Nutsbedrijven hebben unieke eisen voor de optimalisatie van de supply chain, waarbij in de eerste plaats een hoge uptime wordt gegarandeerd door alle kritieke machines continu draaiende te houden. Om dit te bereiken is het noodzakelijk dat er een hoge beschikbaarheid van reserveonderdelen wordt gehandhaafd om een consistente, betrouwbare en veilige levering te garanderen. Bovendien moeten nutsbedrijven als gereguleerde entiteiten ook de kosten zorgvuldig beheren en beheersen.

Efficiënt beheer van toeleveringsketens

Om een betrouwbare elektriciteitsvoorziening te behouden op 99.99%⁺ Zo moeten nutsbedrijven bijvoorbeeld snel kunnen reageren op veranderingen in de vraag op de korte termijn en nauwkeurig kunnen anticiperen op de toekomstige vraag. Om dit te kunnen doen moeten ze over een goed georganiseerde toeleveringsketen beschikken die hen in staat stelt de benodigde apparatuur, materialen en diensten op het juiste moment, in de juiste hoeveelheden en tegen de juiste prijs bij de juiste leveranciers aan te schaffen.

Dit is de afgelopen 3 jaar steeds uitdagender geworden.

• Eisen voor veiligheid, betrouwbaarheid en dienstverlening zijn strenger.
• Verstoringen in de toeleveringsketen, onvoorspelbare doorlooptijden van leveranciers, periodieke pieken in het gebruik van onderdelen zijn altijd problematisch geweest, maar nu zijn ze meer regel dan uitzondering.
• Door deregulering in het begin van de jaren 2000 werden reserveonderdelen verwijderd van de lijst met direct terugbetaalde artikelen, waardoor nutsbedrijven werden gedwongen reserveonderdelen rechtstreeks uit de inkomsten te betalen[1]
• De constante behoefte aan kapitaal in combinatie met agressief stijgende rentetarieven zorgen ervoor dat de kosten meer dan ooit onder de loep worden genomen.

Als gevolg hiervan is Supply Chain Optimization (SCO) een steeds belangrijker bedrijfspraktijk voor nutsbedrijven geworden. Om deze uitdagingen het hoofd te bieden, kunnen nutsbedrijven hun toeleveringsketen niet langer simpelweg beheren; ze moeten deze optimaliseren. En om dat te kunnen doen zijn investeringen in nieuwe processen en systemen nodig.

[1] Scala et al. "Risico- en reserveonderdeleninventarisatie in elektriciteitsbedrijven". Proceedings van de Industrial Engineering Research Conference.

Voorraadplanning en -optimalisatie   

Gerichte investeringen in voorraadoptimalisatietechnologie bieden een pad voorwaarts voor elk nutsbedrijf. Voorraadoptimalisatie-oplossingen moeten prioriteit krijgen omdat ze:

1. Kan worden geïmplementeerd in een fractie van de tijd die nodig is voor initiatieven op andere gebieden, zoals magazijnbeheer, ontwerp van toeleveringsketens en inkoopconsolidaties. Het is niet ongewoon om na 90 dagen voordelen te genereren en in minder dan 180 dagen een volledige software-implementatie te hebben.
2. Kan een enorme ROI genereren, met een rendement van 20x en financiële voordelen van zeven cijfers per jaar. Door het gebruik van onderdelen beter te voorspellen, kunnen nutsbedrijven de kosten verlagen door alleen de benodigde voorraad in te kopen en tegelijkertijd het risico van voorraadtekorten, die leiden tot uitvaltijd en slechte serviceniveaus, te beheersen.
3. Fundamentele ondersteuning bieden voor andere initiatieven. Een sterke toeleveringsketen berust op solide gebruiksprognoses en voorraadinkoopplannen.

Met behulp van voorspellende analyses en geavanceerde algoritmen helpt voorraadoptimalisatie nutsbedrijven om de serviceniveaus te maximaliseren en de operationele kosten te verlagen door de voorraadniveaus voor reserveonderdelen te optimaliseren. Een elektriciteitsbedrijf kan bijvoorbeeld statistische prognoses gebruiken om toekomstig gebruik van onderdelen te voorspellen, voorraadcontroles uit te voeren om overtollige voorraad te identificeren en analytische resultaten te gebruiken om te bepalen waar inspanningen voor voorraadoptimalisatie het eerst moeten worden gericht. Door dit te doen, kan het nutsbedrijf ervoor zorgen dat machines op een optimaal niveau werken en het risico op kostbare vertragingen als gevolg van een gebrek aan reserveonderdelen verminderen.

