一种装备备品备件方案的优化方法、装置以及相关设备

技术领域

本发明涉及装备仿真领域，具体而言，涉及一种装备备品备件方案的优化方法、装置以及相关设备。

背景技术

相关技术中，部队在执行远离基地的任务时，部队维修保障体系中携带的备品备件直接影响到装备完好率/可靠性从而直接影响到军事任务的成功性。出于空间存储能力及经济效益的考量，通常情况下无法溢出式地携带备品备件，因此为了能够在保证武器装备完好率的前提下，使得武器装备的备品备件方案最优(备件量低，备件满足率高)，需要提出一种装备备品备件方案优化方法。该方法主要考虑具备可携带的最小可更换单元的装备备品备件方案优化。

目前，已有许多学者针对装备备品备件等维修保障资源的优化配置方法开展了大量研究，包括使用可靠性工程方法、统计分析法以及Monte Carlo法等。虽然目前的许多研究通过各种算法对备品备件进行了配置优化及预测，但是都过度依赖历史数据，未能充分考虑装备在实时运行过程中的动态变化以及故障间的相互影响，难以实现备品备件需求量的准确预测。

例如专利文献CN110059856A中，提出了一种备件库存优化方法及装置，设定装备备件系统可用度指标；基于所述可用度指标，以备件可用度为约束条件、备件总保障费用最小为优化目标建立备件库存优化模型；采用边际效应方法求解所述备件库存优化模型，确定备件最优库存方案。但是该技术方案并未考虑装备各个组件在实时运行过程中的动态变化和故障发展，过度依赖历史数据，可能导致评估结果与实际情况不符。

现有的研究及技术过度依赖历史数据，未能考虑装备各个组件在实时运行过程中的动态变化以及故障间的相互影响，难以实现备件需求量的准确预测。因此对于武器装备的备品备件方案优化还需要进一步的研究。

针对相关技术中存在的上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种装备备品备件方案的优化方法、装置以及相关设备，以解决对于装备备品的研究与技术过度依赖历史数据，未能考虑装备各个组件在实时运行过程中的动态变化以及故障间的相互影响，难以实现备件需求量的准确预测的技术问题。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种装备备品备件方案的优化方法，具体该方法包括：确定目标装备对应的作战背景，并依据作战背景，建立目标装备对应的装备作战过程仿真模型；确定装备备品备件方案，装备备品备件方案至少包含用于模拟目标装备的故障事件的数据、用于模拟目标装备的维修过程的数据以及用于模拟目标装备备品备件消耗的数据；依据装备备品备件方案，运行装备作战过程仿真模型，并获取统计数据，其中，统计数据至少包括目标装备对应的装备完好率以及目标装备的每类备品对应的最小备品备件数量；依据统计数据，对装备备品备件方案进行优化，并确定装备备品备件目标方案。

进一步地，依据作战背景，建立目标装备对应的装备作战过程仿真模型，包括：构建产品结构树模型，产品结构树模型用于模拟表征目标装备的实际结构以及组件；构建装备故障模型，装备故障模型用于模拟表征目标装备中组件的故障事件，并根据故障事件确定故障组件的状态数据；构建装备维修模型，装备维修模型用于模拟响应所有的故障事件，并依据故障组件的信息计算维修故障组件所花费的时长以及维修故障组件所需的人员数量；构建装备非故障事件响应模型，装备非故障事件响应模型用于模拟目标装备在正常运行过程中，对非故障事件的响应以及处理；构建装备完好率计算模型，装备完好率计算模型用于计算目标装备对应的装备完好率；依据产品结构树模型、装备故障模型、装备维修模型、装备非故障事件响应模型以及装备完好率计算模型，构建装备作战过程仿真模型。

进一步地，构建产品结构树模型，包括：确定目标装备的实际结构以及组件；依据实际结构以及组件，构建目标装备对应的产品结构树，并依据产品结构树确定产品结构树模型，其中，产品结构树包含各个组件之间的层次关系以及依赖关系。

进一步地，构建装备故障模型，包括：确定目标装备包含的多个组件以及多个组件对应的多组寿命数据；确定装备备品备件方案中目标装备的故障事件的数据以及经验数据，并依据故障事件的数据以及经验数据，确定目标装备的故障事件生成规则，其中，故障事件的数据至少包括故障发生的概率分布数据、故障发生的时间分布数据、故障类型数据以及目标装备的历史故障数据；依据多个组件对应的多组寿命数据以及故障事件生成规则，构建初始装备故障模型，对初始装备故障模型进行更新迭代调整以及验证，并最终构建装备故障模型。

