Yedek Parça Stok Yönetimindeki Zorluklarla Başa Çıkmak

Aracınızın bozulduğunu ve bu yetmezmiş gibi, tamir için gereken parçanın stokta olmadığını ve ancak bir hafta sonra geleceğini hayal edin. Çocuklarınızı okula götürememek veya haftalık alışverişinizi eve taşıyamamak gibi sorunlar hızla birikiyor. Toplu taşıma masrafları, kurye ücretleri ve aksayan planlar derken beklenmedik giderler hızla ekleniyor. Sinirleniyorsunuz ve kendinize şu soruyu sormadan edemiyorsunuz: Böylesine önemli bir parçayı nasıl stokta bulundurmazlar?

Bu örnek, müşterilerin yedek parça şirketlerine acil onarımlar için önemli parçaların her zaman hazır olmasını sağlama konusunda ne kadar baskı yaptığını açıkça gösteriyor. Ancak müşterilerin genellikle fark etmediği şey, bu işletmelerin karşılaştığı karmaşıklıklardır. Yedek parça firmaları , gecikmelerin satış kayıplarına veya uyulamayan sözleşmelere yol açabileceğini bilerek, yüksek parça bulunabilirliği beklentisiyle karşı karşıya kalıyor.. Üstelik uzun tedarik süreleri, geniş ürün yelpazesi ve tahmin edilmesi zor ürünlerle de uğraşmaları gerekir.

Bu yazı, hayati öneme sahip yedek parçaların etkin şekilde yönetilmesinin neden bu kadar zor olduğunu inceliyor ve daha da önemlisi, aftermarket şirketlerinin bu zorlukların üstesinden gelmek ve stok yönetimlerini geliştirmek için benimseyebilecekleri stratejileri ele alıyor. Bu bilgiler, yedek parça sektöründe geniş deneyime sahip Slimstock Çözüm Mimarı Roberto David’den alınmıştır.

Yedek Parça Sektöründe Talep Planlama Stratejileri

Talebi anlamak, etkili stok yönetiminin önemli bir adımıdır. Ne kadar stok tutulması gerektiğini bilmek, müşterilerin neye ihtiyaç duyacağını doğru bir şekilde tahmin etmekle başlar.

Geniş bir ürün yelpazesi içinde, çeşitli ürünleri etkili bir şekilde talep planlama yapabilmek için farklı teknikler gereklidir. Lastikler gibi hızlı hareket eden ürünler, sık ve istikrarlı satışları nedeniyle düzenli talep paternleri sayesinde tahmin edilmesi daha kolaydır. Öte yandan, belirli çipler gibi yavaş hareket eden ürünler seyrek satıldıkları için yeterli geçmiş verisi bulunmaz ve bu da istatistiksel olarak doğru tahmin yapmayı zorlaştırır.

Aftermarket şirketleri için ürün yelpazesinin büyük kısmı yavaş hareket eden parçalardan oluşur, bu da tahmin sürecini oldukça karmaşık hale getirir.

• Sipariş zamanlarındaki belirsizlik: Silecekleri ele alalım; bu parçalar normal koşullarda nadiren bozulur, ancak bir fırtına çıktığında talep önemli ölçüde artar. Bu öngörülemezlik, talep planlamayı zorlaştırır.
• Bulunurluk ve tahmin doğruluğunu dengelemek: Tahminler güvenilmez olduğunda yüksek bulunurluğu sağlamak zorlaşır ve bu da genellikle kaçırılan fırsatlara veya fazla stoğa yol açar.
• Yüksek emniyet stoğu gereksinimleri: Yüksek belirsizlik karşısında bulunurluğu sürdürmek için yüksek emniyet stoğu seviyeleri gereklidir; bu da maliyetli ve depolama alanı açısından verimsizdir.
• Kaza mı periyodik bakım mı?: Belirsizlik, parçanın daha çok kaza ile ilgili onarımlarda mı yoksa periyodik bakımda mı kullanıldığına bağlı olarak değişecektir. Periyodik bakımda kullanılan parçaların talep planlamaları, kaza onarımlarında kullanılan parçalara göre genellikle daha az dalgalıdır.

