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基于WBS工作分解法的J公司汽车售后备件库存管理优化

日期:2021年08月27日 编辑:ad201107111759308692 作者:无忧论文网 点击次数:79
论文价格:150元/篇 论文编号:lw202108151440016604 论文字数:43666 所属栏目:工程管理论文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis
相关标签:工程管理论文

本文是一篇工程管理论文,本文结合 J 公司售后备件管理中存在的诸多问题,从售后备件分类,售后备件需求分析预测,不同售后备件的订件策略与库存模型,及自制件供货模型等方面进行研究。基于 WBS 工作分解法,以高收益、高周转、低成本、低库存为优化目标进行了深入剖析。


第一章   绪论


1.1  研究的背景和意义

1.1.1  研究背景

随着改革开放的不断深入,尤其是近 20 年来中国经济每年以超过 8%的速度高速发展,人民的可支配收入大幅度提高。官方数据统计显示:中国人均 GDP 由1978 年的 384.74 元/人增长到 2020 年的 73183 元。中国人民的购买力大大增强,特别是在汽车方面,已经超越“车轮上的国家”美国成为全球第一汽车消费大国。机动车,尤其是家用乘用车的销售量和市场保有量双双屡创历史新高。

中国的汽车产业井喷时期要从千禧年开始,自 2000 年开始,根据工信部公示的全国汽车上牌数据显示,中国本土汽车销量增长迅猛,每年都超过 30%的增速,增速相当可观。2009 年开始更是取得历史性突破,产销量首次跃居全球第一,并在随后的 11 年产销量年年世界第一,一直稳居全球冠军宝座。2017 年更是达到顶峰,产销二旺,产量为 2901.5 万辆,销量为 2887.9 万辆,实现真正意义上汽车大国的新局面。由此可见,汽车已经从上世纪百姓眼中的奢侈品变为普通消费品走进千家万户,成为人们日常出行最常用的代步工具。

出乎意料的是,产销二旺的局面在 2018 年被打破了,由于全球经济衰退,汽车产销 28 年以来首次在国内呈现负增长。2018 至 2019 年全球经济低迷,中国车市也出现了不可逆的收缩,这二年总销量基本持平,略低与 2017 年峰值水平,只有 2810 万辆略有回落。2020 年由于新冠疫情,全球经济下滑趋势更严重,对于汽车市场来说又是一个寒冬。虽然 2019 年车市未持续继续下滑的状态,但是出现了一个有意思的现象,以奔驰宝马奥迪为首的豪车定价在 30 万以上的车型销量逆势上扬,以奔驰为例,其销量增幅甚至一度超过 10%。纵观国内自主品牌价格区间在 10 万以内的,未能抵抗住市场的考验出现了不同程度的下降。这些销售数据一方面显示中国的车市受全球经济影响较大,另一方面也说明了中国的汽车市场结构也发生了显著变化。汽车品牌服务的竞争将逐渐取代传统的价格竞争,仅靠产品的性价比未来很可能难以为继。中国乃至全球汽车市场将面临正面、全面、更加激烈的全方位竞争,需要深度挖掘除价格以外的产品附加值,如品牌效应、售后服务、产品延伸服务等。

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1.2  国内外研究现状

1.2.1  汽车售后备件分类研究

汽车售后备件管理的第一步就是根据其特点、特性进行有效的分类和管理。目前已有一些学者对于分类方法进行了研究。一般来说,汽车售后备件分类方法可以分为单准则分类法,多准则分类法二种分类方法。在多准则分类法领域,Hu[1]等人分别从备件的关键程度、年资金占用量、备件单价和提前期四个准则(维度)对备件进行分类。对于多准则备件分类方法,目前研究成果显示为如下3种:①基于人工智能的分类方法[2];②基于加权线性优化算法的分类方法[3];③基于层次分析法的分类方法。Lolli  F 等人[4]提出 Ng 模型,这是用一种优化的方法来求解或者赋予相应每个准则所占权重的一种模型,简言之就是利用加权平均优化对每个准则赋予一定的权重。Hadi-Vencheh 等人[5]在 Ng 模型的基础上,用非线性优化算法计算得到每个备件的权重,并基于每个备件最终得分的分值进行排序,作为对售后备件进行 ABC 分类的准则和基础[6]。对汽车售后备件的分类及预测有重要参考意义。

王思露,张江红等[7]结合汽车售后备件管理基础知识,运用 ABC 分类法对汽车售后备件进行分类,如易损件、保养件、通用件等,然后运用先进先出的方式进行优化管理,对 J 公司的汽车售后备件管理有非常高的参考借鉴价值。 张小亮[8]对传统的 ABC 分类法进行了改进,从售后备件价格、数量、售后备件需求量、缺货成本、备货周期等多维度进行研究改善,总结出一套全面而独特的售后备件划分标准和考虑因素,值得参考和研究。

