Las organizaciones MRO existen en una amplia gama de industrias, incluido el transporte público, los servicios eléctricos, las aguas residuales, la energía hidroeléctrica, la aviación y la minería. Para realizar su trabajo, los profesionales de MRO utilizan sistemas de gestión de activos empresariales (EAM) y planificación de recursos empresariales (ERP). Estos sistemas están diseñados para realizar muchos trabajos. Dadas sus características, costo y amplios requisitos de implementación, se supone que los sistemas EAM y ERP pueden hacerlo todo.

Por ejemplo, en un evento reciente del Grupo de Trabajo de Maximo Utilities, varios prospectos declararon que "Nuestro EAM hará eso" cuando se les preguntó sobre los requisitos para pronosticar el uso, compensar los planes de suministro y optimizar las políticas de inventario. Se sorprendieron al saber que no era así y quisieron saber más.

En esta publicación, resumimos la necesidad de un software complementario que aborde análisis especializados para la optimización del inventario, la previsión y la planificación de piezas de servicio.   

Sistemas EAM

Los sistemas EAM no pueden asimilar pronósticos de uso futuro; estos sistemas simplemente no están diseñados para llevar a cabo la planificación del suministro y muchos ni siquiera tienen un lugar para guardar pronósticos. Entonces, cuando una empresa de MRO necesita compensar los requisitos conocidos para proyectos de capital o producción planificados, una aplicación complementaria como IP&O inteligente es necesario.

El software de optimización de inventario con funciones que respaldan la planificación de la demanda futura conocida tomará datos basados en proyectos que no se mantienen en el sistema EAM (incluidas las fechas de inicio del proyecto, la duración y cuándo se espera que se necesite cada parte) y calculará un pronóstico período por período. en cualquier horizonte de planificación. Ese pronóstico "planificado" se puede proyectar junto con pronósticos estadísticos de la demanda "no planificada" que surge del desgaste normal. En ese punto, el software de planificación de piezas puede determinar la oferta e identificar las brechas entre la oferta y la demanda. Esto garantiza que estas lagunas no pasen desapercibidas y provoquen una escasez que, de otro modo, retrasaría la finalización de los proyectos. También minimiza el exceso de stock que, de otro modo, se pediría demasiado pronto y consume innecesariamente efectivo y espacio de almacén. Una vez más, las empresas de MRO a veces asumen erróneamente que estas capacidades se abordan en su paquete EAM.

Sistemas ERP

Los sistemas ERP, por otro lado, normalmente incluyen un módulo MRP que está diseñado para procesar un pronóstico y calcular los requisitos de materiales. El procesamiento considerará el inventario disponible actual, las órdenes de venta abiertas, los trabajos programados, las órdenes de compra entrantes, cualquier lista de materiales y artículos en tránsito durante la transferencia entre sitios. Comparará esos valores del estado actual con los campos de la política de reabastecimiento más cualquier pronóstico mensual o semanal para determinar cuándo sugerir el reabastecimiento (una fecha) y cuánto reabastecer (una cantidad).

Entonces, ¿por qué no utilizar únicamente el sistema ERP para compensar el plan de suministro y evitar la escasez y el exceso? En primer lugar, si bien los sistemas ERP tienen un espacio reservado para un pronóstico y algunos sistemas pueden calcular el suministro utilizando sus módulos MRP, no facilitan la conciliación de los requisitos de demanda planificados asociados con los proyectos de capital. La mayoría de las veces, los datos sobre cuándo se llevarán a cabo los proyectos planificados se mantienen fuera del ERP, especialmente la lista de materiales del proyecto que detalla qué piezas se necesitarán para respaldar el proyecto. En segundo lugar, muchos sistemas ERP no ofrecen nada efectivo cuando se trata de capacidades predictivas, sino que se basan en matemáticas simples que simplemente no funcionan para piezas de repuesto debido a la alta prevalencia de la demanda intermitente. Finalmente, los sistemas ERP no tienen interfaces flexibles y fáciles de usar que permitan interactuar con las previsiones y el plan de suministro.

