裝備維修保障資源配置綜述

齊小剛，方魁，宋衛星，王亞洲，劉立芳

（1.西安電子科技大學 數學與統計學院，陜西 西安 710071;2.陸軍工程大學 軍械士官學校，湖北 武漢 430075;3.中國人民解放軍32272 部隊11 分隊，甘肅 蘭州 730060;4.西安電子科技大學 計算機科學與技術學院，陜西西安 710071）

隨著武器裝備高新技術含量的不斷增加，裝備的功能、結構變得越來越復雜，所需要的維修資源種類也越來越多，裝備維修保障活動開始由傳統粗放型、經驗型轉向精確型、節約型。如何利用大數據、人工智能等技術進行裝備維修資源配置優化已成為當前維修人員研究的熱點。美軍的裝備后勤管理在20 世紀50 年代最先使用了電子計算機技術，管理效果顯著優于其他國家的非自動化管理系統，不久之后蘇聯及周邊國家也開展了后勤自動化的研究。20 世紀80 年代，巴基斯坦為適應空軍修理廠和備件倉庫的管理，開始采用自動化后勤管理系統對飛機的維修資源進行優化，并取得了良好效果。我國從20 世紀80 年代后期也開始了后勤自動化建設，并在資源配置優化上進行了大量的研究，但多集中于大型生產企業，部隊相關研究相對較少[1]。故本文對多中心維修資源配置進行了綜述，以促進我國裝備維修保障資源配置的優化及發展。

1 維修資源配置過程

1.1 多中心系統維修保障過程

多中心系統裝備維修保障框架如圖1 所示。

圖1 多中心系統維修保障框架Fig.1 Multi-center system maintenance process framework

第一部分：多中心維修任務預測模塊。任務管理中心負責登記每一條維修任務所屬的區域、部隊以及維修類型。所有維修任務按照需要維修種類、優先級等形成維修任務隊列，按照一定的優化條件對送修過來的武器裝備進行維修任務分配，將需要維修的武器裝備分配至各個維修中心。維修中心每隔一定周期對維修中心的任務隊列進行更新，并預測下一周期的維修任務。按照維修任務的優先等級、維修效率、以及與維修中心距離遠近等原則進行分配，建立評價指標、并進行任務分配的結果評價，預測分配排隊等待時間。

第二部分：多中心維修資源配置模塊。維修資源分配中心根據各個維修中心所分配的維修任務方案以及相關參數，如維修任務量、備件需求率、到維修點的配送距離、人員信息、額定維修時間等信息，按照一定的優化條件對維修資源進行配置優化，將維修人員分配至各個維修點，維修備件分配至各個資源儲備點。

第三部分：多中心維修任務調度。根據第一部分資源預測結果，得到每個維修中心的不同維修點的資源供給量，根據各維修點資源供給量、各維修任務所需資源量、各維修點與維修中心的距離以及維修任務優先級等因素，將維修任務調度至各個維修點進行調度優化，計算維修任務在各維修點的等待時間及維修時間。將維修任務完成情況反饋于維修任務管理中心以便及時調整。

1.2 維修保障資源配置流程

維修資源的配置優化與裝備使用和維修保障所要達到的目的緊密相連。即，要以最經濟的人力和物力消耗，最快的速度為部隊提供高強度、不間斷的保障，即維修資源配置追求的是最佳的軍事經濟效益。維修資源配置基本原則主要包括：

1)滿足平時和戰時對裝備維修保障的需求。

2)盡量降低維修資源的費用。

3)盡量選用標準化、系列化、通用化的設備。

維修資源配置的根本原則是要使維修資源配置與維修對象的維修需求相匹配，防止個別資源供不應求，個別資源閑置浪費，即要最大限度地提高資源的利用率。但維修對象的維修需求是不斷變化的，其中由于事故或其他不可抗拒的原因造成裝備損壞的維修需求是隨機的，因此只有柔性的維修資源配置才能滿足維修對象的資源需求。維修資源配置過程如圖2 所示，首先，對維修對象進行維修需求分析，確定維修備件和人員需求；其次，維修備件和人員需求與當前維修備件和人員進行關聯分析；再次，對維修備件和人員進行配置優化，分別對備件運行量、備件供需、維修人員和維修組數量進行優化；最后，根據配置優化結果，制定裝備維修備件和人員保障計劃。