进一步地，依据装备备品备件方案，运行装备作战过程仿真模型，并获取统计数据，包括：通过运行装备维修模型，来模拟故障事件的维修过程，并获取统计数据，包括：装备维修模型确定故障事件，将故障事件存入待维修事件列表；在待维修事件列表不为空的情况下，按照优先级顺序访问待维修事件列表中的故障事件，并判定当前访问的故障事件是否成功发送维修请求；在故障事件成功发送维修请求后，判定是否成功发送用于请求维修人员的请求；在成功发送请求维修人员的请求以及确定故障事件成功执行故障维修后，发送更新组件状态事件的请求，并删除对应执行故障维修操作的故障事件；运行装备维修模型跟踪记录故障组件对应的状态数据，状态数据至少包括处于故障事件中的状态数据以及组件状态事件更新后的状态数据。

进一步地，依据装备备品备件方案，运行装备作战过程仿真模型，并获取统计数据，包括：运行装备完好率计算模型，并获取统计数据，包括：接收初始化完成的产品结构树模型以及装备备品备件方案；接收故障事件，并依据所述故障事件，确定发生故障的故障LRU，更新故障LRU对应的工作状态，依据产品结构树模型中的层级关系表，更新故障LRU对应的上级组件的工作状态；依据更新后的故障LRU的工作状态以及更新后的上级组件的工作状态，计算各个组件对应的组件完好率；依据各个组件完好率计算目标装备对应的装备完好率，并记录装备完好率。

进一步地，依据装备备品备件方案，运行装备作战过程仿真模型，并获取统计数据还包括：在每次装备作战过程仿真模型运行结束后，记录每次仿真结束后每一类备品的备品需求量；按照备品需求量的大小，从小至大依次对多类备品需求量进行排序，并计算每类备品需求量对应的累计概率；依据累计概率，确定每类备品对应的累计概率大于等于备品满足率的第一个值为备品对应的最小备品备件数量。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种装备备品备件方案的优化装置。该装置包括：第一确定单元，用于确定目标装备对应的作战背景，并依据作战背景，建立目标装备对应的装备作战过程仿真模型；第二确定单元，用于确定装备备品备件方案，装备备品备件方案至少包含用于模拟目标装备的故障事件的数据、用于模拟目标装备的维修过程的数据以及用于模拟目标装备备品备件的消耗数据；运行单元，用于依据装备备品备件方案，运行装备作战过程仿真模型，并获取统计数据，其中，统计数据至少包括目标装备对应的装备完好率以及目标装备的每类备品对应的最小备品备件数量；优化单元，用于依据统计数据，对装备备品备件方案进行优化，并确定装备备品备件目标方案。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行一种装备备品备件方案的优化方法。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种处理器，其特征在于，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行一种装备备品备件方案的优化方法。

通过本发明，采用以下步骤：确定目标装备对应的作战背景，并依据作战背景，建立目标装备对应的装备作战过程仿真模型；确定装备备品备件方案，装备备品备件方案至少包含用于模拟目标装备的故障事件的数据、用于模拟目标装备的维修过程的数据以及用于模拟目标装备备品备件的消耗数据；依据装备备品备件方案，运行装备作战过程仿真模型，并获取统计数据，其中，统计数据至少包括目标装备对应的装备完好率以及目标装备的每类备品对应的最小备品备件数量；依据统计数据，对装备备品备件方案进行优化，并确定装备备品备件目标方案，解决了对于装备备品备件的研究与技术所存在的过度依赖历史数据，未能考虑装备各个组件在实时运行过程中的动态变化以及故障间的相互影响，难以实现备件需求量的准确预测的技术问题。达到了提高装备可靠率以及维修效率。

附图说明

构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例提供的一种装备备品备件方案的优化方法的流程图；

图2为本申请提供一种具体实施例中用于表述上层M产品和R产品的工作状态；

图3为本发明中提供的一种备品备件方案优化调整模型获得的各类备件需求数量的累积分布函数的步骤示意图；

图4是根据本发明实施例的一种装备备品备件方案的优化装置的示意图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为了便于描述，以下对本发明实施例涉及的部分名词或术语进行说明：

