基于數據分析的汽車備件分類策略研究

作者：劉曄,劉曉

摘要：針對HY企業汽車備件庫存傳統的ABC分類方法只考慮備件單指標（年銷售金額）的局限性，提出了基于數據分析的多準則備件分類策略。首先建立了多維度分類準則，并提出了K—means聚類方法對備件進行分類；同時，為解決多準則間的補償性，結合基于否決制的調整機制給出了在備件的單價，銷量，維修周期，關鍵程度和訂貨提前期五類分類準則下的分類策略。最后以HY企業2016—2017年的實際數據驗證了方法的有效性，并證明方法可以為企業庫存管理節約一定的成本。

發文機構：上海交通大學機械與動力工程學院

關鍵詞：備件分類多準則聚類方法數據分析庫存管理spare parts elassificationmulti-criteriaclustering methodsdata analysisinventory management

分類號： F272.2[經濟管理—企業管理][經濟管理—國民經濟]