Así como el renombrado astrónomo Copérnico transformó nuestra comprensión de la astronomía al colocar el sol en el centro de nuestro universo, hoy lo invitamos a volver a centrar su enfoque en la gestión de inventario. Y aunque no es tan esclarecedor, este consejo ayudará a su empresa a evitar quedar atrapada en la atracción gravitacional de los problemas de inventario, orbitando constantemente entre desabastecimientos, exceso de gravedad y los gastos cósmicos inesperados de la aceleración.

En este artículo, lo guiaremos a través del proceso de elaboración de un plan de inventario de repuestos que priorice las métricas de disponibilidad, como los niveles de servicio y las tasas de cumplimiento, al tiempo que garantiza la rentabilidad. Nos centraremos en un enfoque para la planificación de inventario llamado Optimización de inventario basada en el nivel de servicio. A continuación, analizaremos cómo determinar qué piezas debe incluir en su inventario y cuáles podrían no ser necesarias. Por último, exploraremos formas de mejorar consistentemente su plan de inventario basado en el nivel de servicio.

En las empresas orientadas a los servicios, las consecuencias del desabastecimiento suelen ser muy importantes. Lograr altos niveles de servicio depende de tener las piezas adecuadas en el momento adecuado. Sin embargo, tener las piezas adecuadas no es el único factor. Su equipo de cadena de suministro debe desarrollar un plan de inventario consensuado para cada pieza y luego actualizarlo continuamente para reflejar los cambios en tiempo real en la demanda, el suministro y las prioridades financieras.

Gestión del inventario con planificación basada en el nivel de servicio combina la capacidad de planificar miles de elementos con modelado estratégico de alto nivel. Esto requiere abordar los problemas centrales que enfrentan los ejecutivos de inventario:

• Falta de control sobre el suministro y los plazos de entrega asociados.
• Demanda intermitente impredecible.
• Prioridades conflictivas entre los equipos mecánicos/de mantenimiento y la gestión de materiales.
• Enfoque reactivo de “esperar y ver” para la planificación.
• Inventario mal asignado, lo que provoca desabastecimiento y exceso.
• Falta de confianza en los sistemas y procesos.

La clave para una gestión óptima de repuestos es lograr el equilibrio entre brindar un servicio excelente y controlar los costos. Para hacer esto, debemos comparar los costos del desabastecimiento con el costo de mantener un inventario adicional de repuestos. Los costos de un desabastecimiento serán mayores para repuestos críticos o de emergencia, cuando existe un acuerdo de nivel de servicio con clientes externos, para piezas utilizadas en múltiples activos, para piezas con plazos de entrega de proveedores más largos y para piezas con un solo proveedor. El costo del inventario se puede evaluar considerando los costos unitarios, las tasas de interés, el espacio de almacén que se consumirá y el potencial de obsolescencia (por ejemplo, las piezas utilizadas en una flota que pronto se retirará tienen un mayor riesgo de obsolescencia).

Para arbitrar cuántas existencias se deben almacenar para cada pieza, es fundamental establecer un consenso sobre las métricas clave deseadas que expongan las compensaciones que la empresa debe hacer para lograr los KPI deseados. Estos KPI incluirán niveles de servicio que le indican con qué frecuencia satisface las necesidades de uso sin quedarse corto de existencias, tasas de cumplimiento que le indican qué porcentaje de la demanda se satisface y costos de pedidos que detallan los gastos incurridos cuando realiza y recibe pedidos de reabastecimiento. También tiene costos de retención, que abarcan gastos como obsolescencia, impuestos y almacenamiento, y costos de escasez que pertenecen a los gastos incurridos cuando se produce un desabastecimiento.

An MRO business or Aftermarket Parts Planning team might desire a 99% service level across all parts – i.e., the minimum stockout risk that they are willing to accept is 1%. But what if the amount of inventory needed to support that service level is too expensive? To make an informed decision on whether there is going to be a return on that additional inventory investment, you’ll need to know the stockout costs and compare that to the inventory costs. To get stockout costs, multiply two key elements: the cost per stockout and the projected number of stockouts. To get inventory value, multiply the units required by the unit cost of each part. Then determine the annual holding costs (typically 25-35% of the unit cost). Choose the option that yields a total lower cost. In other words, if the benefit associated with adding more stock (reduced shortage costs) outweighs the cost (higher inventory holding costs), then go for it. A thorough understanding of these metrics and the associated tradeoffs serves as the compass for decision-making.

