Los servicios públicos en los campos de la electricidad, el gas natural, el agua y las aguas residuales urbanas y las telecomunicaciones son intensivos en activos. La generación, producción, procesamiento, transmisión y distribución de electricidad, gas natural, petróleo y agua dependen de una infraestructura física que debe mantenerse, actualizarse y mejorarse adecuadamente con el tiempo. Maximizar el tiempo de actividad de los activos y la confiabilidad de la infraestructura física exige una gestión eficaz del inventario, la previsión de piezas de repuesto y la gestión de proveedores.

Una empresa de servicios públicos que ejecuta estos procesos de manera efectiva superará a sus pares, brindará mejores retornos para sus inversores y mayores niveles de servicio para sus clientes, al mismo tiempo que reducirá su impacto ambiental. Estos esfuerzos se ven obstaculizados por los sistemas de TI desactualizados, las amenazas de seguridad en evolución, las frecuentes interrupciones en la cadena de suministro y la extrema variabilidad de la demanda. Sin embargo, la convergencia de estos desafíos con la tecnología de nube madura y los avances recientes en el análisis de datos, el pronóstico probabilístico y las tecnologías para la gestión de datos presentan a las empresas de servicios públicos una oportunidad generacional para transformar digitalmente su empresa.

Aquí hay siete transformaciones digitales que requieren inversiones iniciales relativamente pequeñas pero generarán retornos de siete cifras.

1. Gestión de inventario es el primer paso en la optimización del inventario MRO. Implica analizar los niveles de inventario actuales y los patrones de uso para identificar oportunidades de mejora. Esto debe incluir la búsqueda de artículos obsoletos, con exceso o falta de existencias. La nueva tecnología de pronóstico probabilístico ayudará a simular el uso futuro de piezas y predecir cómo funcionarán las políticas de almacenamiento actuales. Los planificadores de Pats pueden usar los resultados de la simulación para identificar de manera proactiva dónde deben modificarse las políticas.

2. Previsión precisa y planificación de la demanda son muy importantes para optimizar los inventarios de piezas de servicio de MRO. Un pronóstico preciso de la demanda es un impulsor crítico de la cadena de suministro. Al comprender los patrones de demanda que resultan de los proyectos de capital y el mantenimiento planificado y no planificado, los planificadores de piezas pueden anticipar con mayor precisión las necesidades futuras de inventario, presupuestar adecuadamente y comunicar mejor la demanda anticipada a los proveedores. El software de previsión de piezas se puede utilizar para albergar automáticamente un conjunto preciso de uso histórico que detalla la demanda de piezas planificada frente a la no planificada.

3. Gestión de proveedores y plazos de entrega son componentes importantes de la optimización del inventario de MRO. Implica seleccionar a los mejores proveedores para el trabajo, tener proveedores de respaldo que puedan entregar rápidamente si el proveedor preferido falla y negociar términos favorables. Otro componente importante es identificar el tiempo de entrega correcto para basar las políticas de almacenamiento. Las simulaciones probabilísticas disponibles en el software de planificación de piezas se pueden utilizar para pronosticar la probabilidad de cada posible tiempo de entrega que se enfrentará. Esto dará como resultado una recomendación más precisa de qué almacenar en comparación con el uso de un proveedor cotizado o un tiempo de entrega promedio.

4. Racionalización de SKU y gestión de datos maestros elimina los SKU ineficaces o desactualizados del catálogo de productos y la base de datos de ERP. También identifica diferentes números de pieza que se han utilizado para el mismo SKU. El costo operativo y la rentabilidad de cada producto se evalúan durante este procedimiento, lo que da como resultado una lista común de SKU activos. El software de gestión de datos maestros puede evaluar los catálogos de productos y la información almacenada en bases de datos dispares para identificar las racionalizaciones de SKU y garantizar que las políticas de inventario se basen en el número de pieza común.

5. Sistemas de control de inventario son clave para sincronizar la optimización del inventario. Proporcionan una forma rentable para que las empresas de servicios públicos rastreen, controlen y gestionen su inventario. Ayudan a garantizar que la empresa de servicios públicos tenga los suministros y materiales correctos cuando y donde se necesiten, a la vez que minimizan los costos de inventario.

