Products & Solutions / Service Intelligence

SAS® Solution for Warranty Reserve Forecasting

이제 제품 보증 충당금의 규모를 적정한 수준으로 유지하고 “비활성” 자본을 재가동할 때입니다.

Warranty Week에 따르면, 2006년~2007년 기간에 품질 보증 청구 비율이 하락했던 미국의 49개 제조업체 중 11개 업체에서 발생률이 증가한 반면, 청구 비율이 상승했던 44개 업체 중 16개 업체는 발생 감소세를 보인 것으로 나타났습니다. 이 중 제품 보증 충당금을 적정하게, 과도하게 또는 부족하게 책정한 곳은 어느 업체일까요? 정확한 예측 분석 작업 없이는 절대로 그 답을 찾을 수 없을 것입니다.

전통적으로 제품 보증 충당금 할당을 결정하는 일은 손이 많이 갈 뿐 아니라 오류도 잦은 작업으로 인식되어 왔으며, 더군다나 제품 보증 예측이 부정확하면 보증 지불 예산이 부족하거나 과다해지는 위험에 처할 수 있고, 이는 결국 재정 리스크 증가와 전반적인 실적 저하 현상으로 이어집니다.

따라서 획기적인 절약 효과를 거둘 수 있으려면 먼저 제품 보증 충당금을 예측하는 데 사용되는 프로세스를 개선해야 합니다. 또한 시간 경과에 따른 추정 고장률의 진상과 이 같은 (과거 그리고 예상되는) 제품 고장 문제를 처리하기 위한 비용 요인, 그리고 실제로 보증이 적용되는 고객의 수를 종합해야만 추정 비용 확보에 요구되는 단·장기 제품 보증 충당금에 관한 밑그림을 상세하게 그릴 수 있습니다.

SAS solution for Warranty Reserve Forecasting은 현재의 운영 시스템에서 데이터를 추출하고 이 데이터에 정교한 모델링과 예측 기법을 적용함으로써 수작업이나 스프레드시트 프로그램에 비해 훨씬 정확한 예측 자료를 생성해냅니다.

  • 이로써 오차 한계를 20% 수준에서 5% 미만으로 줄일 수 있고, 보증 발생에 대해 2,000만 달러의 충당금을 확보할 경우 8%의 자본 비용을 기준으로 약120만 달러를 예산 편성에 재투입할 수 있게 됩니다.
  • 또한 오차 한계를 좁히기 위해 가외의 수작업을 투입할 경우, 프로세스 자동화를 통해 수작업을 50% 이상 줄일 수 있습니다. 이 말은 1억 달러 규모의 기업이라면 연간 최대 4,000시간을, 그리고 10억 달러 규모의 기업인 경우에는 그 두 배를 절약할 수 있다는 것을 의미합니다.

SAS Solution for Warranty Reserve Forecasting은 사후 관리용 애프터마켓 서비스 체인을 위한 통합 솔루션 세트인 SAS Service Intelligence의 한 구성요소로, 이 솔루션 세트에는 SAS Warranty Analysis, SAS Service Parts Optimization, SAS Service Operations Optimization 등이 포함되어 있습니다. SAS Solution for Warranty Reserve Forecasting은 기존의 서비스 플랫폼에 추가하거나 SAS Service Intelligence 솔루션 스위트에 통합시킬 수 있도록 설계되었으며, 어떤 경우이든 사용자는 ‘비활성’ 자본을 줄이고 수동 예측 작업에 소모되는 자원을 전략적 계획으로 전환할 수 있을 뿐만 아니라 리스크나 부족 사태까지 최소화할 수 있습니다.

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