Optimum Spare Parts Inventory Control in Existence of a Non-Stationary Installed Base

Abstract

In spare parts supply chains, demand is profoundly dependent on the life cycle of the product. Thus, MROs should incorporate installed base information in demand forecasting to prevent production/service interruptions and high holding costs. MROs also try to exploit secondary markets as a cheap and expedited source of spare parts apart from the OEM. However, the secondary markets are not reliable since they have a limited and stochastic spare parts capacity. Therefore, MROs need to determine when and how much to order from two supply sources. Under the assumption of stationary demand, a mathematical model is developed for an inventory control model in a dual sourcing setup. Then, this model is extended by assuming a non-stationary demand by employing Hekimoğlu and Karlı (2021)'s demand model. Optimal ordering policies are derived when the lead time difference of suppliers is one period, under both stationarity assumptions. Heuristics policies are utilized when the lead time difference is more than one period. It is found that the Dual Index policy outperforms other considered heuristics, resulting in a satisfactory cost deviation from the optimum cost. The value of higher moment information in demand forecasting is measured by simulation studies. Information of the first two and three moments are found to be superior over the other for declining and growing installed bases, respectively. The same simulation study is conducted by presenting an estimation error to the first moment. Results showed that the information of higher moments could save costs up to 14.2% and 9.26% for growth and decline phases, respectively. Finally, empirical analyses are conducted on a company from the Turkish automotive sector by performing statistical tests. It is concluded that Hekimoğlu and Karlı (2021)'s demand model could be practical to model spare parts demand of automobiles in the growth phase.

Yedek parça tedarik zincirlerinde talep ürünün yaşam döngüsüne ciddi oranda bağlılık göstermektedir. Bu nedenle Bakım Onarım Firmaları (BOF) üretim/hizmet kesintilerini ve yüksek elde tutma maliyetlerini önlemek için talep tahmin modellerinde kurulu sistem bilgisini de kullanmalıdır. BOF'lar, Orijinal Parça Üreticileri dışında ucuz ve hızlı bir yedek parça kaynağı olarak ikincil marketlerden de yararlanmaya çalışırlar. Ancak ikincil pazarlar sınırlı ve rassal bir yedek parça kapasitesine sahip oldukları için güvenilir değildir. Bu nedenle BOF'ların iki tedarik kaynağından ne zaman ve ne kadar sipariş vereceğini en iyi şekilde belirlemesi gerekir. Durağan talep varsayımı altında, iki farklı tedarik seçeneğinin bulunduğu bir envanter kontrol modeli için matematiksel bir model geliştirilmiştir. Daha sonra bu model Hekimoğlu ve Karlı (2021)'in talep modeli kullanılarak durağan olmayan bir talep varsayımıyla modellenmiştir. Optimum sipariş politikaları, her iki durağanlık varsayımı altında da kanıtlanmıştır. Termin süresi farkı bir periyottan fazla olduğunda sezgisel yöntemler kullanılmıştır. İkili indeks politikasının dikkate alınan diğer sezgisel yöntemlerden daha iyi performans gösterdiği ve optimum maliyetten sapmasının tatmin edici bir düzeyde olduğu bulunmuştur. Talep tahminlemesinde daha yüksek moment bilgisinin değeri simülasyon çalışmaları ile ölçülmüştür. İlk iki ve ilk üç moment sırasıyla azalan ve artan kurulu sistemler için diğerine göre daha üstün bulunmuştur. Aynı simülasyon çalışması birinci momente bir tahmin hatası eklenerek yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar daha yüksek moment bilgisinin artan ve azalan kurulu sistemler için sırasıyla %14,2 ve %9,26'ya varan maliyet tasarrufu sağlayabileceğini göstermiştir. Son olarak Türk otomotiv sektöründen bir firmadan elde edilen veriler üzerinde istatistiksel testler aracılığıyla ampirik analizler yapılmıştır. Hekimoğlu ve Karlı (2021)'in talep modelinin büyüme aşamasındaki otomobillerin yedek parça talebinin modellenmesinde kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.