考虑学习行为和备用机器的租赁设备维护策略优化

来源：计算机集成制造系统杂志2026年第5期北京时间：

作者：周春柳, 董洪锋, 刘理莎, 曹建华

单位：安徽工业大学管理科学与工程学院

摘要：针对设备租赁服务供应链中的“双重边际化”问题,同时考虑出租方的自然学习行为及提供备用机器情况,构建分散决策和集中决策模型,通过引入成本分担策略和故障限制策略,达到集中决策下的最优维护策略。结果表明,两种策略均能实现供应链的有效协调。在此基础上考虑学习行为的努力成本,揭示了在任意学习水平下,预防性维护频率的“最佳响应函数”。数值分析表明,随着学习水平的提高和租赁周期的延长,出租方、承租方和供应链的最优决策和利润均有所增加;使用率的增加导致最优维护频率增大,但双方利润降低;备用机器可靠度增加会削弱承租方对预防性维护的重视,且越大越不利于出租方;存在最优的预防性维护成本影响出租方的维护频率和利润。备用机器对承租方的维护决策影响最大,承租方可以分配来自备用机器的收益,通过补贴激励出租方提供备用机器。

关键词：维护优化,协调策略,学习行为,备用机器

基金资助：安徽省哲学社会科学规划资助项目(AHSKYQ2023D009);安徽高校协同创新资助项目(GXXT-2022-098);安徽省高等学校科学研究资助项目(2022AH050269)。