Warranty Prediction Using Weibull Simulation

The main objective of this master’s thesis is to examine if Weibull analysis is suitable method for warranty forecasting in the Case Company. The Case Company has used Reliasoft’s Weibull++ software, which is basing on the Weibull method, but the Company has noticed that the analysis has not given right results. This study was conducted making Weibull simulations in different profit centers of the Case Company and then comparing actual cost and forecasted cost. Simula-tions were made using different time frames and two methods for determining future deliveries. The first sub objective is to examine, which parameters of simulations will give the best result to each profit center. The second sub objective of this study is to create a simple control model for following forecasted costs and actual realized costs. The third sub objective is to document all Qlikview-parameters of profit centers. This study is a constructive research, and solutions for company’s problems are figured out in this master’s thesis. In the theory parts were introduced quality issues, for example; what is quality, quality costing and cost of poor quality. Quality is one of the major aspects in the Case Company, so understand-ing the link between quality and warranty forecasting is important. Warranty management was also introduced and other different tools for warranty forecasting. The Weibull method and its mathematical properties and reliability engineering were introduced. The main results of this master’s thesis are that the Weibull analysis forecasted too high costs, when calculating provision. Although, some forecasted values of profit centers were lower than actual values, the method works better for planning purposes. One of the reasons is that quality improving or alternatively quality decreasing is not showing in the results of the analysis in the short run. The other reason for too high values is that the products of the Case Company are com-plex and analyses were made in the profit center-level. The Weibull method was developed for standard products, but products of the Case Company consists of many complex components. According to the theory, this method was developed for homogeneous-data. So the most im-portant notification is that the analysis should be made in the product level, not the profit center level, when the data is more homogeneous.

Kysynnän ennustaminen leipomotuotteille ja ennusteen tarkkuuden arviointi

Tässä diplomityössä tutkittiin kysynnän ennustamista Vaasan & Vaasan Oy:n tuotteille. Ensin työssä perehdyttiin ennustamiseen ja sen tarjoamiin mahdollisuuksiin yrityksessä. Erityisesti kysynnän ennustamisesta saatavat hyödyt käytiin läpi. Kysynnän ennustamisesta haettiin ratkaisua erityisesti ongelmiin työvuorosuunnittelussa.Työssä perehdyttiin ennustemenetelmiin liittyvään kirjallisuuteen, jonka oppien perusteella tehtiin koe-ennustuksia yrityksen kysynnän historiadatan avulla. Koe-ennustuksia tehtiin kuudelle eri Turun leipomon koe-tuotteelle. Ennustettavana aikavälinä oli kahden viikon päiväkohtainen kysyntä. Tämän aikavälin erityisesti peruskysynnälle etsittiin ennustetarkkuudeltaan parasta kvantitatiivista ennustemenetelmää. Koe-ennustuksia tehtiin liukuvilla keskiarvoilla, klassisella aikasarja-analyysillä, eksponentiaalisen tasoituksen menetelmällä, Holtin lineaarisella eksponenttitasoituksen menetelmällä, Wintersin kausittaisella eksponentiaalisella tasoituksella, autoregressiivisillä malleilla, Box-Jenkinsin menetelmällä ja regressioanalyysillä. Myös neuroverkon opettamista historiadatalla ja käyttämistä ongelman ratkaisun apuna kokeiltiin.Koe-ennustuksien tulosten perusteella ennustemenetelmien toimintaa analysoitiin jatkokehitystä varten. Ennustetarkkuuden lisäksi arvioitiin mallin yksinkertaisuutta, helppokäyttöisyyttä ja sopivuutta yrityksen monien tuotteiden ennustamiseen. Myös kausivaihteluihin, trendeihin ja erikoispäiviin kiinnitettiin huomiota. Ennustetarkkuuden huomattiin parantuvan selvästi peruskysyntää ennustettaessa, jos ensin historiadata esikäsittelemällä puhdistettiin erikoispäivistä ja –viikoista.

