Products & Solutions / Service Intelligence

SAS® Service Parts Optimization

수요 예측과 재고 관리 최적화를 위한 Total 솔루션

SAS Service Parts Optimization은 서비스 업체가 부품 수요 예측과 부품 재고 최적화를 통해 적정한 재고 수준을 유지하고 고객 응답 시간을 최소화 할 수 있도록 구성되어 있습니다, 이를 이용 재고관리 담당자는 재고운영전략에 관한 목표 달성은 물론 재고 비용 감소 효과와 고객 만족도 증진을 동시에 실현할 수 있습니다.

도입 효과

  • 정확한 통계적 예측을 통한 불필요 재고 방지 및 과잉 생산 방지.
  • 재고 보충 정책과 주문량 최적화.
  • 고객 서비스 수준 향상 및 고객 만족도 증진.
  • 종합적이고 체계적인 서비스 부품 전략 개발.

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주요 특징

  • 강력하고 효과적인 데이터 관리 능력 구현.
  • 신규부품/안정공급부품/대체&단종부품 별 정확한 통계적 예측 능력.
  • 다단계/다계층 재고 관리 최적화.
  • 서비스망 전반에 걸쳐 정보 공유 가능.

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¡° SAS 덕분에 당사는 중요한 정보를 포착할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다.. …결과적으로 정확한 의사결정을 통해 재고와 자산 활용을 극대화할 수 있게 되었음은 물론 ROI 구조의 개선이 가능해졌습니다¡±

- Rajeeve Kaul

제품/가격 최적화 담당 이사

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관리자 대시보드(Executive Dashboard)

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SAS®는 어떻게 다른가?

  • 타의 추종을 불허하는 정확한 예측 능력을 자랑합니다. 서비스 조직을 위해 SAS에서 특별히 구성한 여러 모델들을 비롯해 특허를 획득한 SAS Forecast Server를 활용합니다.
  • 다단계/다계층에 대한 예측은 물론 개별 SKU 단위의 예측까지 가능합니다.
  • 최신 시뮬레이션 기술이 접목된 다단계/다계층 최적화 기법으로 서비스망 전반에 대한 최상의 재고 정책을 수립합니다.
  • 전 지역 수십만(또는 수백만) 개의 SKU를 커버하는 대규모 서비스 네트워크로 확장이 가능합니다.
  • 비즈니스 룰 역할에 따라 커스터마이징이 가능한 인터페이스를 활용함으로써 보다 다양한 유형의사용자들을 지원할 수 있습니다.

도입 효과

  • 정확한 통계적 예측을 통한 불필요 재고 방지 및 과잉 생산 방지. 유연성과 자동화 기능을 갖춘 SAS Service Parts Optimization은 수요 변동폭이 큰 부품에 대한 수요는 물론, 장/단기 및 단종 부품에 대한 수요까지 예측할 수 있도록 도와줍니다. 사용자는 어느 지역에 대해서든 필요한 부품의 양을 정확하게 결정할 수 있으므로, 재고 소진 및 과잉 생산을 최소화하고 고객 경험 강화와 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.
  • 재고 보충 정책과 주문량 최적화. 사용자가 자체적으로 정한 제약조건(소요 시간, 비용, 서비스 수준 목표)을 근거로 최적의 재고 수준을 산출해 내고 보충 정책을 수립합니다. 이는 결국 지역 전반에 걸쳐 정확한 분량의 재고를 유지함으로써 비용을 절감할 수 있도록 합니다.
  • 고객 서비스 수준 향상 및 고객 만족도 증진. SAS Service Parts Optimization 솔루션을 이용하면 고객 서비스 측정 기준을 주요 정책 결정 요소로 활용하는 것이 가능해집니다.
  • 종합적이고 정확한 서비스 부품 전략 개발. 솔루션을 기존 시스템과 연계하여 사용함으로써 조직 전반의 모든 서비스 부품 데이터를 수집•분석할 수 있습니다. 그 결과 정확한 서비스 부품 전략을 통해 비용 절감과 성과 개선의 토대를 다질 수 있습니다.

