La gestión del inventario de repuestos es un componente fundamental para las empresas que dependen del tiempo de funcionamiento de los equipos y de la fiabilidad del servicio. A diferencia de los artículos de inventario habituales, los repuestos suelen tener patrones de demanda impredecibles, lo que hace que sea más difícil gestionarlos de forma eficaz. Una gestión eficiente del inventario de repuestos El sistema ayuda a prevenir desabastecimientos que pueden provocar tiempos de inactividad operativos y demoras costosas, al tiempo que evita el exceso de existencias que inmoviliza innecesariamente el capital y aumenta los costos de mantenimiento.

En este blog, exploraremos varias estrategias efectivas para administrar el inventario de repuestos, enfatizando la importancia de optimizar los niveles de existencias y mantener niveles de servicioy utilizar herramientas inteligentes para ayudar en la toma de decisiones.

En muchas industrias, especialmente en el sector manufacturero, de transporte, de servicios públicos y cualquier sector que dependa de maquinaria compleja, las piezas de repuesto son la columna vertebral de las operaciones de mantenimiento. Una gestión ineficaz puede dar lugar a pérdidas significativas. falta del tiempo Cuando no hay piezas críticas disponibles, se producen interrupciones en la producción, interrupciones del servicio e insatisfacción del cliente. Por otro lado, el exceso de existencias de artículos que no se pueden utilizar con prontitud inmoviliza el capital de explotación, aumenta los costes de almacenamiento y puede provocar obsolescencia.

Dado que muchas piezas de repuesto tienen una demanda intermitente e impredecible, es esencial contar con una estrategia clara y proactiva para gestionarlas. Una gestión eficaz del inventario de piezas de repuesto garantiza la eficiencia operativa, el ahorro de costes y la fiabilidad, lo que puede proporcionar una ventaja competitiva en el mercado.

Estrategias clave para gestionar el inventario de repuestos

1. Previsión de la demanda intermitente. Repuestos a menudo exhiben patrones de demanda irregulares Se caracteriza por largos períodos de demanda cero, interrumpidos por picos repentinos cuando se producen fallas en los equipos. Los métodos de pronóstico tradicionales, que se basan en tendencias de datos históricos consistentes, pueden no predecir con precisión un uso tan errático, lo que puede provocar un exceso de existencias o una falta de existencias.

Utilizando herramientas de previsión especializadas como IP&O inteligentes Los algoritmos patentados de previsión de demanda intermitente pueden proporcionar predicciones más precisas. Estos modelos avanzados analizan datos históricos de uso, tasas de fallas de equipos y programas de mantenimiento para ajustarse a la variabilidad de la demanda. Al incorporar de pronóstico probabilístico , aprendizaje automático y técnicas de inteligencia artificial, ahora podemos evitar tanto la escasez que podría detener las operaciones como el exceso de inventario que consume recursos innecesariamente.

2. Establecer niveles óptimos de stock de seguridad. El stock de seguridad es esencial para mitigar el riesgo de falta de existencias, especialmente en el caso de repuestos críticos. El stock de seguridad debe tener en cuenta la variabilidad del tiempo de entrega, las fluctuaciones de la demanda y la criticidad de la pieza. El uso de sistemas que calculen los niveles óptimos de stock de seguridad en función de estos factores garantiza que sus piezas estén disponibles cuando las necesite sin un exceso de stock. exceso de existencias. Las configuraciones de stock de seguridad deben revisarse periódicamente como parte de un proceso continuo de optimización del inventario.

3. Uso de políticas de inventario mínimo/máximo. Un enfoque común para el inventario de repuestos es el uso de políticas de mínimo/máximo, donde el inventario se repone hasta un nivel máximo una vez que cae por debajo de un umbral mínimo. Este sistema permite flexibilidad y garantiza que los niveles de existencias se mantengan sin necesidad de un control constante. Ajustar estos parámetros en función de los objetivos de nivel de servicio puede garantizar que no tenga un exceso de inventario y, al mismo tiempo, satisfaga la demanda.

4. Optimización del inventario implica equilibrar los costos de almacenamiento, los costos de desabastecimiento y los niveles de servicio deseados para lograr la estrategia de gestión de inventario más rentable. Soluciones de software como IP&O inteligente Puede simular varios escenarios de demanda y oferta y calcular las políticas de inventario óptimas.

Al aprovechar algoritmos avanzados de IA y análisis de datos, IP&O inteligente Ayuda a las organizaciones a determinar los niveles de inventario adecuados para cada repuesto, teniendo en cuenta factores como la variabilidad de la demanda, los plazos de entrega y las limitaciones de costos. Esto garantiza que se mantenga el equilibrio adecuado entre tener un inventario suficiente para satisfacer la demanda y minimizar los costos asociados con exceso de existenciasAdemás, las herramientas de optimización permiten realizar ajustes continuos basados en datos en tiempo real y patrones de demanda cambiantes, lo que permite a las organizaciones responder de manera proactiva a los cambios del mercado o de la cadena de suministro.

