象,使用的决策模型都一样,以下介绍两种决策模型,分别是逻辑综合决断法、模糊综合评判法。
(l)逻辑综合决断法
“逻辑综合决断法”首先把设备分类,然后根据决策目标的要求,就设备性能指标提出一系列逻辑问题,最后根据答案决定建议实施的维修方式。“逻辑综合决断法”主要是一种定性分析方法,其分析步骤为:
第一步,确定企业实施不同维修方式的比例。由于设备、检测能力和维修人员素质等的差异,不同企业实施状态维修、定期维修和事后维修的比例是不同的;
第二步,按照下图所示的流程回答问题,确定设备的维修方式;
第三步,根据步骤一确定的比例关系,调整设备的维修方式,同时考虑其它重要的影响因素,如水电部门对某些设备实施维修方式的限制,最终确定设备的维修方式。
可以看出,逻辑综合决断法简单易行,能在时间短、开支少的情况下,对设备分类,还可充分吸收专家和使用人员的意见,逐步完善分析过程。
(2)模糊综合评判模型
模糊综合评判法决策的基本原理是认为设备特征参数与维修方式之间存在模糊关系:B=A。R ,其中A为设备特征参数模糊集,B为维修方式模糊集,R为识别矩阵,“。”为模糊算子,根据设备特征参数的隶属函数和识别权矩阵可以得到设备的评价集,然后依据一定的决策原则就可以进行设备维修方式决策“。”③
决策好维修方式是实现以可靠性为中心的维修策略的基础,以上两种决策模型各有优缺点,逻辑综合决断法比较简单,但只能利用设备的定性信息;模糊综合评判法在某种程设备维修管理及决策支持系统的辅助决策研究度上能够反映问题的本质,但自学习能力要差一些。对泵站设备而言,维修方式的决策受到诸多因素的限制,模糊综合评判方法有时因不能量化,忽略了某些因素,得到的决策结果不准确,失去辅助决策的意义,因此本系统偏重于采用逻辑综合决断法。
2.模糊理论在设备故障诊断决策中的应用④
作为一门崭新的数学学科,模糊数学的出现与发展,对许多领域尤其是工程技术领域产生了极大的影响,使这些领域不断出现新的成果,从而加速了这些领域的发展.设备维修管理就属于这样的领域。在这一领域中,有些设备的故障原因和现象是明确的、清晰的和肯定的,即模式是明确的、清晰的和肯定的,而大量的诊断对象的模式带有不同程度的模糊性,属模糊式的设备故障诊断及维修管理的问题。
模糊数学为复杂设备的故障诊断及维修管理提供了有力的数学工具。这是因为,随着现代科学技术的飞速发展,各种设备不断复杂化。根据模糊数学创始人Zadeh提出的“不相容原理”,当系统的复杂性增加时,精确而有效地描述系统行为的能力就减少,当达到某一闽值时,精确性和有效性变得相互排斥,因此,设备的复杂程度越高,其系统的模糊性也就越强。运用模糊数学的基本原理,分析处理设备状态监测和故障诊断及维修管理中遇到的模糊信息,将为设备的维修管理开辟新的有效途径。
总之,设备维修管理及决策支持系统的设计及应用将减轻设备维护过程中决策人员的工作负担,提高工作效率、设备运行率及可靠性,产生显著的经济效益。
参考文献:
①②方淑芬、吕文元.设备维修管理智能决策支持系统的研究.系统工程理论与实践[J],2001(12):53-59
③张曾科.模糊数学在自动化技术中的应用[M].北京:清华大学出版社,1997.
