¿En qué se diferencia la planificación de inventario para mantenimiento, reparación y operaciones (MRO) en comparación con la planificación de inventario en entornos de fabricación y distribución? En resumen, es la naturaleza de los patrones de demanda combinada con la falta de conocimiento empresarial procesable.

Patrones de demanda

Los fabricantes y distribuidores tienden a centrarse en los mejores vendedores que generan la mayor parte de sus ingresos. Estos artículos suelen tener una demanda alta que es relativamente fácil de pronosticar con modelos tradicionales de series de tiempo que aprovechan tendencias y/o estacionales predecibles. Por el contrario, los planificadores de MRO casi siempre se ocupan de una demanda intermitente, que es más escasa, más aleatoria y más difícil de pronosticar. Además, las cantidades fundamentales de interés son diferentes. En última instancia, a los planificadores de MRO les importa más la pregunta “cuándo”: ¿Cuándo se romperá algo? Mientras que los demás se centran en la cuestión de “cuántas” unidades vendidas.

Conocimiento del negocio

Los planificadores de fabricación y distribución a menudo pueden contar con la recopilación de comentarios de los clientes y de ventas, que pueden combinarse con métodos estadísticos para mejorar la precisión de los pronósticos. Por otro lado, los rodamientos, engranajes, consumibles y piezas reparables rara vez están dispuestos a compartir sus opiniones. Con MRO, el conocimiento empresarial sobre qué piezas se necesitarán y cuándo simplemente no es confiable (excepto el mantenimiento planificado cuando se reemplazan piezas consumibles de mayor volumen). Por lo tanto, el éxito de la planificación de inventarios MRO llega sólo hasta donde los lleve la capacidad de sus modelos de probabilidad para predecir el uso futuro. Y como la demanda es tan intermitente, no pueden superar Go con los enfoques tradicionales.

Métodos para MRO

En la práctica, es común que las empresas de MRO y con uso intensivo de activos administren inventarios recurriendo a niveles mínimos y máximos estáticos basados en múltiplos subjetivos del uso promedio, complementados con anulaciones manuales ocasionales basadas en intuiciones. El proceso se convierte en una mala mezcla de estático y reactivo, con el resultado de que se pierde mucho tiempo y dinero en acelerarlo.

Existen métodos de planificación alternativos basados más en matemáticas y datos, aunque este estilo de planificación es menos común en MRO que en otros dominios. Hay dos enfoques principales para modelar averías de piezas y máquinas: modelos basados en la teoría de la confiabilidad y modelos de “mantenimiento basado en la condición” basados en monitoreo en tiempo real.

Modelos de confiabilidad

Los modelos de confiabilidad son los más simples de los dos y requieren menos datos. Suponen que todos los artículos del mismo tipo, digamos una determinada pieza de repuesto, son estadísticamente equivalentes. Su componente clave es una "función de riesgo", que describe el riesgo de fallo en el siguiente breve intervalo de tiempo. La función de riesgo se puede traducir en algo más adecuado para la toma de decisiones: la “función de supervivencia”, que es la probabilidad de que el artículo siga funcionando después de X cantidad de uso (donde X podría expresarse en días, meses, millas, usos, etc.). La Figura 1 muestra una función de riesgo constante y su correspondiente función de supervivencia.

Figura 1: Función de riesgo constante y su función de supervivencia

Una función de riesgo que no cambia implica que sólo los accidentes aleatorios provocarán una falla. Por el contrario, una función de riesgo que aumenta con el tiempo implica que el artículo se está desgastando. Y una función de riesgo decreciente implica que un elemento se está asentando. La Figura 2 muestra una función de riesgo creciente y su correspondiente función de supervivencia.

Figura 2: Función de riesgo creciente y su función de supervivencia

Los modelos de confiabilidad se utilizan a menudo para piezas económicas, como sujetadores mecánicos, cuyo reemplazo puede no ser ni difícil ni costoso (pero aún así puede ser esencial).

Mantenimiento bajo condiciones

Los modelos basados en monitoreo en tiempo real se utilizan para respaldar el mantenimiento basado en la condición (CBM) de artículos costosos como los motores a reacción. Estos modelos utilizan datos de sensores integrados en los propios elementos. Estos datos suelen ser complejos y propietarios, al igual que los modelos de probabilidad respaldados por los datos. La ventaja del monitoreo en tiempo real es que se pueden ver los problemas que se avecinan, es decir, el deterioro se hace visible y los pronósticos pueden predecir cuándo el elemento alcanzará su línea roja y, por lo tanto, deberá retirarse del campo de juego. Esto permite un mantenimiento o reemplazo individualizado y proactivo del artículo.

La Figura 3 ilustra el tipo de datos utilizados en CBM. Cada vez que se utiliza el sistema, se contribuye a su desgaste acumulativo. (Sin embargo, tenga en cuenta que a veces el uso puede mejorar el estado de la unidad, como cuando llueve ayuda a mantener fresca una pieza de maquinaria). Puede ver la tendencia general ascendente hacia una línea roja después de la cual la unidad requerirá mantenimiento. Puede extrapolar el desgaste acumulado para estimar cuándo llegará a la línea roja y planificar en consecuencia.

