MRO 예비 부품 최적화 - IBM 블로그

에너지, 유틸리티 또는 공정 제조와 같은 자산 집약적 산업의 많은 관리자는 재고를 관리할 때 섬세하고 중요한 작업을 수행합니다. MRO(유지보수, 수리 및 운영) 이니셔티브, 특히 이를 지원하는 예비 부품의 성공을 보장하려면 올바른 균형을 찾는 것이 중요합니다.

지분에 무엇입니까?

MRO 프로세스가 예방적 유지 관리, 서비스 장애 또는 가동 중단 정밀 검사를 처리하든 원하는 결과는 동일합니다. 즉, 향상된 서비스 수준을 제공하고, 안전하고 지속 가능하게 기능하고, 효율적으로 운영하고, 계획되지 않고 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 줄이는 것입니다.

최근 보고서에 따르면 2021년부터 2022년까지 제조 중단 시간으로 인한 비용이 크게 증가한 것으로 나타났습니다. Fortune Global 500 기업은 현재 연간 매출액의 11%를 손실하고 있으며 이는 1.5년부터 864년까지 2019억 달러에서 거의 2020조 XNUMX천억 달러에 달합니다. ¹

또 다른 연구에서는 다음과 같은 사실이 밝혀졌습니다.

흔들리는 진자

MRO 예비 부품 재고는 특정 품목부터 보다 기본적인 소모품을 포함하는 것까지 산업 및 장비에 따라 다릅니다. 이러한 공급품에는 터빈, 발전기, 변압기, 난방, 환기 및 공조 시스템과 같은 대형 인프라 품목부터 기어, 그리스, 대걸레와 같은 소형 품목까지 모든 것이 포함됩니다. 많은 자산 집약적 기업은 증가하는 산업 4.0 규정 준수, 디지털 혁신 진행, 비용 절감 요구로 인해 재고 최적화에 우선순위를 두고 있습니다.

시간이 지남에 따라 재고 관리자는 조직에 가장 적합한 방법을 결정하기 위해 다양한 접근 방식을 테스트했습니다.

수년 동안 기업이 선호하는 적시 운영 재고를 관리하고 유지 비용을 최소화하기 위한 가장 논리적인 접근 방식입니다. 그러나 최근 팬데믹과 지역별 문제로 인해 글로벌 공급망이 중단되면서 많은 사람들이 허를 찔렸습니다.

운영팀에서 쉽게 구할 수 없는 예비 부품이 필요한 경우 장비 가동 중지 시간이 발생하거나 비용이 많이 드는 재고 부족이 발생하는 경우가 많았습니다. 과거에도 이 방법을 사용하면 부품 품질에 대한 우려와 함께 신속 배송이나 배송에 따른 추가 비용이 발생하는 경우가 많았습니다.

IDC가 스프레드시트, 이메일, 공유 폴더 또는 불확실한 접근 방식을 사용하여 예비 부품 재고를 관리하는 기업의 37%를 조사한 것을 고려하면 이러한 관행이 생각보다 더 많은 위험을 수반한다는 것이 분명해졌습니다.² 수요 예측이 정확하지 않으면 대응적 접근 방식을 채택하는 것이 덜 효율적일 수 있습니다.

이제 다음을 고려하십시오. 만일의 경우 접근하다. 일부 관리자는 과거의 지연 및 기타 부정적인 결과로 인해 여분의 예비 부품을 비축하기로 선택합니다. 안전 재고를 유지하는 것은 유익하지만 과도한 재고로 인해 비용이 발생하고 관리에 상당한 시간이 소요됩니다. 자산에 중요도와 우선순위 할당이 부족하면 진열대에서 쓸모없어질 수 있는 불필요한 부품이 쌓일 위험이 있습니다. 이는 결국 재고 감소 노력에 대한 지속적인 지출 주기를 시작합니다.

적절한 균형을 찾는 것의 이점

따라서 적시 접근 방식과 적시 접근 방식의 단점을 모두 고려할 때 목표는 비즈니스 운영을 유지하는 데 적합한 자재를 확보하는 동시에 팀에 필요한 것을 제공하는 데 도움이 되는 이상적인 균형을 찾는 것입니다. 적절한 시간.

