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NTIS 바로가기Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering = 한국산업경영시스템학회지, v.38 no.1, 2015년, pp.110 - 117
이상욱 ((주)누리봄) , 하정훈 (홍익대학교 정보컴퓨터공학부)
Spare part management is very important to products that have large number of parts and long lifecycle such as automobile and aircraft. Supply chain must support immediate procurement for repair. However, it is not easy to handle spare parts efficiently due to huge stock keeping units. Qualified for...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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자동차 부품은 소요 시점에 따라 어떻게 구분할 수 있나요? | 자동차 부품은 소요시점에 따라 제품의 생산 시점에 소비되는 생산부품(manufacturing parts)과 제품의 판매 이후 주기적인 소모품이나 사고나 고장 시 교체에 소비되는 예비부품(spare parts)로 구분할 수 있다. 생산부품은 자동차의 생산량과 제조업체의 주문에 의해 결정되므로 그 수요를 비교적 정확하게 예측이 가능한 반면, 예비부품은 차량운행대수, 도로환경, 운행습관, 부품의 수명주기 등 장기간에 걸쳐 다양한 요인의 영향을 받으므로 정확하게 수요를 예측하기는 용이하지 않다[15]. | |
예비부품에 대한 수요를 예측하기 어려운 이유는? | 자동차 부품은 소요시점에 따라 제품의 생산 시점에 소비되는 생산부품(manufacturing parts)과 제품의 판매 이후 주기적인 소모품이나 사고나 고장 시 교체에 소비되는 예비부품(spare parts)로 구분할 수 있다. 생산부품은 자동차의 생산량과 제조업체의 주문에 의해 결정되므로 그 수요를 비교적 정확하게 예측이 가능한 반면, 예비부품은 차량운행대수, 도로환경, 운행습관, 부품의 수명주기 등 장기간에 걸쳐 다양한 요인의 영향을 받으므로 정확하게 수요를 예측하기는 용이하지 않다[15]. | |
예측이 필요한 자동차 예비부품의 종류는 몇 개 인가요? | 첫째, 예측이 필요한 예비부품의 종류(stock keeping unit : SKU)가 매우 많다. 자동차 1대의 조립에 소요되는 부품의 개수는 휘발유나 경유 차량은 약 2만에서 3만 개, 하이브리드 차량은 약 3만 5천 개, 그리고 전기자동차는 약 1만 개로 알려져 있다. 중복 사용되는 부품을 고려하더라도 막대한 SKU가 존재한다. |
Achorn, E., Integrating agent-based models with quantitative and qualitative research methods. in Australian Association for Research in Education 2004 Conference Papers ACH04769, 2004.
Croston, J.D., Forecasting and Stock Control for Intermittent Demands. Oper. Res. Q. 1970-1977, 1972, Vol. 23, No. 3, pp. 289-303.
Gutierrez, R.S., Solis, A.O., and Mukhopadhyay, S., Lumpy demand forecasting using neural networks. Int. J. Prod. Econ., 2008, Vol. 111, No. 2, pp. 409-420.
Hesselbach, J., Mansour, M., and Graf, R., Reuse of components for the spare parts management in the automotive electronics industry after end-of-production. in 9th CIRP International Seminar, Erlangen, Germany, 2002.
Hong, J.-S., Ahn, J.-K., and Hong, S.-K., Development of the Forecasting Model for Parts in an Automobile. J. Korean Inst. Ind. Eng., 2001, Vol. 27, No. 3, pp. 233-238.
Inderfurth, K. and Mukherjee, K., Decision support for spare parts acquisition in post product life cycle. Cent. Eur. J. Oper. Res., 2008, Vol. 16, No. 1, pp. 17-42.
Kaki, A., Forecasting in End-Of-Life Spare Parts Procurement. Master's Thesis, Helsinki University of Technology, 2007.
Kim, M.J., Lee, S.Y., Park, K.H., Park, W.Y., and Park, S.Y., Agent Oriented Software Modeling Methodology. J. KOREA Inf. Sci. Soc., 2000, Vol. 27, No. 10, pp. 1015-1027.
Kwak, D.H. and Kim, S.B., Comparison of Parameter Estimation Methods for Weibull Distribution Using Interval Censored Data. Proc. Korean Soc. Qual. Manag., 2013, No. 1, pp. 102-103.
Leven, E. and Segerstedt, A., Inventory control with a modified Croston procedure and Erlang distribution. Int. J. Prod. Econ., 2004, Vol. 90, No. 3, pp. 361-367.
Ministry of Transportation, Automotive Control Act Enforcement Rules, 2014.
Ord, K., Snyder, R., and Beaumont, A., Forecasting the Intermittent Demand for Slow-Moving Items. Monash University, Department of Econometrics and Business Statistics, Monash Econometrics and Business Statistics Working Paper 12/10, 2010.
Parunak, H.V.D., Savit, R., and Riolo, R.L., Agentbased modeling vs. equation-based modeling : A case study and users' guide. in Multi-agent systems and agent-based simulation, 1998, pp. 10-25.
do Rego, J.R. and de Mesquita, M.A., Spare parts inventory control : a literature review, Producao, 2011, Vol. 21, pp. 656-666.
Sherbrooke, C.C., Optimal inventory modeling of systems : multi-echelon techniques, 2004, Vol. 72.
Snyder, R., Forecasting sales of slow and fast moving inventories. Eur. J. Oper. Res., 2002, Vol. 140, No. 3, pp. 684-699.
Syntetos, A.A. and Boylan, J.E., On the bias of intermittent demand estimates. Int. J. Prod. Econ., 2001, Vol. 71, No. 1, pp. 457-466.
Teunter, R.H., Syntetos, A.A., and Zied Babai, M., Intermittent demand : linking forecasting to inventory obsolescence. Eur. J. Oper. Res., 2011, Vol. 214, No. 3, pp. 606-615.
Volpato, G. and Stocchetti, A., Managing product life cycle in the auto industry : evaluating carmakers effectiveness. Int. J. Automot. Technol. Manag., 2008, Vol. 8, No. 1, pp. 22-41.
Wallstrom, P. and Segerstedt, A., Evaluation of forecasting error measurements and techniques for intermittent demand. Int. J. Prod. Econ., 2010, Vol. 128, No. 2, pp. 625-636.
Willemain, T.R., Smart, C.N., and Schwarz, H.F., A new approach to forecasting intermittent demand for service parts inventories. Int. J. Forecast., 2004, Vol. 20, No. 3, pp. 375-387.
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