El software moderno ayuda en este proceso al permitirle simular una multitud de escenarios futuros. Al hacerlo, puede evaluar qué tan bien es probable que funcionen sus estrategias actuales de almacenamiento de inventario frente a diferentes patrones de oferta y demanda. Si algo se queda corto o sale mal, es hora de recalibrar su enfoque, teniendo en cuenta los datos actuales sobre el historial de uso, los plazos de entrega de los proveedores y los costos para evitar situaciones de desabastecimiento y exceso de existencias.

Mejore constantemente su plan de inventario basado en el nivel de servicio.

En conclusión, es crucial evaluar continuamente su plan basado en el nivel de servicio. Al construir y perfeccionar sistemáticamente escenarios de rendimiento, puede definir métricas y objetivos clave, comparar el rendimiento esperado y automatizar el cálculo de las políticas de almacenamiento para todos los artículos. Este proceso iterativo implica monitorear, revisar y repetir cada ciclo de planificación.

La profundidad de su análisis dentro de estas políticas de almacenamiento depende de los datos a su disposición y de las capacidades de configuración de su sistema de planificación. Para lograr resultados óptimos, es imperativo mantener un análisis de datos continuo. Esto implica que un enfoque manual para el examen de datos suele ser insuficiente para las necesidades de la mayoría de las organizaciones.

Para obtener información sobre cómo Smart Software puede ayudarle a alcanzar los objetivos de su cadena de suministro de servicios con una planificación basada en servicios y más, visite los siguientes blogs.

–   "Explicando qué significa nivel de servicio en su software de optimización de inventario"  Las recomendaciones de almacenamiento pueden resultar desconcertantes, especialmente cuando chocan con las necesidades del mundo real. En esta publicación, desglosaremos qué significa el nivel de servicio 99% y por qué es crucial para administrar el inventario de manera efectiva y mantener a los clientes satisfechos en el panorama competitivo actual.

– “Planificación basada en el nivel de servicio para empresas de repuestos” La planificación de piezas de servicio basada en el nivel de servicio es un proceso de cuatro pasos que va más allá de la previsión simplificada y las existencias de seguridad como regla general. Proporciona a los planificadores de repuestos soporte para tomar decisiones ajustadas al riesgo y basadas en datos.

–   “Cómo elegir un nivel de servicio objetivo.“Esta es una decisión estratégica sobre la gestión del riesgo de inventario, considerando los niveles de servicio actuales y las tasas de cumplimiento, los plazos de reabastecimiento y las compensaciones entre capital, existencias y costos de oportunidad. Aprenda enfoques que puedan ayudar.

–   “La métrica de precisión de pronóstico adecuada para la planificación de inventarios”.  Sólo porque establezca un objetivo de nivel de servicio no significa que realmente lo alcanzará. Si está interesado en optimizar los niveles de stock, concéntrese en la precisión de la proyección del nivel de servicio. Aprender cómo.

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.

La gestión de piezas de repuesto presenta numerosos desafíos, como averías inesperadas, horarios cambiantes y patrones de demanda inconsistentes. Los métodos de pronóstico tradicionales y los enfoques manuales son ineficaces para hacer frente a estas complejidades. Para superar estos desafíos, este blog describe estrategias clave que priorizan los niveles de servicio, utilizan métodos probabilísticos para calcular los puntos de pedido, ajustan periódicamente las políticas de almacenamiento e implementan un proceso de planificación dedicado para evitar un inventario excesivo. Explore estas estrategias para optimizar el inventario de repuestos y mejorar la eficiencia operativa.

Línea inferior por adelantado

1. La gestión de inventario es Gestión de riesgos.

2. No puede gestionar bien el riesgo o a escala con planificación subjetiva – Necesita saber servicio vs. costo.

3. No es variabilidad de la oferta y la demanda ese es el problema, es cómo lo manejas.

4. Las piezas de repuesto tienen intermitente pedir por lo que los métodos tradicionales no funcionan.

5.Regla de oro Los enfoques no tienen en cuenta la variabilidad de la demanda y asignan incorrectamente las existencias.

6.Uso Optimize el nivel de servicio considerablemente,  (compensaciones entre servicio y costo) para impulsar las decisiones sobre acciones.

