备件供应

数据驱动的方法，用于定期审查备件供应链配置

抽象配置供应链（SC）对于零件零售商的成功至关重要，需要两个关键方面：股票部署到配送中心（DCS）（即库存集中或权力下放）和每个DC的库存供应（供应多少零件以及频率）。应定期审查备件需求，股票部署和供应政策的不可分割性，以适应客户需求的波动。可行的方法是采用多标准ABC批判性分类。但是，多标准ABC临界性分类通常用于计划单个DC中的股票供应政策，但只有一次计划备件部署。然而，可用的文献方法论提出了主要限制，不适用于真实公司。因此，本文提供了一种称为SP-LACE的新方法，该方法首先根据多标准临界性分类回顾了备件SC的配置。然后，首次允许评估审查的SC配置的经济利益。sp-lace，并与文献方法进行了比较。结果表明，它提供了经济利益（就总SC成本而言），克服了文献方法的局限性并确保高服务水平。