Ottimizzazione dei pezzi di ricambio MRO

Molti manager di settori ad alta intensità di asset, come l'energia, le utenze o la produzione di processo, eseguono un delicato atto di equilibrio quando gestiscono l'inventario. Trovare il giusto equilibrio diventa fondamentale per contribuire a garantire il successo delle iniziative di manutenzione, riparazione e operazioni (MRO), in particolare dei pezzi di ricambio che le supportano.

Sia che i processi MRO riguardino la manutenzione, i guasti o le revisioni, i risultati ricercati sono gli stessi: fornire livelli di servizio più elevati, funzionare in modo sicuro e sostenibile, operare in modo efficiente e ridurre il tempo di inattività e i costi non pianificati.

Un recente report mostra un aumento significativo dei costi di tempo di inattività dal 2021 al 2022, con aziende Fortune Global 500 che ora perdono l'11% del loro fatturato annuo, pari a quasi 1,5 trilioni di dollari, in aumento rispetto agli 864 miliardi di dollari dal 2019 al 2020. ¹

Un altro studio ha rivelato:

L'inventario dei pezzi di ricambio MRO varia a seconda del settore e delle attrezzature, da articoli specifici a forniture più basilari. Queste forniture includono di tutto, dai grandi elementi infrastrutturali come turbine, generatori, trasformatori e sistemi di riscaldamento, ventilazione e raffreddamento fino a piccoli elementi come ingranaggi, grasso e moci per i pavimenti. Molte aziende ad alta intensità di asset stanno dando priorità all'ottimizzazione dell'inventario a causa delle pressioni esercitate dalla conformità alle crescenti normative dell'industria 4.0, dalla trasformazione digitale e dalla necessità di ridurre i costi.

Nel tempo, i gestori dell'inventario hanno testato diversi approcci per determinare quello più adatto alle loro organizzazioni.

Per molti anni, le aziende hanno preferito le operazioni just-in-time come approccio più logico per gestire l'inventario e minimizzare i costi di mantenimento. Tuttavia, le recenti interruzioni nella supply chain globale, dovute alla pandemia e a problemi geo-specifici, hanno colto molti di sorpresa.

Se le operazioni avessero avuto bisogno di un pezzo di ricambio che non era prontamente disponibile, spesso si verificavano tempi di inattività dell'attrezzatura o costose giacenze di magazzino. Anche in passato, questo metodo comportava spesso spese aggiuntive per l'accelerazione o la spedizione, oltre a preoccupazioni sulla qualità dei componenti.

Considerando che IDC ha intervistato il 37% delle aziende che gestiscono l'inventario di pezzi di ricambio utilizzando fogli di calcolo, e-mail, cartelle condivise o un approccio incerto, diventa evidente che questa pratica comporta più rischi di quanto possa sembrare.² A meno che la previsione della domanda non sia accurata, adottare un approccio reattivo potrebbe rivelarsi meno efficiente.

Ora prendiamo in considerazione l'approccio "just-in-case" . Alcuni manager scelgono di immagazzinare pezzi di ricambio in eccesso a causa di ritardi e altre conseguenze negative riscontrate in passato. Mantenere scorte di sicurezza è utile, ma un inventario eccessivo comporta costi e richiede molto tempo di gestione. Quando gli asset non sono caratterizzati da criticità e priorità, c'è il rischio di accumulare parti non necessarie che potrebbero diventare obsolete sugli scaffali. Questo, a sua volta, avvia un ciclo continuo di spesa per gli sforzi di riduzione dell'inventario.

Quindi, considerando gli svantaggi sia degli approcci just-in-time che di quelli per ogni evenienza, l'obiettivo è trovare l'equilibrio ideale che aiuti a garantire i materiali giusti per sostenere le operazioni aziendali, fornendo al contempo ai team ciò di cui hanno bisogno al momento giusto.

Non si tratta di una questione puramente teorica. Ci sono benefici quantificabili nel bilanciare la dinamica dei ricambi MRO e della domanda di materiali. Molte organizzazioni non dispongono delle risorse o delle conoscenze interne per eseguire queste procedure necessarie, ma quelle in grado di farlo segnalano:³

• Una riduzione del 50% dei tempi di inattività non pianificati associati ai componenti.
• Una riduzione dei costi di inventario del 40% .
• Una riduzione del 35% nei budget di manutenzione.
• Un aumento del 25% nei livelli di servizio.

La risposta breve: raccogliere, analizzare e agire sui dati in tempo reale per sbloccare un valore immediato nelle operazioni. È più facile a dirsi che a farsi? Ciò può avvenire se ci si affida a un foglio di calcolo, al conteggio degli asset fisici o esclusivamente al monitoraggio delle condizioni.

Considera queste domande:

1. Hai una piattaforma che combina analisi statistiche, analisi prescrittive e algoritmi di ottimizzazione?
2. È possibile segmentare i dati di tutti i sistemi aziendali come la gestione degli asset, la pianificazione delle risorse aziendali (ERP), la gestione delle relazioni con i clienti e la tecnologia dei sensori, utilizzando parametri chiave come costo, criticità, utilizzo, tempi effettivi di consegna e altro ancora?
3. Se ti affidi a sistemi ERP transazionali, possiedi le funzionalità critiche di analitica e reportistica di cui hai bisogno e hai riconosciuto lacune nel SAP per settori ad alta intensità di asset?
4. Puoi rivedere i moduli di dati storici?
5. Esegui analisi di base che analizzano il valore dell'inventario basandoti sul prezzo medio, sugli articoli ereditati e su altri criteri?
6. Riesci immaginare scenari ipotetici per visualizzare le tue opzioni?
7. Hai algoritmi appositamente progettati per migliorare la previsione della domanda intermittente e variabile?
8. Puoi raggruppare e dare priorità al lavoro usando code di attività e monitorare i progressi per aree organizzative e set di dati?

Sebbene l'intelligenza artificiale (AI) sia già presente nei piani di molti gestori di inventario, vale la pena di tenere d'occhio l'ultima iterazione della tecnologia. L'AI generativa ha il potenziale di fornire un supporto potente in aree chiave dei dati:

• Pulizia dei dati master per ridurre le duplicazioni e segnalare i valori atipici.
• Arricchisci i dati master per migliorare la categorizzazione e le caratteristiche dei materiali.
• Qualità dei dati master per migliorare la valutazione, la definizione delle priorità e la convalida automatizzata dei dati.

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