维修服务配件库房储备课件.pptVIP

超 越 永 不 止 步！ 维修服务配件库房储备 配件供应链最大的希望是： 让担当在为客户服务时，想要什么件，库房里就有什么件！ 这几乎是不可能完成的！ 那好吧，一定要将有限的资源投入到常用配件的储备中去。 哪些是常用配件呢？ 是出库量大的配件？ 是出库次数多的配件？ 还是保有量高的设备服务所需要的配件？ 以上都是可能的答案，但至少前两个答案组合起来才是比较准确的。（第三个答案有它专门的作用） 前70% 71%~90% 　后10% （1）按照部品出库数量从高到低排序，计算每种配件的出库量占总体出库量的比重，按照累计占比确定。 重要（H） 一般（M） 不重要（L） 为什么一定要前两个答案组合才能确定是否是常用配件呢？ 我们随便找了一个区域，导出2011年全年的配件出库，按月进行汇总，并按照出库量降序排序，计算每种部品年出库量占全年所有部品出库量的占比，并进行累计，在前70%的部品中，发现有的部品只在某几个月突然有出库，其他月份没有，例如红圈中的部品就是因为我们开展促销而专门采购和出库的，平常没有需求，可见仅凭出库量是确定不了常用部品的。 （2）配件的出库次数测算，实际上是看这种配件的出库是突然发生的，还是持续的、稳定的，以弥补单纯测算出库量确定常用配件的不足，在基础统计中我们找到了方法，即测算波动系数，也可以称为样本数据的可预测性：波动系数=标准偏差/平均值； 标准偏差： ∑每个月实际出库量与前12个月平均出库量的误差的平方/12后再开平方； 平均值：前12个月出库量相加/12或前12个月的加权平均出库量。 0 0.85 1.5 X Y Z 我们刚才看到的那种部品的波动系数高达231%，这种部品不能视为常用配件！ 波动系数等级划分 G级 HZ D级 HY A级 HX H级 MZ E级 MY B级 MX I 级 LZ F级 LY C级 LX 出库量占比分类 波动系数分类 H M L 常用部品 X Z Y 按照出库量占比和波动系统，我们分别给每种配件都做上一种标记： 出库量占比按照从高到低的顺序标记为H、M、L； 波动系数按照数值的区间标记为X、Y、Z； 每种部品所拥有两种标记组合起来，有9中组合，其中的三种就是常用部品。 红圈中的部品虽然出库量占总出库量的比重在前70%，但由于需求（出库次数）不稳定，不能列入常用配件！ 我们确定了哪些是常用配件 常用配件也不是库存越多越好，应该储备多少，怎样保证库存在一定的水平上？ 库存配件需要定期的进行补充，对库存水平进行检查（简称为查库）。 查库就是对库存水平和未来需求量进行对比，确定采购订单的品种、数量。 库存水平的确定通过可用库存指标确定：可用库存=实际库存-需求欠品+在单库存+在途库存； 需求欠品指已经有客户提出需求，暂时没有满足的需求，包括库存充足但没有执行完的客户订单； 在单库存指已经向上级仓库或供应商提交了采购订单但还没有被满足的配件； 在途库存指上级仓库或供应商已经发货暂时还没有到货入库的配件； 未来需求如何确定？ 做趋势预测的方法有很多种，其实最简单的方法就是移动平均法： 前12个月出库量的平均数，可以做为下个月需求预测 平均数的计算有多种方法，同样的抽样数据，在不同的算法下结果是不一致的 离预测月份越近的历史月份，在统计数据上对未来趋势预测的影响越大；因此，加权平均法是不错的选择 按照前推12个月的历史出库量，按月汇总后的加权平均数，做为预测月份的需求预测 关于小数点后数据的处理，不建议用四舍五入取整，建议直接取整后+1。例如上面的例子中的加权平均数据结果取整后数值为20和17 月份 M1 M2 M3 M4 合计 算术平均数结果 加权平均数结果 出库量 12 18 22 20 72 18 19.4 出库量 22 19 18 12 71 17.75 16.2 计算公式 sum(M1:M3） sum(M1:M3）/4 (M1*1+M2*2+M3*3+M4*4)/(1+2+3+4) 为保证最大程度上的需求满足，同时满足对成本控制的要求： 本次查库的采购订单数量=需求预测-可用库存 并通过数据复核，将因设变等不需要继续储备的配件从采购订单中删除 淘汰或停产机型的配件市场需求量是逐步下降的，按照趋势预测的结构，出库量将逐步下降并最终退出前70%，从而退出常用配件的行列。 配件需求量 产品市场生命周期 产品投放初期配件需求激增 产品逐步成熟 配件需求量平缓 产品逐步减少，配件需求逐步减少 产品基本退出市场，仅存个别配件需求 每个地区的设备结构都是不同的 将库存现有库存和前推12个月的历史出库量对比，我们发现有许多配件有库存，却没有出库记录 这些配件应不应该继续储备呢？ 如果该配件是机型累计占比前90%的设备服务所需配件，可暂时留