装备完好率：装备完好率是指在给定时间内，装备系统处于正常运行状态的概率。它是衡量装备系统可靠性和可用性的重要指标之一。装备完好率通常用一个介于0到1之间的数值表示，也可以用百分比来表示。装备完好率的计算可以基于装备系统的故障和维修数据，装备完好率可以通过MTTF(装备系统平均无故障运行的时间)和MTTR(平均修复时间)来计算。装备完好率可以通过MTTF除以(MTTF+MTTR)来计算。装备完好率的计算和评估可以帮助确定装备系统的可靠性水平，支持决策制定、维护计划和资源分配。它对于各个领域的装备管理和运营都具有重要的意义，例如军事、工业、交通运输等。

最小可更换单元(Least Replaceable Unit，LRU)：是指装备系统中最小的可更换或可替代的单元。LRU通常是指那些在装备系统中无法再细分或替代的组件或模块。LRU的概念在装备维修和维护领域非常重要，将装备系统划分为LRU有助于确定哪些组件可以被更换或替代，以便在发生故障时快速修复装备系统。考虑到装备作战的特殊环境，作战环境下装备维修通常实施换件维修即当装备出现故障时，不用对零件做处理，直接用备品代替故障件，以保障装备的可靠性。

产品结构树：产品结构树是指用于描述产品组成关系的树状结构。它展示了产品的层次结构和组成关系，将产品划分为不同的组件、子组件和子子组件，以及它们之间的关联。产品结构树常用于制造业和工程领域，用于管理产品的设计、开发、制造和组装过程。它提供了对产品结构的清晰可视化，帮助理解产品的组成部分、子组件的层级关系以及它们之间的连接方式。产品结构树通常以根节点表示整个产品，根节点下面连接着各个子组件，子组件又可以连接其他子组件或更小的组件，形成层层嵌套的结构。每个节点可以包含有关组件的信息，如名称、编号、数量、规格等。

图1是根据本发明实施例提供的一种装备备品备件方案的优化方法的流程图。如图1所示，该发明包括以下步骤：

步骤S101，确定目标装备对应的作战背景，并依据作战背景，建立目标装备对应的装备作战过程仿真模型；作战背景指的是作战场景，具体例如：山地作战背景，沙漠作战背景，平原城区作战背景等。不同的作战背景对应的环境条件不同，装备发生故障的概率也会不同。比如装备在山地作战背景下发生故障的概率会大于平原城区。

步骤S102，确定装备备品备件方案，装备备品备件方案至少包含用于模拟目标装备的故障事件的数据、用于模拟目标装备的维修过程的数据以及用于模拟目标装备备品备件的消耗数据；

步骤S103，依据装备备品备件方案，运行装备作战过程仿真模型，并获取统计数据，其中，统计数据至少包括目标装备对应的装备完好率以及目标装备的每类备品对应的最小备品备件数量。

为了克服现有技术过度依赖历史数据，未能考虑装备各个组件在实时运行过程中的动态变化以及故障间的相互影响，本发明通过构建装备作战过程仿真模型来模拟装备的故障产生以及维修过程，以及备品备件的供应和使用情况，以获取装备方案所涉及到的最小备品备件数量以及装备完好率等数据。

在另一个可实施的具体实施例中，除去最小备品备件数量以及装备完好率是本申请提供的装备作战过程仿真模型所考虑的统计数据外，备品备件利用率同样是装备作战过程仿真模型依据的数据。

具体地，备品备件利用率指的是，装备备件的利用率是指在一定时间内实际使用的备件数量与可用备件总数之间的比率。这个比率可以用来评估备件的有效使用程度，以及维护和保障任务执行的能力。高效的备品备件利用率通常意味着资源得到了充分利用，而低效则可能意味着资源浪费或未能满足需要。

其中，计算装备备品备件利用率的公式如下：

备品备件利用率＝实际使用的备件数量/可用备件总数×100％

考虑备品备件利用率可以帮助军事组织或企业评估备件管理的效率。高利用率意味着备件库存得到了有效地使用，而低利用率可能表明备件库存管理存在问题。同时，高备品备件利用率有助于控制成本，因为更好地利用现有备件库存可以减少不必要的采购和库存成本。并且，在紧急情况下，高备品备件利用率意味着能够迅速获得所需备件，从而保障任务的执行。

上述目标装备与备品备件之间的关系，举例说明：假设目标装备是一辆坦克，战时需要携带相关备品备件来确保坦克在战斗中能够保持高度的可靠性和作战能力，备品备件起着关键的支持作用，可以在关键时刻保障坦克的持续使用。备品备件可以包括有：发动机零件、履带轮胎、液压和气压系统零件等。

