勝ち組企業が注目する、“アフターサービス”の収益改善と高度化とは？
世界的な需要の低迷と市場の競争激化が続く今日、収益改善が可能なエリアとして注目されているのが、アフターサービス市場です。また、アフターサービスを顧客の囲い込みに活用し、有力な差別化要因とする動きも先進企業を中心に広がっています。
アフターサービスの高収益化と顧客満足度の向上を両立するために重要となるのが、補修部品の「在庫最適化」と、不具合製品の早期検知による「ワランティ（品質保証）コストの削減」なのです！
補修部品の在庫最適化
数万アイテムにおよぶ補修部品の需要を長期にわたるライフタイムを考慮しながら予測し、在庫を最適化することで高収益を実現。
改善効果 予測精度を20％改善 補修部品在庫を6％削減
品質保証業務のコスト削減
精度の高い解析モデルとテキスト・マイニングの活用により、不具合製品の早期検知と原因特定を実現、品質保証コストを最小限に抑えます。
改善効果 品質保証コストを34％削減 6カ月で2.6億円削減
その1 複雑な予測もブレない！ 補修部品の在庫最適化
補修部品の需要予測は、製品の予測とは異なります。管理対象数も膨大で製品の発売から終売までサポートしなければならないため、需要が読みにくいばかりか、拠点毎の在庫状況にばらつきがある場合も少なくありません。
どの在庫をどこにどのくらい持つべきかについて、勘や経験に頼るのではなく、可能な限りデータから正確に予測していく仕組みを構築することが成功のポイントです。
詳細は資料をダウンロードしてご確認ください。
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部品の特性・目的に応じた需要予測モデルの活用
ライフタイムを考慮した予測を実施
各拠点に最適な在庫基準を算出、在庫偏在を防止
その1 複雑な予測もブレない！ 補修部品の在庫最適化
不具合を検知するためには一定量の不具合データがたまらないと・・・と思っていませんか？高度な統計手法を取り入れることで、不具合の発生傾向をパターン化し、早期発見できる方法があるのです。また、最終的な人的判断を行う際に一目で視覚的に把握できる仕組みも重要です。判断を迅速化することで品質保証コストの削減を実現します。
詳細は資料をダウンロードしてご確認ください！
事例を交えてご紹介します。
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事例を交えてご紹介します。
部品の特性・目的に応じた需要予測モデルの活用
ライフタイムを考慮した予測を実施
各拠点に最適な在庫基準を算出、在庫偏在を防止