5. Revisión periódica de los plazos de entrega de los proveedores El desempeño de los proveedores y los plazos de entrega pueden afectar significativamente su estrategia de repuestos. Los retrasos en las entregas pueden provocar desabastecimiento si no se tienen en cuenta en la planificación. El control de los plazos de entrega reales en comparación con el desempeño esperado ayuda a ajustar los puntos de reorden y los niveles de stock de seguridad en consecuencia. Sistemas como IP&O inteligente Proporcionar informes detallados sobre el desempeño de los proveedores, incluida la variabilidad del tiempo de entrega, las tasas de entrega a tiempo y las métricas de calidad. Con acceso a esta información, puede identificar riesgos potenciales en su cadena de suministro y tomar medidas proactivas, como buscar proveedores alternativos o ajustar las políticas de inventario, para mitigar el impacto de la falta de confiabilidad de los proveedores.

6. Gestión de la obsolescencia. Las piezas de repuesto suelen quedar obsoletas cuando se actualiza o se elimina un equipo. Mantener un inventario obsoleto inmoviliza el capital y ocupa un valioso espacio en el almacén. Revisar periódicamente el inventario para detectar artículos que estén a punto de quedar obsoletos puede evitar el exceso de existencias. Los métodos como el uso de cálculos de stock de ciclo y de stock de seguridad basados ​​en la demanda pueden ayudar a mitigar los riesgos de mantener un inventario obsoleto.

7. Automatización de procesos de inventarioLa automatización en la gestión de inventario puede reducir significativamente los errores manuales, aumentar la eficiencia y garantizar la reposición oportuna de piezas de repuesto. Herramientas como IP&O inteligente automatizar muchas tareas de previsión, optimización y reposición que de otro modo requerirían mucha mano de obra y serían propensas a errores humanos.

Al integrar estas herramientas con las existentes  Sistemas ERPLas organizaciones pueden lograr actualizaciones y ajustes sin inconvenientes en función de los datos más recientes sobre la demanda y la oferta. La automatización permite una visibilidad en tiempo real de los niveles de inventario, las tendencias de la demanda y las interrupciones de la cadena de suministro, lo que permite una toma de decisiones más rápida y una mejor capacidad de respuesta a los cambios. Además, la automatización libera al personal para que se concentre en tareas estratégicas en lugar de en la entrada de datos y los cálculos rutinarios.

La gestión eficaz del inventario de repuestos garantiza la continuidad operativa y evita costes innecesarios. Al aprovechar herramientas avanzadas de previsión, establecer niveles óptimos de stock de seguridad y utilizar estrategias inteligentes de optimización del inventario, las empresas pueden minimizar las faltantes de stock, reducir los costes de mantenimiento y mejorar los niveles generales de servicio. La mejora continua y la integración de la tecnología en el proceso de gestión del inventario proporcionan importantes beneficios a largo plazo para cualquier organización que dependa de repuestos. La adopción de estas mejores prácticas no solo contribuye a la eficiencia operativa, sino que también respalda objetivos estratégicos como la reducción de costes, la satisfacción del cliente y la ventaja competitiva. 

El sector de posventa ofrece a los fabricantes de equipos originales una ventaja decisiva al ofrecer un flujo de ingresos constante y fomentar la lealtad del cliente mediante la entrega confiable y oportuna de piezas de repuesto. Sin embargo, la gestión del inventario y la previsión de la demanda en el mercado de posventa está plagada de desafíos, incluidos patrones de demanda impredecibles, amplias gamas de productos y la necesidad de entregas rápidas. Los métodos tradicionales a menudo no son suficientes debido a la complejidad y variabilidad de la demanda en el mercado de posventa. Las últimas tecnologías pueden analizar grandes conjuntos de datos para predecir la demanda futura con mayor precisión y optimizar los niveles de inventario, lo que conduce a un mejor servicio y menores costos.

Este blog explora cómo las últimas tecnologías impulsadas por IA pueden transformar el mercado de repuestos OEM mediante el análisis de grandes conjuntos de datos para predecir la demanda futura con mayor precisión, optimizar los niveles de inventario, mejorar la precisión de los pronósticos y mejorar la satisfacción del cliente, lo que en última instancia conduce a un mejor servicio y menores costos.