주요 특징

강력하고 효과적인 데이터 관리 능력 구현.
  • 데이터의 포맷이나 장소(서비스망의 전 단계에 걸쳐)에 관계 없이 대량의 데이터를 수집•분석할 수 있습니다.
  • 데이터의 변환, 표준화, 정제를 통해 예측의 정확도를 높여줍니다.
  • ERP/SCM 시스템에서 생성되는 영향변수의 질을 향상시킴으로써 ROI 구조 개선 효과를 얻을 수 있습니다.
신규부품/안정공급부품/대체&단종부품 별 정확한 통계적 예측 능력.
  • 통계를 기반으로 하는 수백만 건의 다단계/다계층 예측(Top-Down/Bottom-Up/Middle-Out 방식)정보를 수시로 자동 생성합니다.
  • 단기 예측(이벤트 및 과거 운영사례 기반의 데이터 활용), 장기 예측(고급 데이터 마이닝 기법 활용), 신규 부품이나 회전율이 낮은 부품, 단종 부품 등에 관한 다양한 수요 예측 정보를 생성합니다.
  • 자동 진단 기능을 제공하고 최고의 해법을 선택할 수 있게 함으로써 예측의 정확성을 보장합니다.
  • 사용자와 양방향 대화방식의 자동 모델 구축 기능을 지원하므로 사용자는 숙련도에 관계 없이 예측 작업을 수행할 수 있습니다.
  • 서비스 조직에 특화된 다수의 모델군을 통해 다양한 모델을 제시하므로 사용자는 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다.
  • 또한 다양한 모델 파라미터의 조정이 가능합니다.
다단계/다계층 재고 관리 최적화.
  • 제품, 지역, 카테고리, SKU 등에 대해 사용자가 정한 제약 조건(서비스 수준, 소요 시간 및 비용)을 근거로 서비스망 전반에 걸친 최적의 재고 관리 정책을 산출해냅니다.
  • 전체 네트워크와 모든 개별 지역에 대한 공급 변수(보유 재고, 발주량, 출고 대기 중인 물품, 출고된 물품) 및 수요 변수(예측 및 판매 주문)를 통합 관리합니다.
  • 네트워크 내 모든 지역에 대해 최적의 재고 배치 계획을 동시에 수립할 수 있습니다.
서비스망 전반에 걸친 정보 공유.
  • KPI 스코어카드, 'Drillable View(순차 탐색이 가능한 목록 표시)', 스냅샷 및 트렌드, 맞춤형 보고서 템플릿 옵션 등 서비스망을 위해 특별히 설계된 비즈니스 인텔리전스 기능을 통합해서 사용할 수 있습니다.
  • 요약/세부 보고서를 물류 파트너와 공유할 수 있습니다.
  • 관리자 대시보드를 통해 수준별/지역별 성과 현황을 파악할 수 있습니다.
  • 수요 및 공급 루트 변동 사항을 모니터링하고, 고급 알림 기능을 이용해 특이사항을 보고할 수 있습니다.

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Executive Dashboard

관리자 대시보드를 이용하여 조직의 목표에 대한 현 상황을 명확하게 파악할 수 있습니다.

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Inventory Fill Rate Monitor

지역/시간별 "부품 공급율(Fill rate)" 등 주요 척도에 대한 모니터링이 가능합니다.

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Inventory Cost

지역/시간별 "재고 비용" 등 주요 척도에 대한 모니터링과 리포팅을 통해 특이사항을 처리합니다.

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시스템 요구사양

클라이언트 환경

  • Windows (x86-32 비트): Windows XP Professional
  • Internet Explorer 6 이상

서버 환경

  • SAS® Enterprise BI Server (서버용) 9.1.3
  • SAS® Enterprise Data Integrati서버 용 9.1.3
  • SAS® Eata Integration Studio (서버/클라이언트 용) 9.1.3
  • SAS® Eanagement Console (서버/클라이언트 용) 9.1.3
  • SAS® Enalytics Platform (서버 용)1.3
  • SAS® Eorecast Studio (클라이언트 용)1.4
  • SAS® Eorecast Server (서버 용)1.4
  • SAS Scalable Performance Data Server® E.3
  • SAS Scalable Performance Data Server Client 4.3
Operating System
  • AIX: 릴리즈 5.3
  • HP-UX 11i 버전 2
  • Windows 2000 Server

미드티어 환경

  • BEA Web Logic 8.1 Service Pack 3
  • Apache Tomcat 4.1
  • HTTP Server 2.0.45
  • JRE 1.4.2_05

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대표전화 : 02-2191-7000
교육문의 : 02-2191-7002
기술문의 : 02-2191-7003