圖2 維修保障資源配置流程Fig.2 Maintenance resource configuration process

2 維修人員配置

2.1 問題參數

維修人員是維修資源中的關鍵要素，參照《軍事訓練大綱》的標準，按照專業和技術級別對維修人員進行分類。通常維修人員技術等級越高，培訓周期越長、人員成本越高，維修技能水平越高，配備數量越少，對維修任務的影響也就越大，在基本維修單元編配時應重點考慮。一般對維修人員作如下假設：

1)不同專業、不同等級的維修人員有明確的技能和職責分工，不存在相互通用、替代的情況。

2) 不考慮由維修人員年齡、身體狀況等差異，認為同專業、同等級的維修人員能力相同。

對維修資源配置問題各種參數進行總結分析，建立問題參數體系，是優化模型建立的重要基礎。維修人員約束參數主要包含了人力資源的種類和數量約束(表1)、人力資源利用率約束(表2)、維修任務約束(表3)、多中心維修保障系統還涉及到共享資源約束(表4)。最小維修組織單位的綜合性能可通過具有的維修規模和服務能力來衡量。維修規模指完成維修任務所需的資源總數量，維修服務能力指對維修任務的完成能力。維修人員目標參數見表5。

表1 種類和數量約束Table1 Type and quantity constraints

表2 利用率約束Table2 Utilization constraints

表3 維修任務約束參數Table3 Maintenance task constraint parameters

表4 共享資源約束Table4 Shared resource constraints

表5 目標參數Table5 Target parameters

2.2 維修人員配置研究現狀

維修人員配置的優化可以使維修機構擁有合理的技術人員結構和高效的維修效率，對發揮資源效能具有重要的意義。然而現有人員優化研究主要集中于企業或工業背景上[2-3]，所建立的模型也主要針對非維修性的專業技術人員，這并不適用于軍用裝備的維修保障人員優化問題。裝備維修保障人力資源具體包括裝備技術專家、裝備維修指揮人員、裝備維修技術操作人員等，其配置需求通常涉及維修人員的數量、專業編組、技術等級等，目前主要有以下幾種方法。

2.2.1 使用與維修任務分析法

該方法以維修工時數為主要分析數據，通過相應分析確定各維修專業人員的數量[4]。使用與維修任務分析法的一般思想如下。具體流程如圖3 所示。

圖3 使用與維修任務分析法Fig.3 Using and maintenance task analysis method

首先，對裝備維修保障典型任務剖面進行分析，通過相關性分析找出維修保障工作中維修人員配置影響因子；

然后，利用概率論、排隊法[5-6]等理論來分析、確定維修活動中與人力資源配置相關的要素，并以此為基礎建立維修人員配置模型；

最后，根據實際問題特點和模型結構設計合適的算法進行求解。

維修人員配置的優化研究通常從裝備的維修任務分析，準確的分析是制訂裝備保障方案的前提[7]。其主要包括以下內容：

1)根據裝備的使用和維修任務的類型，確定使用與維修任務的內容。裝備使用包括作戰使用和訓練使用，維修任務主要分為修復性維修和預防性維修。

2)對裝備使用和維修任務進行詳細分析[8]。修復性維修的工作內容主要包括故障類別、等級診斷評估、維修任務量的計算、工序工時和故障裝備位置分析等；而對于預防性維修，還應做到一定程度的故障預測，主要包括自然隨機故障頻率、計劃維修間隔期、作戰損壞頻率等。裝備的使用應考慮維修保障時間約束以及裝備完備率。