具体地，建立目标装备对应的装备作战过程仿真模型，包括以下流程：

S1011：构建产品结构树模型，产品结构树模型用于模拟表征目标装备的实际结构以及组件，具体包括：确定目标装备的实际结构以及组件；依据实际结构以及组件，构建目标装备对应的产品结构树，并依据产品结构树确定产品结构树模型，其中，产品结构树包含各个组件之间的层次关系以及依赖关系。

S1012：构建装备故障模型，装备故障模型用于模拟表征目标装备中的组件的故障事件，并根据故障事件确定故障组件的状态数据。

其中，构建装备故障模型，具体包括以下步骤：

步骤一：确定目标装备包含的多个组件以及多个组件对应的多组寿命数据，其中，目标装备的使用数据是来自装备制造商和/或装备的运维记录，使用逆变换法生成符合韦伯分布的组件寿命数据，这里需要确定韦伯分布的参数，包括形状参数和尺度参数，从而准确的模拟组件的使用寿命分布；

步骤二：确定装备备品备件方案中目标装备的故障事件的数据以及经验数据，并依据故障事件的数据以及经验数据，确定目标装备的故障事件生成规则，其中，故障事件的数据至少包括故障发生的概率分布数据、故障发生的时间分布数据、故障类型数据以及目标装备的历史故障数据，这里借助统计数据、历史故障数据以及专家经验来确定这些规则。

步骤三：依据多个组件对应的多组寿命数据以及故障事件生成规则，构建初始装备故障模型，对初始装备故障模型进行更新迭代调整以及验证，并最终构建装备故障模型。

上述地，根据故障事件生成规则和组件使用寿命数据，模拟故障事件的发生。根据装备的产品结构树和故障事件的影响范围，更新相应组件的状态和装备的状态，更新过程中需要将备品备件可用性及维修过程纳入考虑，在建立初始装备故障模型后，还需要对初始模型进行验证和校准操作，具体通过已知的故障数据、实际装备的运行数据以及专家经验，验证和校准装备故障模型的准确性和可靠性，进而对构建的装备故障模型进行循环迭代调整和验证过程，不断改进和更新故障模型，确保最终构建的故障模型输出统计数据与实际情况相符合。

S1013：构建装备维修模型，装备维修模型用于模拟响应所有的故障事件，并依据故障组件的信息计算维修故障组件所花费的时长以及维修故障组件所需的人员数量；

S1014：构建装备非故障事件响应模型，装备非故障事件响应模型用于模拟目标装备在正常运行过程中，对非故障事件的响应以及处理，装备非故障事件响应模型是指装备在正常运行过程中，对非故障事件的响应和处理模式，这里根据每种类型的非故障事件的类型和重要性，对非故障事件进行分类和设置优先级来实现非故障事件的快速响应。针对不同类型的非故障事件，设计制定了相应的响应流程。这些流程明确了事件发生时所采取的步骤，包括通知人员、资源调配、任务分配等步骤。

S1015：构建装备完好率计算模型，装备完好率计算模型用于计算目标装备对应的装备完好率，具体地，装备完好率计算模型主要负责根据组件故障事件的持续时间，修复时间来计算各组件的完好率并根据装备完好所需的组件数量来计算得到装备的状态以及产生影响完好性的故障持续时间从而计算得到最终的装备完好率。

故障计算的对象一般是LRU产品，即最小可更换单元。产品完好率的对象则是所有类别的产品，包括LRU产品和LRU之上层级的产品。产品完好率＝产品当前可工作数量/该类产品当前总数。

假设R产品下有M产品，M产品的数量为2:2，即最小所需数量为2，冗余数量为2。M产品下有B产品和C产品，B产品的数量为1:1，C产品的数量为1:0。当一个M产品下的B产品或者C产品存在其中一类产品不可用，则该M产品不可用。如图2所示，图2为本申请提供一种具体实施例中用于表述上层M产品和R产品的工作状态：

M产品；

1)M1可用：产品B最小所需数量为1，所以M1单位下的产品B整体可用，则B和C都可用；

2)M2不可用：产品C不可用；

3)M3不可用：产品B最小所需数量为1，M3下的产品B不可用，则M3不可用；

4)M4可用；

R产品。

R产品下的M产品最小所需数量为2，则该R产品下的M产品可用数量有两个，所以该R产品单位可用。

通过逐层向上递推直到根节点产品计算完毕，从而可以得到根节点产品的完好率，因此总的装备完好率的计算流程如下：

(1)初始化产品结构信息树以及备品备件方案；

(2)接收故障事件；

(3)根据故障事件更新对应的故障LRU工作状态；

(4)根据组件层级关系表更新该故障LRU所有上级的工作状态；

(5)根据所有组件更新后的工作状态计算各组件完好率；

(6)根据所有组件的完好率计算上层直至根节点装备完好率；

(7)将装备完好率数据进行保存。

S1016：依据产品结构树模型、装备故障模型、装备维修模型、装备非故障事件响应模型以及装备完好率计算模型，构建装备作战过程仿真模型。

在一种可选地实施例中，通过运行装备维修模型，来模拟故障事件的维修过程，并获取统计数据，该统计数据主要为目标装备故障组件处于故障中的状态数据以及更新后的数据，具体包括：