Lógica de puntos de reordenamiento

Tanto ERP como EAM tienen marcadores de posición para métodos de reabastecimiento de puntos de reorden, como niveles mínimos y máximos. Puede utilizar software de optimización de inventario para completar estos campos con las políticas de puntos de reorden ajustadas al riesgo. Luego, dentro de los sistemas ERP o EAM, los pedidos se activan cada vez que la demanda real (no prevista) hace que el stock disponible esté por debajo del mínimo. Este tipo de política no utiliza un pronóstico tradicional que proyecta la demanda semana tras semana o mes tras mes y a menudo se lo conoce como “reabastecimiento impulsado por la demanda” (ya que los pedidos solo ocurren cuando la demanda real hace que el stock esté por debajo de un nivel definido por el usuario). límite).

Pero el hecho de que no utilice un pronóstico período tras período no significa que no sea predictivo. Las políticas de puntos de reorden deben basarse en una predicción de la demanda durante un tiempo de reabastecimiento más un margen para proteger contra la variabilidad de la demanda y la oferta. Las empresas de MRO necesitan conocer el riesgo de desabastecimiento en el que incurren con cualquier política de abastecimiento determinada. Después de todo, la gestión de inventario es gestión de riesgos, especialmente en las empresas de MRO, cuando el costo del desabastecimiento es tan alto. Sin embargo, ERP y EAM no ofrecen ninguna capacidad para ajustar las políticas de almacenamiento en función del riesgo. Obligan a los usuarios a generar manualmente estas políticas de forma externa o a utilizar reglas básicas que no detallan los riesgos asociados con la elección de la política.

Resumen

La funcionalidad de planificación de la cadena de suministro, como la optimización del inventario, no es el objetivo principal de EAM y ERP. Debería aprovechar las plataformas de planificación complementarias, como Smart IP&O, que admiten pronósticos estadísticos, gestión de proyectos planificados y optimización de inventario. Smart IP&O desarrollará pronósticos y políticas de almacenamiento que pueden ingresarse en un sistema EAM o ERP para impulsar los pedidos diarios.

Para algunos de nuestros clientes, el clima tiene una influencia significativa en la demanda. Los fenómenos meteorológicos extremos de corto plazo, como incendios, sequías, olas de calor, etc., pueden tener una influencia significativa en el corto plazo sobre la demanda.

Hay dos formas de incluir el clima en un pronóstico de demanda: indirecta y directamente. La ruta indirecta es más fácil utilizando el enfoque basado en escenarios de Planificador de la demanda. El enfoque directo requiere un proyecto especial personalizado que requiere datos adicionales y modelos hechos a mano.

Contabilidad indirecta del tiempo

El modelo estándar integrado Planificador de la demanda (SDP) se adapta a los efectos climáticos de cuatro maneras:

1. Si el mundo se está calentando, enfriando, secando o humedeciendo constantemente de maneras que impactan sus ventas, SDP detecta estas tendencias automáticamente y las incorpora a los escenarios de demanda que genera.
2. Si tu negocio tiene un ritmo regular en el que ciertos días de la semana o ciertos meses del año tienen consistentemente una demanda mayor o menor que el promedio, SDP también detecta automáticamente esta estacionalidad y la incorpora a sus escenarios de demanda.
3. A menudo es la aleatoriedad del clima lo que interfiere con la precisión del pronóstico. A menudo nos referimos a este efecto como "ruido". El ruido es un término general que incorpora todo tipo de problemas aleatorios. Además del clima, un estallido geopolítico, la quiebra sorpresa de un banco regional o el atascamiento de un barco en el Canal de Suez pueden agregar sorpresas a la demanda de productos, y lo han hecho. SDP evalúa la volatilidad de la demanda y la reproduce en sus escenarios de demanda.
4. Anulaciones de gestión. La mayoría de las veces, los clientes permiten que SDP genere automáticamente decenas de miles de escenarios de demanda. Pero si los usuarios sienten la necesidad de modificar pronósticos específicos utilizando su conocimiento interno, SDP puede hacerlo mediante anulaciones de la administración.

Contabilidad directa del clima

A veces, un usuario podrá articular su experiencia en la materia vinculando factores externos a su empresa (como tasas de interés, costos de materias primas o tendencias tecnológicas) con sus propias ventas agregadas. En estas situaciones, Smart Software puede organizar proyectos especiales únicos que proporcionen modelos alternativos ("causales") para complementar nuestros modelos de pronóstico estadístico estándar. Póngase en contacto con su representante de Smart Software para analizar un posible proyecto de modelado causal.

