A review of spare parts supply chain management

Abstract

The particular characteristics of spare parts have prompted several authors to provide substantial results for effective spare parts supply chain management. In this context, the purpose of this paper is to present the significant contributions that researchers have proposed, over time, for the spare parts supply chain management. The literature has shown that the particular characteristics of spare parts have a significant impact on inventory performance and customer demand fulfillment. For this reason, most of the contributions were focused on spare parts classification methods, forecasting methods and inventory optimization. The focus of researchers on some areas of spare parts management allowed us to identify some promising perspectives that were not developed in the literature, such as the development of performance measurement frameworks for the spare parts supply chain and the measurement of organizational maturity.

Enhancing Supply Chain Efficiency to Build Next-Gen Artificial Intelligence (AI)/Machine Learning Network Through Al-Driven Forecasting

“…There are several sectors, such as automotive, Information & Communication Technology, medical and industrial equipment, in which the business of spare parts forms an important source of revenue. Nevertheless, this activity is generally difficult to handle since there is intensifying competition fueled by such developments as globalization, technological evolution and stronger emergence of spare parts markets [15].…”

Identificación de patrones de demanda de refacciones automotrices

“…La selección fue en acuerdo con las empresas de estudio, al ser estos los productos de mayor interés para ellos. Esta clasificación se alinea a los intereses de confidencialidad de información de los casos de estudio, sin embargo, como mencionan Achetoui et al (2019), Van der Auweraer y Boute (2019) y Wang (2019) existen otras formas para la clasificación de productos.…”

“…Para Ravindran y Warsing Jr. (2013) el éxito de una cadena de suministro de fabricación depende de su capacidad para predecir con precisión la demanda de los clientes y producir a tiempo para satisfacer sus requerimientos. Por lo tanto, la predicción es el punto de partida para la mayoría de las decisiones en la gestión de la cadena de suministro; siendo fundamental la calidad de la previsión para reducir riesgos de escasez y sobreoferta entre las diferentes etapas de la cadena, además de mejorar el rendimiento en la planificación de la producción y la reactividad ante un entorno de incertidumbre y complejidad (Achetoui, Mabrouki, y Ahmed, 2019;Chien, Lin y Lin, 2020;Vanalle et al, 2020).…”

“…Por lo tanto, una clasificación adecuada de las piezas de repuesto es útil para las decisiones de previsión y control de inventarios (Bucher y Meissner, 2011). Las clasificaciones de estos indicadores (stock keeping unit [sku] por sus siglas en inglés) también varían ampliamente y es común que las organizaciones clasifiquen sus partes, asignando objetivos de nivel de servicio más altos a algunos segmentos que a otros, o de acuerdo con la percepción del riesgo dentro de su cadena de suministro (Achetoui et al, 2019;Vanalle et al, 2020). Van Kampen, Akkerman y Pieter van Donk (2012) sugieren responder dos preguntas para realizar la clasificación de sku, ¿cuántos tipos son usados?…”

Integration models of demand forecasting and inventory control for coconut sugar using the ARIMA and EOQ modification methods

“…Additionally, the retail and warehousing industries have faced significant difficulties maintaining acceptable quality and ideal inventory control levels due to changing customer behavior, Available online at: http://e-jurnal.lppmunsera.org/index.php/JSMI Jurnal Sistem dan Manajemen Industri ISSN (Print) 2580-2887 ISSN (Online) 2580-2895 fierce competition, rapid technological development, and globalization [4], [5]. From the research gap, it is necessary to integrate inventory control with demand forecasting [6]- [8]. Demand forecasting is the first step because it serves as an inventory control input, resulting in the optimization of inventory control [9].…”