基于核电厂备件历史使用的备件定额管理辅助决策方法与流程

本发明属于备件管理，具体涉及基于核电厂备件历史使用的备件定额管理辅助决策方法。

背景技术：

1、备件定额管理是备件技术管理的重要工作之一，目的是确保一定的安全库存以满足现场检修工作中非计划更换备件的需求，并及时提醒设备工程师申报备件采购。核电厂现有的备件定额管理主要基于设备工程师经验来确定，缺乏相关方法及辅助决策工具。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于核电厂备件历史使用的备件定额管理辅助决策方法，它能够实现备件定额管理辅助决策流程自动化，降低备件定额管理难度。

2、本发明的技术方案如下：基于核电厂备件历史使用的备件定额管理辅助决策方法，包括如下步骤：

3、步骤1：工单、领料数据获取；

4、步骤2：根据物资信息和相关导入数据对历史维修备件需求进行分类，类别包括：预防性替换、纠正性替换或未更换；

5、步骤3：寿命数据获取和分类，数据类型分为：完整数据、左截尾数据、右截尾数据、区间数据；

6、步骤4：寿命分布参数估计；

7、步骤5：计划维修备件需求导入；

8、步骤6：备件需求预测。

9、所述的步骤1包括，根据物资编码或物资名称，从工单数据库和领料数据库中获取相关字段信息，所述的相关字段信息包括：所属设备编号、所属设备名称、工单号、工单类型、实际开始时间、实际结束时间、工作内容、详细指令、单机数量、领料类型、需求量、下发量、物资属性。

10、所述的步骤2包括，

11、步骤21：对于满足条件：“物资属性”为“非易损件”；“领料类型”为非计划性领料，如“qdr物料”或“补充物料”，则判断已在设备上使用时间最长的n个位置的物资的状态为“纠正性替换”，其余位置的物资状态为“未更换”，n为“下发量”；

12、步骤22：对于满足条件：“物资属性”为“易损件”；“工单类型”为预防性维修工单，如“pm”，则所有被更换下来的物资状态都为“预防性替换”；

13、步骤23：对于满足条件：“物资属性”为“易损件”；“工单类型”为纠正性维修工单，如“cm”、“dm”等；物资领用所关联的工单中存在“非易损件”的领用，则判断已在设备上使用时间最长的n个位置的物资的状态为“预防性替换”，其余位置的物资状态为“未更换”，n为“下发量”；

14、步骤24：对于满足条件：“物资属性”为“易损件”；“工单类型”为纠正性维修工单，如“cm”、“dm”等；物资领用所关联的工单中不存在“非易损件”的领用，则判断已在设备上使用时间最长的n个位置的物资的状态为“纠正性替换”，其余位置的物资状态为“未更换”，n为“下发量”。

15、所述的步骤3包括，

16、步骤31：假设物资更换的工单的实际开始时间为ti，即物资的替换时间，上一次同一位置更换该物资的工单结束时间为t0，即物资的安装时间，则ti-t0为物资在设备上安装使用时间，即物资的寿命值；

17、步骤32：若被替换物资的状态标记为“纠正性替换”，且物资的安装时间已知，则该物资的寿命值为“完整数据”；若被替换物资的状态标记为“纠正性替换”，但只能确定物资的安装时间在某确定时间之前，则该物资的寿命值为“右截尾数据”；若被替换物资的状态标记为“纠正性替换”，但只能确定物资的安装时间在某确定时间之后，则该物资的寿命值为“左截尾数据”；若被替换物资的状态标记为“预防性替换”，且物资的安装时间已知，则该物资的寿命值为“右截尾数据”，若被替换物资的状态标记为“预防性替换”，但只能确定物资的安装时间在某确定时间之前，则该物资的寿命值为“右截尾数据”；若被替换物资的状态标记为“预防性替换”，但只能确定物资的安装时间在某确定时间之后，则该物资的寿命值为“区间数据”。