7.probabilístico enfoques tales como arranque producir estimaciones precisas de los puntos de pedido.

8.Clasificar partes y asigne objetivos de nivel de servicio por clase.

9.Recalibrar a menudo – miles de piezas tienen puntos de reorden antiguos y obsoletos.

10.Partes reparables requieren un tratamiento especial.

Céntrese en las causas fundamentales reales

Demanda intermitente

• Movimiento lento, irregular o esporádico con un gran porcentaje de valores cero.
• Los valores distintos de cero se mezclan al azar: los picos son grandes y variados.
• No tiene forma de campana (la demanda normalmente no se distribuye alrededor del promedio).
• Al menos 70% de las piezas típicas de una empresa de servicios públicos se demandan de forma intermitente.

demanda normal

• Muy pocos períodos de demanda cero (la excepción son las piezas de temporada).
• A menudo exhibe patrones de tendencia, estacionales o cíclicos.
• Menores niveles de variabilidad de la demanda.
• Tiene forma de campana (la demanda normalmente se distribuye alrededor del promedio).

No confíes en los promedios

• OK para determinar el uso típico durante períodos de tiempo más largos.
• A menudo pronostica con más "precisión" que algunos métodos avanzados.
• Pero... insuficiente para determinar qué almacenar.

No búfer con múltiplos de promedios

Ejemplo: Dos partes igualmente importantes, así que tratémoslas igual.
Pediremos más cuando el inventario disponible sea ≤ 2 x la demanda promedio de tiempo de entrega.

Utilice las curvas de compensación del nivel de servicio para calcular el stock de seguridad

Probabilidades normales estándar

Está bien para la demanda normal. ¡No funciona con demanda intermitente!

No use distribuciones normales (en forma de campana)

• Obtendrá la curva de compensación incorrecta:

– por ejemplo, tendrá como objetivo 95% pero logrará 85%.

– por ejemplo, tendrá como objetivo 99% pero logrará 91%.

• Esta es una gran falta con implicaciones costosas:

– Se agotará con más frecuencia de lo esperado.

– Comenzará a agregar búferes subjetivos para compensar y luego el exceso de existencias.

– La falta de confianza/las dudas sobre los resultados paralizan la planificación.

Por qué los métodos tradicionales fallan en la demanda intermitente: 

Los métodos tradicionales no están diseñados para abordar problemas fundamentales en la gestión de piezas de repuesto.

Necesidad: distribución de probabilidad (no en forma de campana) de la demanda durante un tiempo de entrega variable.

• Obtener: Predicción de promedio demanda en cada mes, no un total sobre el tiempo de entrega.
• Obtener: Modelo de variabilidad reforzado, generalmente el modelo Normal, generalmente incorrecto.

Necesidad: exposición de compensaciones entre la disponibilidad de artículos y el costo del inventario.

• Obtener: nada de esto; en cambio, obtenga muchas decisiones inconsistentes y ad-hoc.

Utilice Bootstrapping estadístico para predecir la distribución:

Luego explote la distribución para optimizar las políticas de almacenamiento.

¿Cómo funciona Bootstrapping?

24 meses de datos históricos de demanda.

Escenarios Bootstrap para un plazo de ejecución de 3 meses.

¡Bootstrapping alcanza el objetivo de nivel de servicio con una precisión de casi 100%!

• Operación de Almacenamiento Nacional.

Tarea: Pronostique los niveles de existencias de inventario para 12 000 SKU con demanda intermitente en los niveles de servicio 95% y 99%

Resultados:

En el nivel de servicio 95%, 95.23% no se agotó.

En el nivel de servicio 99%, 98.66% no se agotó.

Esto significa que puede confiar en la producción para establecer expectativas y realizar con confianza ajustes de stock específicos que reduzcan el inventario y aumenten el servicio.