Door analyses en gegevens te gebruiken, kunt u bepalen welke reserveonderdelen en apparatuur u het meest nodig zult hebben en kunt u alleen de benodigde artikelen bestellen. Dit helpt ervoor te zorgen dat apparatuur een hoge up-time heeft. Het beloont regelmatige monitoring en aanpassing van voorraadniveaus, zodat wanneer de bedrijfsomstandigheden veranderen, u de verandering kunt detecteren en dienovereenkomstig kunt aanpassen. Dit houdt in dat planningscycli in een tempo moeten werken dat hoog genoeg is om de veranderende omstandigheden bij te houden. Hefboomwerking probabilistische voorspelling om het voorraadbeleid voor reserveonderdelen voor elke planningscyclus opnieuw te kalibreren, zorgt u ervoor dat het voorraadbeleid (zoals min/max-niveaus) altijd up-to-date is en het meest recente gebruik van onderdelen en doorlooptijden van leveranciers weerspiegelt.

Serviceniveaus en de afwegingscurve

Het serviceniveau Afwegingscurve relateert voorraadinvestering aan artikelbeschikbaarheid zoals gemeten door serviceniveau. Serviceniveau is de kans dat er geen tekorten ontstaan tussen het moment dat u meer voorraad bestelt en het moment dat deze in het schap ligt. Verrassend genoeg hebben maar weinig bedrijven gegevens over deze belangrijke maatstaf voor hun hele machinepark van reserveonderdelen.

De Service Level Tradeoff Curve legt het verband bloot tussen de kosten die gepaard gaan met verschillende serviceniveaus en de inventarisvereisten die nodig zijn om deze te bereiken. Weten welke componenten belangrijk zijn voor het handhaven van hoge serviceniveaus is de sleutel tot het optimalisatieproces en wordt bepaald door verschillende factoren, waaronder standaardisatie van inventarisitems, kritikaliteit, historisch gebruik en bekende toekomstige reparatieorders. Door deze relatie te begrijpen, kunnen nutsbedrijven middelen beter toewijzen, bijvoorbeeld wanneer de curven worden gebruikt om gebieden te identificeren waar kosten kunnen worden verlaagd zonder de betrouwbaarheid van het systeem te schaden.

Met voorraadoptimalisatiesoftware is het instellen van voorraadbeleid puur giswerk: het is mogelijk om te weten hoe een bepaalde verhoging of verlaging de serviceniveaus zal beïnvloeden, afgezien van ruwe schattingen. Hoe de veranderingen zullen uitpakken in termen van voorraadinvesteringen, bedrijfskosten en tekortkosten, weet niemand echt. De meeste hulpprogramma's zijn afhankelijk van vuistregel methoden en het voorraadbeleid willekeurig op een reactieve manier aanpassen nadat er iets mis is gegaan, zoals een grote stockout of voorraadafschrijving. Wanneer aanpassingen op deze manier worden aangebracht, is er geen op feiten gebaseerde analyse waarin wordt beschreven hoe deze wijziging naar verwachting van invloed zal zijn op de statistieken die er toe doen: serviceniveaus en voorraadwaarden.

Voorraadoptimalisatiesoftware kan de gedetailleerde, kwantitatieve afwegingscurven berekenen die nodig zijn om weloverwogen voorraadbeleidskeuzes te maken of zelfs het beoogde serviceniveau aan te bevelen dat resulteert in de laagste totale bedrijfskosten (de som van voorraad-, bestel- en voorraadkosten). Met behulp van deze analyse kunnen grote stijgingen van voorraadniveaus wiskundig worden gerechtvaardigd wanneer de voorspelde vermindering van tekortkosten groter is dan de toename van voorraadinvesteringen en bijbehorende opslagkosten. Door de juiste serviceniveaus vast te stellen en het beleid voor alle actieve onderdelen een keer per planningscyclus (minstens één keer per maand) opnieuw te kalibreren, kunnen nutsbedrijven het risico op uitval minimaliseren en tegelijkertijd de uitgaven beheersen.

Misschien wel de meest kritieke aspecten van de reactie op uitval van apparatuur zijn die met betrekking tot het bereiken van een eerste keer repareren zo snel mogelijk. Het hebben van de juiste reserveonderdelen kan het verschil maken tussen het voltooien van een enkele reis en het verlengen van de gemiddelde reparatietijd, het dragen van de kosten die gepaard gaan met meerdere bezoeken en het verslechteren van de klantrelatie.

Met behulp van moderne software kunt u prestaties uit het verleden benchmarken en gebruikmaken van probabilistische prognosemethoden om toekomstige prestaties te simuleren. Door uw huidige voorraadbeleid te stresstesten tegen alle plausibele scenario's van toekomstig onderdelengebruik, weet u van tevoren hoe het huidige en voorgestelde voorraadbeleid waarschijnlijk zal presteren. Cbekijk onze blogpost op hoe u de nauwkeurigheid van uw serviceniveauprognose kunt meten om u te helpen bij het beoordelen van de juistheid van inventarisaanbevelingen die softwareleveranciers beweren te bieden.