3)對維修資源條件進行詳細分析[9]。維修資源主要包括人力資源和物力資源。根據裝備的修理方式，包括換件修理和修復性修理。主要考慮維修人員的專業、等級和數量、工作時長要求、維修器材種類和數量、維修經費、維修空間和重量限制等。另外針對多中心的維修保障系統，還應考慮維修資源儲備點的分布、維修站點的分布以及各站點的搬運和運輸方式等實際條件。

4)運用相關理論和方法確定資源需求，進行資源配置。采用基準比較法、工作與技能分析法、時線分析法[10]等確定維修人員、備件等資源配置優化方案，以保證最大限度地滿足裝備保障需求。

2.2.2 維修單元法

該法將“規定時間內、完成規定保障任務、實現最佳保障效能的最少保障資源組合”定義為一個最小維修單元，通過確定裝備最小維修單元人數和工時標準建模，計算保障人力的需求。基本維修單元優化的目的是合理分配維修資源，盡量避免維修資源使用閑置和維修資源調度沖突，從而提高維修資源的利用率。近年來，有關科學確定基本維修單元的維修人員和保障裝備等已成為裝備保障研究領域的熱點和難點問題。文獻[11]提出了基于維修任務的基本維修單元確定方法，文獻[12]基于最小維修單元建立了維修人員數量需求預測模型，給出了維修人員預測方法。維修單元法應用價值較強，但不同任務背景下最小維修單元的確定是該法運用的基礎和關鍵。

2.2.3 數學規劃法

數學規劃是運籌學的一個重要分支，并已被廣泛應用到各種領域。正確建立優化問題的數學規劃模型，必須做到充分理解問題本身，所建立的模型能與實際緊密聯系，結合實際情況對所提出的問題進行求解，通用性、推廣性較強。如文獻[13-14]根據實際問題的經驗數據，利用工時估算法[15]計算了故障裝備的維修保障工作量，并以此建立了維修人員數量分配模型。文獻[9]分析了船舶裝備影響因素和制約因素，建立了以累積修復時間最小的維修人員規劃模型。數學規劃法將結構優化問題歸納為一個數學規劃問題，然后用數學規劃法來求解。對于簡單的線性規劃和整數規劃，可通過單純形法、分支定界法、匈牙利法等方法進行求解。目前數學軟件已發展得比較成熟，可借助LINGO 或MATLAB 軟件進行求解。然而根據實際問題建立的數學規劃模型往往結構復雜且數據量大，智能優化算法成為求解復雜問題模型重要工具。如文獻[16]基于保障成本、保障時間和物資利用率3個目標，建立了裝備維修物資協同分配多目標優化決策模型，設計了基于引導因子的改進粒子群優化算法，并對模型進行求解。文獻[17-18]通過建立多約束規劃模型并利用智能算法對搶占式資源受限項目調度問題(PRCPSP)進行了研究。

維修保障資源配置數學規劃模型的建立應遵循以下原則：

1)簡化原則：實際的裝備維修保障系統是多變量、多層次的復雜系統，建立數學模型需要對原型進行必要的簡化。

2)可推導原則：通過對數學模型的研究可以推導出一系列確定的結論。如果數學模型不能進行數學推導，不能確定應用原型的結果，這個數學模型就是無意義的。

3)相似性原則：數學模型是維修資源配置原理的數學表達形式。因此，數學模型與實際問題原型應有“相似性”，合理地運用與原型“相似”的數學公式和解析圖形是建模關鍵。

2.2.4 其他方法

除了上述方法，還有部分學者將計算機仿真技術、相似系統法、智能優化算法等方法和理論引入到維修保障人員數量確定的研究中。例如李巖等[19]針對軍用飛機維修保障人員數量在戰時難以科學確定的問題，提出一種基于新型蘭徹斯特空戰模型的戰時軍用飛機維修保障人員數量確定方法。楊春輝等[20]進行了基于系統動力學演化仿真的方法，分析了人員投入、維修人員在研發與設計中的參與度等主要參數的靈敏度。張宏遠等[21]提出了一種基于免疫算法的裝備維修人員調配方法，為提高維修人員維修工作安排合理性、時效性與人員作業量的均衡性。另外，針對新研裝備的維修人員配置，可以使用相似系統法[22]進行研究，計算方法包括Jaccard 法、McAnley 法等[23-24]。

