本发明涉及的是一种制造业领域的技术，具体是一种面向租赁化生产的服务外包机会维护方法。
背景技术：
当今，一个越来越明显的趋势是，航空公司更多地选择租赁的方式来满足备发的需求。而背后的原因主要是提高机队管理灵活性、提高备发支援反应时间、盘活资产、规避残值风险，更好地迎接下一代发动机的到来等等。航空发动机租赁这个专业而细分的市场，是从20世纪80年代末开始兴起的。早期的发动机租赁，主要是应对返厂维修时的发动机中短期租借需求，而发展到如今，动辄5-10年的长租约已经成为发动机租赁市场的主流产品，特别是当下来自发动机原始设备制造商(originalequipmentmanufacturer，oem)“产品+服务”打包模式大行其道的时候。租赁化生产在生产设备行业也有着广阔的发展空间，这是由现代制造系统的生产特征所决定的：技术结构复杂、购买投资额大、制造商去库存、节省维护团队。
yeh等人在高水平学术论文“optimallengthofleaseperiodandmaintenancepolicyforleasedequipmentwithacontrol-limitonage”(《mathematicalandcomputermodelling》2011年第54期第9-10卷，2014-2019页)中提出设备出租人确定租赁设备适当时长和相应的维修策略，研究方法主要还是集中在单一租赁设备的可靠性建模，采用的静态的长期维护规划方法无法与随机的设备健康衰退过程实现统筹决策。此外，若根据每台设备单独状态演化得出的预知维护周期，在多设备租赁系统中分别实施维护作业，势必会导致频繁的系统停机损失和大量的维护派遣次数。
技术实现要素：
本发明针对现有静态结构维护策略难以应对的系统重构导致的模型重建复杂性和串并联复杂结构带来的维护组合维数灾难，提出一种面向租赁化生产的服务外包机会维护方法，为装备制造企业提供了租赁产线外包服务的高效决策与优化工具，利用租赁产线维护机会，实时分析作业提前益损，动态规划多机组合维护，切实提高了维修团队派遣效率。
本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明涉及一种面向租赁化生产的服务外包机会维护方法，通过顺序拉动设备层维护周期，并分配规划系统层维护时点，通过选取系统层组合维护机会实时地计算租赁利润结余，并通过系统层决策制定以及反馈对租赁化生产组合进行维护、更新和到期检查。
所述的方法具体包括以下步骤：
第一步、顺序拉动设备层维护周期，即从第一个设备层维护周期开始，从设备层多目标模型处实时地获取各台设备的预知维护时间间隔
第二步、分配规划系统层维护时点，即根据设备层模型的输出，评估设备mj在系统层lpo调度前原定的规划预知维护时间节点；
第三步、系统层组合维护机会选取，因为对于整个租赁产线而言，一台设备的预知维护作业可以创造其它非修设备的组合维护机会，因此从第一个系统层维护周期u＝1开始，选择组合维护时点tu进行lpo调度决策；
第四步、实时地计算租赁利润结余，即在当前的lpo决策时点tu，通过权衡租赁利润增益与租赁利润损减，计算获得各台非修设备mj的租赁利润结余；
第五步、系统层决策制定以及反馈，即输出当前系统层维护周期每台非修设备的lpo租赁利润优化调度结果。同时将调整后的实际维护周期反馈给设备层进行下一周期的预知维护规划；
第六步、租赁化生产组合维护安排：lpsju>0表示提前pm会被采纳，否则，非修设备依旧等待按期pm，即预知维护作用不被提前，然后安排所有
第七步、系统层预知维护时点更新，即对于下一个lpo调度维护周期赋值，根据设备层维护周期规划和上一周期系统层lpo决策结果，更新租赁产线中每台设备的系统层维护时点tij，更新租赁产线中每台设备的系统层维护时点；
第八步、租赁产线租赁期到期检查，判断新的系统层维护时点是否超出了租赁产线租赁期的范畴。
优选地，系统前台显示软件为labview,后台规划所用的软件为matlab。
技术效果
与现有技术相比，本发明针对“产品+服务”模式中租赁设备多样化、出租方提供维护、承租方专注生产的生产特征，创新提出了服务外包机会维护策略。在建模中注重于租赁设备组合维护、生产过程减少中断、以及租赁收益最大建模。所构建的租赁利润优化lpo决策流程包含：设备预约维护触发契机、产线租赁利润益损分析、非修设备机会维护调度、外包技术团队派遣规划、租赁产线成组维护实施，以及系统层设备层信息反馈。
附图说明
图1为动态重构制造系统构形扩展驱动的维护决策机制示意图。
具体实施方式
如图1所示，本实施例提出的面向动态重构制造系统的系统层维护调度策略，包括以下步骤：
第一步、顺序拉动设备层维护周期。从第一个设备层维护周期i＝1开始，从设备层mam多目标模型处实时地获取各台设备的预知维护时间间隔
第二步、分配规划系统层维护时点。根据设备层模型的输出，评估设备mj在系统层lpo调度前原定的规划预知维护时间节点：
第三步、系统层组合维护机会选取。对于整个租赁产线而言，一台设备的预知维护作业可以创造其它非修设备的组合维护机会。从第一个系统层维护周期u＝1开始，通过如下表达式选择组合维护时点tu进行lpo调度决策，即：tu＝min(tij)，其中：0＜j≤j
第四步、实时地计算租赁利润结余。在当前的lpo决策时点tu，通过权衡租赁利润增益与租赁利润损减，计算获得各台非修设备mj的租赁利润结余：
其中：kj指租金率，
第五步、系统层决策制定以及反馈。输出当前系统层维护周期每台非修设备的lpo租赁利润优化调度结果，当lpsju＝lpaju-lprju＞0，将设备mj的预知维护作业提前至当前的组合维护时点tu，j∈gpu。同时将调整后的实际维护周期反馈给设备层进行下一周期的预知维护规划，即：
第六步、租赁化生产组合维护安排。lpsju＞0表示提前pm会被采纳，否则，非修设备依旧等待按期pm(即预知维护作用不被提前)。安排所有
第七步、系统层预知维护时点更新。对于下一个lpo调度维护周期，赋值u＝u+1。根据设备层维护周期规划和上一周期系统层lpo决策结果，更新租赁产线中每台设备mj(j＝1,2,...,j)的系统层维护时点
第八步、租赁产线租赁期到期检查。判断新的系统层维护时点tij是否超出了租赁产线租赁期tl的范畴。当是，结束lpo租赁利润优化调度决策。当否，回到第三步寻找下一个系统层组合维护机会，并继续下一个系统层维护周期的lpo决策。周期递进的租赁利润优化lpo策略决策流程。
表1中提供了整个租赁期各个组合维护集合的预知维护调度方案。
表1
上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同的方式对其进行局部调整，本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所限，在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。