1精益模式下的设备管理
储备必然导致资金占用，降低库存也会导致因备品备件不足而引发的停机等待。两个目标相互制约，如何平衡这两个目的，找到备品备件库存存储的“鞍点”，让精益下的设备管理永远终止救火，为持续改善创造必要条件。
2基于TPM模式下企业遇到的备件管理问题
在TPM模式下，企业已经逐步开始尝试增加自主保全、定期保全的比重，降低突发故障对生产造成的影响。但在实际工作中还是存在了一定的问题和困惑。①备件消耗数据统计不及时、不准确，实际库存数量与账面库存数量不符。一方面，需要的备件迟迟不能到货；另一方面，仓库的呆滞物品无处可用。②备品库存量跟设备使用频次后有关，设备使用频次取决于产品订单，订单的不确定性较大，使得备件的库存数量不易把握。③备件管理卡制定、修改不及时，不能与生产实际需求匹配。④备件补充计划制定之后，影响设备保全工作的开展。诸多的问题，不断提升了企业使用设备替代人工的成本。当设备的自动化越高，设备的维护、维修费用也越高，有的甚至超过了使用人工的成本。这就引起了企业改变现有设备自动化的模式，为了降低成本，冒着人工成本不断增高的风险重新使用人工，或者将工厂搬至人工成本低廉的境外。
3基于精益TPM下的备件库存模型建立
通过建立备品备件的库存管理数学模型，可以使备品备件的管理无限趋近于：日常零库存而当维修维护需要的时候采购刚好到货。这样的状态既可以保证设备正常运行，又可以做到库存无积压。该模型主要通过库存的多元线性回归及风险评测正态分布两个模型，确定库存合理存放范围。并且通过信息化的手段，可以使得随着时间的推移，数据不断地变化，而模型也在不断修正，使得该模型计算出的合理范围始终符合设备最新的运行状态。
3.1计算使用需求
维护维修中对备品备件的需求包括固定需求量和非固定需求量。其中固定需求量是通过自主保全与定期保全产生的，通常是有计划性的，可通过所有设备的计划情况计算出每个备件的固定需求量，这里计算量大，需要采用信息化手段辅助计算。非固定需求量基本是通过突发故障需求和在计划保全过程中产生的意外发现。这部分数据需要经过长期数据积累，通过线性回归模型进行计算，并且验证后能够确定多元线性回归模型的因变量与常熟变量，进而确定模型。
3.2计算风险承受范围
通过对历史数据非固定性需求量的分析，可确定产生突发故障的风险发生频率及发生后产生的后果严重程度。可以通过正态分布模型确定企业管理者可接受风险范围（如：某个备件两年内发生一起突发故障但未造成停机事故，视为可接受风险最低标准；而备件在十年内发生一次突发故障事故，备件库存存放10年为可接受库存量上限）。通过这样的正态分布模型与多元线性回归模型结合，计算出在管理者可接受风险范围内备品备件库存合理值，这将是个范围值。
4总结
备品备件的库存管理模型是科学的，有效地计算出备品备件在库合理存量。但这需要快速地进行大量数学计算，企业内的备品备件品种，类别几百种到上万种，每种备品备件都要针对所有可能使用的设备维修记录，保全记录进行运算，这种高频率的对数据进行更新如果通过人工进行，会大量增加管理成本，甚至得不偿失。这就需要引入计算机辅助工具，通过信息化手段（包括对传感器、移动设备及存储等）对数据进行收集、分类、计算。通过新型科技结合传统数理模型才能更有效地为业务服务。
作者：许维冬 单位：中国国际海运集装箱集团股份有限公司
