Cómo hacer que su cadena de suministro de mantenimiento sea más eficaz utilizando datos

Mantener el equipo y las piezas adecuadas en el sitio para reparar y mantener el equipo de producción es un acto de equilibrio. Necesita mantener la fabricación en funcionamiento, pero no quiere invertir grandes cantidades de capital en equipos y piezas que podrían no usarse durante meses, años o tal vez nunca. Alternativamente, vivir con equipos de planta que tienen un tiempo de inactividad impredecible puede costar una cantidad significativa debido a la pérdida de disponibilidad de producción y mantenimiento no planificado.

El mantenimiento, reparación y revisión efectivos “MRO” se trata de planificar, administrar, coordinar el servicio y las entregas de una amplia variedad de proveedores, tener visibilidad en tiempo real de dónde se encuentra cada pieza y asegurarse de que el proceso intensivo en recursos sea lo más rentable posible. tan efectivo como puede ser.

Una MRO eficaz se basa en información precisa y oportuna. En particular, conocer los problemas precisos y qué acciones se han llevado a cabo es fundamental para predecir y prevenir estos problemas en el futuro.

El análisis de los datos de "texto libre" no estructurados de mantenimiento y reparación actualmente necesita un aporte humano considerable por parte de personal experimentado durante todo el ciclo de análisis para garantizar que la información sea consistente y precisa. De lo contrario, es posible que una empresa no sepa cuántos incidentes similares ocurrieron y si están aumentando o tienen una causa raíz común. La información puede ocultarse en el texto y usar diferentes palabras, taquigrafía y semántica para describir un incidente similar. Por el contrario, los problemas similares pueden resultar distintos en función de diferencias sutiles en las descripciones.

Las herramientas de minería de texto pueden detectar palabras clave, pero actualmente solo los seres humanos brindan la información final que convierte los datos sin procesar en conocimiento. Por lo general, esto proviene de una interpretación más holística del incidente, comparando datos no estructurados con información estructurada e inferible de fuentes de datos dispares o conocimiento previo.

El desafío con este enfoque actual es que los seres humanos pueden actuar subjetivamente, cometer errores y su capacidad individual no es rápida ni escalable.

Además, cualquier análisis en bases de datos dispares (p. ej., tratar de combinar datos de diagnóstico o de fabricación) genera muchos más desafíos técnicos.

Dadas estas presiones, la cadena de suministro de MRO hace tiempo que está madura para la eficiencia y las mejoras.

Ha habido una adopción exitosa de nuevas técnicas y tecnologías en todo el sector, lo que ha resaltado los posibles ahorros que se pueden lograr.

En 2014, PwC encuestó a más de 100 empresas de fabricación y mantenimiento y descubrió que el uso de la impresión 3D, también conocida como "ingeniería aditiva", para aumentar la disponibilidad de repuestos en el punto de uso, reduce los costos al reducir el desperdicio y disminuye el contenido de mano de obra. La mayoría de las empresas ya habían informado ganancias significativas en velocidad y flexibilidad relacionadas con el desarrollo y la personalización de productos. La investigación continuó diciendo que si solo el 50 por ciento de las piezas de repuesto se produjeran utilizando esta tecnología, habría un ahorro de costos de $ 3.4 mil millones.

También hay tecnologías que ya se utilizan en el transporte (donde los problemas de MRO suelen ser más graves). Las tecnologías clave seleccionadas por Espen Olsen, director europeo para la industria aeroespacial de IFS, como las que potencialmente tienen el mayor impacto en MRO aplicable tanto a la fabricación como a la industria aeroespacial incluyen la tecnología móvil (ingenieros equipados con aplicaciones móviles para acceder a información relevante en el momento de la necesidad) y tecnología ponible. tecnologías Japan Airlines ya utiliza Google Glass en su proceso de mantenimiento. Las gafas las usan los ingenieros que trabajan alrededor del avión en la pista. Las imágenes de la aeronave se envían a los especialistas de mantenimiento para que las evalúen, quienes luego informan cualquier problema que ven al ingeniero en tierra.

Otra tendencia tecnológica que destacó Espen fue que Big Data tiene la clave para predecir el futuro. Él dice:“En MRO, existe un enorme potencial de usar los secretos de los datos para permitir todo, desde análisis predictivos hasta una mayor optimización del inventario, un mejor control de los patrones de uso y el seguimiento esencial y el análisis del estado de los equipos en tiempo real. Pero hasta ahora ha habido pocas respuestas para sus usos clave o, lo que es más importante, los medios para identificar qué datos son útiles y cuáles no.

“En 2015, el sector comercial abordará y deberá abordar el Big Data de frente. En particular, pienso en usar big data para el análisis predictivo. Al proporcionar datos clave sobre las fallas de los activos, esto se puede integrar en los sistemas de logística para ayudar a informar y mejorar los diseños futuros, optimizar el uso y reducir el costo total del ciclo de vida”.

Esta predicción ahora se realiza con la introducción de un nuevo software que puede automatizar el proceso de clasificación MRO.

AMROC es un nuevo producto de Warwick Analytics y es un enfoque posible. Transforma automáticamente datos de mantenimiento dispares y no estructurados. Se ha demostrado que mejora drásticamente la información disponible para los operadores aeroespaciales, los mantenedores y los fabricantes, y ahora los fabricantes y las empresas de energía lo utilizan en su planta MRO.

¿Entonces, cómo funciona? Como sabemos, el análisis de los datos de "texto libre" de mantenimiento y reparación actualmente necesita una contribución humana considerable por parte de personal experimentado durante todo el ciclo de análisis para garantizar que la información sea consistente y precisa. Sin embargo, AMROC convierte esos datos no estructurados y semiestructurados, incluidos texto, registros y diagnósticos, en datos estructurados para su clasificación. El software extrae automáticamente miles de diferentes patrones posibles de los datos estructurados y no estructurados, y luego estructura y clasifica los problemas, en función de estos patrones, casi en tiempo real, lo que reduce enormemente el tiempo necesario para clasificar y cuantificar manualmente el texto libre. datos de mantenimiento y reparación. No es necesario limpiar los datos y, por lo tanto, no están sujetos a suposiciones ni errores.

Con las nuevas tecnologías de TI como AMROC, los costos de MRO en el transporte y la fabricación disminuirán, pero no solo los grandes jugadores y los OEM deben ser innovadores. Las empresas en la parte superior de la cadena de suministro piden a sus proveedores que también mejoren su productividad cuando se trata de MRO.

En conclusión, existen nuevas tecnologías que prometen ayudar a mejorar el MRO al encontrar información de los datos y usarla para comprender y predecir problemas. Nunca podrán reemplazar a un ser humano con experiencia, pero podrán ayudar de manera espectacular a esa persona a obtener una visión rica, precisa y oportuna y hacer que toda la cadena de suministro de MRO sea más productiva.

Visite www.warwickanalytics.com para obtener más información.