Kysynnän ennustaminen sekä informaatiovirtojen integrointi tuotannonohjaukseen arvoketjun tehostamiseksi

Tässä työssä on tarkasteltu kokoonpano-osien valmistajan näkökulmasta eri keinoja tehostaa tilaus-toimitusketjua sekä mahdollisuuksia parantaa samalla omaa tuotannonohjausta ja suunnittelua. Kysynnän heilahteluihin on pystyttävä varautumaan koko ketjun tasolla, jotta suurilta piiskavaikutuksilta voitaisiin välttyä sekä taattaisiin koko ketjun tehokas toiminta. Piiskavaikutus korostuu erityisesti ketjun alapäässä toimivaan yritykseen. Yritykset eivät kilpaile enää pelkästään keskenään. Kilpailu tapahtuu yhä enemmän ja enemmän myös kokonaisten arvoketjujen välillä. Arvoketjujen toimivuuden pohjana on tehokas informaationvaihto sekä yhteistyö informaation tehokkaaseen hyödyntämiseen. Käytännön tasolla arvoketjun logistista tehokkuutta voidaan lisätä informaation vaihdon lisäämisellä siirtymällä sähköisen tiedon siirtoon (EDI). Tuotannonsuunnittelun tehostamiseksi ja varastoihin sidottujen pääomien vapauttamiseksi on siirrytty toimittajan hallinnoiman varastoinnin (VMI) käyttöön. Kysynnän ennustamisella pyritään tasaamaan kysynnän heilahteluja sekä helpottamaan resurssien varaamista ja raaka-aineiden tilauksia. Näillä toimilla on pystytty tehostamaan tilausten käsittelyä sekä tuotannonohjausta. Lisäksi läpinäkyvyyden lisääntyminen on sitouttanut kahden arvoketjussa peräkkäin toimivan yrityksen toimintaa.

Asiakkaan kysynnän ennustaminen

Perinteinen tilaus–toimitus-periaate on hiljalleen väistymässä antaen tilaa sähköisille hankintajärjestelmille. Yritykset ovat huomanneet, että tehostamalla hankintaprosesseja ne voivat saada aikaan suuriakin kustannussäästöjä. Toimintaa on ryhdytty tehostamaan yhdessä tavarantoimittajien, hankintapalveluita tarjoavien yritysten sekä sähköisten tukkureiden kanssa. Muutosten aika ei vielä kuitenkaan ole ohi. Sähköisten hankintajärjestelmien tarjoajat haluavat kehittää uusia ja yhä parempia palveluita, jotta asiakkaiden hankintaprosessit tehostuisivat entisestään. Yksi kehittelyn alla olevista uusista palveluista on ennustemenetelmät. Tutkielman teoriaosassa tarkasteltiin perinteisen hankintaprosessin uudistamista sähköiseksi kaupankäynniksi tarjonta- ja kysyntäketjujen kehittämisen kautta. Teoriassa tarkasteltiin hieman myös julkisen hallinnon hankintatoimea ja sitä, mitä hyötyjä se voi saada sähköisistä hankintaratkaisuista. Sähköisen hankintajärjestelmän tarjoajaa tutkielmassa edusti Kauppatalo Hansel Oy. Keskeisenä asiana tutkielmassa oli kysynnän ennustaminen sekä muutamien kvantitatiivisten ennustemenetelmien analysointi. Empiirisessä osassa tutkittiin case-yritysten hankintatoimen nykytilaa ja niiden halukkuutta ennustemenetelmien käyttöön hankintojen suunnittelun tehostamiseksi kyselylomakkeen avulla. Kyselyissä kävi ilmi, että asiakkailla eli tässä tapauksessa julkisen hallinnon eri organisaatioilla on halua lähteä mukaan uudenlaiseen toimintaan, vaikka tiettyä varautuneisuutta ja epäilyksiä toiminnan onnistumisesta on edelleen olemassa.