Figura 3: Ilustración del monitoreo en tiempo real para el mantenimiento basado en condiciones

Que yo sepa, nadie fabrica tales modelos de sus clientes de productos terminados para predecir cuándo y cuánto ordenarán su próximo pedido, tal vez porque los clientes se opondrían a usar monitores cerebrales todo el tiempo. Pero CBM, con su complejo monitoreo y modelado, está ganando popularidad para sistemas que no pueden fallar, como los motores a reacción. Mientras tanto, los modelos clásicos de confiabilidad todavía tienen mucho valor para gestionar grandes flotas de artículos más baratos pero aún esenciales.

El enfoque inteligente
Los enfoques de confiabilidad y mantenimiento basados en condiciones anteriores requieren una carga excesiva de recopilación y limpieza de datos que muchas empresas de MRO no pueden manejar. Para esas empresas, Smart ofrece un enfoque que no requiere el desarrollo de modelos de confiabilidad. En cambio, explota los datos de uso de una manera diferente. Aprovecha los modelos basados en probabilidad tanto de uso como de tiempos de entrega de proveedores para simular miles de escenarios posibles para tiempos de entrega de reabastecimiento y demanda. El resultado es una distribución precisa de la demanda y los plazos de entrega para cada pieza consumible que se puede aprovechar para determinar los parámetros óptimos de almacenamiento. La Figura 4 muestra una simulación que comienza con un escenario de demanda de repuestos (gráfico superior) y luego produce un escenario de suministro disponible para opciones particulares de valores mínimos y máximos (línea inferior). Los indicadores clave de rendimiento (KPI) se pueden estimar promediando los resultados de muchas de estas simulaciones.

Figura 4: Un ejemplo de simulación de demanda de repuestos e inventario disponible

Puede leer sobre el enfoque de Smart para la previsión de repuestos aquí: https://smartcorp.com/wp-content/uploads/2019/10/Probabilistic-Forecasting-for-Intermittent-Demand.pdf

En el competitivo panorama empresarial actual, las empresas buscan constantemente formas de mejorar su eficiencia operativa y generar mayores ingresos. La optimización de la gestión de repuestos es un aspecto que a menudo se pasa por alto y que puede tener un impacto financiero significativo. Las empresas pueden mejorar la eficiencia general y generar importantes rendimientos financieros mediante la gestión eficaz del inventario de piezas de repuesto. Este artículo explorará las implicaciones económicas de la gestión optimizada de repuestos y cómo invertir en software de optimización de inventario y planificación de la demanda puede proporcionar una ventaja competitiva.

La importancia de la planificación optimizada de piezas de servicio:

La gestión optimizada de repuestos juega un papel vital en la mitigación de los riesgos de inventario y asegura la disponibilidad de repuestos críticos. Si bien la planificación subjetiva puede funcionar a pequeña escala, se vuelve insuficiente cuando se gestionan grandes inventarios de piezas de repuesto demandadas intermitentemente. Los enfoques de previsión tradicionales simplemente no logran dar cuenta con precisión de la extrema variabilidad de la demanda y los frecuentes períodos de demanda cero que son tan comunes con las piezas de repuesto. Esto da como resultado grandes asignaciones incorrectas de existencias, costos más altos y niveles de servicio deficientes.

La clave para la gestión optimizada de repuestos radica en comprender el equilibrio entre servicio y costo. El software de optimización de inventario y planificación de la demanda con tecnología de pronóstico probabilístico y algoritmos de aprendizaje automático puede ayudar a las empresas a comprender mejor el costo frente al beneficio de cada decisión de inventario y manejar el inventario como un activo competitivo. Al generar pronósticos de demanda precisos y políticas de almacenamiento óptimas, como Mín./Máx., Niveles de existencias de seguridad y Puntos de pedido en segundos, las empresas pueden saber cuánto es demasiado y cuándo agregar más. Al manejar el inventario como un activo competitivo, las empresas pueden aumentar los niveles de servicio y reducir los costos.