6. La mejora continua es esencial para optimizar los inventarios de MRO. Implica monitorear y ajustar regularmente los niveles de inventario y las políticas de almacenamiento para garantizar el uso más eficiente de los recursos. Cuando las condiciones de operación cambian, la empresa de servicios públicos debe detectar el cambio y ajustar sus operaciones en consecuencia. Esto significa que los ciclos de planificación deben operar a un ritmo lo suficientemente alto como para adaptarse a las condiciones cambiantes. Aprovechar la previsión probabilística para recalibrar las políticas de almacenamiento de piezas de servicio en cada ciclo de planificación garantiza que las políticas de almacenamiento (como los niveles mínimos/máximos) estén siempre actualizadas y reflejen el uso de piezas y los plazos de entrega de los proveedores más recientes.

7. Planificación para la demanda intermitente con el moderno software de planificación de piezas de repuesto. El resultado es una estimación muy precisa de las existencias de seguridad, los puntos de pedido y las cantidades de los pedidos, lo que conduce a mayores niveles de servicio y menores costos de inventario. El software de pronóstico probabilístico de piezas de repuesto patentado de Smart Software simula la probabilidad de cada posible demanda, determinando con precisión cuánto almacenar para lograr los niveles de servicio objetivo de una empresa de servicios públicos. Aprovechar el software para simular con precisión el flujo de entrada y salida de repuestos reparables predecirá mejor el tiempo de inactividad, los niveles de servicio y los costos de inventario asociados con cualquier tamaño de grupo elegido para repuestos reparables.

La gestión de inventarios de piezas de repuesto puede parecer imposible. No sabes qué se romperá y cuándo. Los comentarios de los departamentos mecánicos y los equipos de mantenimiento suelen ser inexactos. Los programas de mantenimiento planificados a menudo se modifican, lo que los convierte en cualquier cosa menos "planificados". Los patrones de uso (es decir, la demanda) suelen ser extremadamente intermitentes, es decir, la demanda salta aleatoriamente entre cero y algo más, a menudo un número sorprendentemente grande. La intermitencia, combinada con la falta de tendencias significativas o patrones estacionales, hace que los métodos tradicionales de pronóstico de series de tiempo sean inexactos. La gran cantidad de combinaciones parte por ubicación hace que sea imposible crear manualmente o incluso revisar pronósticos para partes individuales. Dados todos estos desafíos, pensamos que sería útil delinear una serie de cosas que se deben hacer (y sus correspondientes prohibiciones).

1. Utilice métodos probabilísticos para calcular los puntos de pedido y los niveles mínimos y máximos.
   Basar las decisiones de almacenamiento en el uso diario promedio no es la respuesta correcta. Tampoco lo es la confianza en los métodos de pronóstico tradicionales como los modelos de suavizado exponencial. Ninguno de los enfoques funciona cuando la demanda es intermitente porque no tienen debidamente en cuenta la volatilidad de la demanda. métodos probabilísticos que simulan miles de posibles escenarios de demanda funcionan mejor. Proporcionan una estimación realista de la distribución de la demanda y pueden manejar todos los ceros y no ceros aleatorios. Esto garantizará que el nivel de inventario tenga el tamaño adecuado para alcanzar cualquier objetivo de nivel de servicio que elija.
    
2. Use niveles de servicio en lugar de métodos de regla empírica para determinar los niveles de existencias
   Muchas organizaciones de planificación de piezas se basan en múltiplos de la demanda diaria y otros Reglas de juego para determinar las políticas de almacenamiento. Por ejemplo, los puntos de reorden a menudo se basan en la duplicación de la demanda promedio durante el tiempo de entrega o en la aplicación de algún otro múltiplo según la importancia del artículo. Sin embargo, los promedios no tienen en cuenta cuán volátil (o ruidosa) es una pieza y darán lugar a un exceso de existencias de piezas menos ruidosas y una escasez de piezas más ruidosas.
    