Mientras tanto, no olvides tu paraguas.

¿Las empresas de MRO realmente priorizan la reducción del exceso de inventario de repuestos? Desde un punto de vista organizativo, nuestra experiencia sugiere que no necesariamente. Las discusiones en las salas de juntas generalmente giran en torno a la expansión de flotas, la adquisición de nuevos clientes, el cumplimiento de acuerdos de nivel de servicio (SLA), la modernización de la infraestructura y la maximización del tiempo de actividad. En industrias donde los activos respaldados por repuestos cuestan cientos de millones o generan ingresos significativos (por ejemplo, minería o petróleo y gas), el valor del inventario simplemente no sorprende y las organizaciones tienden a pasar por alto cantidades masivas de inventario excesivo.

Considere una agencia de transporte público. En la mayoría de las ciudades importantes, los presupuestos operativos anuales superarán los $3 mil millones. Los gastos de capital para trenes, vagones de metro e infraestructura pueden alcanzar cientos de millones al año. En consecuencia, un inventario de repuestos valorado en $150 millones podría no captar la atención del director financiero o del director general, ya que representa un pequeño porcentaje del balance. Además, en las industrias basadas en MRO, muchas piezas necesitan soportar flotas de equipos durante una década o más, lo que hace que el stock adicional sea un activo necesario. En algunos sectores, como el de los servicios públicos, incluso se puede incentivar la tenencia de existencias adicionales para garantizar que los equipos se mantengan en buen estado.

Hemos visto surgir preocupaciones sobre el exceso de existencias cuando el espacio del almacén es limitado. Recuerdo que, al principio de mi carrera, fui testigo del patio ferroviario de una agencia de transporte público lleno de ejes oxidados valorados en más de $100.000 cada uno. Me dijeron que los ejes se vieron obligados a quedar expuestos a los elementos debido a la falta de espacio en el almacén. El costo de oportunidad asociado con el espacio consumido por el stock adicional se convierte en una consideración cuando se agota la capacidad del almacén. La consideración principal que prevalece sobre todas las demás decisiones es cómo el stock garantiza altos niveles de servicio para los clientes internos y externos. Los planificadores de inventarios se preocupan mucho más por las consecuencias de los desabastecimientos que por las compras excesivas. Cuando una pieza faltante provoca un incumplimiento del SLA o una línea de producción caída, lo que genera multas millonarias y una producción irrecuperable, es comprensible.

A las empresas con uso intensivo de activos se les escapa un punto importante. Eso es el El stock adicional no protege contra el desabastecimiento; les contribuye. Cuanto más exceso tenga, menor será su nivel general de servicio porque el efectivo necesario para comprar piezas es finito y el efectivo gastado en exceso de existencias significa que no hay efectivo disponible para las piezas que lo necesitan.. Incluso las empresas MRO financiadas con fondos públicos, como las agencias de servicios públicos y de tránsito, reconocen la necesidad de optimizar el gasto, ahora más que nunca. Como compartió un gerente de materiales: “Ya no podemos solucionar los problemas con bolsas de dinero en efectivo de Washington”. Por lo tanto, deben hacer más con menos, asegurando una asignación óptima entre las decenas de miles de piezas que gestionan.

Aquí es donde entra en juego el software de optimización de inventario de última generación, que predice el inventario requerido para niveles de servicio específicos, identifica cuándo los niveles de existencias generan retornos negativos y recomienda reasignaciones para mejorar los niveles de servicio generales. Smart Software ha ayudado a las empresas basadas en MRO con uso intensivo de activos a optimizar los niveles de reorden en cada pieza durante décadas. Llámenos para obtener más información. 

Algunas empresas invierten en software que les ayude a gestionar su inventario, ya sean repuestos o productos terminados. Pero un número sorprendente de personas juegan el juego de adivinar el inventario todos los días, confiando en un “tripa dorada” imaginario o en la simple suerte para establecer sus parámetros de control de inventario. Pero, ¿qué tipo de resultados espera con ese enfoque?

¿Qué tan bueno eres para intuir los valores correctos? Esta publicación de blog lo desafía a adivinar los mejores valores mínimos y máximos para un artículo de inventario hipotético. Le mostraremos su historial de demanda, le brindaremos algunos datos relevantes, luego podrá elegir los valores mínimos y máximos y ver qué tan bien funcionarían. ¿Listo?

