汽車(chē)售后配件需求預(yù)測(cè)及庫(kù)存控制研究

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摘要:汽車(chē)售后配件需求影響著配件的庫(kù)存和銷(xiāo)售,對(duì)需求預(yù)測(cè)及庫(kù)存控制的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析,根據(jù)其整體研究框架,進(jìn)一步對(duì)目前的汽車(chē)售后配件需求和庫(kù)存等相關(guān)研究進(jìn)行全面地分析,并指出未來(lái)值得關(guān)注的研究范圍和方向。

關(guān)鍵詞:汽車(chē)售后配件;需求預(yù)測(cè);庫(kù)存控制

引言

汽車(chē)售后配件庫(kù)存量不僅直接關(guān)系到客戶(hù)的滿(mǎn)意度,而且關(guān)系到售后企業(yè)的成本控制和銷(xiāo)售量。汽車(chē)售后配件庫(kù)存需求量的預(yù)測(cè)是確定合理配件庫(kù)存的前提,而影響汽車(chē)售后配件需求的因素眾多,使其需求預(yù)測(cè)較復(fù)雜。為了解決汽車(chē)售后配件庫(kù)存合理控制的問(wèn)題,減少庫(kù)存成本,提高汽車(chē)售后服務(wù)的滿(mǎn)意度,以汽車(chē)售后配件為研究對(duì)象,在售后服務(wù)供應(yīng)鏈環(huán)境下,分析目前汽車(chē)售后配件需求預(yù)測(cè)及庫(kù)存控制的研究現(xiàn)狀十分有必要。

1研究現(xiàn)狀

汽車(chē)售后配件不同于在制品和最終產(chǎn)品。與終端產(chǎn)品不同,當(dāng)汽車(chē)發(fā)生故障或被預(yù)防性更換時(shí),需要配件。因此,配件的消耗與售后維修密切相關(guān),汽車(chē)售后配件庫(kù)存的目的是保證汽車(chē)售后服務(wù)企業(yè)正常運(yùn)行。而需求預(yù)測(cè)對(duì)庫(kù)存至關(guān)重要,研究汽車(chē)需求影響因素后對(duì)其需求進(jìn)行科學(xué)預(yù)測(cè),為庫(kù)存控制提供依據(jù)是十分必要的。下面從需求的影響因素、需求預(yù)測(cè)的方法、基于需求預(yù)測(cè)的庫(kù)存控制3個(gè)方面分析國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀。

1.1需求的影響因素

單獨(dú)研究汽車(chē)售后配件需求影響因素的文獻(xiàn)較少,大多數(shù)文獻(xiàn)主要集中研究需求預(yù)測(cè)的方法,在這些文獻(xiàn)中分析了汽車(chē)售后配件的影響因素。EHRENTHA等[1]考慮了需求預(yù)測(cè)受季節(jié)變動(dòng)的影響,在需求預(yù)測(cè)時(shí)考慮了季節(jié)因素,降低了庫(kù)存成本。MA等[2]通過(guò)調(diào)查類(lèi)別內(nèi)和類(lèi)別間SKU級(jí)別的促銷(xiāo)信息在提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性中的價(jià)值,認(rèn)為促銷(xiāo)影響著產(chǎn)品的需求量。ABOLGHASEMI等[3]同樣認(rèn)為促銷(xiāo)導(dǎo)致整個(gè)需求波動(dòng),將需求分解為基線(xiàn)和促銷(xiāo)需求,提出了一種混合模型進(jìn)行預(yù)測(cè)需求。多數(shù)備件需求預(yù)測(cè)研究重點(diǎn)主要基于歷史需求數(shù)據(jù)的技術(shù),很少考慮其他信息來(lái)源。HU等[4]考慮了時(shí)間序列數(shù)據(jù)以外的因素,研究基于可靠性的預(yù)測(cè)時(shí),考慮到了部件的故障率、操作環(huán)境對(duì)可靠性特性的影響以及不同維護(hù)策略的影響,但他們沒(méi)有明確考慮客戶(hù)群演變和狀態(tài)的影響。SARAH等[5]等綜述了關(guān)于將此類(lèi)已安裝基礎(chǔ)信息用于備件需求預(yù)測(cè)的文獻(xiàn),評(píng)估了哪些類(lèi)型的安裝基礎(chǔ)信息可能有用,如何使用這些信息來(lái)得出預(yù)測(cè),使用已安裝的基礎(chǔ)信息改進(jìn)預(yù)測(cè)的價(jià)值,以及現(xiàn)有方法的限制。國(guó)內(nèi)作者金淳等人[6]在總結(jié)前人研究的基礎(chǔ)上,提出了汽車(chē)零部件需求具有一定季節(jié)性,且受到供貨提前期、缺貨量、物流需求量等內(nèi)部因素影響,同時(shí)受到距離、政治經(jīng)濟(jì)、行業(yè)等外部因素影響;楊靜雅和孫林夫[7]也分析了汽車(chē)配件需求的影響因素,除了上述影響因素外,他們還認(rèn)為汽車(chē)配件需求量受到車(chē)輛銷(xiāo)售數(shù)量影響,與片區(qū)配件歷史維修數(shù)據(jù)及配件投入使用的時(shí)間等因素有關(guān)。魏曦初等[8]認(rèn)為備件需求具有間斷性,預(yù)測(cè)值與真實(shí)值往往具有很大偏差,指出了歷史數(shù)據(jù)混淆和需求產(chǎn)生原因不明確是造成偏差的兩項(xiàng)根本原因。提出了基于影響因素分析和數(shù)據(jù)重構(gòu)的備件需求預(yù)測(cè)方法。在影響因素識(shí)別方面,結(jié)合實(shí)踐調(diào)研,從備件自身、設(shè)備使用、操作人員及突發(fā)事故4個(gè)方面提出備件需求的7個(gè)影響因素。由以上研究可以發(fā)現(xiàn),無(wú)論是配件需求影響因素還是汽車(chē)配件需求影響因素的研究基本包含在需求預(yù)測(cè)研究中,單獨(dú)研究需求影響因素的較少,但是分析出汽車(chē)配件需求的影響因素關(guān)系到需求預(yù)測(cè)的精確度,故研究汽車(chē)配件需求預(yù)測(cè)方法前應(yīng)分析汽車(chē)配件不同于其他配件的特征,以及哪些是影響汽車(chē)配件需求量的因素,為后期研究做準(zhǔn)備。