3. Vuelva a calcular con frecuencia las políticas de almacenamiento
   El hecho de que la demanda sea intermitente no significa que nada cambie con el tiempo. Sin embargo, después de entrevistar a cientos de empresas que administran el inventario de piezas de repuesto, encontramos que menos de 10% vuelven a calcular las políticas de almacenamiento mensualmente. Muchos nunca vuelven a calcular las políticas de almacenamiento hasta que surge un “problema”. En miles de piezas, se garantiza que el uso aumentará o disminuirá en al menos algunas de las piezas. Los plazos de entrega de los proveedores también pueden cambiar. El uso de un punto de pedido desactualizado hará que los pedidos se activen demasiado pronto o demasiado tarde, lo que creará muchos problemas. Recálculo de políticas en cada ciclo de planificación asegura que el inventario tendrá el tamaño correcto. No sea reactivo y espere a que ocurra un problema antes de considerar si se debe modificar el valor mínimo o máximo. Para entonces ya es demasiado tarde, es como esperar a que los frenos fallen antes de repararlos. No se preocupe por el esfuerzo de volver a calcular los valores Mín./Máx. para una gran cantidad de SKU: el software moderno lo hace automáticamente. Recuerda: ¡La recalibración de sus políticas de almacenamiento es un mantenimiento preventivo contra el agotamiento de existencias!
    
4. Obtenga aceptación en los niveles de servicio específicos
   El inventario es costoso y debe tener el tamaño correcto en función de lograr un equilibrio entre la disposición de la organización a agotarse y su disposición a presupuestar repuestos. Con demasiada frecuencia, los planificadores toman decisiones de forma aislada basándose en la evitación del dolor o en las solicitudes de los técnicos de mantenimiento sin tener en cuenta cómo el gasto en una parte afecta la capacidad de la organización para gastar en otra parte. El exceso de inventario en una parte perjudica los niveles de servicio en otras partes al consumir de manera desproporcionada el presupuesto de inventario. Asegúrese de que los objetivos de nivel de servicio y el inventario asociado costos de alcanzar los niveles de servicio son entendidos y aceptados.
    
5. Ejecute un proceso de planificación separado para piezas reparables
   Algunas piezas son muy costosas de reemplazar, por lo que es preferible enviarlas a las instalaciones de reparación o de vuelta al OEM para su reparación. Tener en cuenta la aleatoriedad del lado del suministro de cuándo se devolverán las piezas reparables y saber si esperar una reparación o comprar un repuesto adicional son fundamentales para garantizar la disponibilidad de los artículos sin un aumento del inventario. Esto requiere informes especializados y el uso de modelos probabilísticos. No trate las piezas reparables como piezas consumibles cuando planifique.
    
6. Cuente lo que se compra contra el presupuesto, no solo lo que se consume
   Muchas organizaciones asignan las compras totales de piezas a un presupuesto corporativo separado y asignan el presupuesto del equipo mecánico o de mantenimiento a las piezas que se utilizan. En la mayoría de las organizaciones de MRO, especialmente en el transporte público y los servicios públicos, los equipos de reparación dictan lo que se compra. Si lo que se compra no cuenta contra su presupuesto, comprarán en exceso para asegurarse de que nunca haya ninguna posibilidad de desabastecimiento. Literalmente no tienen ningún incentivo para hacerlo bien, por lo que se comprarán decenas de millones en exceso de inventario. Si lo que se compra se refleja en el presupuesto, se prestará mucha más atención a comprar solo lo que realmente se necesita. Reconociendo que el exceso de inventario perjudica el servicio Robar a la organización dinero en efectivo que, de lo contrario, podría usarse en repuestos insuficientes es un paso importante para garantizar una compra de inventario responsable.

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Los objetivos de suministro diarios no funcionan al calcular las existencias de seguridad

Los CFO nos dicen que necesitan gastar menos en inventario y sin que afecte a las ventas. Una forma de hacerlo es dejar de usar los objetivos diarios de suministro para determinar los puntos de pedido y las reservas de existencias de seguridad. Así es como funciona un modelo de suministro diario:

1. Calcule el promedioa de la demanda diaria y multiplique la demanda diaria por el tiempo de entrega del proveedor por días para obtener la demanda de tiempo de entrega
2. Elija un búfer de suministro por días (es decir, 15, 30, 45 días, etc.). Use búferes más grandes para elementos más importantes y búferes más pequeños para elementos menos importantes.
3. Agregue los días de reserva deseados del suministro a la demanda durante el tiempo de entrega para obtener el punto de reorden. Pida más cuando el inventario disponible esté por debajo del punto de reorden.