3 維修備件庫存配置

3.1 庫存系統

掌握維修保障庫存系統內維修備件的流動情況是分析庫存變化的關鍵，也是庫存管理優化的前提。現實中，裝備維修保障庫存系統結構多種多樣，一般根據維修備件的流向和通路數將庫存系統分成如下幾類[25]：

1)串聯式庫存：倉庫對需求點一對一供應。每一周期初需求點向上級倉庫訂貨，倉庫根據訂貨與自身庫存情況發貨。若需求點未滿足需求，則等下一周期補貨。

2)分布式庫存：倉庫對需求點一對多供應。一般上游倉庫少，下游倉庫多。供應有序、職責分明、統分結合[26]，是裝備維修保障中最常見的庫存系統。

3)聚斂式庫存：倉庫對需求點多對一供應。

4)網絡式庫存：倉庫對需求點多對多供應。

維修備件庫存系統由補貨、存儲和配送3個環節共同組成，該系統是庫存優化問題的研究對象。基層倉庫由于直接面向維修活動，庫存狀態直接影響著作戰任務。因此，基層倉庫維修備件的庫存控制要求一般比較嚴謹，需要根據補貨提前期設定安全庫存，以防止因缺貨造成備件供應不足。而基地倉庫間接影響維修活動，可采用較為寬松的策略。因此，在建模時，不同類型的庫存系統需設定不同的基本假設。一般來說，裝備維修保障備品備件申請模式是從基層部隊逐級上報的模式，也存在少數的越級直達供應，一般表現為軍區越過中繼級倉庫直接對基層級倉庫供應。還有少部分同級橫向備件調度模式，裝備維修保障備品備件庫存系統的運營過程如圖4 所示。

圖4 庫存系統運營過程Fig.4 Inventory system operation process

3.2 影響因素

維修備件的庫存系統在運行過程中受各種因素的影響，因此為制定科學的維修備件庫存決策方案，首先應了解庫存決策優化的影響因素，主要影響因素如表6 所示。

表6 庫存決策影響因素Table6 Factors influencing inventory decision making

1)信息能力：數據信息是實現庫存決策優化的基礎和主要依據。信息的采集能力、傳遞能力以及反饋能力是主要的影響因素，如果能實時共享這備件的需求信息和庫存信息，各級維修備件保障部門就可以及時調整倉庫的補貨和配送策略。因此信息的準確性、及時性以及信息技術的應用是庫存優化的關鍵。現有的信息技術主要包括全資可視化系統、射頻技術、信息網絡等[27-28]。

2)備件需求：維修備件需求的品種和數量是庫存決策的直接對象，備件需求的緊迫程度是庫存決策的重要依據。裝備維修備件的品種、消耗量以及緊迫程度受裝備類型、裝備數量、作戰任務以及人為因素的影響，根據備件的需求情況進行庫存優化直接影響到裝備的完好性和戰斗力。

3)備件屬性：一般來說價格高、儲存壽命短的維修備件，庫存水平設置較小，通常采用連續補貨策略滿足需求。價值較低、需求量大的維修備件，可采用相對寬松的補貨策略。價值低，需求量小的維修備件重要性也不高，對于這種類物品，只需仔細考慮陳舊或變質等問題。因此，備件的可替代性、重要度、單價以及備件的自然屬性也是影響庫存決策的重要因素。