18、所述的步骤4包括，

19、步骤41：根据预设规则自动选择参数估计方法对寿命数据进行拟合，并输出拟合最优模型；

20、步骤42：预设规则可自定义，自定义参数包括：

21、i.截尾数据占比，当截尾数据比例超过某值时，优先选择重度截尾数据参数估计方法；

22、ii.完整数据量，当完整数据量超过某值时，进行参数估计，否则不进行参数估计；

23、步骤43：参数估计方法包括：

24、重度截尾数据参数估计方法和常规参数估计方法；

25、步骤44：重度截尾数据参数估计；

26、步骤45：似然值lk的计算方法：

27、步骤46：常规参数估计方法

28、步骤47：预设模型包括：

29、威布尔分布，正态分布，对数正态分布，伽马分布。

30、所述的步骤44包括，

31、步骤441：对于所有截尾数据，计算非均值的非参估计值μ0：

32、μ0＝2μc/(1-0.4604s+0.4943cs)

33、其中，s为截尾数据的偏度；μc为截尾数据的均值；σ为截尾数据的标准偏差；c为截尾数据占样本总体的比例；ρ为截尾数据的变异系数；

34、步骤442：计算威布尔分布尺度参数η0的初始值

35、η0＝μ0/γ(1+1/β0)

36、其中，β0为威布尔分布的形状参数。γ()为伽马函数；

37、步骤443：固定η0，使似然值取得最大值的β*即为威布尔分布的形状参数估计结果；

38、步骤444：固定β*，使似然值取得最大时的η*即为威布尔分布尺度参数的估计结果。

39、所述的步骤45包括，

40、步骤451：对于完整数据ti，使用ln (f(ti))计算对应似然值，其中f()f(ti)为概率密度函数；

41、步骤452：对于右截尾数据tm，使用ln(1-f(ti))计算对应似然值，其中f()为累计分布函数；

42、步骤453：对于左间截尾数据tn，使用ln(f(ti))计算对应似然值；

43、步骤454：对于区间截尾数据(取值范围为(tm,tn))，使用ln(f(tn)-f(tm))计算似然值；

44、步骤455：似然值lk为以上所有数据对应的似然值之和。

45、所述的步骤46包括，

46、步骤461：计算似然值lk；

47、步骤462：找到使似然值lk取得最大值时的参数即为预设模型的参数估计结果；

48、步骤463：对于所有预设模型，当预设模型的参数数量相同时，似然值lk为最大的模型为最优拟合，当预设模型的参数数量不一致时，则使用赤池信息准则(aic)进行评价：

49、aic＝-2ln(l)+2m aic＝-2ln(lk)+2m

50、其中，l为似然函数，m为模型参数个数。具有最小aic值的模型为最优拟合。

51、所述的步骤5包括，

52、步骤51：根据物资编码或物资名称，从预防性维修计划数据库中获取相关字段信息，默认字段包括：所属设备编号、所属设备名称、计划开始时间、计划结束时间、计划工作内容、计划检修内容、需求量；

53、步骤52：根据物资信息和相关字段数据使用预设逻辑对数据进行分类，类别为：预防性替换、不替换；

54、预设逻辑包括：

55、当需求量等于设备安装的位置个数时，自动分类为：预防性替换；

56、当需求量不等于设备安装的位置个数时，高亮显示，提示用户进行手动分类。

57、所述的步骤6包括，

58、步骤61：使用步骤4获取的参数估计结果、步骤5获取的计划维修备件需求分类结果和预测时间区间作为备件需求预测流程的输入；

59、步骤62：也可直接使用寿命分布的具体参数值和计划维修备件需求信息后进行备件需求预测；

60、步骤63：根据输入结果给出储备建议。

61、本发明的有益效果在于：核电厂通过人工根据经验来确定备件的库存定额，缺乏相关辅助决策工具，决策过程主观性强，决策效率低。通过应用本发明的方法，可以有效降低备件定额管理难度，提高决策效率及其准确性，最终达到在保证机组安全运行的前提下保障备件库存量处于最低水平，降低备件管理成本。