이것은 순전히 이론적인 것이 아닙니다. MRO 예비품과 자재 수요의 역학적 균형을 맞추면 정량화 가능한 이점이 있습니다. 많은 조직에는 이러한 필수 절차를 실행하기 위한 내부 리소스나 지식이 부족하지만 이를 수행할 수 있는 조직에서는 다음과 같이 보고합니다.³

• A 50% 부품과 관련된 계획되지 않은 가동 중지 시간 감소.
• A 40% 재고 비용 감소.
• A 35% 유지관리 예산 감소.
• A 25% 서비스 수준이 향상됩니다.

올바른 균형을 이루는 방법

짧은 대답은 실시간으로 데이터를 수집, 분석 및 조치하여 운영 전반에 걸쳐 즉각적인 가치를 창출하는 것입니다. 말은 실천보다 쉽나요? 스프레드시트, 물리적 자산 수 또는 상태 모니터링에만 의존하는 경우일 수 있습니다.

다음 질문을 고려하십시오.

1. 통계 분석, 처방 분석, 최적화 알고리즘을 결합한 플랫폼이 있습니까?
2. 비용, 중요도, 사용량, 실제 리드 타임 등과 같은 주요 매개변수를 사용하여 전사적 자산 관리, ERP(전사적 자원 관리), 고객 관계 관리 및 센서 기술과 같은 모든 시스템의 데이터를 분할할 수 있습니까?
3. 트랜잭션 ERP 시스템에 의존하는 경우 자산 집약적 산업에 필요한 중요한 분석 및 보고 기능이 부족하고 SAP의 격차를 인식하고 계십니까?
4. 과거 데이터 모듈을 검토할 수 있나요?
5. 평균 가격, 상속 품목 및 기타 기준을 기반으로 재고 가치를 살펴보는 기준 분석을 수행합니까?
6. 옵션을 시각화하기 위해 가상 시나리오를 수행할 수 있습니까?
7. 간헐적이고 가변적인 수요 예측을 개선하기 위해 특별히 제작된 알고리즘이 있습니까?
8. 작업 대기열을 사용하여 작업을 그룹화하고 우선 순위를 지정하고 조직 영역 및 데이터 세트별로 진행 상황을 모니터링할 수 있습니까?

인공 지능(AI)은 이미 많은 재고 관리자의 계획에 영향을 미치고 있지만 최신 기술 반복을 주시할 가치가 있습니다. Generative AI는 주요 데이터 영역에서 강력한 지원을 제공할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

• 중복을 줄이고 이상값을 표시하는 마스터 데이터 정리입니다.
• 분류 및 재료 속성을 강화하기 위한 마스터 데이터 강화.
• 데이터 품질을 마스터하여 데이터 채점, 우선순위 지정 및 자동화된 검증을 개선합니다.

최적화 살펴보기

IBM® MRO 재고 최적화 정확하고 상세한 성능 그림을 제공하여 MRO 재고를 최적화하는 데 도움이 됩니다. 유연하고 확장 가능한 솔루션은 다양한 고급 알고리즘 및 분석을 사용하여 MRO 재고를 지능적으로 최적화함으로써 방대한 양의 MRO 재고 재고 데이터를 수집, 저장 및 분석하도록 설계된 완전 관리형 클라우드 재고 플랫폼입니다.

IBM 공급망 컨설팅 서비스 또한 공급망 관리를 강화하여 고객이 미래를 위한 탄력적이고 민첩하며 지속 가능한 엔드투엔드 공급망을 구축하도록 지원할 수 있습니다.

공급망 혁신

1. 지멘스, 2022년 다운타임으로 인한 실제 비용
2. 2022년 49286022월, IDC SaaS 경로 설문조사, #USXNUMX 
3. 고객 데이터에 대한 IBM 내부 분석을 기반으로 합니다. 결과는 다를 수 있습니다.