4)經濟性指標：經濟性指標主要包括補貨費用、存儲費用和缺貨費用。一般來說，補貨費用越大，補貨次數應該設置越少，存儲費用越高，維修備件的庫存水平相對越少。如果補貨提前期較長，應該存儲較多的維修備件以避免在補貨時機到達之前發生缺貨，使備件具有較長的需求等待時間。補貨費用主要包括補貨啟動成本、額外補貨成本、訂單處理成本等；存儲費用主要包括經費占用費用、空間費用和保管費用；與補貨費用和存儲費用相比，準確衡量缺貨成本非常困難，一般采用維修備件的保障指標來分析確定。

5)保障性指標：保障性指標是指庫存計劃滿足備件需求的能力，由維修備件的需求目標設定。如何根據備件的需求條件設置合適的庫存以滿足一定的服務水平是保證維修保障效能的關鍵。一般選擇備件滿足率、需求等待時間、缺貨概率、完備率、可用度、期望缺貨數等參數衡量保障效能[29]。

此外，維修備件庫存決策還受存儲空間、運輸條件、維修人員水平等其他因素影響。備件庫存模型一般使用下面兩類基礎模型進行描述：

1)基于保障效能的模型：求解最優的維修備件庫存補貨策略，要求維修備件庫存運營費用不超過給定的經費投入，且系統的服務水平最大化，即

式中：C(S)為庫存運營費用函數；C0為維修備件庫存運營投入的經費；Ps(S)為庫存系統的服務水平函數。

2)基于經濟效能的模型：求解最優的維修備件庫存補貨策略，要求庫存系統服務水平不超過給定的服務水平，且庫存系統運營成本最小化，即

式中，Ps0為給定的庫存系統的服務水平。

維修備件的庫存系統首先需要滿足實際保障要求，但也不能為了追求保障效能，不顧及人力、財力的耗費。然而，基于保障效能與裝備的復雜結構息息相關，對應的數學模型難以構建，已有的研究成果多是基于經濟效能的，即以經濟效能為模型的目標函數，保障效能指標為約束條件。

3.3 維修備件配置研究現狀

庫存決策優化的關鍵是如何合理地安排維修備件的補充及出庫的問題，以達到經濟效益和保障效益的統一。維修備件庫存策略優化模型主要包括METRIC (multi-echelon technique recoverable item control)和EOQ (economic order quantity)。如果考慮多中心庫存系統，還包括庫存-選址、庫存-選址-路徑等聯合優化系列模型。

3.3.1 METRIC 系列模型研究現狀

METRIC 系列模型從備件的維修管理角度出發，適用于連續庫存檢查策略的庫存系統，研究在給定庫存經費的約束下，如何安排初始庫存量，使預期延遲補貨最小。文獻[30-32]建立基本假設條件?“無限維修渠道”，即故障件隨時到隨時修，不存在維修等待問題，這種假設條件對于單位時間內故障部件數量較低、維修部門的維修能力充足時，具有很好的適用性，但當維修部門維修能力有限且站點維修負載過高時，“無限維修渠道”的假設將不再適用。針對“無限維修渠道”的拓展，Chen 等[33]針對搶先維修和非搶先維修的兩類保障過程，利用邊際效應算法計算考慮備件維修優先級的庫存優化策略。文獻[34]將可修網絡構造為一個封閉的排隊系統，研究了維修服務供應商可修備件庫存和維修調度決策問題。文獻[35]將一種基于METRIC 理論的混合兩級庫存分配方法應用于水陸兩棲飛機備件分配中，利用備件的維修成本目標函數以及備件可用性、數量約束等，建立了備件庫存優化模型。在軍事系統中，經常用到修復水平分析(LORA)進行網絡修復。文獻[36]聯合LORA 與METRIC 理論構建了維修備件聯合優化模型，并使用OA 逼近算法(outer approximation algorithm)進行求解。從已有的研究看來，METRIC 系列模型的求解方法多采用的是邊際分析法[37-38]，該求解方法是尋求最優解的核心工具。然而，傳統的邊際分析法求解需要大量的計算時間，為了提高邊際算法的求解效率，文獻[39]提出了一種新的基于邊際分析的啟發式算法，顯著減少了計算時間，問題規模越大，效果就越顯著。現實的維修備件庫存問題復雜，可能存在多個決策變量和各種各樣的約束條件，邊際分析在處理復雜優化問題是具有一定的局限性，如今智能算法已成為求解大規模庫存優化問題的有效方法[31,40]。

