一个积分方面的售后备件供应链管理。如果你想找出为什么供应链组织目前面临来自客户不断增长的期望和如何应对新技术和策略,你应该第一次读到这篇文章。
1。从你的正向供应链脱钩
单独的世界有时有积极的方面,特别是对于贵公司的供应链和售后供应链。未能清楚地分开他们的服务相关的组织和产品供应链的任务,定期售后组织失去了。
产品业务太占主导地位,这意味着投资系统和流程主要受益正向供应链,而售后滞后链。不过,要求每一个显著不同。一个售后组织,重要的是与自己的预算和投资来满足您的特定需求。
2。文档有任何瓶颈的情况下
不幸的是,通常情况下,备件库存不满足服务需求。选择将不成比例的高投资备件库存,没有合理的公司会接受。
调查为什么会有短缺,确保它们完全文档化。在大多数情况下,延迟在供应链是造成短缺。如果你集中注意力和分析所有交付的瓶颈,你就会发现重复出现的模式,可以被纳入你的备件计划。
3所示。建立一个股票检查过程
计划显然是很好,但是控制更好。尽管您可能会运行你的服务合作伙伴的风险假设你是一个什么都管,一般建议定期检查备件库存以及整个售后供应链。
备件物流经常造成问题。备件主要被视为金融风险,特别是当维修店和服务中心工作在自己的账户。可以肯定的是,你的伙伴没有备件库存太少,重要的是要保持库存水平的控制。
即使你可能没有任何直接影响你的合作伙伴的采购行为,定期库存检查就能有积极的效果。它表明,一切都在控制之中。
4所示。新产品应该交付的承诺
当你的公司推出一个新产品,所有的重点转向确保发射是完美的。生产应该能够保证需求实际上是满足你的物流保证无缝配送,但是是谁最终负责备件的可用性?
为了避免备件短缺后立即推出新产品,您的售后组织应该要求绑定的交付承诺在产品规划的同事,当你推出一个新产品。
预测新产品可能的行为是很困难的,这使得它更重要的生产能够在短时间内提供备件。
5。智能连接提高预报质量
需求模式,可能很难预测确定备件的需求。终端用户行为是最大的未知因素,因为每个客户使用他们的产品以不同的方式。服务需求可能差异很大,这取决于他们的条件使用他们的设备。
多亏了物联网导致增加的连接,我们正在大步时解决这个问题。智能连接的设备都配备了传感器将信号发送到服务机构可以用于精确预测服务和备件的需求。这个方法可能仍有很长的路要走,但是概念有望和技术条件已经到位。
6。把你的信任放在人工智能
专业软件的供应商发展算法模型在备件管理需求行为。现实情况是,最大的突破是姗姗来迟。需求模式太不稳定,计划参数太多样了。很显然,刚性算法无法克服这一挑战。
机器学习另一方面,开辟了一个新的视角。人工智能可以自动处理和自主掌握大型任务,包含大量的数据。虽然以前的软件解决方案失败的因为备件管理的复杂性,新尝试解决方案显示伟大的承诺:数以百万计的零件变异,波动错误率和其他变量——所有这些都是人工智能的经典案例。
