Optimización de piezas de repuesto de MRO

Muchos gerentes en industrias con uso intensivo de activos, como la energía, las empresas de servicios públicos o la fabricación por procesos, realizan un acto delicado de alto nivel al gestionar el inventario. Encontrar el equilibrio adecuado se vuelve crucial para ayudar a garantizar el éxito de las iniciativas de mantenimiento, reparación y operaciones (MRO), específicamente las piezas de repuesto que las respaldan.

Ya sea que los procesos de MRO aborden el mantenimiento preventivo, las fallas del servicio o las revisiones de apagado, los resultados deseados son los mismos: ofrecer mayores niveles de servicio, funcionar de manera segura y sostenible, operar de manera eficiente y reducir el tiempo de inactividad no planificado y costoso.

Un informe reciente muestra un aumento significativo en el costo del tiempo de inactividad de fabricación de 2021 a 2022: las empresas de Fortune Global 500 ahora pierden el 11 % de su facturación anual, lo que asciende a casi 1.5 billones de dólares, frente a 864 mil millones de dólares en 2019 a 2020. ¹

Otro estudio reveló:

El inventario de piezas de repuesto de MRO varía según las industrias y el equipamiento, desde artículos específicos hasta suministros más básicos. Estos suministros incluyen todo, desde grandes elementos de infraestructura, como turbinas, generadores, transformadores y sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado, hasta elementos más pequeños, como engranajes, grasa y trapeadores. Muchas empresas con uso intensivo de activos están priorizando la optimización del inventario debido a las presiones de cumplir con las crecientes regulaciones de la Industria 4.0, la transformación digital y la necesidad de reducir costos.

Con el tiempo, los gerentes de inventario han probado diferentes enfoques para determinar la mejor opción para sus organizaciones.

Durante muchos años, las empresas favorecieron las operaciones justo a tiempo como el enfoque más lógico para gestionar el inventario y minimizar los costos de mantenimiento. Sin embargo, las recientes interrupciones en la cadena de suministro global, debido a la pandemia y a problemas geoespecíficos, han tomado a muchos desprevenidos.

Si el equipo de operaciones necesitaba una pieza de repuesto que no estaba fácilmente disponible, a menudo resultaba en tiempo de inactividad del equipamiento o costosos desabastecimientos. Incluso en el pasado, este método con frecuencia generaba gastos adicionales para agilizar o enviar, junto con preocupaciones sobre la calidad de las piezas.

Teniendo en cuenta que IDC encuestó al 37 % de las empresas que gestionan el inventario de piezas de repuesto mediante el uso de hojas de cálculo, correo electrónico, carpetas compartidas o un enfoque incierto, resulta evidente que esta práctica conlleva más riesgos de lo que parece.² A menos que su forecasting de la demanda sea preciso, adoptar un enfoque reactivo podría resultar menos eficiente.

Ahora, consideremos el enfoque “por si acaso” . Algunos gerentes optan por almacenar repuestos excedentes debido a retrasos y otras consecuencias negativas que han sufrido en el pasado. Mantener un stock de seguridad es beneficioso, pero un inventario excesivo incurre en costos y exige un tiempo significativo para la gestión. Cuando los activos carecen de asignaciones de criticidad y prioridad, existe el riesgo de acumular piezas innecesarias que podrían quedar obsoletas en las estanterías. Esto, a su vez, inicia un ciclo continuo de gasto en esfuerzos de reducción de inventario.

Por lo tanto, al considerar los inconvenientes de los enfoques justo a tiempo y por si acaso, el objetivo es encontrar el equilibrio ideal que ayude a garantizar que tenga los materiales adecuados para mantener las operaciones comerciales mientras proporciona a sus equipos lo que necesitan en el momento adecuado.

Esto no es puramente teórico. Hay beneficios cuantificables al equilibrar la dinámica de los repuestos de MRO y la demanda de materiales. Muchas organizaciones carecen de los recursos internos o el conocimiento para ejecutar estos procedimientos necesarios, pero las que son capaces de hacerlo informan:³

• Una reducción del 50 % en el tiempo de inactividad no planificado asociado a las piezas.
• Una reducción del 40 % en los costos de inventario.
• Una disminución del 35 % en los presupuestos de mantenimiento.
• Un aumento del 25 % en los niveles de servicio.

La respuesta corta: recopile, analice y actúe sobre los datos en tiempo real para desbloquear valor inmediato en todas sus operaciones. ¿Es más fácil decirlo que hacerlo? Puede ser si confía en una hoja de cálculo, recuentos de activos físicos o únicamente en el monitoreo de condiciones.

Considere estas preguntas:

1. ¿Tiene una plataforma que combine análisis estadísticos, analítica prescriptiva y algoritmos de optimización?
2. ¿Puede segmentar los datos de todos sus sistemas, como la gestión de activos empresariales, la planificación de recursos empresariales (ERP), la gestión de relaciones con los clientes y la tecnología de sensores, utilizando parámetros clave como costo, criticidad, uso, plazos de entrega reales y más?
3. Si confía en los sistemas ERP transaccionales, ¿está perdiendo las capacidades críticas de analytics y de informes que necesita y las deficiencias reconocidas en SAP para las industrias intensivas en activos?
4. ¿Puede revisar los módulos de datos históricos?
5. ¿Realiza análisis de referencia que analizan el valor del inventario en función del precio promedio, los artículos heredados y otros criterios?
6. ¿Puede realizar escenarios hipotéticos para visualizar sus opciones?
7. ¿Tiene algoritmos diseñados específicamente para mejorar el forecasting de demanda intermitente y variable?
8. ¿Se puede agrupar y priorizar el trabajo usando colas de trabajo y monitorear el progreso por áreas organizacionales y conjuntos de datos?

Si bien la inteligencia artificial (IA) ya tiene en cuenta los planes de muchos administradores de inventario, vale la pena estar atento a la última iteración de la tecnología. La IA generativa tiene el potencial de ofrecer un soporte poderoso en áreas clave de datos:

• Limpieza de datos maestros para reducir las duplicaciones y marcar los valores atípicos.
• Enriquecimiento de datos maestros para mejorar la categorización y los atributos de los materiales.
• Calidad de los datos maestros para mejorar la puntuación, la priorización y la validación automatizada de los datos.

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