隨著服務性產業的發展,傳統製造業的產出不再只是滿足終端產品之需求,有些零組件的生產也必須同時滿足維修與保固等服務性需求,而這些被用於滿足服務性用途之零組件也被稱作「服務性零組件」。服務性零組件產業包括手機、筆記型電腦、個人電腦等消費性電子以及汽車、家電等,隨著消費者對服務的品質與內容越來重視,廠商在制定這類型零件的服務水準時,設定的標準也越來越高。然而,在制定高目標服務水準的同時,伴隨而來的存貨成本也相對提升許多,為了能夠有效控制存貨成本,一套有效評估零組件需求的模式也越來越重要。本研究於是以汽車產業為例,結合零組件生命週期的概念,建立一套需求預測與備貨模式,以期能夠解決汽車零組件廠商面臨新車導入後,零組件需求驟增造成之缺料問題,並且有效地降低存貨成本。 本研究首先利用汽車銷售量樣本以及其所對應之零組件維修紀錄等資料,建構各車型在不同車齡基期下之零件需求比,再將不同車齡之實際銷售資料乘上對應車齡基期之零件需求比,加總即可得到該車型預估之零件總需求量。而不同車齡基期之特定零件需求比即包含了零件生命週期與回廠率的概念。接下來,本研究再針對特定零件去評估不同車齡基期下之需求變異,利用K-means分群方法將各車齡基期之需求變異分為高變異與低變異兩大族群,分別計算其分群之平均變異係數作為建立需求庫存安全係數的基礎。最後根據零件採購相關資料,設定平均前置時間與變異以及訂購週期後,進而規畫出一套完整之汽車零組件定期盤存制存貨模式。 與個案公司現行政策比較而得到之實證分析結果顯示,本模型所建構出之需求預測模式較個案公司現行模式更能夠準確的評估新車型於導入期後驟增的零組件需求量,並且大幅地減少了這段時期缺貨情況的發生。而在總庫存水準的表現方面,新模型也能夠以相對較少的庫存水準去滿足零組件的需求,對於庫存成本的下降也是一大幫助。因此,本研究所提出之需求預測模式,提供汽車零組件管理者一個新的評估需求方法,讓企業能夠針對不同零件去設定更多元之需求預測管理模式。
As service parts industry is more and more important, the inventory related issues of service parts industry become much popular in the supply chain management’s study. One of these issue is that how to improve service level but not to increase inventory level too much. This thesis starts from the issue, we select auto service parts as an example. By considering parts life cycle, we develop a parts demand forecasting model to improve the parts demand evaluation process. By using the real data to test the model accuracy, we choose the fixed-period replenishment inventory system as an example. Finally, we discover that the performance of the new demand forecasting model we developed is much better than the model H company is now using. Based on the result of the new model performance, H company can improve it’s low service level in the auto phased-in period and just increase few inventory quantity. Besides, H company also can reduce the averaged annual inventory quantity and maintain the well service level as a whole. So we suggest that H company can apply the new model we developed in some parts that faced the back-order problem to control it’s inventory policy.