崔南方[9]运用 ABC 分类法,通过识别整理设备维修过程中备件管理不足以及各类问题缺陷来区分重点备件和非重点备件,并将层次分析法与 ABC 分类法二者相结合,形成设备维修备件的分类管理,对汽车售后备件分类管理有借鉴意义。

参照上述专家学者的研究成果,可以看出 ABC 分类法在备件管理领域得到了广泛的应用,是一种重要的用于备件分类的方法。特别是在汽车售后备件分类管理中,可以取得很好的应用效果,便于汽车售后备件分类和管理。

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第二章  J 公司汽车售后备件管理现状及问题分析


2.1  J 公司汽车售后备件管理模式及现状分析

J 公司售后备件管理组织架构如图 2-1 所示:

图 2-1  J 公司售后备件管理团队组织架构图

图 2-1  J 公司售后备件管理团队组织架构图

J 公司的售后备件管理团队主要由产品开发部,联合市场销售与服务部,采购部,制造与物流部,客户满意与质量保证部、财务部组成。这几个部门在售后备件项目组的领导下一起合作完成售后备件从零件清单到入库。

由于历史原因,合资公司的市场和售后服务部门是独立于 J 公司而存在的。在公司成立之初,因为策略问题,公司集中一切人力物力在确保新项目准时投产。对于上市车型的售后备件管理缺乏资源支持,由于联合市场销售与服务部是独立于合资公司存在的,售后备件的管理模式比较独特,各个部门办公地点分散在上海虹桥,上海前滩,金桥和常熟,沟通起来比较复杂。随着市场竞争越来越白热化,特别是 2018 年全球经济下行,汽车行业的竞争已经从自主品牌蔓延到豪华车品牌,各大主机厂除了像往常一样主打价格战,增加多样化配置,发展新技术的同时,关注和提升客户满意度已然成为提升企业美誉度、产品知名度的一个重要突破口。

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2.2  J 公司汽车售后备件库存管理问题分析

2.2.1  售后备件管理常见问题

从现阶段的汽车售后备件管理模式的现状分析中不难看出,当前的管理模式是存在不足之处的,这将导致售后备件的管理会存在许多问题,归纳来说,具体存在以下几方面的问题:

1)售后备件库存管理缺乏前期规划,组织之间权责不分,出现问题相互推诿,无法按时交付时责任人不明确;

2)售后备件没有结合零件特性做分类管理;

3)采购商务策略缺乏前期规划,工作主次不分; 

4)工程变更没有考虑售后备件需求,新件升级修改模具没有提前考虑售后的量,导致售后备件断供;

5)售后备件需求预测不够精准,导致部分售后备件呆滞或超过储存期报废;

6)售后备件的订件策略、补货策略及库存管理策略缺失,工作缺少主次和整体规划;

7)缺件、少件,无法及时维致的各类索赔,售后成本增加;

8)总仓、分仓管理不合理,导致调货不及时问题。 

9)备件边际效益递减导致售后备件满足率与成本投入不平衡; 而对于新车型售后备件和停产车型的售后备件来说,由于项目的层次或是策略性问题,他们所面临的具体的管理问题也是不同的,以下对其进行具体的展开讨论。

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第三章  汽车售后备件库存管理研究理论................30

3.1  产品生命周期管理理论................30

3.1.1  汽车的产品生命周期阶段................30

3.1.2  产品生命周期角度的汽车售后备件管理 ................30

第四章  基于 WBS 的售后备件库存管理模式改进...................38

4.1  基于 WBS 的售后备件库存管理模式...................38

4.2  售后备件分类方法的改进...................38

第五章  售后备件库存管理业务流的改进结果..........................55

5.1  新车型售后备件关键路径优化结果..........................55

5.2  停产车型售后备件关键路径优化结果..........................55


第五章  售后备件库存管理业务流的改进结果


5.1  新车型售后备件关键路径优化结果

新车型开始正式销售之前,通常需要提前对售后备件进行备货,确保新车进入市场一旦出现事故后,4S 店的售后维修服务部门有售后备件及时给予维修。因此,为保证新车型的售后备件完整有序的提供给 4S 店,迫切需要一个团队,从售后备件发布到需求预测,从采购订单到备件交付入库都有一个科学有效的管理。

本文以新上市的 J 公司某车型为例,传统的售后备件供货方式通常根据核算每个关键节点的周期,以及历史配货流程的实际运行周期。对于售后备件数量大于100 的项目,在新车型量产前 8 个月左右,售后备件项目组要求产品信息部门开始释放新车型的售后备件清单给下游部门。如采购需要定点供应商,联合市场及销售服务部需要根据备件清单预测首批备件的需求量进而备货,物流部门要准备厂内自制件并及时准备生产物料排生产计划等。新车型上市售后备件的供货时间轴如图 5-1 所示。

图 5-1   外购件与厂内自制件售后备件供货时间轴

图 5-1  &

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