基于需求预测的城市轨道交通受电弓滑板库存管理优化研究OA

城市轨道交通受电弓滑板作为关键易损部件,其库存管理面临供应可靠性与经济性难以兼顾的挑战。构建“需求预测-库存参数动态优化”决策框架,通过需求模式识别与预测方法智能匹配,实现库存控制参数的动态寻优。首先,基于平均需求间隔和需求量变异系数平方对重庆轨道交通5条线路进行需求分类,识别出间歇型、块状型和平滑型3种模式;其次,从11种候选方法中为各线路匹配最优预测模型,并引入时间聚合策略提升预测精度;最后,基于预测结果动态计算订货点与订货量,构建服务水平与成本双目标评估指标。结果表明,在满足100%供给率的刚性约束下,所提方法使各线路库存总成本降低6.09%~62.59%,其中10号线成本降幅最为显著。研究成果为城轨备件库存管理提供了兼顾安全性与经济性的科学决策工具,对提升运营企业管理水平具有重要实践价值。