El reto

La Figura 1 muestra el historial de demanda diaria del artículo. La demanda promedio es de 2 unidades por día. El plazo de reposición es de 10 días constantes (lo cual no es realista pero juega a su favor). Los pedidos que no se pueden completar inmediatamente desde el stock no se pueden retrasar y se pierden. Desea lograr al menos una tasa de cumplimiento de 80%, pero no a cualquier costo. También desea minimizar la cantidad promedio de unidades disponibles y al mismo tiempo lograr al menos una tasa de llenado de 80%. ¿Qué valores mínimos y máximos producirían una tasa de llenado del 80% con el número promedio más bajo de unidades disponibles? [Grabe sus respuestas para comprobarlas más tarde. La solución aparece a continuación, al final del artículo.]

Calcular los mejores valores mínimos y máximos

La forma de determinar los mejores valores es utilizar un gemelo digital, también conocido como simulación de Monte Carlo. El análisis crea una multitud de escenarios de demanda y los pasa a través de la lógica matemática del sistema de control de inventario para ver qué valores tomarán los indicadores clave de desempeño (KPI).

Construimos un gemelo digital para este problema y lo ejercitamos sistemáticamente con 1085 pares de valores mínimos y máximos. Para cada par, simulamos 365 días de funcionamiento un total de 100 veces. Luego promediamos los resultados para evaluar el desempeño del par Mínimo/Máximo en términos de dos KPI: tasa de cumplimiento e inventario disponible promedio.

La Figura 2 muestra los resultados. La compensación inherente entre el tamaño del inventario y la tasa de cumplimiento es clara en la figura: si desea una tasa de cumplimiento más alta, debe aceptar un inventario más grande. Sin embargo, en cada nivel de inventario hay un rango de tasas de llenado, por lo que el juego consiste en encontrar el par mínimo/máximo que produzca la tasa de llenado más alta para cualquier tamaño de inventario determinado.

Una forma diferente de interpretar la Figura 2 es centrarse en la línea verde discontinua que marca la tasa de llenado objetivo del 80%. Hay muchos pares Min/Max que pueden alcanzar cerca del objetivo 80%, pero difieren en el tamaño del inventario de aproximadamente 6 a aproximadamente 8 unidades. La Figura 3 amplía esa región de la Figura 2 para mostrar una gran cantidad de pares Mín/Máx que son competitivos.

Clasificamos los resultados de las 1.085 simulaciones para identificar lo que los economistas llaman la frontera eficiente. La frontera eficiente es el conjunto de pares mínimo/máximo más eficientes para explotar el equilibrio entre la tasa de llenado y las unidades disponibles. Es decir, es una lista de pares mínimo/máximo que proporciona la forma más económica de lograr cualquier tasa de llenado deseada, no solo 80%. La Figura 4 muestra la frontera eficiente para este problema. Moviéndose de izquierda a derecha, puede leer el precio más bajo que tendría que pagar (medido por el tamaño promedio del inventario) para lograr cualquier tasa de cumplimiento objetivo. Por ejemplo, para lograr una tasa de llenado del 90%, tendría que tener un inventario promedio de aproximadamente 10 unidades.

Las figuras 2, 3 y 4 muestran resultados para varios pares Mín/Máx, pero no muestran los valores de Mín y Máx detrás de cada punto. La Tabla 1 muestra todos los datos de la simulación: los valores mínimo, máximo, unidades promedio disponibles y tasa de llenado. La respuesta al juego de adivinanzas está resaltada en la primera línea de la tabla: Mín=7 y Máx=13¹. ¿Obtuviste la respuesta correcta o algo parecido?²? ¿Quizás llegaste a la frontera eficiente?

Conclusiones

Tal vez tuviste suerte, o tal vez tengas un intestino dorado, pero es más probable que no hayas obtenido la respuesta correcta, y es aún más probable que ni siquiera lo hayas intentado. Encontrar la respuesta correcta es extremadamente difícil sin utilizar el gemelo digital. Adivinar no es profesional.

Un paso adelante de las conjeturas es “adivinar y ver”, en el que implementas tu conjetura y luego esperas un tiempo (¿meses?) para ver si te gustan los resultados. Esa táctica es al menos “científica”, pero es ineficiente.

