發(fā)布時(shí)間：2018-11-12 07:09

【摘要】：摘要：汽車保有量近年來迅速擴(kuò)大,由此引發(fā)的汽車售后服務(wù)市場(chǎng)將隨著汽車市場(chǎng)的迅猛發(fā)展呈現(xiàn)出前所未有的活力。精確的備件需求預(yù)測(cè)對(duì)于汽車售后服務(wù)企業(yè)的物資管理非常重要,直接決定著企業(yè)的庫存水平和顧客服務(wù)水平。售后服務(wù)的好壞將直接影響品牌效應(yīng),是影響其市場(chǎng)占有率的重要因素之一。 對(duì)于汽車售后備件的需求預(yù)測(cè)研究,國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有很多需求預(yù)測(cè)方法,其中被廣泛應(yīng)用的主要有30多種,包括移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法、回歸分析法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法等。但是,由于汽車售后備件需求發(fā)生機(jī)理具有自身的特性,不能簡(jiǎn)單將以上各種基于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的方法應(yīng)用在汽車售后備件需求的預(yù)測(cè)上。 本文綜合現(xiàn)有的預(yù)測(cè)方法,實(shí)地調(diào)研并分析了G公司售后服務(wù)備件需求的特性及G公司售后備件庫存的情況,提出通過建立基于售后備件生命周期的動(dòng)態(tài)需求預(yù)測(cè)模型,對(duì)處在售后維修期內(nèi)的車輛備件隨時(shí)間發(fā)生故障的分布規(guī)律進(jìn)行分析,得到處于不同生命周期的備件的故障率,再將預(yù)測(cè)時(shí)間段內(nèi)新銷售的車輛備件數(shù)量加入到動(dòng)態(tài)需求預(yù)測(cè)模型中,進(jìn)而得到G汽車公司的售后備件不同時(shí)間階段內(nèi)的需求預(yù)測(cè),提高G汽車公司售后備件需求預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率,為售后備件的庫存管理優(yōu)化提供較為科學(xué)的數(shù)據(jù)支持,從而降低庫存及物流成本,減少庫存的滯后和積壓,提高售后服務(wù)質(zhì)量及總體利潤(rùn)。
[Abstract]:Absrtact: with the rapid expansion of automobile ownership in recent years, the automobile after-sales service market will take on unprecedented vitality with the rapid development of automobile market. Accurate prediction of spare parts demand is very important to the material management of automobile after-sales service enterprises, which directly determines the inventory level and customer service level of enterprises. The quality of after-sales service will directly affect the brand effect, is one of the important factors affecting its market share. There are many demand forecasting methods at home and abroad, including moving average method, exponential smoothing method, regression analysis method, artificial neural network method and so on. However, due to its own characteristics, the above methods based on time series prediction can not be used to predict the demand of spare parts after sale. Based on the existing prediction methods, the characteristics of after-sales spare parts demand in G Company and the inventory of after-sales spare parts in G Company are investigated and analyzed in this paper, and a dynamic demand forecasting model based on the life cycle of after-sale spare parts is proposed. This paper analyzes the distribution of vehicle spare parts in the period of after-sale maintenance and gets the failure rate of spare parts in different life cycles. Then the number of new vehicle spare parts sold in the forecast period is added to the dynamic demand forecasting model, and then the demand forecast of the after-sale spare parts of G Automobile Company in different time stages is obtained. To improve the accuracy of demand forecast of after-sale spare parts in G Automobile Company, and to provide more scientific data support for the optimization of after-sale spare parts inventory management, thus reducing inventory and logistics costs, and reducing the lag and backlog of inventory. Improve after-sales service quality and overall profit.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：F274;F426.471

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2326411