1)判断仿真是否结束，如果结束则整个流程结束，否则执行步骤2)；

2)接收装备故障事件，将故障事件存入待维修事件列表；

3)判定待维修事件列表是否为空，为空的情况返回1)，非空的情况下取出最早插入的待维修事件；

4)判定待维修事件请求维修备件是否成功，未成功下返回1)，成功情况执行5)；

5)判定请求维修人员是否成功，未成功下返回1)，成功情况执行6)；

6)执行故障维修，发出故障维修完成事件，发出更新组件和装备状态事件，删除待维修事件列表对应事件并返回1)。

在一种可选地实施例中，提供了一种备品备件方案优化调整模型，该模型主要通过获取仿真结果以及统计数据来对初始备品备件方案进行优化，该模型获得的各类备件需求数量的累积分布函数具体步骤如下，流程图如图3所示：

步骤S301：在每次装备作战过程仿真模型运行结束后，记录每次仿真结束后每一类备品的备品需求量，在每次离散事件仿真实验中，记录所有备件的需求数量，这里得到一系列仿真运行中每一类备件的需求数据，每个数据点表示一个仿真周期内的该备件需求量；

步骤S302：按照备品需求量的大小，从小至大依次对多类备品需求量进行排序，并计算每类备品需求量对应的累计概率，将所有仿真运行的备件需求数据汇总为一个数据集，这里针对每一类的备件需求数据进行排序，按照需求量从小到大排列，根据排序后的备件需求数据，计算每一类备件需求量对应的累积概率；

步骤S303：依据累计概率，确定每类备品对应的累计概率大于等于备品满足率的第一个值为备品对应的最小备品备件数量；

步骤S304，依据统计数据，对装备备品备件方案进行优化，并确定装备备品备件目标方案，通过上述过程获取的数据，从而对装备备品备件方案进行评估和优化，最终实现在满足战时装备完好率要求的情况下，实现备品备件利用率最优，从而最大化的节省资源。

具体地，基于仿真结果和统计数据，获得备品备件方案优化调整模型输出的每个组件满足备件满足率情况下的最小备件数量，对备品备件方案进行调整优化。并将调整优化后的备品备件方案与前方案进行比对，如果一致(或者指标未得到提高)，整个流程结束，并将当前的备品备件方案输出。否则对该新的备品备件方案继续进行多次仿真统计仿真结果进而优化备品备件方案并得到最终的备品备件目标方案。

通过以上方法，可以有效模拟具备可更换单元的装备的完好率和备件需求情况，并通过优化初始备品备件方案，提高装备的可靠性和维修效率。这种基于离散事件仿真的方法能够更好地反映装备的故障和维修过程的不确定性和涌现性，为装备维修和备件管理提供合理的决策依据。

本发明通过引入装备运行过程的精细模拟，考虑到各种事件、故障和维修操作的发生，可以考虑实际维修资源的限制，例如维修人员的数量、维修设备的容量等，这些因素的引入使得评估结果更加真实、准确，能够更好地反映装备在实际运行中的可靠性(装备完好率)。同时通过模拟装备的故障和维修过程，可以比较不同初始备品备件方案的效果，并量化不同初始备品备件方案间的差异，从而帮助制定最优的备品备件方案。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本发明实施例还提供了一种装备备品备件方案的优化装置，需要说明的是，本发明实施例的一种装备备品备件方案的优化装置可以用于执行本发明实施例所提供的用于一种装备备品备件方案的优化方法。以下对本发明实施例提供的一种装备备品备件方案的优化装置进行介绍。