Establezca niveles de servicio objetivo según la frecuencia y el tamaño del pedido

Recalibrar los puntos de pedido con frecuencia

• Las ROP estáticas provocan exceso y escasez.
• A medida que aumenta el tiempo de entrega, también debería hacerlo el ROP y viceversa.
• A medida que disminuye el uso, también debería hacerlo la ROP y viceversa.
• Cuanto más espere para recalibrar, mayor será el desequilibrio.
• Montañas de piezas ordenadas demasiado pronto o demasiado tarde.
• Desperdicia el tiempo de los compradores al realizar pedidos incorrectos.
• Genera desconfianza en los sistemas y fuerza los silos de datos.

hacer un plan Rotables (Piezas de reparación) de manera diferente

Resumen

1. La gestión de inventario es Gestión de riesgos.

2. No puede gestionar bien el riesgo o a escala con planificación subjetiva – Necesita saber servicio vs. costo.

3. No es variabilidad de la oferta y la demanda ese es el problema, es cómo lo manejas.

4. Las piezas de repuesto tienen intermitente pedir por lo que los métodos tradicionales no funcionan.

5.Regla de oro Los enfoques no tienen en cuenta la variabilidad de la demanda y asignan incorrectamente las existencias.

6.Uso Optimize el nivel de servicio considerablemente,  (compensaciones entre servicio y costo) para impulsar las decisiones sobre acciones.

7.probabilístico enfoques tales como arranque producir estimaciones precisas de los puntos de pedido.

8.Clasificar partes y asigne objetivos de nivel de servicio por clase.

9.Recalibrar a menudo – miles de piezas tienen puntos de reorden antiguos y obsoletos.

10.Partes reparables requieren un tratamiento especial.

Apuesto a que sus equipos de mantenimiento y reparación estarían de acuerdo con incurrir en mayores riesgos de falta de existencias uno alguno piezas de repuesto si supieran que los ahorros de reducción de inventario se utilizarían para distribuir la inversión en inventario de manera más efectiva para otro repuestos y aumentar los niveles generales de servicio.

Duplicaré que su equipo de finanzas, a pesar de que siempre se enfrenta al desafío de reducir los costos, respaldaría un aumento saludable del inventario si pudiera ver claramente que los ingresos se benefician de un mayor tiempo de actividad, menos agilidades y mejoras en el nivel de servicio claramente superan los costos de inventario adicionales y riesgo

La curva de compensación de piezas de repuesto permitirá a los equipos de planificación de repuestos comunicar adecuadamente los riesgos y costos de cada decisión de inventario. Es una misión crítica para la planificación de piezas y la única forma de ajustar los parámetros de almacenamiento de forma proactiva y precisa para cada pieza. Sin él, los planificadores, para todos los efectos, están "planificando" con los ojos vendados porque no podrán comunicar las verdaderas compensaciones asociadas con las decisiones de almacenamiento.

Por ejemplo, si se recomienda un aumento propuesto a los niveles mínimos/máximos de un importante grupo de productos básicos de repuestos, ¿cómo sabe si el aumento es demasiado alto, demasiado bajo o correcto? ¿Cómo se puede afinar el cambio para miles de repuestos? No lo harás y no puedes. Su toma de decisiones de inventario se basará en decisiones reactivas, viscerales y generales que causan que los niveles de servicio se resientan y los costos de inventario se disparen.

Entonces, ¿qué es exactamente una curva de compensación de repuestos?

Es una predicción numérica basada en hechos que detalla cómo los cambios en los niveles de existencias influirán en el valor del inventario, los costos de mantenimiento y los niveles de servicio. Por cada cambio de unidad en el nivel de inventario hay un costo y un beneficio. La curva de compensación de repuestos identifica estos costos y beneficios a través de diferentes niveles de existencias. Permite a los planificadores descubrir el nivel de existencias que mejor equilibra los costes y los beneficios de cada artículo individual.

Aquí hay dos ejemplos simplificados. En la Figura 1, la curva de compensación de repuestos muestra cómo cambia el nivel de servicio (probabilidad de no agotarse) según el nivel de pedido. Cuanto mayor sea el nivel de reorden, menor será el riesgo de falta de existencias. Es fundamental saber cuánto servicio está ganando dada la inversión en inventario. Aquí puede justificar que un aumento de inventario de un punto de pedido de 35 a 45 bien vale la pena la inversión de 10 unidades adicionales de stock porque los niveles de servicio saltan de poco menos de 70% a 90%, lo que reduce el riesgo de falta de existencias para la pieza de repuesto de 30% a 10%!

