MRO スペアパーツの最適化 – IBM ブログ

エネルギー、公益事業、プロセス製造などの資産集約型業界の管理者の多くは、在庫を管理する際にデリケートな危険な行為を行っています。メンテナンス、修理、運用 (MRO) の取り組み、特に MRO をサポートするスペアパーツを確実に成功させるには、適切なバランスを見つけることが重要です。

何が危機にatしていますか？

MRO プロセスが予防保守、サービス障害、またはシャットダウンのオーバーホールに対処するかどうかにかかわらず、求められる結果は同じです。つまり、サービス レベルの向上、安全かつ持続可能な機能の提供、効率的な運用、計画外でコストのかかるダウンタイムの削減です。

最近のレポートでは、2021年から2022年にかけて製造ダウンタイムのコストが大幅に増加しており、フォーチュン・グローバル500企業は現在、年間売上高の11%を失っており、その額は1.5年から864年の2019億ドルから約2020兆ドルに増加しています。 ¹

別の研究では次のことが明らかになりました。

揺れる振り子

MRO のスペアパーツの在庫は、特定の品目からより基本的な供給品まで、業界や機器によって異なります。これらの供給品には、タービン、発電機、変圧器、暖房、換気、空調システムなどの大型のインフラ製品から、ギア、グリース、モップなどの小型の製品まで、あらゆるものが含まれます。多くの資産集約型企業は、成長するインダストリー 4.0 規制への準拠、デジタル変革、コスト削減の必要性などのプレッシャーから、在庫の最適化を優先しています。

在庫管理者は、時間をかけてさまざまなアプローチをテストして、組織に最適なものを決定してきました。

長年にわたって企業に支持されてきた ジャストインタイム 操作 在庫を管理し、保管コストを最小限に抑えるための最も論理的なアプローチとして。しかし、パンデミックと地域特有の問題により、最近の世界的なサプライチェーンの混乱により、多くの人が不意を突かれています。

運用部門がすぐに入手できないスペアパーツを必要とした場合、機器のダウンタイムや高価な在庫切れが発生することがよくありました。過去においても、この方法では、部品の品質に関する懸念とともに、迅速化や配送に追加費用がかかることがよくありました。

IDC がスプレッドシート、電子メール、共有フォルダー、または不確実なアプローチを使用してスペアパーツの在庫を管理している企業の 37% を調査したことを考慮すると、この慣行が思っている以上に大きなリスクを伴うことが明らかです。² 需要予測が正確でない限り、事後対応型のアプローチを採用すると効率が低下する可能性があります。

さて、次のことを考えてみましょう 念のため アプローチ。一部の管理者は、過去に遅延やその他の悪影響が発生したため、過剰なスペアパーツを在庫しておくことを選択します。安全在庫を維持することは有益ですが、過剰な在庫はコストが発生し、管理に多大な時間がかかります。資産に重要性や優先順位の割り当てが欠けている場合、陳腐化する可能性のある不要な部品が棚に蓄積されるリスクがあります。これにより、在庫削減努力への支出の継続的なサイクルが始まります。

適切なバランスを見つけることの利点

したがって、ジャストインタイムとジャストインケースの両方のアプローチの欠点を考慮すると、目標は、チームが現場で必要なものを提供しながら、事業運営を維持するために適切な資材を確保できるようにする理想的なバランスを見つけることになります。適切な時期です。

これは純粋に理論的なものではありません。 MRO 予備品のダイナミクスと材料需要のバランスをとることには、定量的なメリットがあります。多くの組織は、これらの必要な手順を実行するための社内リソースや知識が不足していますが、実行できる組織は次のように報告しています。³

• A 視聴者の３８%が 部品に関連する計画外のダウンタイムの削減。
• A 視聴者の３８%が 在庫コストの削減。
• A 視聴者の３８%が メンテナンス予算の減少。
• A 視聴者の３８%が サービスレベルの向上。

適切なバランスを実現する方法

簡単に言うと、データをリアルタイムで収集、分析し、それに基づいて行動することで、業務全体で即時の価値を引き出すことができます。言うは易く行うは難しか？それは、スプレッドシートや物理的資産の数に依存している場合、または状態監視のみに依存している場合などです。

次の質問を検討してください。

1. 統計分析、規範的分析、最適化アルゴリズムを組み合わせたプラットフォームはありますか?
2. コスト、重要度、使用量、実際のリードタイムなどの重要なパラメーターを使用して、エンタープライズ資産管理、エンタープライズ リソース プランニング (ERP)、顧客関係管理、センサー テクノロジなどのすべてのシステムからデータをセグメント化できますか?
3. トランザクション ERP システムに依存している場合、必要な重要な分析機能やレポート機能が欠けていて、資産集約型産業向けの SAP にはギャップがあると認識していませんか?
4. 履歴データモジュールを確認していただけますか?
5. 平均価格、継承品目、その他の基準に基づいて在庫価値を調べるベースライン分析を実行していますか?
6. what-if シナリオを実行して選択肢を視覚化できますか?
7. 断続的で変動する需要予測を改善するための専用アルゴリズムはありますか?
8. ワークキューを使用して作業をグループ化して優先順位を付け、組織領域やデータセットごとに進捗状況を監視できますか?

人工知能 (AI) はすでに多くの在庫管理者の計画に組み込まれていますが、このテクノロジーの最新の反復に注目する価値はあります。生成 AI には、主要なデータ領域で強力なサポートを提供する可能性があります。

• 重複を減らし、異常値にフラグを立てるためのマスター データ クレンジング。
• 分類と材料の属性を強化するためのマスター データの強化。
• データ品質をマスターして、データのスコアリング、優先順位付け、自動検証を改善します。

最適化を探る

IBM® MRO 在庫の最適化 パフォーマンスの正確かつ詳細な画像を提供することで、MRO 在庫の最適化に役立ちます。柔軟でスケーラブルなソリューションは、MRO 在庫をインテリジェントに最適化するための高度なアルゴリズムと分析を使用して、膨大な量の MRO 在庫データを収集、保存、分析するように設計されたフルマネージドのクラウド在庫プラットフォームです。

IBMのサプライチェーンコンサルティングサービス また、サプライ チェーン管理を強化し、クライアントが将来に向けて回復力があり、機敏で持続可能なエンドツーエンドのサプライ チェーンを構築できるように支援します。

サプライチェーンを変革する

1. シーメンス、 2022 年のダウンタイムの真のコスト
2. 2022 年 49286022 月、IDC SaaS パス調査、#USXNUMX 
3. 顧客データの IBM 内部分析に基づいています。結果は異なる場合があります。