随着市场竞争的日益加剧，设备的维修管理成为提升企业竞争力的重要手段。而实际中的各种机电设备的科技含量在不断增加，系统也越来与复杂，可靠性问题也越来越尖锐，因而其维修保障任务也越来越繁重。这其中存在大量的维修决策问题。但是，当前大多数维修决策主要基于专家或工程师的经验和定性判断，决策过程中缺少定量分析方法。尽管，许多维修决策模型不断地被开发，但是并未得到广泛的应用。其主要原因为：建模过程比较繁琐；建立的模型本身数学形式复杂；求解也往往比较困难。而蒙特卡洛方法的建模过程非常直观，建立的模型的形式也很简单，通过多次模拟试验并统计计算结果，进而可以求得所求问题的近似结果。有鉴于此，本文主要以仿真为手段，研究系统的维修策略优化、维修特性和建模问题。许多设备的预防维修制度中都包含了大量周期性的检查工作。早期频繁的检查势必导致过多的维修费用，因而本文考虑使用类周期检查方案。本文利用仿真程序确定两个决策变量：首检间隔与再检间隔。通过与解析方法比较，用以证明该方法的正确性，然后通过计算一个实际的数例，证明其精度满足实际的需要。多单元的系统很难用解析的方法描述各种性能，本文将利蒙特卡洛方法对多单元系统的维修特性进行了仿真。随机点过程模型常用于可修系统的建模，但是其本身的特性并不总是和实际情况一致。本文通过分析两个常用的模型的特点，介绍两个新提出的模型，并将这些模型用于仿真数据建模，研究这些模型的特点和适用性。