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Figura 1: Costo versus nivel de servicio

Figura 2: Nivel de servicio frente al tamaño del inventario

En este ejemplo (Figura 2), la curva de compensación expone un problema común con el inventario de repuestos. A menudo, los niveles de existencias son tan altos que generan rendimientos negativos. Después de una cierta cantidad de existencias, cada unidad adicional de existencias no compra más beneficios en forma de un mayor nivel de servicio. Las disminuciones de inventario pueden justificarse cuando está claro que el nivel de existencias ha superado con creces el punto de rendimientos decrecientes. Una curva de compensación precisa expondrá el punto en el que ya no es ventajoso agregar stock.

Mediante el aprovechamiento #pronóstico probabilístico para impulsar la planificación de piezas, puede comunicar estas compensaciones con precisión, hacerlo a escala en cientos de miles de piezas, evitar malas decisiones de inventario y equilibrar los niveles de servicio y los costos. En Smart Software, nos especializamos en ayudar a los planificadores de repuestos, directores de administración de materiales y ejecutivos financieros que administran MRO, repuestos y repuestos para comprender y explotar estas relaciones.

Todas las organizaciones que utilizan equipos necesitan piezas de repuesto. Todos ellos deben hacer frente a cuestiones que son genéricas sin importar cuál sea su negocio. Sin embargo, algunos de los problemas son específicos de la industria. Esta publicación analiza un problema universal que se manifiesta en una planta nuclear y que es especialmente grave para cualquier empresa de servicios eléctricos.

El problema universal de la calidad de los datos

A menudo publicamos sobre los beneficios de convertir los datos de uso de piezas en decisiones inteligentes de gestión de inventario. El modelado de probabilidad avanzado admite la generación de escenarios de demanda realistas que se integran en simulaciones detalladas de Monte Carlo que exponen las consecuencias de decisiones como las elecciones de Min y Max que rigen la reposición de repuestos.

Sin embargo, toda esa tecnología analítica nueva y brillante requiere datos de calidad como combustible para el análisis. Para algunos servicios públicos de todo tipo, el mantenimiento de registros no es un punto fuerte, por lo que la materia prima que se analiza puede corromperse y ser engañosa. Recientemente nos topamos con la documentación de un claro ejemplo de este problema en una planta de energía nuclear (ver Scala, Needy y Rajgopal: Toma de decisiones y compensaciones en la gestión del inventario de piezas de repuesto en las empresas de servicios públicos. Asociación Estadounidense de Gestión de Ingeniería, 30.ª Conferencia Nacional ASEM, Springfield, MO. octubre de 2009). Scala et al. documentó el historial de uso de una pieza crítica cuya ausencia resultaría en una reducción de la potencia de la instalación o en un cierre. El registro de uso de la planta para esa parte abarcó más de ocho años de datos. Durante ese tiempo, el historial de uso oficial reportó nueve eventos en los que se produjo una demanda positiva con tamaños que oscilaban entre una y seis unidades cada uno. También hubo cinco eventos marcados por demandas negativas (es decir, devoluciones a almacén) que oscilaron entre una y tres unidades cada uno. La investigación cuidadosa descubrió que el verdadero uso ocurrió en solo dos eventos, ambos con una demanda de dos unidades. Obviamente, calcular los mejores valores Mín./Máx. para este artículo requiere datos de demanda precisos.

El problema especial de la salud y la seguridad

En el contexto de negocios “normales”, la escasez de piezas de repuesto puede dañar tanto los ingresos actuales como los ingresos futuros (relacionados con la reputación como proveedor confiable). Sin embargo, para una empresa de servicios eléctricos, Scala et al. observó un nivel mucho mayor de consecuencias asociadas a los desabastecimientos de piezas de repuesto. Estos incluyen no solo un mayor riesgo financiero y de reputación, sino también riesgos para la salud y la seguridad: “Las ramificaciones de no tener una pieza en stock incluyen la posibilidad de tener que reducir la producción o, muy posiblemente, incluso el cierre de una planta. Desde una perspectiva a más largo plazo, hacerlo podría interrumpir el servicio crítico de energía para los clientes residenciales, comerciales y/o industriales, al tiempo que daña la reputación, la confiabilidad y la rentabilidad de la empresa. Una empresa de servicios eléctricos fabrica y vende un solo producto: electricidad. Perder la capacidad de vender electricidad puede dañar gravemente los resultados de la empresa, así como su viabilidad a largo plazo”.

Razón de más para que las empresas eléctricas sean líderes y no rezagadas en el despliegue de los modelos de probabilidad más avanzados para la previsión de la demanda y la optimización del inventario.