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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정상천 (한양대학교) 박소현 (건국대학교) 김승철 (한양대학교)
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 한국산업경영시스템학회지 제43권 제4호
발행연도
2020.1
수록면
93 - 106 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2022

자동차 리콜 서비스의 품질이 거래지속 의도에 미치는 영향과 서비스회복 공정성의 조절효과
정상천 ,  김민정 상품학연구 2022.08 학술저널

2021

자동차 산업의 리콜 대응을 위한 공급망 전략 : ARIMA 모형을 활용한 수요패턴 분석 - 수입자동차를 중심으로-
정상천 경영 2021.01 학위논문

2020

AHP 분석을 활용한 수입 자동차 리콜부품의 수요 예측 요인에 관한 연구
정상천 ,  김승철 ,  이태원 글로벌경영학회지 2020.01 학술저널
수입자동차 리콜 수요패턴 분석과 ARIMA 수요 예측모형의 적용
정상천 ,  박소현 ,  김승철 산업경영시스템학회지 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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This research explores how imported automobile companies can develop their strategies to improve the outcome of their recalls. For this, the researchers analyzed patterns of recall demand, classified recall types based on the demand patterns and examined response strategies, considering plans on how to procure parts and induce customers to visit workshops, recall execution capacity and costs. As a result, recalls are classified into four types: U-type, reverse U-type, L- type and reverse L-type. Also, as determinants of the types, the following factors are further categorized into four types and 12 sub-types of recalls: the height of maximum demand, which indicates the volatility of recall demand; the number of peaks, which are the patterns of demand variations; and the tail length of the demand curve, which indicates the speed of recalls. The classification resulted in the following: L-type, or customer-driven recall, is the most common type of recalls, taking up 25 out of the total 36 cases, followed by five U-type, four reverse L-type, and two reverse U-type cases. Prior studies show that the types of recalls are determined by factors influencing recall execution rates: severity, the number of cars to be recalled, recall execution rate, government policies, time since model launch, and recall costs, etc. As a component demand forecast model for automobile recalls, this study estimated the ARIMA model. ARIMA models were shown in three models: ARIMA (1,0,0), ARIMA (0,0,1) and ARIMA (0,0,0). These all three ARIMA models appear to be significant for all recall patterns, indicating that the ARIMA model is very valid as a predictive model for car recall patterns. Based on the classification of recall types, we drew some strategic implications for recall response according to types of recalls. The conclusion section of this research suggests the implications for several aspects: how to improve the recall outcome (execution rate), customer satisfaction, brand image, recall costs, and response to the regulatory authority.
#Imported Automobiles #Recall #Recall Demand #Recall Types #ARIMA

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Sharma, A. / 2014 / Product recall : Supply chain quality issue? / International Journal of Intelligent Enterprise 2(4):277~293 google schola 백승익 / 2008 / 제품 리콜과 서비스 실패 발표가 기업의 재무적 가치에 미치는 영향 / Entrue Journal of Information Technology 7(2):23~32 dbpia Bae, Y. -K. / 2011 / Do Vehicle Recalls Reduce the Number of Accidents? The Case of the U.S. Car Market / Journal of Policy Analysis and Manage-ment 30(4):821~862 google schola 차태훈 / 2005 / 리콜효과: 커뮤니케이션 유형과 고객충성도를 중심으로 / 광고연구 (68):281~300 dbpia Choi, E. S. / 2012 / Survey on Recall consumer perception google schola

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