背景
某公司仓库负责为全天候大规模生产提供备件支持。本案例演示了如何综合考虑生产效率、备件成本、交货周期及故障率特征，分析不同备件补货策略对总成本的影响。
关键参数假设：
- 需求速率：10件/年（指数分布）
- 缺货惩罚成本（生产损失）：$50,000/天
- 单件成本：$50,000
- 库存持有成本：$20/天
- 补货物流延迟：30天
当前策略设定当库存降至6件时触发补货订单，将库存补充至10件（记为[上限=10/触发=6]）。物流经理希望评估在控制生产风险的前提下，通过降低补货上限和触发水平能否实现成本优化。
分析方法
通过仿真计算当前策略下的总成本（备件消耗、物流及生产损失），继而通过调整策略参数进行敏感性分析。
创建具有"分级补货"策略的"备件资源"（Spare1），包含物料成本与仓储成本参数：
考虑成本影响的备件优化方法
该分级补货策略规定当库存降至6件时，触发补货订单将库存补充至10件，补货周期为30天：
将备件资源Spare1分配给修复性维护（CM, Corrective Maintenance）任务。
在AeROS中，若未对维护任务（修复性/预防性/大修）定义备件资源，系统默认维护所需备件可即时免费获取。
若已定义备件资源，则任务执行时长将受备件可用性及相关行政延迟制约，系统将自动统计备件消耗数据。
执行1000次仿真的2年期模拟评估当前策略：
结果显示当前策略下停机时间为0小时，即无生产损失（或无惩罚成本）：
备件资源统计显示2年总成本$1,124,000，触发5.7次补货事件：
敏感性分析评估不同[上限/触发]组合的成本影响：
D-H列数据来自仿真结果，
I列生产损失=停机时间 × $50,000 惩罚成本，
总成本为G列维护总成本与I列生产损失之和。
重点
将补货策略从[10/6]调整为[9/5]，可在2年内节约 $26,058 成本。
结论
本方法建立了兼顾生产风险的库存策略优化体系，通过平衡持有成本与潜在生产损失，识别最具成本效益的补货方案。
-End-