④石涛.模糊数学在机械故障诊断专家系统中的应用[J].武汉造船,1998(6):17-18
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财务管理专家系统是财务管理知识、经验和技 能的程序系统,用来求解财务领域内的各种问题。 具体地说,财务管理专家系统主要用来代替财务 管理专家作复杂财务管理过程描述、诊断、分析、 验证,作为结合技术、理念和财务管理环境而作出 最终决策的依据。财务管理专家系统的思路是把复杂财务问题 分解成一些比较容易的子问题,再通过搜索和问 题归结实现求解。 智能财务管理的专家系统是智能化的专家系 统,智能财务管理的专家系统按财务管理内容可 分为筹资管理专家系统(含资金管理)、投资管理专 家系统、营运管理专家系统(含风险管理、危机管 理)和分配管理专家系统。上述每个系统又可嵌入 财务规划与预测子系统、财务决策子系统、财务预 算子系统、财务控制子系统和财务分析子系统。 通过系统的整合,使财务管理专家系统的功能 发挥得淋漓尽致,财务预测更准确,财务决策更科 学,财务预算将更贴近实际,财务控制更到位,财 务分析更透彻,财务管理更全面,即时全面管理轻松在握。 在上述智能化的财务规划与预测系统、财务决 策系统、财务预算系统、财务控制系统和财务分析 系统中,财务决策系统处于中心地位,其他系统对财务决策系统起到支持作用,我们把它们集成起 来统称智能财务决策支持系统。 医疗分类信息 运用智能财务决策支持系统,可以开展内部 控制评估、资产配置评估,通过分析投资时间、贸易活动、套期保值策略可优化投资方案,等等。智能机器人超越人类的划时代发明为 AI 技术 的发展描绘了宏远的蓝图,AI 技术在财务管理中 的应用已日渐成熟。相信在不久的将来,智能机器 人财务管理将大行其道,依靠智能财务管理专家 系统,必将大大提高财务管理的效率、效果和效 益,即时化、人性化和智能化必将成为未来财务管理专家系统的主要特征。到那时,智能财务管理专 家—容貌逼真的人型直立智能机器人将任劳任 怨地帮助人们打理纷繁复杂的财务管理事务,而 财务管理人员则从风云变幻的商业环境中脱身出 来。从财务主体发展战略的高度,遵循以人为本的 理念,开展财务科学管理,促使财务主体可持续发 展,实现利益相关者价值组合最大化。
雨林之声
物流是指计划、执行与控制原材料或最终产品从产地到使用地点的实际流程,物流服务具体包括定单管理、运输、仓储、装卸、送递、报关、退货处理、信息服务及增殖业务。显然,货物运输路径的选择,仓库地址的选择等,都涉及到如何处理大量的空间数据与属性数据而缩短物流时间,降低成本的问题,而地理信息系统(以下简称GIS)不仅具有对空间和属性数据采集、输入、编辑、存储、管理、空间分析、查询、输出和显示功能,而且可为系统用户进行预测、监测、规划管理和决策提供科学依据。可见,将其应用于物流配送系统中,可大大加强对物流过程的全面控制和管理,实现高效、高质的物流配送服务,本文分以下几部分对GIS在物流配送中的应用进行探讨。 2 现代物流与GIS融合 1)地理信息系统的发展 地理信息系统是集计算机科学、地理学、信息科学等学科为一体的新兴边缘科学,可作为应用于各领域的基础平台。这种集成是对信息的各种加工、处理过程的应用、融合和交叉渗透,并且实现各种信息的数字化的过程。 在GIS中,空间信息和属性信息是不可分割的整体,它们分别描述地理实体的两面,以地理实体为主线组织起来。空间信息还包括了空间要素之间的几何关系,使GIS能够支持一般管理信息系统所不能支持的空间查询和空间分析,以便于制定规划和决策。现在网络地理信息系统(WebGIS)的兴起更使其被越来越多的商业领域用来作为一种信息查询和信息分析工具[3],GIS技术本身也融入了这些商业领域的通用模型(如ARC/INFO的网络分析模块),因而GIS技术在各个商业领域的应用在深度上和广度上不断发展。事实上,凡是涉及到地理分布的领域都可以应用GIS技术。 2)物流的发展 随着经济全球化的发展,物流也向着现代化方向迅速发展。物流现代化不仅指物流手段 (物流设施、设备等 )和物流技术达到或接近世界先进水平,而且指物流管理 (包括物流组织、物流计划的编制、物流运输方案的选择、经济指标的确定,等等)的科学化[4]。 现代物流作为一种先进的组织方式和管理技术,已经被认为是企业在降低物资消耗、提高劳动生产率以外重要的"第三利润源"[5],它通过降低流通费用,缩短流通时间,可以整合企业价值链、延伸企业的控制能力,加快企业资金周转为企业创造新的利润。 尤其在电子商务环境下,供应商必须全面、准确、动态地掌握散布在全国各个中转仓库、经销商、零售商以及各种运输环节之中的产品流动状况,并以此制定生产和销售计划,及时调整市场策略。因此电子商务的发展更加推动了现代物流业迅速兴起。 