Este enfoque es erroneo por las siguientes razones:

1. El promedio no tiene en cuenta la estacionalidad ni la tendencia: no verá patrones obvios a menos que pase mucho tiempo ajustándolos manualmente.
2. El promedio no tiene en cuenta cuán predecible es un artículo: tendrá un exceso de existencias de artículos predecibles y una escasez de artículos menos predecibles. Esto se debe a que los mismos días de suministro para diferentes artículos generan un riesgo de agotamiento de existencias muy diferente.
3. El promedio no le dice a un planificador cómo el nivel de inventario afecta el riesgo de falta de existencias: no tendrá idea de si tiene existencias insuficientes, excesivas o si tiene suficiente.

Hay muchos otros enfoques de "regla general" que son igualmente problemáticos. Puedes aprender más sobre ellos en este blog. 

Una mejor manera de planificar la cantidad correcta del inventario de seguridad es aprovechar los modelos de probabilidad que identifican exactamente cuánto inventario se necesita contando el riesgo de desabastecimiento que está dispuesto a aceptar. A continuación se muestra una captura de pantalla de Smart Inventory Optimization que hace exactamente eso. En primer lugar, detalla los niveles de servicio previstos (probabilidad de no agotarse) asociados con la lógica de suministro de los días actuales. El planificador ahora puede ver las partes en las que el nivel de servicio previsto es demasiado bajo o demasiado costoso. Luego pueden hacer correcciones inmediatas enfocándose en los niveles de servicio deseados y el nivel de inversión en inventario. Sin esta información, un planificador no sabrá si los días previstos de existencias de seguridad son demasiado, demasiado poco o simplemente correctos, lo que resulta en excesos y escasez que cuestan participación de mercado e ingresos. 

Ya sea que usted mismo las entienda en detalle o confíe en un buen software, las matemáticas son un hecho de la vida para cualquier persona en la gestión del inventario y previsión de la demanda que pretende seguir siendo competitivo en el mundo moderno.

Recientemente, en una conferencia, el presentador principal de un taller de administración de inventario proclamó con orgullo que no necesitaba "matemáticas de alto nivel", lo que interpretó como algo más allá de las matemáticas de primaria.

Las matemáticas no son el primer amor de todos. Pero si realmente te preocupas por hacer bien tu trabajo, no puedes abordar el trabajo con una mentalidad de escuela primaria. Las tareas de la cadena de suministro, como la previsión de la demanda y la gestión del inventario, son inherentemente matemáticos. Un blog asociado con edX, un sitio reconocido de cursos universitarios en línea, tiene una excelente publicación sobre este tema, en https://www.mooc.org/blog/how-is-math-used-in-supply-chain. Permítanme citar la introducción de dicho curso:

Las matemáticas y la cadena de suministro van de la mano. A medida que crecen las cadenas de suministro, la creciente complejidad impulsará a las empresas a buscar formas de gestionar la toma de decisiones a gran escala. No pueden volver a cómo eran hace 100 años, o incluso hace dos años antes de la pandemia. En cambio, las nuevas tecnologías ayudarán a optimizar y administrar las muchas partes móviles. Las habilidades logísticas, las tecnologías de optimización y las habilidades organizativas utilizadas en la cadena de suministro requieren matemáticas.

Nuestros clientes no necesitan ser expertos en matemáticas de la cadena de suministro, solo necesitan poder manejar el software que contiene las matemáticas. El software combina la experiencia de los usuarios y la experiencia en la materia para producir resultados que marcan la diferencia entre el éxito y el fracaso. Para hacer su trabajo, el software no puede detenerse en matemáticas de sexto grado; necesita probabilidad, estadística y teoría de optimización.