Maak gebruik van geavanceerde analyses en AI

Bij het introduceren van automatisering heeft elk nutsbedrijf zijn eigen doelen die moeten worden nagestreefd, maar u moet beginnen met het beoordelen van de huidige activiteiten om gebieden te identificeren die effectiever kunnen worden gemaakt. Sommige bedrijven geven misschien prioriteit aan financiële kwesties, maar andere geven misschien prioriteit aan wettelijke eisen, zoals uitgaven voor schone energie of sectorbrede veranderingen zoals slimme netwerken. De problemen van elk bedrijf zijn uniek, maar moderne software kan de weg wijzen naar een effectiever voorraadbeheersysteem dat overtollige voorraad minimaliseert en de juiste componenten op de juiste momenten op de juiste plaats plaatst.

Over het algemeen zijn initiatieven voor supply chain-optimalisatie essentieel voor nutsbedrijven die hun efficiëntie willen maximaliseren en hun kosten willen verlagen. Technologie stelt ons in staat om het integratieproces naadloos te laten verlopen, en u hoeft uw huidige ERP- of EAM-systeem niet te vervangen door dit te doen. Je moet gewoon beter gebruik maken van de data die je al hebt.

Een groot nutsbedrijf lanceerde bijvoorbeeld een strategisch Supply Chain Optimization (SCO)-initiatief en voegde best-in-class mogelijkheden toe door de selectie en integratie van commerciële kant-en-klare toepassingen. De belangrijkste hiervan was het Smart Inventory Planning and Optimization-systeem (Smart IP&O), bestaande uit de functionaliteit voor het voorspellen van onderdelen / vraagplanning en voorraadoptimalisatie. Binnen slechts 90 dagen was het softwaresysteem operationeel, waardoor de voorraad al snel met $9.000.000 afnam, terwijl de beschikbaarheid van reserveonderdelen op een hoog niveau bleef. U kunt de casus hier lezen Elektriciteit gaat mee met Smart IP&O.

Nutsbedrijven kunnen ervoor zorgen dat ze hun voorraden reserveonderdelen op een efficiënte en kosteneffectieve manier kunnen beheren, zodat ze beter voorbereid zijn op de toekomst. Na verloop van tijd vertaalt dit evenwicht tussen vraag en aanbod zich in een aanzienlijke voorsprong. Het begrijpen van de Service Level Tradeoff Curve helpt bij het begrijpen van de kosten die gepaard gaan met verschillende serviceniveaus en de inventarisvereisten die nodig zijn om deze te bereiken. Dit leidt tot lagere operationele kosten, geoptimaliseerde voorraad en de zekerheid dat u aan de behoeften van uw klanten kunt voldoen.

Nutsvoorzieningen op het gebied van elektriciteit, aardgas, stedelijk water en afvalwater en telecommunicatie zijn allemaal activa-intensief. Opwekking, productie, verwerking, transmissie en distributie van elektriciteit, aardgas, olie en water zijn allemaal afhankelijk van fysieke infrastructuur die in de loop van de tijd goed moet worden onderhouden, bijgewerkt en geüpgraded. Het maximaliseren van de uptime van bedrijfsmiddelen en de betrouwbaarheid van de fysieke infrastructuur vereist effectief voorraadbeheer, prognoses van reserveonderdelen en leveranciersbeheer.

Een nutsbedrijf dat deze processen effectief uitvoert, presteert beter dan zijn concurrenten, levert een beter rendement op voor zijn investeerders en hogere serviceniveaus voor zijn klanten, terwijl het zijn impact op het milieu vermindert. Deze inspanningen worden belemmerd door verouderde IT-systemen, evoluerende beveiligingsbedreigingen, frequente verstoringen van de toeleveringsketen en extreme variabiliteit in de vraag. De convergentie van deze uitdagingen met volwassen cloudtechnologie en recente ontwikkelingen op het gebied van data-analyse, probabilistische prognoses en technologieën voor databeheer, bieden nutsbedrijven echter een generatiekans om hun onderneming digitaal te transformeren.

Hier zijn zeven digitale transformaties die relatief kleine investeringen vooraf vereisen, maar een rendement van zeven cijfers zullen opleveren.

1. Voorraadbeheer is de eerste stap in MRO-voorraadoptimalisatie. Het omvat het analyseren van de huidige voorraadniveaus en gebruikspatronen om mogelijkheden voor verbetering te identificeren. Dit moet ook het zoeken naar overstocked, understocked of verouderde items omvatten. Nieuwe probabilistische prognosetechnologie zal helpen door toekomstig gebruik van onderdelen te simuleren en te voorspellen hoe het huidige voorraadbeleid zal presteren. Pats-planners kunnen de simulatieresultaten gebruiken om proactief te identificeren waar beleid moet worden gewijzigd.