那么,把GIS技术融入到物流配送的过程中,就能更容易地处理物流配送中货物的运输、仓储、装卸、送递等各个环节(如图1),并对其中涉及的问题如运输路线的选择、仓库位置的选择、仓库的容量设置、合理装卸策略、运输车辆的调度和投递路线的选择等进行有效的管理和决策分析,这样才符合现代物流的要求,才有助于物流配送企业有效地利用现有资源,降低消耗,提高效率。实际上,随着电子商务、物流和GIS本身的发展,GIS技术将成为全程物流管理中不可缺少的组成部分。 图1 物流配送过程 3 基于GIS的物流配送系统设计 需求分析 如以某一城市中的物流配送过程为例,那么基于GIS的物流配送系统的需求主要集中在以下几个方面: 1)、通过客户提供的详细地址字符串,确定客户的地理位置和车辆路线; 2)、通过基于GIS的查询、地图表现的辅助决策,实现对车辆路线的合理编辑(如创建、删除、修改)和客户配送排序; 3)、用特定的地图符号在地图上表示客户的地理位置,不同类型的客户(如普通客户和会员客户,单位客户和个人客户等)采用不同的符号表示; 4)、通过GIS的查询功能或在地图上点击地图客户符号,显示此客户符号的属性信息,并可以编辑属性; 5)、在地图上查询客户的位置以及客户周围的环境以发现潜在客户; 6)、通过业务系统调用GIS,以图形的方式显示业务系统的各种相关操作结果的数值信息; 7)、基于综合评估模型和GIS的查询,实现对配送区域的拆分、合并; 系统总体结构 设计基于GIS的物流配送系统,采用面向对象的空间数据模型和基于关系数据库的空间数据库来实现数据的无缝集成,空间数据索引采用基于改进R-Tree的空间数据索引结构,属性数据索引采用B+树数据结构;网络数据传输采用三层结构模型,并采用Java Applet进行开发,这样与平台无关又具有较好的安全性,使海量空间数据的存储、分析和共享成为可能。系统网络结构图如下: 图2 系统网络结构图 系统模型设计 由上述分析,基于GIS的物流配送系统应集成以下主要模型:设施定位模型、车辆路线模块、配送区域划分模型、分配集合模型、客户配送排序模型。 1)设施定位模型。用于确定一个或多个设施的位置。在物流系统中,仓库和运输路线共同组成了物流网络,仓库处于网络的节点上,节点决定着线路,如何根据供求的实际需要并结合经济效益等原则,在既定区域内设立多少个仓库,每个仓库的位置,每个仓库的规模,以及仓库之间的物流关系等,运用此模型均能很容易地得到解决。 2)车辆路线模型。用于解决一个起始点、多个终点的货物运输中,如何降低物流作业费用,并保证服务质量的问题。 3)网络物流模型。用于解决寻求最有效的分配货物路径问题,也就是物流网点布局问题。如将货物从N个仓库运往到M个商店,每个商店都有固定的需求量,因此需要确定由哪个仓库提货送给那个商店,所耗的运输代价最小。还包括决定使用多少辆车,每辆车的路线等。 4) 配送区域划分模型。根据各个要素的相似点把同一层上的所有或部分要素分为几个组,用以解决确定服务范围和销售市场范围等问题。如某一公司要设立X个分销点,要求这些分销点要覆盖某一地区,而且要使每个分销点的顾客数目大致相等。 5)空间查询模型。如可以查询以某一商业网点为圆心某半径内配送点的数目,以此判断哪一个配送中心距离最近,为安排配送做准备。 4 系统功能实现 那么,基于GIS的物流配送系统可实现如下主要功能: 1)车辆和货物跟踪:利用GPS和电子地图可以实时显示出车辆或货物的实际位置,并能查询出车辆和货物的状态,以便进行合理调度和管理。 2)提供运输路线规划和导航 规划出运输线路,使显示器能够在电子地图上显示设计线路,并同时显示汽车运行路径和运行方法。 3)信息查询 对配送范围内的主要建筑、运输车辆、客户等进行查询,查询资料可以文字、语言及图象的形式显示,并在电子地图上显示其位置。 4)模拟与决策 如可利用长期客户、车辆、订单和地理数据等建立模型来进行物流网络的布局模拟,并以此来建立决策支持系统,以提供更有效而直观的决策依据。 5结束语 当今,随着电子商务的再次兴起和经济全球化的发展,物流业愈来愈成为热点[6]。利用GIS能高效地处理空间和属性数据的优势来建立基于GIS的物流配送系统虽处于初始阶段,但无疑是有益的尝试,它必将是以后的发展趋势。 参 考 文 献 1、张铎 《我国物流企业如何迎接电子商务》中国流通经济 p12~13; 2、刘秉镰,姜国杰 我国现代物流发展中的若干问题》铁道物资科学管理 p2 3、屈春燕等 《网络地理信息系统(WebGIS)在地震研究中的应用》地震学报 4、叶杰刚《关于物流问题的理论探索》当代经济科学 p51~56; 5、陈罕琳 《信息技术让物流货畅路通》 计算机周刊 ,p14; 6、兰洪杰,沈家洪 《电子商务下配送问题浅析》中国流通经济 p10~11
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