图4是根据本发明实施例的一种装备备品备件方案的优化装置的示意图。如图4所示，该装置包括：第一确定单元401，用于确定目标装备对应的作战背景，并依据作战背景，建立目标装备对应的装备作战过程仿真模型；第二确定单元402，用于确定装备备品备件方案，装备备品备件方案至少包含用于模拟目标装备的故障事件的数据、用于模拟目标装备的维修过程的数据以及用于模拟目标装备备品备件的消耗数据；运行单元403，用于依据装备备品备件方案，运行装备作战过程仿真模型，并获取统计数据，其中，统计数据至少包括目标装备对应的装备完好率以及目标装备的每类备品对应的最小备品备件数量；优化单元404，用于依据统计数据，对装备备品备件方案进行优化，并确定装备备品备件目标方案。

在一种可选的实施例中，第一确定单元401包括：第一构建子单元，用于构建产品结构树模型，产品结构树模型用于模拟表征目标装备的实际结构以及组件；第二构建子单元，用于构建装备故障模型，装备故障模型用于模拟表征目标装备中的组件的故障事件，并根据故障事件确定故障组件的状态数据；第三构建子单元，用于构建装备维修模型，装备维修模型用于模拟响应所有的故障事件，并依据故障组件的信息计算维修故障组件所花费的时长以及维修故障组件所需的人员数量；第四构建子单元，用于构建装备非故障事件响应模型，装备非故障事件响应模型用于模拟目标装备在正常运行过程中，对非故障事件的响应以及处理；第五构建子单元，用于构建装备完好率计算模型，装备完好率计算模型用于计算目标装备对应的装备完好率；第六构建子单元，用于依据产品结构树模型、装备故障模型、装备维修模型、装备非故障事件响应模型以及装备完好率计算模型，构建装备作战过程仿真模型。

在一种可选的实施例中，第一构建子单元包括：第一确定模块，用于确定目标装备的实际结构以及组件；第一构建模块，用于依据实际结构以及组件，构建目标装备对应的产品结构树，并依据产品结构树确定产品结构树模型，其中，产品结构树包含各个组件之间的层次关系以及依赖关系。

在一种可选的实施例中，第二构建子单元包括：第二确定模块，用于确定目标装备包含的多个组件以及多个组件对应的多组寿命数据；第三确定模块，用于确定装备备品备件方案中目标装备的故障事件的数据以及经验数据，并依据故障事件的数据以及经验数据，确定目标装备的故障事件生成规则，其中，故障事件的数据至少包括故障发生的概率分布数据、故障发生的时间分布数据、故障类型数据以及目标装备的历史故障数据；第二构建模块，用于依据多个组件对应的多组寿命数据以及故障事件生成规则，构建初始装备故障模型，对初始装备故障模型进行更新迭代调整以及验证，并最终构建装备故障模型。

在一种可选的实施例中，运行单元403包括：第一确定子单元，用于通过装备维修模型确定故障事件，将故障事件存入待维修事件列表；第一判定子单元，用于在待维修事件列表不为空的情况下，按照优先级顺序访问待维修事件列表中的故障事件，并判定当前访问的故障事件是否成功发送维修请求；第二判定子单元，用于在故障事件成功发送维修请求后，判定是否成功发送用于请求维修人员的请求；发送子单元，用于在成功发送请求维修人员的请求以及确定故障事件成功执行故障维修后，发送更新组件状态事件的请求，并删除对应执行故障维修操作的故障事件；记录子单元，用于运行装备维修模型跟踪记录故障组件对应的状态数据，状态数据至少包括处于故障事件中的状态数据以及组件状态事件更新后的状态数据。

在一种可选的实施例中，运行单元403包括：第二记录子单元，用于在每次装备作战过程仿真模型运行结束后，记录每次仿真结束后每一类备品的备品需求量；第二计算子单元，用于按照备品需求量的大小，从小至大依次对多类备品需求量进行排序，并计算每类备品需求量对应的累计概率；第二确定子单元，用于依据累计概率，确定每类备品对应的累计概率大于等于备品满足率的第一个值为备品对应的最小备品备件数量。

在一种可选的实施例中，运行单元403包括：第一运行子单元，用于运行装备完好率计算模型，并获取统计数据，包括：第一接收子单元，用于接收初始化完成的产品结构树模型以及装备备品备件方案；第一更新子单元，用于接收故障事件，并依据故障事件，确定发生故障的故障LRU，更新故障LRU对应的工作状态，依据产品结构树模型中的层级关系表，更新故障LRU对应的上级组件的工作状态；第一计算子单元，用于依据更新后的故障LRU的工作状态以及更新后的上级组件的工作状态，计算各个组件对应的组件完好率；第一记录子单元，用于依据各个组件完好率计算目标装备对应的装备完好率，并记录装备完好率。

