MROサプライチェーンとは

原材料は最終製品に直接組み込まれますが、MROアイテムは生産プロセスをサポートします。多くの組織では、MROを間接的なものとして分類し、調達の難易度を低くして扱っています。その結果、コストの漏れ、過剰なインベントリー、サプライヤーの無秩序な増加の機会が生まれます。

MROサプライチェーンには、以下が含まれます。

• スペアパーツ調達：適切なプロバイダーからスペアパーツを調達するためのMRO調達戦略の概要を説明します。
• MRO在庫管理：スペアパーツの在庫レベルを維持し、在庫切れ、不足、在庫余剰を防ぎます。
• MROサービス調整：インベントリーを効率的に使用し、ダウンタイムを最小限に抑える方法でサービス（例：設備の修理）をスケジュール設定し、促進します。
• ベンダーとの関係管理：戦略的ソーシングには、適切なMROパートナーを特定し、調達プロセスを通じて良好な関係を維持することが含まれ、サプライチェーンのレジリエンスを高めます。

初回修理完了率を含む修理の成功度を監視することで、MRO（保守・修理・運用）プロセスに役立つデータが得られます。保守の実行はサプライチェーンの外部で行われますが、修理パフォーマンス・メトリクスはMRO在庫計画と調達戦略に直接影響します。

サプライチェーン・プロセスに含まれる可能性のあるMRO項目の例をいくつか示します。

• 設備用品：オペレーションに必要な品目、例えば工業用潤滑油。
• 交換部品：ギアやバルブなど、生産機械のスペアパーツ。
• 安全設備：ノンステップのマットや、ヘルメットやマスクなどの個人用防護具（PPE）などの職場用品。
• 修理用品：手動ツールや電動ツールなど、メンテナンスに必要な用品。
• 事務用品：プリンターのインク、紙、ペン、その他事務作業に必要なその他の用品。
• 清掃用品：消毒料、清掃ソリューション、ゴム手袋、スポンジなどの消耗品。
• 電気機器：ワイヤー、プラグ、ソケット、バッテリーなどのコンポーネント。
• 研究室設備：研究および試験用品目、試験管やビーカーなど。

最適化されたサプライチェーンは、設備のアップタイムを増やし、インベントリーのコストを削減し、中断を減らすことで生産ビジネスを強化するように設計されています。

効果的なMROは、企業を事後対応型のMRO戦略から事前対応型のMRO戦略に移行することで、稼働時間を最大化します。組み込まれたモノのインターネット（IoT）センサーからのリアルタイムの可視性を使用するデータ駆動型の予知保全により、チームは機器のライフサイクル全体にわたって定期的に予定された保守を行うことで、潜在的に破壊的な故障を防ぐことができます。

一方、コンピューター保全管理システム（CMMS）ののようなMRO Softwareへのデジタル・トランスフォーメーションは、保守ワークフローを改善し、作業指示を効率的に管理するオートメーションを導入します。

在庫コストは、生産志向のビジネスのマージンを急速に圧迫する可能性があります。MRO在庫の最適化は、効果的な在庫管理とサプライチェーン管理を通じてコスト削減を実現します。

強力なMRO供給戦略により、最適な在庫レベルを維持し、過剰在庫と在庫切れの両方を削減できます。過剰在庫は、不要な商品が倉庫に保管されているため保有コストを増加させます。一方、在庫切れは特急料金を発生させ、交換部品の出荷中のダウンタイムを増やします。適切なサイズの在庫管理プログラムにより、保有資産はスペアの重要度と需要に合わせて調整されます。

その一方で、戦略的パートナーシップと強力なベンダー関係により、リードタイムが短縮され、急ぎの依頼を受けてMRO支出が抑えられます。

予知保全と強力な在庫戦略はどちらも、組織が潜在的な生産の中断を事前に防ぎ、生産の停止を軽減するのに役立ちます。中断が発生した場合に適切な部品とMRO資材を手元に置いておくことで、保守チームが迅速に対応し、生産ラインのダウンタイムを最小限に抑えることができます。

資産管理と在庫管理は、稼働時間を最大化し、収益を強化するMROストラテジーのクリティカルなコンポーネントです。

以下は、効果的なMROサプライチェーンを構築し維持する上での課題の例です。

• データの可視性
• ベンダーの無秩序な増加
• コミュニケーション不足
• 老朽化
• 法規制への準拠
• 労働力供給

効果的なMROサプライチェーン管理では、そのメリットを最大化するために、修理状況、インベントリー、料金体系、人員配置などのデータをリアルタイムで可視化する必要があります。インベントリーは、リアルタイム・データを活用した正確な予測により最適に計画されます。

