알카텔-루슨트, 확률적 예비부품 수리로 수리 계약 가격 책정

알카텔-루슨트의 사후 수리 및 교환 서비스 사업은 고객 지원 계약을 견적하고 평가해야 했습니다. 이러한 계약은 회사가 2계층 서비스 네트워크 전반에 걸쳐 보유해야 할 예비부품 수에 크게 의존했습니다.

기존 스프레드시트 방식은 여러 품목, 여러 위치, 확률적 수요 및 서비스 제약 간의 상호작용을 처리할 수 없었습니다. 이로 인해 입찰이 느려졌고 재고 비용을 과소평가하기 쉬웠습니다.

연구자들은 확률적 모델링과 최적화 알고리즘을 사용하여 전술적 재고 계획 도구를 구축했습니다. 이 도구의 첫 번째 임무는 실용적이었습니다. 즉, 수리 및 교환 서비스 그룹이 계약 제안을 지원할 수 있을 만큼 충분히 빠르게 예비부품 투자 규모를 산정하도록 돕는 것이었습니다.

인상적인 점은 입찰 준비를 운영 연구 문제로 취급한 것입니다. 이 도구는 기존 창고를 최적화하는 데 그치지 않고, 회사가 서비스 약속에 동의하기 전에 알게 되는 내용을 바꾸었습니다.

평균이 아닌 재고 위험을 기준으로 서비스 계약을 견적합니다

이 모델은 계약이 아직 협상 가능한 단계에서 재고 비용을 드러냈습니다.

범용 도구를 통해 수리 그룹은 동일한 로직을 여러 입찰 및 분석에 재사용할 수 있었습니다.

확률적 모델링은 평균 수요 스프레드시트보다 저물량 예비부품의 불확실성에 더 적합했습니다.

지원 계약이 재고 위험을 숨기고 있다면, 그 위험을 견적에 반영하십시오. 빠른 범용 모델은 영업 팀이 운영 부서가 감당할 수 없는 서비스 수준을 약속하는 것을 방지할 수 있습니다.

발표된 사례에 따르면 이 도구는 알카텔-루슨트의 RES 사업 입찰 프로세스를 지원했으며, 범용 설계 덕분에 다른 사업 분석에도 유용하게 되었습니다. 이 연구는 2015년 Interfaces에 게재되었습니다.