一种装备备品备件方案的优化装置包括处理器和存储器，上述单元第一确定单元401等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来解决了对于装备备品备件的研究与技术所存在的过度依赖历史数据，未能考虑装备各个组件在实时运行过程中的动态变化以及故障间的相互影响，难以实现备件需求量的准确预测的技术问题。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。

本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现一种装备备品备件方案的优化方法。

本发明实施例提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行一种装备备品备件方案的优化方法。

本发明实施例提供了一种设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：

确定目标装备对应的作战背景，并依据作战背景，建立目标装备对应的装备作战过程仿真模型；确定装备备品备件方案，装备备品备件方案至少包含用于模拟目标装备的故障事件的数据、用于模拟目标装备的维修过程的数据以及用于模拟目标装备备品备件的消耗数据；依据装备备品备件方案，运行装备作战过程仿真模型，并获取统计数据，其中，统计数据至少包括目标装备对应的装备完好率以及目标装备的每类备品对应的最小备品备件数量；依据统计数据，对装备备品备件方案进行优化，并确定装备备品备件目标方案。

可选地，依据作战背景，建立目标装备对应的装备作战过程仿真模型，包括：构建产品结构树模型，产品结构树模型用于模拟表征目标装备的实际结构以及组件；构建装备故障模型，装备故障模型用于模拟表征目标装备中的组件的故障事件，并根据故障事件确定故障组件的状态数据；构建装备维修模型，装备维修模型用于模拟响应所有的故障事件，并依据故障组件的信息计算维修故障组件所花费的时长以及维修故障组件所需的人员数量；构建装备非故障事件响应模型，装备非故障事件响应模型用于模拟目标装备在正常运行过程中，对非故障事件的响应以及处理；构建装备完好率计算模型，装备完好率计算模型用于计算目标装备对应的装备完好率；依据产品结构树模型、装备故障模型、装备维修模型、装备非故障事件响应模型以及装备完好率计算模型，构建装备作战过程仿真模型。

可选地，构建产品结构树模型，包括：确定目标装备的实际结构以及组件；依据实际结构以及组件，构建目标装备对应的产品结构树，并依据产品结构树确定产品结构树模型，其中，产品结构树包含各个组件之间的层次关系以及依赖关系。

可选地，构建装备故障模型，包括：确定目标装备包含的多个组件以及多个组件对应的多组寿命数据；确定装备备品备件方案中目标装备的故障事件的数据以及经验数据，并依据故障事件的数据以及经验数据，确定目标装备的故障事件生成规则，其中，故障事件的数据至少包括故障发生的概率分布数据、故障发生的时间分布数据、故障类型数据以及目标装备的历史故障数据；依据多个组件对应的多组寿命数据以及故障事件生成规则，构建初始装备故障模型，对初始装备故障模型进行更新迭代调整以及验证，并最终构建装备故障模型。

可选地，依据装备备品备件方案，运行装备作战过程仿真模型，并获取统计数据，包括：通过运行装备维修模型，来模拟故障事件的维修过程，并获取统计数据，包括：装备维修模型确定故障事件，将故障事件存入待维修事件列表；在待维修事件列表不为空的情况下，按照优先级顺序访问待维修事件列表中的故障事件，并判定当前访问的故障事件是否成功发送维修请求；在故障事件成功发送维修请求后，判定是否成功发送用于请求维修人员的请求；在成功发送请求维修人员的请求以及确定故障事件成功执行故障维修后，发送更新组件状态事件的请求，并删除对应执行故障维修操作的故障事件；运行装备维修模型跟踪记录故障组件对应的状态数据，状态数据至少包括处于故障事件中的状态数据以及组件状态事件更新后的状态数据。

可选地，依据装备备品备件方案，运行装备作战过程仿真模型，并获取统计数据，包括：运行装备完好率计算模型，并获取统计数据，包括：接收初始化完成的产品结构树模型以及装备备品备件方案；接收故障事件，并依据故障事件，确定发生故障的故障LRU，更新故障LRU对应的工作状态，依据产品结构树模型中的层级关系表，更新故障LRU对应的上级组件的工作状态；依据更新后的故障LRU的工作状态以及更新后的上级组件的工作状态，计算各个组件对应的组件完好率；依据各个组件完好率计算目标装备对应的装备完好率，并记录装备完好率。

可选地，依据装备备品备件方案，运行装备作战过程仿真模型，并获取统计数据还包括：在每次装备作战过程仿真模型运行结束后，记录每次仿真结束后每一类备品的备品需求量；按照备品需求量的大小，从小至大依次对多类备品需求量进行排序，并计算每类备品需求量对应的累计概率；依据累计概率，确定每类备品对应的累计概率大于等于备品满足率的第一个值为备品对应的最小备品备件数量。

