La chaîne d’approvisionnement MRO (maintenance, réparation et opérations) couvre l’approvisionnement, l’achat et la gestion de toutes les pièces et de tous les équipements nécessaires au bon fonctionnement des équipements industriels.
Alors que les matières premières sont directement intégrées au produit final, les articles MRO soutiennent les processus de production. De nombreuses entreprises classent les dépenses MRO comme indirectes et les traitent avec moins de rigueur en matière d’approvisionnement, ce qui crée des risques de fuites de coûts, de surstockage et de prolifération des fournisseurs.
La chaîne d’approvisionnement MRO comprend les éléments suivants :
Le suivi de la réussite des réparations, notamment le taux de résolution dès la première intervention, fournit des données qui éclairent les processus MRO. Bien que l’exécution de la maintenance se fasse en dehors de la chaîne d’approvisionnement, les indicateurs de performance des réparations influencent directement la planification des stocks MRO et la stratégie d’approvisionnement.
Voici quelques exemples d’articles MRO pouvant être inclus dans le processus de la chaîne d’approvisionnement :
Deux fois par semaine, restez au fait des tendances les plus étonnantes du secteur dans le domaine de l’IA, de l’automatisation, des données et bien d’autres avec la newsletter Think. Consultez la Déclaration de confidentialité d’IBM.
Une chaîne d’approvisionnement MRO optimisée est conçue pour améliorer l’activité de production grâce à une disponibilité accrue des équipements, à une réduction des coûts de stock et à une diminution des interruptions.
Une gestion MRO efficace maximise le temps de fonctionnement en faisant passer les entreprises d’une stratégie MRO réactive à une stratégie proactive. La maintenance prédictive fondée sur les données, qui emploie la visibilité en temps réel fournie par des capteurs IdO (Internet des objets) intégrés, permet aux équipes de prévenir les pannes potentiellement perturbatrices grâce à un entretien régulier tout au long du cycle de vie des équipements.
Parallèlement, la transformation numérique vers des logiciels MRO, tels qu’un système de gestion de la maintenance assistée par ordinateur (GMAO), introduit l’automatisation pour améliorer les workflows de maintenance et gérer efficacement les ordres de travail.
Les coûts de stock peuvent rapidement grignoter les marges de toute entreprise axée sur la production. L’optimisation des stocks MRO permet de réaliser des économies grâce à une gestion efficace des stocks et de la chaîne d’approvisionnement.
Une stratégie d’approvisionnement MRO solide permettra de maintenir des niveaux de stock optimaux afin de réduire à la fois les surstockages et les ruptures de stock. Les surstockages augmentent les coûts car des articles inutiles restent dans les entrepôts, tandis que les ruptures de stock entraînent des frais d’urgence et allongent les temps d’arrêt pendant l’expédition des pièces de rechange. Un programme de gestion des stocks adapté permet d’ajuster les stocks en fonction de l’importance des pièces de rechange et de la demande.
Parallèlement, des partenariats stratégiques et de solides relations avec les fournisseurs réduisent les délais de livraison et les commandes urgentes, ce qui permet de limiter les dépenses MRO.
La maintenance prédictive et une stratégie de gestion des stocks solide aident toutes deux les organisations à anticiper les perturbations potentielles de la production et à en limiter les arrêts. Disposer des pièces et des matériaux MRO appropriés lorsque des perturbations surviennent permet aux équipes de maintenance de passer immédiatement à l’action et de minimiser les temps d’arrêt sur les lignes de production.
La gestion des actifs et la gestion des stocks sont toutes deux des composantes essentielles d’une stratégie MRO visant à maximiser le temps de fonctionnement et à améliorer les résultats financiers.
Voici quelques exemples des défis liés à la mise en place et au maintien d’une chaîne d’approvisionnement MRO efficace :
Une gestion efficace de la chaîne d’approvisionnement MRO nécessite une visibilité en temps réel sur les réparations, les niveaux de stock, les prix, l’affectation du personnel et d’autres données afin d’en maximiser les avantages. La planification des stocks s’effectue au mieux grâce à des prévisions précises alimentées par des données en temps réel.
De même, sans données suffisantes sur les réparations, les équipes MRO ne peuvent pas suivre l’allocation des ressources et du personnel pour identifier les équipements qui nécessitent le plus d’attention et de temps. Des données fiables et actualisées sont essentielles pour une gestion intelligente de la chaîne d’approvisionnement MRO, notamment lors de la mise en place de l’automatisation de la chaîne d’approvisionnement.
Un réseau de fournisseurs chaotique et complexe est plus difficile à gérer, avec davantage de bons de commande à suivre et de relations à entretenir. La consolidation vers un nombre réduit de fournisseurs rationalise la gestion des fournisseurs, réduisant la charge de travail administrative et donnant aux entreprises un plus grand pouvoir de négociation sur les prix.
