摘要
备件需求预测和库存优化问题在化工装置中占据了重要且困难的位置,其影响深远,涵盖了经济效益和设备运行的稳定性。第一章对此提出背景与价值阐述,并对已有的国内外研究现状作了详实的概述。针对备件需求的特性,构建了一种结合统计及人工智能的需求预测模型,并对其效果进行了比较与优化。涉及到库存优化模型,经济批量模型和风险管理模型在第三章中得以引入,各模型的对比分析让我们找到了更加有效的优化路径。而第四章,是模型转化为实际应用的地方。真实的数据采集与分析带来了可靠的验证,证实了所构建模型的实用性与有效性的并存。在第五章,我们进行了更为全面的通用性和适用性分析,并探讨了模型存在的局限性和可能的改进方向。最后,通过对研究工作的总结和对结果的评价,我们确认本研究能为化工装置备件的需求预测和库存优化提供有益的理论和实证支持。