1.2需求預(yù)測(cè)方法

需求預(yù)測(cè)的方法研究目前有很多,主要有傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)預(yù)測(cè)方法、基于機(jī)器的預(yù)測(cè)方法以及近些年比較多的組合預(yù)測(cè)方法。CROSTON[9]開(kāi)創(chuàng)性的論文引入了分離需求大小和時(shí)間間隔的想法,以獲得比傳統(tǒng)SES–簡(jiǎn)單指數(shù)平滑更好地預(yù)測(cè)。他不是專(zhuān)注于每個(gè)期間的平均需求,而是將需求分為兩個(gè)獨(dú)立的組成部分:需求規(guī)模和需求發(fā)生。然后,他分別進(jìn)行了兩項(xiàng)估計(jì)值:需求間隔和需求大小。PENNINGS等[10]對(duì)克羅斯頓的方法(CR)進(jìn)行了調(diào)整和修訂,BABAI等[11]認(rèn)為CROSTON和SBA僅在需求為正的時(shí)期更新需求大小和需求間隔,因此在零需求預(yù)測(cè)期間,在庫(kù)存過(guò)時(shí)的情況下不會(huì)向下調(diào)整,故提出了Teunter-Syntetos-Babai(TSB)方法,通過(guò)更新需求概率而不是需求間隔來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題,并在每個(gè)期間都這樣做,該方法為線(xiàn)性和突發(fā)過(guò)時(shí)項(xiàng)目提供了良好的理論性能。除了CROSTON之后的研究流之外,EFRON開(kāi)發(fā)了引導(dǎo)技術(shù)。在此類(lèi)應(yīng)用上的一個(gè)里程碑是WILLEMAIN等[12]的論文,該論文從經(jīng)驗(yàn)上與SES和CROSTON模型相比,顯示了其引導(dǎo)預(yù)測(cè)的出色表現(xiàn)。除了判斷性預(yù)測(cè)之外,上述方法都只考慮歷史需求,只對(duì)過(guò)去發(fā)生的事情做出反應(yīng),故只是以被動(dòng)的方式預(yù)測(cè)。但是,需求可能取決于許多其他因素,僅僅依靠過(guò)去的消費(fèi)可能不準(zhǔn)確[13-14]。描述產(chǎn)生需求的因素,可以更主動(dòng)地預(yù)測(cè)[15],因?yàn)檫@將預(yù)測(cè)未來(lái)的需求。近年來(lái),越來(lái)越多的作者考慮到汽車(chē)售后配件影響因素的復(fù)雜,采用了組合的預(yù)測(cè)方法提高預(yù)測(cè)的精度。如國(guó)內(nèi)作者金淳,提出了一種將定量預(yù)測(cè)與定性預(yù)測(cè)相結(jié)合的集成預(yù)測(cè)模型,彌補(bǔ)了單個(gè)預(yù)測(cè)方法的不足,解決了單個(gè)使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ARIMA等方法的問(wèn)題。這些需求預(yù)測(cè)的方法在不停地改進(jìn),但是一些作者也提出了理論方法與實(shí)際的差別問(wèn)題,如BACCHETTI等[16]調(diào)查了備件管理研究與實(shí)踐之間的差距,為了彌補(bǔ)這一差距,提出了4個(gè)主要研究方向,即:制定備件管理的綜合辦法;明確應(yīng)急管理準(zhǔn)則,有利于企業(yè)知識(shí)積累過(guò)程,對(duì)具有實(shí)際相關(guān)性的理論模型進(jìn)行補(bǔ)充。綜上所述,需求預(yù)測(cè)方法在不停地完善,既要結(jié)合歷史數(shù)據(jù)對(duì)需求進(jìn)行分析,又不能被動(dòng)預(yù)測(cè),需要考慮需求的影響因素,更好地預(yù)測(cè)未來(lái)的需求量;其次,需求預(yù)測(cè)要能夠與實(shí)際相結(jié)合,能夠應(yīng)用到實(shí)際當(dāng)中,而不是停留在理論上的研究,要能為企業(yè)庫(kù)存決策提供可靠的依據(jù)。