2. Nauwkeurige prognoses en vraagplanning zijn erg belangrijk bij het optimaliseren van de voorraden van MRO-serviceonderdelen. Een nauwkeurige vraagprognose is een cruciale drijfveer voor de toeleveringsketen. Door inzicht te krijgen in vraagpatronen die het gevolg zijn van kapitaalprojecten en gepland en ongepland onderhoud, kunnen onderdelenplanners nauwkeuriger anticiperen op toekomstige voorraadbehoeften, een juiste begroting opstellen en de verwachte vraag beter communiceren met leveranciers. Software voor het voorspellen van onderdelen kan worden gebruikt om automatisch een nauwkeurige set van historisch gebruik te huisvesten met details over de vraag naar geplande versus ongeplande onderdelen.

3. Beheer leveranciers en doorlooptijden zijn belangrijke componenten van MRO-voorraadoptimalisatie. Het omvat het selecteren van de beste leveranciers voor de klus, het hebben van back-upleveranciers die snel kunnen leveren als de voorkeursleverancier faalt, en het onderhandelen over gunstige voorwaarden. Het identificeren van de juiste doorlooptijd waarop het voorraadbeleid kan worden gebaseerd, is een ander belangrijk onderdeel. Probabilistische simulaties die beschikbaar zijn in software voor onderdelenplanning kunnen worden gebruikt om de waarschijnlijkheid te voorspellen voor elke mogelijke doorlooptijd die zal worden geconfronteerd. Dit zal resulteren in een nauwkeurigere aanbeveling van wat er op voorraad moet zijn in vergelijking met het gebruik van een offerte van een leverancier of de gemiddelde doorlooptijd.

4. SKU-rationalisatie en beheer van masterdata verwijdert ineffectieve of verouderde SKU's uit de productcatalogus en ERP-database. Het identificeert ook verschillende onderdeelnummers die voor dezelfde SKU zijn gebruikt. Tijdens deze procedure worden de bedrijfskosten en winstgevendheid van elk product beoordeeld, wat resulteert in een gemeenschappelijke lijst met actieve SKU's. Master data management software kan productcatalogi en informatie die is opgeslagen in ongelijksoortige databases beoordelen om SKU-rationalisaties te identificeren en ervoor te zorgen dat voorraadbeleid gebaseerd is op het gemeenschappelijke onderdeelnummer.

5. Voorraadcontrolesystemen zijn de sleutel tot het synchroniseren van voorraadoptimalisatie. Ze bieden nutsbedrijven een kostenefficiënte manier om hun inventaris bij te houden, te bewaken en te beheren. Ze helpen ervoor te zorgen dat het nutsbedrijf over de juiste benodigdheden en materialen beschikt waar en wanneer dat nodig is, terwijl de voorraadkosten worden geminimaliseerd.

6. Continu verbeteren wel essentieel voor het optimaliseren van MRO-voorraden. Het omvat het regelmatig monitoren en aanpassen van voorraadniveaus en voorraadbeleid om het meest efficiënte gebruik van middelen te garanderen. Wanneer de bedrijfsomstandigheden veranderen, moet het nutsbedrijf de verandering detecteren en zijn activiteiten dienovereenkomstig aanpassen. Dit betekent dat planningscycli in een tempo moeten werken dat hoog genoeg is om gelijke tred te houden met veranderende omstandigheden. Door gebruik te maken van probabilistische prognoses om het voorraadbeleid voor serviceonderdelen elke planningscyclus opnieuw te kalibreren, zorgt u ervoor dat het voorraadbeleid (zoals min/max-niveaus) altijd up-to-date is en het nieuwste onderdelengebruik en doorlooptijden van leveranciers weerspiegelt.

7. Planning voor intermitterende vraag met moderne planningssoftware voor reserveonderdelen. Het resultaat is een zeer nauwkeurige schatting van veiligheidsvoorraden, bestelpunten en bestelhoeveelheden, wat leidt tot hogere serviceniveaus en lagere voorraadkosten. De gepatenteerde probabilistische prognosesoftware voor reserveonderdelen van Smart Software simuleert de waarschijnlijkheid voor elke mogelijke vraag en bepaalt nauwkeurig hoeveel er moet worden opgeslagen om de beoogde serviceniveaus van een nutsbedrijf te bereiken. Door gebruik te maken van software om de instroom en uitstroom van repareerbare reserveonderdelen nauwkeurig te simuleren, kunnen downtime, serviceniveaus en voorraadkosten in verband met elke gekozen poolgrootte voor repareerbare reserveonderdelen beter worden voorspeld.