3.3.2 EOQ 系列模型研究現狀

EOQ 系列模型從庫存管理角度出發，適用于周期庫存檢查或連續庫存檢查方式的庫存系統，研究如何調整補貨間隔期和補貨批量，使備件滿足軍事需求，且庫存費用最小。傳統EOQ 系列模型采用的庫存決策理論僅適用于單品種維修備件的庫存優化。通過改進的EOQ 模型適用于多品種環境，多品種聯合補貨比單品種庫存決策系統平均節約經費的10%～20%。如今，多品種聯合補貨問題(joint replenishment problem，JRP)已經成為庫存優化研究的熱點。文獻[41-43]采用定期庫存檢查方式下的庫存決策策略來確定備件需求和供應時機，仿真結果表明其庫存決策策略優于廣泛的庫存決策策略[44]。文獻[45-46]建立了連續庫存檢查方式下的統一訂購策略庫存控制模型。文獻[47]根據實際問題特點，建立了一種資源約束下的軍用機消耗品聯合補貨模型，并提出了一種改進的自適應遺傳算法。文獻[48]在文獻[49]的研究基礎上，提出了一種新的聯合補貨與配送問題(joint replenishment and distribution，JRD)，并采用改進的RAND 方法求解JRD 模型，結果表明，改進的RAND 方法在求解精度和求解效率上都更優于遺傳算法與差分進化算法。如今，JRD 模型同樣是庫存優化研究的重點。JRD 已經被證明是NP 難問題，文獻[50-51]針對JRD 復雜的數學特性，設計了改進的差分進化算法并求解了模型。實驗表明，JRD 模型適用于許多行業，改進的差分算法能夠魯棒地解決這一不確定性多項式難題。然而，現有的JRD 模型更多假設了只有中央倉庫可以多品種補貨，而下游倉庫每次補貨是單品種備件[52]，這一假設顯然不現實。文獻[53]所提出的多產品的聯合補給與配送模型彌補了這一缺陷，且考慮了空間約束和重量約束。

根據庫存檢查方式的不同將常見的庫存策略劃分為(Q,S)、(s,S)、(T,S)和(T,s,S)四類，(Q,S)和(s,S)屬于連續檢查策略下的補貨策略，(T,S)和(T,s,S)屬于定期檢查策略下的補貨策略。這四類的庫存策略對應的維修備件特點如表7 所示。

表7 庫存策略匹配Table7 Inventory policy matching

3.3.3 聯合優化研究現狀

針對多中心維修保障系統，還應考慮維修-庫存、庫存-選址、庫存-選址-路徑等聯合優化模型。由于聯合維修和備件庫存優化能夠同時解決維修計劃和備件供應問題而受到越來越多的關注，然而以前這方面的研究多集中于一個單元系統上[54-55]，從全局角度看，這容易產生局部最優解，故多單元系統更符合實際需求。文獻[56]針對多單元系統的聯合維修及備件庫存優化問題，根據庫存級過渡關系，建立并優化了期望總成本模型。介于倉庫選址、路徑以及庫存控制問題，次優化決策容易得到，但實際情況仍存在著倉庫選址與需求點位置不恰當、物資的供應量與實際需求量不協調等問題，這并不利于整個庫存系統運營優化[57]。因此，對于多單元系統來說，如何選擇合適的地點開設倉庫，并制定最優的補貨、配送庫存方案，是決策者需要攻克的難題。現有的庫存-選址[58-59]和庫存-選址-路徑優化問題主要依據METRIC 庫存理論和JRP 庫存模型理論開展研究，然而庫存-選址-路徑聯合優化的研究多針對于單品種的維修備件[60-62]，缺少對多品種維修備件庫存-選址-路徑聯合優化的研究。聯合優化模型決策變量數量較多，其數學性質更為復雜，傳統的智能算法容易出現不收斂或陷入局部最優等問題，這需要學者們對數學模型結構具有很深刻的認識，不斷優化改進現有的算法。