Mejora de la precisión de los pronósticos con IA  

Utilizando tecnología de última generación, las organizaciones pueden mejorar significativamente la precisión de los pronósticos analizando datos históricos, reconociendo patrones y prediciendo la demanda futura. Nuestra última tecnología de optimización y planificación de inventario (IP&O) utiliza inteligencia artificial para proporcionar información en tiempo real y automatizar los procesos de toma de decisiones. Emplea técnicas de pronóstico adaptativo para garantizar que los pronósticos sigan siendo relevantes a medida que cambian las condiciones del mercado. El sistema integra algoritmos avanzados para gestionar datos intermitentes y realizar modificaciones en tiempo real mientras maneja cálculos complejos y considera factores como plazos de entrega, errores de pronóstico, estacionalidad y tendencias del mercado. Al aprovechar mejores entradas de datos y análisis avanzados, las empresas pueden reducir significativamente los errores de pronóstico y minimizar los costos asociados con el exceso de existencias y el desabastecimiento. Nuestra plataforma IP&O está diseñada para manejar las complejidades y desafíos exclusivos de la gestión de repuestos, como la demanda intermitente y una gran variedad de repuestos.

Módulo de Reparación y Devolución: La plataforma simula con precisión los procesos de avería y reparación de piezas. Predice el tiempo de inactividad, los niveles de servicio y los costos de inventario asociados con el actual conjunto de repuestos rotativos. Los planificadores sabrán cuántos repuestos almacenar para lograr los requisitos de nivel de servicio a corto y largo plazo y, en entornos operativos, si esperar a que se completen las reparaciones y vuelvan a estar en servicio o comprar repuestos de servicio adicionales a los proveedores, evitando compras y gastos innecesarios. tiempo de inactividad del equipo.

 Previsión de demanda intermitente: La tecnología patentada de pronóstico de demanda intermitente de IP&O proporciona pronósticos altamente precisos para artículos con patrones de demanda esporádicos típicos del mercado de repuestos. Esta capacidad es crucial para optimizar los niveles de inventario y garantizar que las piezas críticas estén disponibles cuando sea necesario sin exceso de existencias.

Optimización de inventario en tiempo real: Nuestra tecnología ajusta dinámicamente las políticas de inventario para alinearse con los patrones cambiantes de la demanda y las condiciones del mercado. Calcula los puntos de reorden óptimos y las cantidades de pedidos, equilibrando los niveles de servicio con los costos de inventario. Esto garantiza que los OEM puedan mantener altos niveles de servicio y al mismo tiempo minimizar el exceso de inventario y los costos de mantenimiento relacionados.

Planificación de escenarios y análisis hipotético: IP&O permite a los usuarios crear múltiples escenarios de inventario para evaluar el impacto de diferentes políticas de inventario en los niveles y costos de servicio. Esta capacidad ayuda a los OEM a tomar decisiones informadas sobre estrategias de almacenamiento y responder de manera proactiva a los cambios del mercado o las interrupciones de la cadena de suministro.

Integración perfecta de ERP: La plataforma ofrece una integración perfecta con los principales sistemas ERP, como Epicor y NetSuite, lo que permite la sincronización automática de pronósticos y datos de inventario. Esta integración facilita la ejecución eficiente de órdenes de reabastecimiento y garantiza que los niveles de inventario estén continuamente alineados con los últimos pronósticos de demanda.

Precisión de pronóstico e informes:  Nuestro sistema avanzado proporciona informes detallados y paneles de control que rastrean la precisión de los pronósticos, el rendimiento del inventario y la confiabilidad de los proveedores. Al analizar estas métricas, los OEM pueden perfeccionar continuamente sus modelos de pronóstico y mejorar el desempeño general de la cadena de suministro.

Los ejemplos del mundo real ilustran el impacto sustancial de la previsión y la optimización del inventario impulsadas por la IA en el mercado de repuestos OEM. Prevost Parts, una división de un fabricante canadiense líder de autobuses interurbanos y carrocerías de autocares, utilizó IP&O para abordar la demanda intermitente de más de 25.000 piezas activas. Al integrar pronósticos de ventas precisos y requisitos de existencias de seguridad en su sistema ERP, respaldados por inteligencia artificial y ajustes de aprendizaje automático en tiempo real, redujeron los pedidos pendientes en 65%, perdieron ventas en 59% y aumentaron las tasas de cumplimiento de 93% a 96% en solo tres meses. Esta transformación mejoró significativamente su asignación de inventario, reduciendo los costos de transporte e inventario.

La incorporación de IA y ML en los procesos de IP&O no es solo una actualización tecnológica sino un movimiento estratégico que puede transformar el mercado de repuestos OEM. La tecnología IP&O garantiza una mejor calidad del servicio y la satisfacción del cliente al mejorar la precisión de los pronósticos, optimizar los niveles de inventario y reducir los costos. A medida que el sector del mercado de repuestos siga creciendo y evolucionando, adoptar la IA será clave para seguir siendo competitivo y satisfacer las expectativas de los clientes de manera eficiente.

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.