Depende de nosotros, los proveedores de software, empaquetar las matemáticas de tal manera que lo que entra en los cálculos sea todo lo que sea relevante, incluso si es complicado; y que lo que sale sea claro, relevante para la toma de decisiones y defendible cuando deba justificar sus recomendaciones a la alta dirección.

Las matemáticas de sexto grado no pueden advertirle cuándo la forma en que propone administrar una pieza de repuesto crítica significará una probabilidad de 70% de no alcanzar su objetivo de disponibilidad. No puede decirle cuál es la mejor manera de ajustar sus puntos de pedido cuando un proveedor llama y dice: "Tenemos un problema de entrega". No puede salvar su pellejo cuando hay un pedido sorprendentemente grande y tiene que descubrir rápidamente la mejor manera de configurar algunos pedidos especiales acelerados sin romper el presupuesto operativo.

Por lo tanto, respete la sabiduría popular y no traiga un cuchillo a un tiroteo.

Al decidir los parámetros correctos de almacenamiento de repuestos y piezas de servicio, es importante distinguir entre piezas de servicio consumibles y reparables. Estas diferencias a menudo son pasadas por alto por el servicio software de planificación de piezas y puede resultar en errores estimaciones de los requisitos de almacenaje. Se requieren diferentes enfoques al planificar los consumibles frente a las piezas de repuesto reparables.

Primero, definamos estos dos tipos de repuestos.

• Partes consumibles son repuestos contenidos dentro del equipo que se reemplazan en lugar de repararse cuando fallan. Los ejemplos de piezas consumibles incluyen baterías, filtros de aceite, tornillos, pastillas de freno, etc. Las piezas de repuesto consumibles tienden a ser piezas de menor costo para las cuales el reemplazo es más barato que la reparación o la reparación puede no ser posible.
• Partes reparables son piezas que se pueden reparar y volver a poner en servicio después de fallar debido a causas como desgaste, daños o corrosión. Las piezas de servicio reparables tienden a ser más caras que las piezas consumibles, por lo que la reparación suele ser preferible al reemplazo. Los ejemplos de piezas reparables incluyen motores de tracción en vagones de ferrocarril, motores a reacción, fotocopiadoras, etc.

El software tradicional de planificación de piezas de repuesto no cumple con los requisitos

El software tradicional de planificación de piezas no está bien adaptado para lidiar con la aleatoriedad tanto en el lado de la demanda como en el lado de la oferta de las operaciones de MRO.

Aleatoriedad del lado de la demanda
La planificación de repuestos consumibles requiere el cálculo de parámetros de control de inventario (como puntos de pedido y cantidades de pedido, niveles mínimo y máximo y existencias de seguridad). La planificación para administrar las piezas de servicio reparables requiere el cálculo de la cantidad correcta de repuestos. En ambos casos, el análisis debe basarse en modelos de probabilidad del uso aleatorio de consumibles o la avería aleatoria de piezas reparables. Para más de 90% de estas partes, la demanda es “intermitente” (a veces llamado "érratica"). Los métodos tradicionales de previsión de repuestos no se desarrollaron para hacer frente a la demanda intermitente. Confiar en los métodos tradicionales conduce a costosos errores de planificación. Para los consumibles, esto significa desabastecimientos evitables, costos excesivos de mantenimiento y mayor obsolescencia del inventario. Para las piezas reparables, esto significa un tiempo de inactividad excesivo del equipo y los costos correspondientes por un rendimiento poco confiable y la interrupción de las operaciones.

Aleatoriedad del lado de la oferta
La planificación de piezas de repuesto consumibles debe tener en cuenta la aleatoriedad en el reabastecimiento de los plazos de entrega de los proveedores. La planificación de piezas reparables debe tener en cuenta la aleatoriedad en los procesos de reparación y devolución, ya sea que de los que se proporcionen internamente o se contraten. Los planificadores que gestionan estos artículos a menudo ignoran los datos de interés dentro de la empresa. En cambio, pueden cruzar los dedos y esperar que todo salga bien, o pueden invocar su instinto para "selecionar a ojo" y luego esperar que todo salga bien. Esperar y adivinar no puede vencer al modelo de probabilidad adecuado. Desperdicia millones anualmente en inversiones de capital innecesarias y tiempo de inactividad evitable del equipo.