同様に、修理に関する十分なデータがなければ、MROチームは参考情報と人員の割り当てを追跡して、最も注意と時間を必要とする設備を特定することができません。良質でタイムリーなデータは、サプライチェーンの自動化を導入する場合など、スマートなMROサプライチェーン管理に不可欠です。

混沌と複雑なベンダー・ネットワークは管理がより困難になります。追跡すべき注文書が増え、維持しなければならない関係性も増えていきます。より少数のベンダーに統合することで、サプライヤー管理が合理化され、管理業務のワークロードが軽減されるとともに、交渉時の料金体系に大きな影響力を持つようになります。

従業員、チーム、部門がスムーズかつオープンにコミュニケーションできないと、情報共有が難しくなります。伝達ミスやコミュニケーションの遅れは、在庫の浪費、重複作業、補充の遅延につながる可能性があります。

業種・業務でテクノロジーが急速に進歩している場合、サプライチェーンの課題として時代遅れが浮上しています。新しいテクノロジーは、以前のバージョンよりも高価になることが多く、組織はMROコストの上昇と保守の遅延のどちらかを選択せざるを得なくなります。

適切なForecastingは、想定外の料金体系を軽減し、必要な設備のオーバーホールを計画するのに役立ちます。

規制や法的要件を遵守しないと、オペレーションが停止してしまう可能性があります。労働安全衛生局（OSHA）の要件、環境規制、ISOなどの業界固有の基準など、コンプライアンスの低下は、MROサプライチェーンに悪影響を及ぼします。

テクノロジーの進歩に伴い、資格と訓練を受けた技術者の必要性も高まっています。十分な訓練を受けた担当者がいない場合、適切な部品がすべて在庫にあり、スケジューリングが完璧でない場合でも、組織は保守や修理に遅れが生じます。

継続的なトレーニングに投資することで、技術者に必要な専門知識を身に付けさせることができます。

組織は、いくつかの重要なことに焦点を当てることで、MROサプライチェーンを合理化し、強化することができます。

• データ駆動型分析
• 在庫管理の最適化
• 部品の標準化、ベンダーの統合、戦略的ソーシング
• 事前対応型メンテナンス

組織全体のデータを一元化することで、サイロ化を防ぎ、データ駆動型のリアルタイム分析に必要な大規模なデータ・セットを容易に組み立てることができます。これにより、エネルギー部門におけるサプライチェーンの可視性と業種・業務の可視性を高めることができます。

人工知能（AI）ツールはデータ分析を自動化し、効率改善、コスト削減、予知保全、調達の機会を明らかにする隠れたパターンを発見することができます。

データ活用の改善は、ABC分析、ジャスト・イン・タイム（JIT）発注、AI導入などのアプローチを通じて、在庫の最適化を直接的にサポートします。

インベントリーは、年間消費価値（使用量×コスト）に基づいてカテゴリー分類されます。

• A品目：SKUの10～20%、在庫価値の70～80%

• B品目：SKUの20～30%、価値の15～25%

• C品目：SKUの50〜70%、価値の5〜10%

カテゴリーAの品目は最も厳しい管理レベルを受け、カテゴリーBとCはそれに比例してより少ないレベルの管理を受けます。ABCのアプローチにより、クリティカルなスペアの重要度分析の改善、インベントリー・コストの削減、クリティカルな品目の在庫切れリスクの軽減につながります。

JITの発注では、必要に応じて部品を受け取ることができるように調達をスケジュールします。JITは、ダウンタイムリスクが保有コストを上回る高クリティカルのスペアパーツではなく、非クリティカルの消耗品に最適です。

重要度ベースの戦略により、故障の影響、リードタイム、交換コストに応じて部品を分類します。

生産を停止させたり、安全リスクを引き起こしたりする可能性のある重要度の高いコンポーネントには、より高いサービス・レベルと安全在庫が必要です。重要度の低い部品はJITベースで調達することも、ベンダーが管理する在庫に任せることもできます。

AI駆動型在庫管理は、データ分析、機械学習、予測分析を活用することで、よりスムーズで効率的なプロセスにつながります。需要計画はより正確になり、ABC分析とJIT発注の両方が強化されます。

機器全体で部品を標準化することで、在庫SKUを最小限に抑えることができます。ベンダー統合により、担当者は少数のベンダーと取引しているため、関係管理を合理化するのにも役立ちます。

戦略的ソーシングでは、データ駆動型分析を適用して、最低価格を追いかけるのではなく、長期的に最大の価値を得るために購買を最適化します。

予知保全は、発生前に潜在的な機器の故障に対処しますが、事後保全は、問題が発生するまで待機してから対処します。

組織は予知保全にAIを活用することで、固定されたスケジュールではなく、状態データに基づいて保全間隔を最適化することができます。