Alcatel-Lucent 以隨機備件數學模型為維修合約定價

Alcatel-Lucent 的售後維修與交換服務業務需要報價並評估客戶支援合約。這些合約在很大程度上取決於公司在兩階層服務網路中需要持有多少備件。

舊有的試算表方法無法處理多品項、多地點、隨機需求與服務約束之間的交互作用。這使得投標緩慢，也讓存貨成本太容易被低估。

研究人員運用隨機建模與最佳化演算法，建構了一套戰術性存貨規劃工具。它的首要任務很實際：協助維修與交換服務部門足夠快速地估算備件投資規模，以支援合約報價。

巧妙之處在於把投標準備當成作業研究問題來處理。該工具不僅最佳化既有倉庫；它改變了公司在同意服務承諾之前所掌握的資訊。

依據存貨風險而非平均值來報價服務合約

該模型在合約仍可協商時就揭示存貨成本。

通用工具讓維修部門能在許多投標與分析中重複使用同一套邏輯。

隨機建模比平均需求試算表更能契合低量備件的不確定性。

當支援合約隱藏存貨風險時，應把該風險納入報價。快速的通用模型可防止業務團隊承諾營運端無法負擔的服務水準。

已發表的案例報告指出，該工具支援了 Alcatel-Lucent 的 RES 業務投標流程，並因其通用設計而對其他業務分析也有用處。此項工作於 2015 年發表於 Interfaces。