Aşırı yüksek güvenlik stoku seviyelerinden kaçınmak için talep planlamanın doğruluğunu artırmak çok önemlidir. Basit bir kayar ortalama hesabı yerine doğru tahmin algoritmasını kullanmak belirsizliği azaltabilir. Daha az belirsizlik, daha düşük emniyet stoku seviyelerine olanak tanır ve aynı zamanda müşteri taleplerini karşılar. Daha güvenilir bir tahmin, yalnızca bulunurluğu artırmakla kalmaz, aynı zamanda planlamacıların güvenle, veri odaklı kararlar almasını sağlar.

Bir diğer zorluk ise SKU numaralarının değişen doğasıdır; parçalar geliştikçe veya yerlerine yenileri geldikçe, geçmiş verilere dayalı güvenilir tahmin yapmak zorlaşır. Benzer modelleme yöntemi, önceki SKU’lardan talep geçmişini yeni SKU’lara aktararak veri odaklı tahminler yapılmasını sağlar.

Ayrıca, yeni bir araç modeliyle ilgili parçaların talebini tahmin ederken başka bir kritik faktör devreye girer: aracın kendi değeri. Yüksek değerli, lüks araçların parçaları genellikle OEM (Orijinal Ekipman Üreticisi) değişimleri gerektirirken, daha düşük bütçeli araçların sahipleri genellikle daha ucuz yedek parça alternatiflerini tercih eder. OEM ve diğer yedek parçalar arasındaki tamir oranı dikkate alındığında, yeni model parçalara yönelik talep tahminleri baştan itibaren daha isabetli yapılabilir.

Yedek Parça Sektöründe Proaktif Tedarik Planlama Yaklaşımları

Talep planlama, tahmin zorlukları ve yüksek bulunabilirlik gereklilikleri nedeniyle zaten zor bir süreçtir. Ancak, tedarik planlama kendi zorluklarını da beraberinde getirir; zira çoğu yedek parça Asya’dan tedarik edilir ve bu da dünyanın birçok bölgesi için uzun tedarik sürelerine sebep olmaktadır.

• Uzun tedarik süreleri proaktif bir yaklaşım gerektirir: Bugün verilen siparişler, aylar öncesinden talebi öngörmelidir. Bu talebin karşılanamaması, kaybedilen satışlara veya maliyetli acil satın alma siparişlerine yol açabilir.
• İstisnai durumlarla yönetim: Proaktif olabilmek için talebi tahmin etmek için doğru araçlara ve stokların tükenme riski taşıdığı durumlarda sizi uyaran bir sisteme ihtiyacınız var. Bu yaklaşım, şirketlerin tepki vermekten ziyade öngörme odaklı hareket etmelerine yardımcı olarak stok tükenmelerini en aza indirir ve pahalı hızlandırılmış siparişlere olan ihtiyacı azaltır.

Talep ve tedarikteki belirsizliği yönetirken doğru bulunurluğu sağlamak için servis seviyesi odaklı bir envanter stratejisi kritik önem taşır. Hedefiniz belirli bir gün stokta tutma oranına ulaşmak değil, nihai amacınız olan: müşterilerinize zamanında ve maliyet etkin hizmet sunmak olmalı.

Servis seviyelerini belirlemek zor olabilir, ancak ABC sınıflandırması gibi segmentasyon yöntemlerini kullanmak ve ürünlere özgü faktörleri dikkate almak, bu seviyeleri optimize etmenize yardımcı olabilir. Örneğin, otomotiv yedek parça sektöründe VOR (araç hareketsiz) olarak işaretlenen kritik parçalar, araç bu parçaya ulaşana kadar kullanılamaz. Bu tür ürünlerde daha yüksek hedef hizmet seviyeleri belirlemek, maliyetli gecikmeleri önlemeye yardımcı olabilir.