Lorsque les employés, les équipes et les services ne parviennent pas à communiquer de manière fluide et ouverte, le partage d’informations se complique. Les malentendus ou les retards dans la communication peuvent entraîner un gaspillage de stocks, un travail redondant et des retards de réapprovisionnement.
Dans les secteurs où la technologie évolue rapidement, l’obsolescence apparaît comme un défi pour la chaîne d’approvisionnement MRO. Les nouvelles technologies sont souvent plus coûteuses que les versions précédentes, ce qui peut contraindre les entreprises à choisir entre une augmentation des coûts MRO et des retards de maintenance.
Un forecasting adéquat peut aider à atténuer les surprises en matière de prix et à planifier les révisions nécessaires des équipements.
Le non-respect des exigences réglementaires et légales peut paralyser les activités. Tout manquement à la conformité, qu’il s’agisse des exigences de l’OSHA (Occupational Safety and Health Administration), des réglementations environnementales ou des normes spécifiques au secteur telles que l’ISO, aura des répercussions négatives sur la chaîne d’approvisionnement MRO.
Le besoin en techniciens qualifiés et formés augmente parallèlement aux progrès technologiques. Sans personnel suffisamment formé, les entreprises subiront des retards de maintenance et de réparation, même si toutes les pièces nécessaires sont en stock et que la planification est irréprochable.
Investir dans la formation continue permet de doter les techniciens de l’expertise dont ils ont besoin.
Les entreprises peuvent rationaliser et renforcer leurs chaînes d’approvisionnement MRO en privilégiant quelques points clés :
La centralisation des données au sein d’une entreprise évite le cloisonnement et facilite l’assemblage des vastes jeux de données nécessaires à une analyse en temps réel et fondée sur les données, qui améliore la visibilité de la chaîne d’approvisionnement dans le secteur de l’énergie et d’autres industries.
Les outils d’intelligence artificielle (IA) peuvent automatiser l’analyse des données et découvrir des schémas cachés susceptibles de révéler des opportunités d’amélioration de l’efficacité, de réduction des coûts, de maintenance prédictive et d’approvisionnement.
Une meilleure utilisation des données contribue directement à l’optimisation des stocks grâce à des approches telles que l’analyse ABC, les commandes juste-à-temps (JIT) et la mise en œuvre de l’IA :
Les stocks sont divisés en trois catégories en fonction de la valeur de consommation annuelle (utilisation × coût) :
Articles A : 10 à 20 % des références, 70 à 80 % de la valeur des stocks
Articles B : 20 à 30 % des références, 15 à 25 % de la valeur
Articles C : 50 à 70 % des références, 5 à 10 % de la valeur
Les articles de catégorie A font l’objet du niveau de contrôle le plus strict, tandis que les catégories B et C bénéficient d’un contrôle proportionnellement moindre. L’approche ABC peut permettre une meilleure analyse de la criticité des pièces de rechange, ce qui réduit les coûts de stockage et le risque de rupture de stock pour les articles critiques.
Les commandes JIT planifient les achats de manière à ce que les pièces soient reçues au fur et à mesure des besoins. La méthode JIT est particulièrement adaptée aux consommables non critiques plutôt qu’aux pièces de rechange hautement critiques, pour lesquelles le risque de temps d’arrêt l’emporte sur les coûts de stockage.
Une stratégie basée sur la criticité classe les pièces en fonction de l’impact d’une défaillance, du délai de livraison et du coût de remplacement.
Les composants à haute criticité, susceptibles d’interrompre la production ou d’engendrer des risques pour la sécurité, exigent des niveaux de service et des stocks de sécurité plus élevés. Les pièces moins critiques peuvent être approvisionnées selon le principe du juste-à-temps (JIT) ou confiées à la gestion des stocks par le fournisseur.
La gestion des stocks pilotée par l’IA peut conduire à des processus plus fluides et plus efficaces grâce à l’utilisation de l’analyse de données, du machine learning et de l’analyse prédictive. La planification de la demande gagne en précision, améliorant à la fois l’analyse ABC et les commandes JIT.
La standardisation des pièces d’équipement permet de réduire au minimum le nombre de références en stock. La consolidation des fournisseurs aide également le personnel à rationaliser la gestion des relations, car il traite avec un nombre réduit de fournisseurs.
L’approvisionnement stratégique emploie une analytique fondée sur les données pour optimiser les achats en vue d’obtenir la meilleure valeur à long terme, plutôt que de rechercher le prix le plus bas.
La maintenance prédictive traite les pannes potentielles des équipements avant qu’elles ne se produisent, tandis que la maintenance réactive attend qu’un problème survienne pour y remédier.
Les entreprises peuvent recourir à l’IA dans le cadre de la maintenance prédictive pour optimiser les intervalles de maintenance en fonction des données d’état plutôt que de calendriers fixes.