Mejore el resultado financiero de la planificación de piezas de repuesto

1. La previsión precisa es fundamental para optimizar la planificación del inventario y satisfacer la demanda de los clientes de forma eficaz. El software de planificación de demanda de última generación predice con precisión los requisitos de inventario, incluso para patrones de demanda intermitentes. Al automatizar la previsión, las empresas pueden ahorrar tiempo, dinero y recursos al tiempo que mejoran la precisión.
2. Satisfacer la demanda de los clientes es un aspecto crítico de la gestión de repuestos. Las empresas pueden mejorar la satisfacción y la lealtad del cliente y aumentar sus posibilidades de ganar contratos futuros para los equipos que venden con un uso intensivo de activos al garantizar la disponibilidad de repuestos cuando sea necesario. A través de una planificación eficaz de la demanda y la optimización del inventario, las organizaciones pueden reducir los plazos de entrega, minimizar los desabastecimientos y mantener los niveles de servicio, mejorando así el impacto financiero de todas las decisiones.
3. Las ganancias financieras se pueden lograr a través de la planificación optimizada de piezas de servicio, incluida la reducción de costos de inventario y productos. El exceso de almacenamiento y el inventario obsoleto pueden ser cargas de costos significativas para las organizaciones. Al implementar el mejor software de optimización de inventario, las empresas pueden identificar soluciones rentables, aumentar los niveles de servicio y reducir los costos. Esto conduce a una mejor rotación de inventario, reducción de costos de mantenimiento y mayor rentabilidad.
4. La planificación de adquisiciones es otro aspecto esencial de la gestión de repuestos. Las organizaciones pueden optimizar los niveles de inventario, reducir los plazos de entrega y evitar los desabastecimientos alineando las compras y las cantidades de pedido asociadas con pronósticos de demanda precisos. Por ejemplo, se pueden compartir pronósticos precisos con los proveedores para que se puedan realizar compromisos generales de compra. Esto proporciona al proveedor seguridad en los ingresos y, a cambio, puede mantener más inventario, lo que reduce los plazos de entrega.
5. La planificación de la demanda intermitente es un desafío particular en la gestión de repuestos. Los enfoques de la regla empírica convencional se quedan cortos en el manejo efectivo de la variabilidad de la demanda. Esto se debe a que los enfoques tradicionales asumen que la demanda se distribuye normalmente cuando en realidad es cualquier cosa menos normal. Las piezas de repuesto demandan ráfagas aleatorias de gran demanda intercaladas con muchos períodos de demanda cero. La solución de Smart Software incorpora modelos estadísticos avanzados y algoritmos de aprendizaje automático para analizar patrones de demanda históricos, lo que permite una planificación precisa para la demanda intermitente. Las empresas pueden reducir significativamente los costos de falta de existencias y mejorar la eficiencia al abordar este desafío.

Evidencia de los clientes de Smart Software:

Invertir en el software de planificación de demanda y optimización de inventario de Smart Software permite a las empresas desbloquear ahorros de costos, elevar los niveles de servicio al cliente y mejorar la eficiencia operativa. A través de una previsión precisa de la demanda, una gestión de inventario optimizada y procesos de adquisición optimizados, las organizaciones pueden lograr ahorros financieros, satisfacer las demandas de los clientes de forma eficaz y mejorar el rendimiento empresarial general.

• Metro-North Railroad (MNR) experimentó una reducción de 8% en el inventario de piezas, alcanzando un nivel de servicio al cliente récord de 98,7%, y redujo el crecimiento del inventario para nuevos equipos de 10% proyectados a solo 6%. Smart Software desempeñó un papel crucial en la identificación de las necesidades de piezas de servicio de varios años, la reducción de los plazos de entrega administrativos, la formulación de planes de reducción de existencias para las flotas que se retiran y la identificación del inventario inactivo para su eliminación. MNR ahorró costos, maximizó los beneficios de eliminación, mejoró los niveles de servicio y obtuvo información precisa para la toma de decisiones informada, lo que finalmente mejoró sus resultados y la satisfacción del cliente.
• Seneca Companies, líder de la industria en servicios de petróleo automotriz, adoptó Smart Software para modelar la demanda de los clientes, controlar el rendimiento del inventario e impulsar el reabastecimiento. Los técnicos de servicio de campo aceptaron su uso, y la inversión total en inventario disminuyó en más de 25%, de $11 millones a $8 millones, manteniendo tasas de reparación por primera vez de 90%+.
• Una compañía eléctrica líder implementó Smart IP&O en solo 3 meses y luego usó el software para optimizar sus puntos de pedido y las cantidades de pedido de más de 250 000 piezas de repuesto. Durante la primera fase de la implementación, la plataforma ayudó a la empresa de servicios públicos a reducir el inventario en $9,000,000 mientras mantenía los niveles de servicio. La implementación fue parte de la iniciativa de optimización de la cadena de suministro estratégica de la empresa.

Optimización de la planificación de piezas de servicio para una ventaja competitiva

La gestión optimizada de repuestos es crucial para las empresas que buscan mejorar la eficiencia, reducir costos y garantizar la disponibilidad de los repuestos necesarios. Las organizaciones pueden desbloquear un valor significativo en este campo invirtiendo en el software de optimización de inventario y planificación de la demanda de Smart Software. Las empresas pueden lograr un mejor desempeño financiero y obtener una ventaja competitiva en sus respectivos mercados a través de un mejor análisis de datos, automatización y planificación de inventario.

Smart Software está diseñado para el mercado moderno, que es volátil y siempre cambiante. Puede manejar la proliferación de SKU, cadenas de suministro más largas, plazos de entrega menos predecibles y patrones de demanda más intermitentes y menos predecibles. También puede integrarse con prácticamente todas las soluciones ERP del mercado, mediante conexiones transparentes comprobadas en el campo o utilizando un proceso simple de importación/exportación respaldado por el modelo de datos y el motor de procesamiento de datos de Smart Software. Mediante el uso de Smart Software, las empresas pueden aprovechar el inventario como un activo competitivo, mejorar la satisfacción del cliente, aumentar los niveles de servicio, reducir los costos y ahorrar una cantidad considerable de dinero.