摘要：文章首先对发动机售后配件供应链特点和供应链的订单分类进行分析，然后根据S公司通过预测模型得出的快速流动件月度需求预测数据来进行安全库存设置，并通过缩短采购间隔期和平均补货提前期来降低安全库存数而保持周期服务水平不变，对实际的售后配件管理工作有一定的指导作用。
关键词：售后配件；需求预测；供应链管理；安全库存；周期服务水平 文献标识码：A
在目前行业竞争激烈的市场环境中，国内各主要发动机厂家产能过剩，产品差异性不大，因此发动机厂比过去更关注售后服务市场，而配件供应是售后服务的基础工作。S公司是一家有60多年历史的全系列发动机制造商，对于S公司来说，目前系统内售后配件有一万多个物料号，配件要在总部配件中心和全国七个区域配售中心投放库存，配件库存数量庞大，导致配件的存货资金占用、仓储管理成本都是非常高。因此要用更科学的方式管理售后配件供应链，用尽可能少的库存满足绝大部分客户的配件需求，从而获得配件管理成本和客户满意度的平衡。
1 发动机售后配件供应链的特点
售后配件供应链最主要的特点就是需求由主机使用拉动，是一种被动式需求，最终用户只有在产品损耗或损坏的情况下才产生真实需求。由于配件需求具有一定偶然性、波动性的特点，需求不稳定且不容易预测。配件的生产、运输、包装都需要一定的时间，而配件的使用者是分布在各地的终端用户，因此供应链中物流流动速度相对较慢，存货种类多数量大，库存资金占用大。售后配件又非常强调时间性和可获得性，终端客户要求响应快，用户维修需要时有立即可得性的要求，不能及时更换零件带来设备停工的影响会给用户带来非常大的损失，因此最好在各个终端都有实物库存能立即满足用户需求。总而言之，售后服务工作是否到位，尤其是售后配件供应是否顺畅及时，影响着客户对企业的满意度，对客户的再次购买意愿及对主机品牌的忠诚度起着非常重要的影响。因此，供应渠道中的各节点要合理存储各种配件的数量，并在保证供应质量的前提下，平衡好供货速度和供货成本。
在S公司，发动机整机主要是直接销售给设备制造商，由设备制造商成套成设备再通过设备制造商自己的营销渠道销售给用户，而售后配件主要是通过与发动机制造商直接授权地分布在全国各地的销售服务商和配件经销商提供给设备的使用者。售后配件供应链中的主要行为者的关系如图1所示：
图1 售后配件供应链的主要组成部分
因此，在正确的时间、正确的地点、供应正确的零配件是S公司售后供应链管理的首要目标。为了满足配件供应的及时性，需要在图1所示的供应链各节点存放库存，而这些配件都是通过总部配件库后再根据各节点的需求订单调配、分拨下去的。
2 发动机售后配件库存管理分类
售后配件供应链管理中，库存管理是重点，也是难点。易损件虽然流动快，但由于需求数量大，占用资金金额大；而耐耗件流动慢，尤其是一些冷门专用件，可能隔很长一段时间才有几个的需求量，不备库存不能应对突发的维修需求，而不当的库存又会导致存货成本增加，物流储运费用上升，资金沉淀。有些电器类零件、橡胶件等有质保期要求，如果库存时间过长导致过期是要做报废处理的。因此S公司首先根据配件和销量关系运用ABC分析法确定物料等级，然后根据A、B、C等级来制订库存管理原则。
A类件（快速流动件）：主要是易损件、保养件、常用维修件，如三滤、垫片、火花塞等，占售后配件种类的20%左右，但销售数量占80%左右。这类零件要严格控制库存数量，因此是库存管理的重点。本文选取其中四种零件缸套封水圈、机油滤清器部件、活塞、火花塞部件作为研究对象。
B类件：主要是总成件、关键件，如机体、缸盖、油泵等，占售后配件种类的10%左右，但销售数量占15%左右；可采用经济批量采购的方法，可以做一定的安全库存。
C类件：主要是耐耗件、专用件、结构件，如螺钉螺母、齿轮、皮带盘等，占售后配件种类的70%左右，但销售数量只占5%左右；可采用经济批量采购的方式，不用做安全库存，根据采购费用和库存维持费用之和的最低点，订出一次的采购量。
由于需求的不确定性，必然存在预测误差。对于A类件，S公司通过设置安全库存来减少实际需求量超过预测需求量而导致的缺货情况发生，并利用配件需求预测数据确定合理的安全库存水平。
3 配件需求预测在售后供应链管理中的应用
为便于下文的计算，先说明以下几个概念：
补货周期：指连续两个补充订货交付的时间间隔。
D：单位时间需求量，本文指下一个月的预测需
求量。
L：补货提前期。
T：盘点间隔期，本文中指两次采购之间间隔时间，即采购间隔期。
CSL（cycle service level）：周期服务水平，指在一个补货周期内不出现缺货的概率。
