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基于故障预测的自动售票机备件库存管理

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 引言第10-18页
    1.1 论文研究背景第10-11页
    1.2 选题的目的和意义第11页
    1.3 研究内容第11-12页
    1.4 研究方案第12页
    1.5 国内外研究现状第12-16页
        1.5.1 故障预测技术研究现状第12-13页
        1.5.2 备件库存管理现状第13-16页
    1.6 本章小结第16-18页
第2章 课题研究理论基础第18-30页
    2.1 备件库存管理的基本概念第18页
    2.2 基于故障预测的维修备件需求预测第18-22页
        2.2.1 设备故障发生规律研究第18-19页
        2.2.2 常见故障预测方法对比分析第19-22页
        2.2.3 故障预测与需求预测的关系论述第22页
    2.3 备件库存分类第22-25页
        2.3.1 ABC分类方法第22-23页
        2.3.2 AHP层次分析法第23-24页
        2.3.3 FNS分类法第24-25页
    2.4 备件库存控制策略第25-28页
        2.4.1 零备件库存控制常用模型对比分析第25-27页
        2.4.2 零备件库存定额第27-28页
    2.5 本章小结第28-30页
第3章 自动售票机故障发生规律研究第30-38页
    3.1 自动售票机常见故障类型分类研究第30-33页
        3.1.1 自动售票机故障的可修复性分类研究第30-31页
        3.1.2 自动售票机故障等级分类分析第31-33页
        3.1.3 自动售票机故障发生频次分析第33页
    3.2 自动售票机故障发生规律研究第33-35页
    3.3 自动售票机故障发生原因分析第35-36页
        3.3.1 某一时间点自动售票机故障发生原因分析第35页
        3.3.2 整个寿命周期内自动售票机故障发生原因分析第35-36页
    3.4 本章小结第36-38页
第4章 基于故障预测的自动售票机备件需求预测第38-54页
    4.1 备件需求规律研究第38-40页
        4.1.1 备件需求的条件第38页
        4.1.2 备件需求的时效性第38-39页
        4.1.3 备件需求对供给模式的影响第39-40页
        4.1.4 备件需求与故障发展规律的关系第40页
    4.2 基于故障预测的备件需求量预测第40-41页
        4.2.1 维修备件需求预测与故障预测的关系分析第40-41页
        4.2.2 自动售票机故障预测方法的确定第41页
    4.3 样本数据的收集和处理第41-43页
        4.3.1 神经网络输入输出模式的确定第41-42页
        4.3.2 学习样本的收集第42-43页
    4.4 自动售票机故障预测BP神经网络建模及优化第43-49页
        4.4.1 激励函数的选择第43页
        4.4.2 训练函数的选择第43-46页
        4.4.3 隐含层层数的选择第46-48页
        4.4.4 BP网络模型的建立第48-49页
    4.5 仿真第49-51页
        4.5.1 仿真学习第49-50页
        4.5.2 仿真结果第50-51页
    4.6 基于故障预测的备件需求清单的确定第51-52页
        4.6.1 设备故障权重第51页
        4.6.2 设备维修备件需求清单第51-52页
    4.7 本章小结第52-54页
第5章 自动售票机备件库存分类及库存控制策略研究第54-66页
    5.1 自动售票机维修备件库存分类研究第54-58页
        5.1.1 基于AHP的ABC分类方法第54-55页
        5.1.2 基于AHP的ABC分类模型的建立第55-58页
    5.2 自动售票机维修备件库存控制策略定性分析第58-59页
    5.3 自动售票机不同类别备件库存控制策略定量分析第59-62页
        5.3.1 A类自动售票机备件库存控制策略第60-61页
        5.3.2 B、C类自动售票机备件库存控制策略第61-62页
    5.4 制定自动售票机零备件库存定额第62-64页
        5.4.1 库存定额的定义及作用第62-63页
        5.4.2 库存定额相关指标第63-64页
        5.4.3 自动售票机库存定额的修订第64页
    5.5 小结第64-66页
第6章 案例分析第66-76页
    6.1 自动售票机库存管理现状第66页
    6.2 自动售票机故障分类及备件需求预测第66-70页
        6.2.1 将自动售票机故障进行分类得到备件列表第66-68页
        6.2.2 利用BP神经网络对自动售票机进行故障预测第68-70页
    6.3 自动售票机备件分类第70-72页
    6.4 自动售票机备件库存管理第72-75页
        6.4.1 A类备件库存管理实例分析第73-74页
        6.4.2 B、C类备件库存管理实例分析第74-75页
    6.5 自动售票机库存定额的制定第75页
    6.6 本章小结第75-76页
第7章 总结与展望第76-78页
    7.1 总结第76-77页
    7.2 展望第77-78页
致谢第78-80页
参考文献第80-86页
附录A第86-88页
附录B第88-92页
附录C第92-94页
攻读学位期间获得的研究成果第94页

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