Ahora considere el esfuerzo de encontrar los mejores pares (Min, Max) para miles de artículos. A esa escala, hay aún menos justificación para jugar el Juego de Adivinar el Inventario. La respuesta correcta es jugarlo... Inteligente³.

¹ Esta respuesta tiene una ventaja, ya que logra una tasa de llenado un poco mayor que 80% con un tamaño de inventario promedio más bajo que la combinación Mín./Máx. que alcanzó exactamente 80%. En otras palabras, (7,13) está en la frontera eficiente.

² Debido a que estos resultados provienen de una simulación en lugar de una ecuación matemática exacta, existe un cierto margen de error asociado con cada tasa de llenado y nivel de inventario estimados. Sin embargo, debido a que los resultados promedio se basaron en 100 simulaciones cada 365 días, los márgenes de error son pequeños. En todos los experimentos, los errores estándar promedio en la tasa de llenado y el inventario medio fueron, respectivamente, sólo 0,009% y 0,129 unidades.

³ En caso de que no lo sepas, uno de los fundadores de Smart Software fue... Charlie Smart.

Hace más de cuarenta años, Smart Software estaba formada por tres amigos que trabajaban para iniciar una empresa en el sótano de una iglesia. Hoy, nuestro equipo se ha expandido para operar desde múltiples ubicaciones en Massachusetts, New Hampshire y Texas, con miembros del equipo en Inglaterra, España, Armenia e India. Como muchos de ustedes en sus trabajos, hemos encontrado formas de hacer que los equipos distribuidos trabajen para nosotros y para usted.

Esta nota trata sobre un tipo diferente de trabajo en equipo: la colaboración entre usted y nuestro software que ocurre al alcance de su mano. A menudo escribo sobre el software en sí y lo que sucede "debajo del capó". Esta vez, mi tema es cuál es la mejor forma de asociarse con el software.

Nuestro paquete de software, Smart Inventory Planning and Optimization (Smart IP&O™) es capaz de realizar cálculos enormemente detallados de la demanda futura y los parámetros de control de inventario (por ejemplo, puntos de reorden y cantidades de pedidos) que administrarían esa demanda de manera más efectiva. Pero se requiere su participación para aprovechar al máximo todo ese poder. Necesitas formar equipo con los algoritmos.

Esa interacción puede adoptar varias formas. Puede comenzar simplemente evaluando cómo se encuentra ahora. Las funciones de redacción de informes en Smart IP&O (Smart Operational Analytics™) pueden recopilar y analizar todos sus datos transaccionales para medir sus indicadores clave de rendimiento (KPI), tanto financieros (por ejemplo, inversión en inventario) como operativos (por ejemplo, tasas de cumplimiento).

El siguiente paso podría ser utilizar SIO (Smart Inventory Optimization™), el análisis de inventario dentro de SIP&O, para jugar juegos de “qué pasaría si” con el software. Por ejemplo, podría preguntar "¿Qué pasaría si redujéramos la cantidad del pedido del artículo 1234 de 50 a 40?" El software calcula los números para hacerle saber cómo se desarrollaría y luego usted reacciona. Esto puede resultar útil, pero ¿qué pasa si tienes que considerar 50.000 elementos? Querría hacer juegos hipotéticos para algunos elementos críticos, pero no para todos.

El verdadero poder proviene del uso de la capacidad de optimización automática en SIO. Aquí puedes formar equipo con los algoritmos a escala. Utilizando su criterio empresarial, puede crear "grupos", es decir, colecciones de elementos que comparten algunas características críticas. Por ejemplo, podría crear un grupo para “repuestos críticos para clientes de servicios eléctricos” que consta de 1200 piezas. Luego, recurriendo nuevamente a su criterio comercial, podría especificar qué estándar de disponibilidad de artículos debe aplicarse a todos los artículos de ese grupo (por ejemplo, “al menos 95% de posibilidades de no desabastecerse en un año”). Ahora el software puede tomar el control y calcular automáticamente los mejores puntos de reorden y cantidades de pedidos para cada uno de esos artículos para lograr la disponibilidad de artículos requerida al menor costo total posible. Y eso, querido lector, es un poderoso trabajo en equipo.