在现代社会经济发展的推动下,物流技术不断提高,物流设备成为物流企业的核心竞争力,机械化和自动化成为设备的发展趋势,物流设备的多样性、高效性、复杂性也逐渐显现,因此物流设备的维护显得格外重要。良好的维护策略不仅能够提升设备性能和工作效率,也能降低企业的运营成本。物流设备的维修费用在企业运营成本中占据重要地位,而在设备的维修费用当中大修费用的数目相对较大,物流企业在引进新设备时,要对该设备的大修费用预算进行设定,原有的设定方法存在主观因素的影响,采用客观、准确的预测方法能够提升企业资金的利用率。很多企业没有详细地大修计划,只是按照经验确定一个固定的大修间隔期,本文提出一种动态的大修时间优化,在维修成本最小的前提下制定合理的大修计划。本文首先阐述我国设备维护管理的现状及存在的问题,对大修费用的构成及影响因素进行分析,影响因素包括设备故障率、设备可靠性、设备使用率、维护度以及可接受风险水平。论文研究内容大致分为两部分,第一部分是针对新设备的大修费用预算预测。列出设备大修费用影响因素及设备本身的性能参数,根据快递企业物流设备的种类及数量有限,同时具有一定的聚类倾向,采用小样本方差分量模型对常用物流设备大修费用进行预测,并与其他回归方法比较,判断它们的优劣。另一部分是针对物流设备的大修间隔期优化,以成本模型为基础,结合设备不完全维护理论,建立以总成本最小为目标的大修优化模型,运用Matlab中的遗传算法工具箱求解模型,从而得到最优的大修时间计划。