4 未來發展方向

多中心裝備維修保障資源配置決策理論與方法尚處于快速發展的階段，由于人員配置和備件供應保障過程仍受到許多不確定因素的影響，仍有許多地方需要在今后的研究中進行討論：

1)針對多中心維修保障系統資源配置的研究：從目前已有的文獻來看，維修資源的配置研究多針對的是單個中心的資源配置問題，如單倉庫的維修備件庫存優化研究、單維修點的人員配置研究，這容易導致次優化問題。現有的維修資源管理調度仍然存在著配送任務繁重、倉庫點位布局不合理、維修人員配置不平衡、維修備件庫存與實際需求不適應等問題，這給后勤保障周轉維修備件帶來了極大的不便。因此，多中心系統的維修資源配置是研究者迫切需要解決的問題。

2)基于不確定環境下裝備維修保障資源配置的研究：實際的維修保障活動中，補貨提前期容易受到運輸條件、作戰程度、天氣情況、復雜地形等不確定因素的影響，而補貨提前期的給定值與實際值的差異直接影響到維修備件的安全庫存水平。已有的人員配置研究假設每個人的專業是固定的，而實際的維修人員的專業往往不是惟一的。另外，絕大部分的庫存優化針對的是單庫存和分布式庫存系統，實際還存在著聚斂式、網絡式等庫存系統以及部分的越級直達供應或橫向調撥供應模式。因此，優化模型中可以考慮更多的因素和任務剖面，使得模型更具有普適性、準確性。

3)加強軍事維修資源優化理論和民用優化理論結合維修資源配置的研究：這是一個綜合性較強的應用研究工作，涉及了排隊論、庫存論、控制論、系統分析、智能優化算法優、決策論、隨機過程等學科知識。但目前我國的資源配置研究多集中于大型生產企業系統，部隊裝備維修保障資源優化的研究相對少些，這主要是因為我國軍民融合發展理論研究深度不夠。推動軍民融合發展是順應當今世界軍事變革的重大舉措，是實現富國和強軍相統一的重要途徑。

4)基于智能化維修保障資源配置優化的研究：復雜系統維修資源優化的智能化無疑是當前和今后非常有潛力的發展方向，對提升維修資源配置的最終效果具有不可估量的作用。隨著現代科技的不斷發展和廣泛應用，武器裝備維修系統性能得到了大幅度的提升，如何利用大數據、人工智能等技術進行裝備維修資源配置優化已經成為當前維修人員研究的熱點。許多研究者止步于理論技術上，導致許多配置方法的應用率低，僅有少數的專家人員才能具體實施。因此，維修資源優化理論的智能化和軟件化同樣是今后研究的重點。

5 結束語

裝備維修保障資源配置優化是確保裝備使用和維修的重要依托，加強資源配置優化是避免維修保障高耗低效的有效途徑。本文重點對近年來國內維修保障資源配置優化理論和方法進行了研究。主要分析了多中心維修保障系統工作流程，并對維修人員配置優化和維修備件庫存優化理論方法和研究現狀進行了綜述，對多中心維修保障系統資源配置優化進行了研究展望，為后續開展多中心系統資源配置優化研究奠定了基礎。