Optimice inventario de repuestos con soluciones Low-Code e IoT

Crear nuevas aplicaciones usando plataformas de desarrollo low-code puede llevar a soluciones innovadoras a viejos problemas como gestionar mejor el inventario de repuestos.

Las plataformas de desarrollo low-code abren la puerta a muchos nuevos tipos de aplicaciones en manufactura. Quizás la mayor promesa de la tecnología es cuando se usa para cerrar la brecha entre lo que tradicionalmente han sido los diferentes ámbitos del personal operativo y TI. Optimizar el inventario de repuestos es un ejemplo del nuevo tipo de aplicación transversal que es posible. Tal aplicación aporta beneficios a toda la empresa que simplemente no eran alcanzables antes.

El inventario de repuestos tiene puntos de contacto en varios departamentos. Equipos de servicio de mantenimiento, reparación y operaciones (MRO) tienen un interés obvio. Necesitan repuestos para mantener equipos funcionando. Pero la gestión de inventario de repuestos impacta a otros grupos también.

Véase también: Low Code: Reduce Shadow IT, Ayuda a Desarrolladores Ciudadanos en Planta

Equipos de asignación de espacio y gestión de instalaciones se ven involucrados en la discusión de gestión de repuestos porque los equipos de servicio necesitan espacio físico para almacenar las piezas. Equipos de compras y contabilidad tienen un pie en el agua porque deben ordenar y pagar las piezas. E incluso la dirección corporativa necesita estar (algo) al tanto de lo que ocurre. Una parada prolongada por falta de un repuesto impacta producción, ingresos y reputación de la empresa.

Haciendo transformación digital con low-code

Una serie de desarrollos tecnológicos y de negocio han llevado a este momento donde las soluciones correctas pueden transformar digitalmente el inventario de repuestos.

Durante años, fabricantes usaron mantenimiento basado en calendario que se basaba en información del proveedor sobre la vida útil de una pieza o equipo e historial de reparaciones. Grupos MRO planificaban inspecciones, servicio y reemplazo de piezas basado en tiempo medio hasta fallo (MTTF) y datos de fin de vida. Los repuestos se ordenaban basándose en el calendario de reemplazo del proveedor del dispositivo.

Hay dos fallos en este enfoque. Uno es qué pasa si una pieza se rompe o deja de funcionar antes de la estimación MTTF del proveedor. El otro es qué pasa si la pieza tiene más vida más allá de la estimación de fin de vida. La forma tradicional de lidiar con ambas situaciones era sobreabastecerse de repuestos por si había un fallo inesperado. Y reemplazar piezas en la línea de tiempo del proveedor, incluso si seguían funcionando correctamente.

Tal solución no elegante abordaba problemas inmediatos pero a un coste. Problemas con sobreabastecimiento incluyen:

• Se requiere más espacio de almacenamiento, que tiene un coste premium en muchos entornos de manufactura
• Las piezas pueden quedar obsoletas conforme proveedores actualizan sus líneas de producto
• Dinero gastado en piezas extra en almacenamiento podría usarse en otro lugar.

En pocas palabras, se puede hacer más para mejorar la situación. Entran low-code development e IoT. Fabricantes han estado usando datos IoT de equipos en sus plantas para alejarse del mantenimiento tradicional basado en calendario. Las plataformas low-code les permiten tomar esos datos y crear aplicaciones que complementan y mejoran las capacidades de sistemas de control supervisorio y adquisición de datos (SCADA) y otros sistemas OT.

Específicamente, fabricantes se han estado moviendo de un modo «arreglar cuando se rompe» a modos reactivo, proactivo y predictivo/preventivo.

Un modo reactivo podría tomar datos IoT sobre el estado de un dispositivo y datos de sistemas OT, como alertas y alarmas, y disparar una acción MRO. Por ejemplo, al notar que cierta pieza funciona por encima de la temperatura operativa máxima sugerida por el proveedor, una aplicación de servicio MRO desarrollada a medida usando esos datos podría automatizar la generación de un ticket de incidencia y llamada de servicio.

Un modo proactivo podría usar una aplicación que tome datos de dispositivos y sistemas OT y aplique analítica para detectar problemas en ciernes y abordarlos antes de que causen paradas. Por ejemplo, mientras un dispositivo podría estar operando dentro de especificaciones del proveedor, analítica en una aplicación MRO podría usarse para notar que, por ejemplo, un motor crítico funciona a velocidades cada vez más altas para completar la misma cantidad de trabajo. Ese insight derivado podría usarse para iniciar una inspección de esa pieza. En la inspección, un técnico MRO puede concluir que es mejor reemplazar la pieza que arriesgar su fallo.

Un modo predictivo/preventivo va un paso más allá. Una aplicación de servicio MRO podría desarrollarse que use inteligencia artificial, aprendizaje automático u otras técnicas analíticas avanzadas para extraer inferencias de datos de piezas y máquinas. Tal analítica predictiva de los datos podría encontrar algo muy específico. Cuando la pieza A de este proveedor experimenta un aumento del 20% en temperatura operativa en 15 minutos, eso es precursor de fallo en tres días. Armados con tal información dentro de una aplicación de servicio MRO, un técnico podría ser enviado para hacer un reemplazo preventivo de pieza y evitar un fallo.

Volviendo todo a la optimización del inventario de repuestos

Una plataforma low-code también podría usarse para construir una aplicación que una los insights y acciones del sistema MRO a un sistema ERP usado para ordenar piezas.

Una ventaja de combinar soluciones de mantenimiento preventivo y predictivo con ERP es que permite un uso más eficiente de piezas existentes. El enfoque antiguo de reemplazar piezas basado en la vida media recomendada saca de servicio algunas piezas que podrían seguir funcionando muchos más días, meses o años. La organización pierde esa vida útil extra que podría obtener de la pieza y quema más inventario del necesario.

Tal sistema aseguraría que ciertos repuestos requeridos estén en stock cuando se necesiten, evitando así paradas innecesarias esperando a que una pieza crítica se envíe. También garantiza que no se sobreabastezcan repuestos, reduciendo así la necesidad de capacidad de almacenamiento excesiva para albergar las piezas. Esto también reduce la posibilidad de tener piezas obsoletas.

En esencia, crear nuevas aplicaciones usando plataformas low-code e IoT puede llevar a soluciones innovadoras a viejos problemas. En el caso de inventario de repuestos, fabricantes podrían desarrollar un enfoque «justo a tiempo» para repuestos. El resultado es un método más optimizado para gestión de inventario.