アルカテル・ルーセントは確率的なスペアパーツ数理で修理契約を価格設定した

アルカテル・ルーセントのアフターセールス修理・交換サービス事業は、顧客サポート契約の見積もりと評価を行う必要があった。これらの契約は、2階層のサービスネットワーク全体で同社が保持する必要のあるスペアパーツの数に大きく依存していた。

従来のスプレッドシート方式では、複数品目、複数拠点、確率的需要、サービス制約の間の相互作用を扱えなかった。そのため入札が遅くなり、在庫コストを過小評価しやすくなっていた。

研究者たちは、確率的モデリングと最適化アルゴリズムを用いた戦術的在庫計画ツールを構築した。その最初の役割は実務的だった。修理・交換サービス部門が、契約提案を支えるのに十分な速さでスペアパーツ投資の規模を算定できるようにすることだった。

優れた点は、入札準備をオペレーションズ・リサーチの問題として扱ったことだった。このツールは単に既存の倉庫を最適化するのではなく、サービスを約束する前に会社が知っている内容を変えた。

平均ではなく在庫リスクからサービス契約を見積もる

このモデルは、契約がまだ交渉可能な段階で在庫コストを明らかにした。

汎用ツールにより、修理部門は多くの入札や分析にわたって同じロジックを再利用できた。

確率的モデリングは、平均需要のスプレッドシートよりも、低量のスペアパーツの不確実性に適合した。

サポート契約が在庫リスクを隠している場合には、そのリスクを見積もりに組み込むべきである。高速な汎用モデルは、営業チームが運用側で資金を賄えないサービス水準を約束するのを防ぐことができる。

公表された事例は、このツールがアルカテル・ルーセントのRES事業の入札プロセスを支援し、その汎用的な設計により他の事業分析にも有用になったと報告している。この研究は2015年にInterfacesに掲載された。