1.3基于需求預(yù)測(cè)的庫(kù)存控制

既要保證正常的售后服務(wù),又要減少庫(kù)存,提高客戶(hù)滿(mǎn)意度,是庫(kù)存控制的關(guān)鍵。目前學(xué)者在基于需求預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了大量庫(kù)存管理的研究。SNYDERABA等[17]使用美國(guó)汽車(chē)制造商提供的1046個(gè)汽車(chē)零部件的月度需求數(shù)據(jù)對(duì)3種車(chē)型進(jìn)行了比較,開(kāi)發(fā)了不是只關(guān)注預(yù)測(cè),而是與整個(gè)預(yù)測(cè)分布相關(guān)的績(jī)效度量,結(jié)果比傳統(tǒng)泊森方案更靈活的分布。REGO等[18]對(duì)備件需求預(yù)測(cè)和庫(kù)存控制進(jìn)行了大規(guī)模的仿真研究,以在每個(gè)庫(kù)存類(lèi)別中選擇最佳策略,研究包括記錄需求數(shù)據(jù)的3種替代方法(單個(gè)訂單數(shù)據(jù)、每周和每月時(shí)間段)、3種需求預(yù)測(cè)模型(SMA-簡(jiǎn)單移動(dòng)平均、SBA-Syntetos-Boylan近似和自舉)和6種提前期需求分布模型(正態(tài)、伽馬、NBD負(fù)二項(xiàng)分布,復(fù)合PoissonNor-mal,復(fù)合PoissonGamma和Bootstrapping)產(chǎn)生17個(gè)“組合”策略,其實(shí)證結(jié)果表明,高需求會(huì)導(dǎo)致高庫(kù)存水平(銷(xiāo)售效應(yīng)),而高庫(kù)存水平在動(dòng)態(tài)和不確定的環(huán)境中刺激銷(xiāo)售需求(需求刺激效應(yīng)),且?guī)齑娌荒軣o(wú)限刺激需求。CHUANG等[19]也同樣用實(shí)證方法驗(yàn)證了所提模型的有效性。SARAH等[5]通過(guò)將備件與服務(wù)維護(hù)策略聯(lián)系起來(lái),預(yù)測(cè)備件的需求。通過(guò)跟蹤活動(dòng)客戶(hù)群并估計(jì)零件故障行為,預(yù)測(cè)了未來(lái)提前期備件需求的分配情況,并且該方法用于基本庫(kù)存策略管理庫(kù)存。MEHDIZADEH[20]結(jié)合ABC分析和粗糙集理論來(lái)控制汽車(chē)零部件供應(yīng)鏈中的分銷(xiāo)商庫(kù)存,在汽車(chē)零部件供應(yīng)鏈中,由于數(shù)據(jù)的模糊性和不確定性,影響了需求預(yù)測(cè)和訂貨決策的質(zhì)量,故其研究時(shí)考慮了銷(xiāo)售的汽車(chē)數(shù)量和他們的英里數(shù)作為備件需求的因素,最后驗(yàn)證表現(xiàn)在管理措施方面的顯著改進(jìn),如服務(wù)水平的提高、平均評(píng)估和平均風(fēng)險(xiǎn)的降低。

2結(jié)束語(yǔ)

綜上所述,汽車(chē)售后配件需求預(yù)測(cè)和庫(kù)存控制研究中存在一些問(wèn)題。首先,關(guān)于專(zhuān)門(mén)研究需求預(yù)測(cè)的影響因素的文獻(xiàn)并不多,部分文獻(xiàn)提到了需求的影響因素,但是并不是十分全面;其次,汽車(chē)需求預(yù)測(cè)的方法較多也比較成熟,但是適合汽車(chē)售后配件的需求預(yù)測(cè)方法還需進(jìn)一步研究和討論;再次,庫(kù)存控制研究也比較多,但是基于需求預(yù)測(cè)的庫(kù)存控制可以進(jìn)一步深入探討;最后,能夠結(jié)合需求預(yù)測(cè)的影響因素及較精確的預(yù)測(cè)方法去解決其售后配件的庫(kù)存問(wèn)題的研究不多,而前兩個(gè)要點(diǎn)對(duì)庫(kù)存控制十分關(guān)鍵,故后期研究可以從以上4個(gè)方面進(jìn)行考慮。

作者：曾榮 單位：江漢大學(xué)智能制造學(xué)院