Ss（Safety Stock）：安全库存，即最小库存。
σD：单位时间需求量的标准差。
MAD（Mean Absolute Deviation）：平均绝对偏差，即所有时期预测值与实际值绝对误差的平均值。
表1 根据线性回归在3月初预测的4月份配件需求量
件号 件名 预测日期
（年.月） 预测需求量量
根据预测模型的平均准确率和预测需求量可以得出平均绝对偏差MAD。假定需求是正态分布的，标准差可以根据公式（1）得出：
表2 3月份平均预测偏差
件号 件名 预测日期
（年.月） 预测
需求量 平均预测
准确率 MAD σD
标准差
D02A-171-30A+A 缸套封
T89-002-05+A 火花塞
S公司原先大部分售后零件的采购频率是一个月一次，因此当月当次订货量就等于当月的需求预测量。供应商交货期通常25天左右，加上零件办理入库、在S公司进行再包装等大约需要3～5天，所以可以认为采购提前期为1个月。
如果周期服务水平CSL要达到98%，根据周期盘点策略下的安全库存计算公式（2）和（3）可得4个零件在2013年的3月份的安全库存数如表3所示：
σT+L=√（T+L）*σD （2）
ss=NORMSINV（CSL）*σT+L （3）
表3 T=1，L=1时3月安全库存数
件号
预测
日期 预测
需求量 需求的标准差 采购间隔期 平均补货提前期 T+L期需求的标准差 周期服务水平 安全
库存
年.月 D σD T（月） L（月） σT+L CSL ss
由表3发现，如果每种零件在一个月采购提前期并且一个月订购一次情况下，需要设置的安全库存量是非常大的。所以后来在实际操作中，S公司又根据每个供应商的实际生产交付能力、双方合作关系以及零件的单价体积重量、年度售后和装机配件预测需求等信息进行分析，通过和供应商谈判签订年度商务协议，其中包括对零件的交付周期和每月采购频次进行约定。
火花塞T89-002-05+A采购频率调整为1个月3次（每月按上中下旬分），交货提前期和周期服务水平不变，最后相应安全库存下降18%。
表4 调整T和L后的3月安全库存数
件号
预测
日期 预测
需求量 需求的标准差 采购间隔期 平均补货提前期 T+L期需求的标准差 周期服务水平 安全
库存
年.月 D σD T（月） L（月） σT+L CSL ss
配件前置期用量=平均补货提前期*当月预测量（4）
配件订货量=盘点间隔期的配件需求预测量+安全库存+前置期用量-订货时实际库存 （5）
表5 3月初计划采购量
件号 计划
日期（年.月） 预测需求量D 安全库存ss 盘点间隔期
T（月） 平均补货提前期
L（月） 前置期用量 订货时实际库存 月初
计划订购量
由于有时可能会有一些特殊市场变化如商务促销或者由于零件设计更新而产生替换件情况以及需考虑产品的市场生命周期，因此上述配件计划采购量需要经配件需求计划人员审核确认后，然后在S公司的采购系统形成PO（采购订单）传递给供应商。
对于D05-101-30+A活塞，由于供应商根据S公司的需求预测按0.98的周期服务水平在S公司附近外库备有库存，因此外库库存直接满足补库订单需求，在S公司配件中心的100个安全库存仅用于质保订单和紧急订单。由于S公司配件计划部门每天根据主机生产和售后配件需求数量向供应商下计划，因此每天售后配件的计划采购量就是补库订单数量加上质保订单和紧急订单的数量。
4 结语
利用配件需求预测数据进行售后供应链的库存管理和订单管理，不仅使需求得到有效及时的传递和执行，在保证配件供应及时性的同时有效提升库存管理水平，降低库存成本，而且有利于规范采购，便于供方生产安排和物流配送，同时也有利于发动机厂与供应商在年度采购框架协议谈判或战略合作协议协商时处于有利地位。因此对于发动机制造商来说，要重视通过科学的管理手段，提高预测结果的准确性来降低配件的计划误差，提高售后配件一次满足率和配件周转率，促进与供应链上游配件供应商和下游服务商、经销商的管理与合作，最终实现供应链协同，即“预测-计划-协同”，在动态运行中求得售后配件供应成本和供应速度的平衡，从而实现售后供应链管理的优化。
参考文献
[2] 蒋卫旗.售后零配件供应链管理实践[D].复旦大学，2005.
[3] 张相群，杨明光.汽车配件供应链库存分析及需求预测实例[J].物流科技，2011，（8）.
[5] Sunil Chopra，Peter Meind.供应链管理（第3版）
[M].北京：中国人民出版社，2008.
[6] 彭俊松.汽车行业售后配件管理系统――在配件供应链中挖掘价值和利润[M].北京：电子工业出版社，2007.