Ein leistungsstarker, kundenorientierter After-Sales-Service gewinnt für den
langfristigen Erfolg eines produzierenden Unternehmens stetig an Bedeutung.
Ein wichtiger Erfolgsfaktor hierbei ist die Ersatzteilversorgung. Diese sollte den
Anforderungen einer hohen Verfügbarkeit und bedarfsgerechten Qualität bei
bestmöglicher Kosteneffizienz gerecht werden. Hierfür ist die genaue Ermittlung
des Ersatzteilbedarfs durch den Einsatz von Prognoseverfahren erforderlich.
Allerdings erschweren umfangreiche Ersatzteilsortimente mit oft niedrigen
Einzelbedarfsmengen und stark schwankender und sporadischer Nachfrage wesentlich
diese Planungsaufgabe.
In dieser Arbeit wird ein Planungsverfahren vorgestellt, welches anhand eines
Entscheidungsmodells eine automatisiert-adaptive Auswahl und Parametrierung
von Prognoseverfahren der Ersatzteilbedarfsplanung ermöglicht. Dadurch wird
für die Praxis eine systematische und operationalisierbare Unterstützung auf die
Frage angeboten, wie – aus der Vielzahl der möglichen Verfahren und Parameter
– am effektivsten eine Vorhersage des Ersatzteilbedarfs gelingen kann.
Bei dieser Verfahrensentwicklung wurde schwerpunktmäßig in drei Stufen vorgegangen.
Zunächst steht der Aufbau einer Klassifikationssystematik im Vordergrund,
die eine automatisierte Zuordnung der Ersatzteile in homogene Artikelklassen
unter Berücksichtigung von Merkmalen des Lebenszyklus (Markt,
Planung) sowie des Verbrauchsverhaltens (Modell, Charakter) erlaubt. Auf der
zweiten Stufe werden allgemein geeignete Prognoseverfahren bezogen auf die
zuvor definierte Morphologie der Ersatzteile ausgewählt. Zu unterstreichen ist
hier die umfangreiche Berücksichtigung von Verfahren im Bereich der Sporadizität.
Die Entwicklung einer Bewertungssystematik, bestehend aus einem Mix von
mehreren redundanzfreien quantitativen Fehlermaßen, stellt für die abschließende
Parametersimulation die Grundlage für eine artikelklassenspezifische
Auswahl von Prognoseverfahren und -parametern dar.
Der exemplarische Einsatz des hier entwickelten Klassifikations- und Entscheidungsprozesses
(KENTpro) in einem Unternehmen hat deutliche Verbesserungen
in Prognosegüte und Bestandskosten zeigen können. Dem Management
bietet die Klassifikation eine höhere Transparenz und einen ständigen Überblick
über die Struktur des Ersatzteilsortiments entlang der Lebenszyklusphasen und
dem Absatz- und Dispositionsplaner einen in seinem Umfang einzigartigen und
praxisgerechten Leitfaden.
| Autor | Loukmidis, Georgios |
|---|---|
| Lieferzeit | 3-4 Tage |
| Gewicht | 0.35 kg |
| Erscheinungsdatum | 23.06.2014 |
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Dissertationen
Adaptive Ersatzteilbedarfsplanung
ISBN: 978-3-86359-228-8
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Kurzbeschreibung
In den letzten Jahren ist das Ersatzteilgeschäft zunehmend in den Fokus der Unter-nehmen gerückt. Eine optimale Ersatzteilversorgung wird als ein kritischer Bestandteil der Wertschöpfungskette gewertet. Die Erhöhung der Prognosegüte verbessert hierbei Planungssicherheit und reduziert Bestandskosten. Der differenzierte Einsatz und Parametrierung von Prognoseverfahren im Lebenszyklus des Ersatzteilbedarfs anhand eines Klassifikations- und Entscheidungsprozesses kann dabei erheblich unterstützen.
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