variANa – Multivariate Analyseverfahren zur Strategiewahl in der Nachserie
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Date
2015-01
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Abstract
Steigender Konkurrenz- und Innovationsdruck, verkürzte Produktlebenszyklen und eine hohe Variantenanzahl beeinflussen das Ersatzteilgeschäft zunehmend. Voraussetzung, das Potenzial des Ersatzteilgeschäfts adäquat zu nutzen, bildet eine effiziente Planung der Ersatzteilversorgung. Die Planung der NSV erfordert die Auswahl von Versorgungsstrategien (VS) und ist eine sehr komplexe Aufgabe, bei der eine Vielzahl an Anforderungen und Abhängigkeiten zu berücksichtigen sind. Es existierte kein Vorgehen, das es erlaubt, heterogene Ersatzteilspektren auf quantitativer Basis den VS zuzuordnen. Primäres Ziel des Vorhabens war daher die Entwicklung einer systematischen Methodik zur Bildung von Ersatzteil (ET)-Klassen mittels strukturabbildender Verfahren, um Merkmalsausprägungen zu identifizieren, die eine vergleichbare NSV-Strategie zulassen. Die hierzu entwickelte Methodik zur Klassifikation von ET ist in einen Softwaredemonstrator und Leitfaden überführt worden. Der Einsatz des Leitfadens ermöglicht anwendenden Unternehmen objektive Handlungsempfehlungen zur Auswahl einer NSV-Strategie in Abhängigkeit der ET, ohne wiederholt detaillierte Analysen durchzuführen. Basierend auf den generierten ET-Klassen können die zugeordneten VS operationalisiert und optimiert werden. Beides führt zu eine Komplexitätsreduktion in der Planung der NSV. Gerade KMU, deren Portfolio häufig viele verschiedene Produktvarianten umfasst, werden in die Lage versetzt, aktuellen und zukünftigen Lieferverpflichtungen kosten- und aufwandsoptimiert zu begegnen und eine nachhaltige Datenbasis aufzubauen.
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Table of contents
Keywords
Ersatzteilmanagement, Data Mining Modell, Ersatzteilversorgung