本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。

本发明还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：

确定目标装备对应的作战背景，并依据作战背景，建立目标装备对应的装备作战过程仿真模型；确定装备备品备件方案，装备备品备件方案至少包含用于模拟目标装备的故障事件的数据、用于模拟目标装备的维修过程的数据以及用于模拟目标装备备品备件的消耗数据；依据装备备品备件方案，运行装备作战过程仿真模型，并获取统计数据，其中，统计数据至少包括目标装备对应的装备完好率以及目标装备的每类备品对应的最小备品备件数量；依据统计数据，对装备备品备件方案进行优化，并确定装备备品备件目标方案。

可选地，依据作战背景，建立目标装备对应的装备作战过程仿真模型，包括：构建产品结构树模型，产品结构树模型用于模拟表征目标装备的实际结构以及组件；构建装备故障模型，装备故障模型用于模拟表征目标装备中的组件的故障事件，并根据故障事件确定故障组件的状态数据；构建装备维修模型，装备维修模型用于模拟响应所有的故障事件，并依据故障组件的信息计算维修故障组件所花费的时长以及维修故障组件所需的人员数量；构建装备非故障事件响应模型，装备非故障事件响应模型用于模拟目标装备在正常运行过程中，对非故障事件的响应以及处理；构建装备完好率计算模型，装备完好率计算模型用于计算目标装备对应的装备完好率；依据产品结构树模型、装备故障模型、装备维修模型、装备非故障事件响应模型以及装备完好率计算模型，构建装备作战过程仿真模型。

可选地，构建产品结构树模型，包括：确定目标装备的实际结构以及组件；依据实际结构以及组件，构建目标装备对应的产品结构树，并依据产品结构树确定产品结构树模型，其中，产品结构树包含各个组件之间的层次关系以及依赖关系。

可选地，构建装备故障模型，包括：确定目标装备包含的多个组件以及多个组件对应的多组寿命数据；确定装备备品备件方案中目标装备的故障事件的数据以及经验数据，并依据故障事件的数据以及经验数据，确定目标装备的故障事件生成规则，其中，故障事件的数据至少包括故障发生的概率分布数据、故障发生的时间分布数据、故障类型数据以及目标装备的历史故障数据；依据多个组件对应的多组寿命数据以及故障事件生成规则，构建初始装备故障模型，对初始装备故障模型进行更新迭代调整以及验证，并最终构建装备故障模型。

可选地，依据装备备品备件方案，运行装备作战过程仿真模型，并获取统计数据，包括：通过运行装备维修模型，来模拟故障事件的维修过程，并获取统计数据，包括：装备维修模型确定故障事件，将故障事件存入待维修事件列表；在待维修事件列表不为空的情况下，按照优先级顺序访问待维修事件列表中的故障事件，并判定当前访问的故障事件是否成功发送维修请求；在故障事件成功发送维修请求后，判定是否成功发送用于请求维修人员的请求；在成功发送请求维修人员的请求以及确定故障事件成功执行故障维修后，发送更新组件状态事件的请求，并删除对应执行故障维修操作的故障事件；运行装备维修模型跟踪记录故障组件对应的状态数据，状态数据至少包括处于故障事件中的状态数据以及组件状态事件更新后的状态数据。

可选地，依据装备备品备件方案，运行装备作战过程仿真模型，并获取统计数据，包括：运行装备完好率计算模型，并获取统计数据，包括：接收初始化完成的产品结构树模型以及装备备品备件方案；接收故障事件，并依据故障事件，确定发生故障的故障LRU，更新故障LRU对应的工作状态，依据产品结构树模型中的层级关系表，更新故障LRU对应的上级组件的工作状态；依据更新后的故障LRU的工作状态以及更新后的上级组件的工作状态，计算各个组件对应的组件完好率；依据各个组件完好率计算目标装备对应的装备完好率，并记录装备完好率。

可选地，依据装备备品备件方案，运行装备作战过程仿真模型，并获取统计数据还包括：在每次装备作战过程仿真模型运行结束后，记录每次仿真结束后每一类备品的备品需求量；按照备品需求量的大小，从小至大依次对多类备品需求量进行排序，并计算每类备品需求量对应的累计概率；依据累计概率，确定每类备品对应的累计概率大于等于备品满足率的第一个值为备品对应的最小备品备件数量。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。