Cadena de Suministro

Palancas de optimización de la logística de producción en entornos MRO

En los tiempos actuales donde se conjugan salidas asimétricas de la crisis, necesidades de financiación, disrupciones digitales y un entorno cada día más competitivo, la necesidad de conocer a los clientes y generar valor para los mismos es una prioridad para las organizaciones.

Los entornos logísticos que envuelven las actuaciones de mantenimiento asociadas a reparaciones de activos por correctivo de segundo nivel (como la reparación de motores averiados de un tren o un avión) se diferencian respecto de otros sectores clásicos en varios aspectos clave como la elevada variabilidad inherente en su sistema de operaciones, la gran cantidad de stocks muertos disponibles y los elevados costes de roturas de stock.

Debido especialmente a esta última característica los niveles de servicio y por lo tanto la disponibilidad de activos reparables -como motores o compresores necesarios para trenes, aviones o centrales térmicas – deben ser muy elevados y por lo tanto no se utilizan habitualmente como una variable de gestión.

En estos escenarios las actuaciones de eficiencia se concentran en la optimización de niveles de inventario de activos reparables y repuestos junto con la liberación de necesidades de recursos (humanos, técnicos y económicos) que permitan disminuir las necesidades operativas de fondos, liberar fondo de maniobra y mejorar los ratios de solvencia y los retornos de las inversiones en activos.

 

                             Figura 1. Reducción de recursos mantenimiento niveles de servicio

 

La logística de producción se sitúa como un elemento clave (incluso con mayor potencia y elasticidad beneficio/esfuerzo que la reingeniería de mantenimiento) para adaptarse a la variabilidad de la demanda y mantener o mejorar nuestros niveles de servicio al mismo tiempo que reducir los recursos operativos necesarios en valores superiores al 30 %. El gran impacto que origina nos induce a analizar las diferentes palancas clave disponibles para obtener los beneficios perseguidos y entre las que destacamos las siguientes.

Buffers dinámicos

Cada vez que existe una avería de un activo reparable debe estar disponible de manera inmediata [1] un elemento útil equivalente. Esta característica, compartida con el sector retail, origina la necesidad de disponer en los almacenes de un stock de desacople entre la demanda y su producción/reparación.  Es una buena práctica habitual que dicho stock útil sea un buffer dinámico (días de stock) que soporte tanto las previsiones y predicciones de averías durante el lead time habitual de reparación como una cobertura de seguridad adicional función, entre otros aspectos, del impacto que ocasionaría la rotura de stock, la variabilidad de la demanda, la variabilidad del lead time de reparación y de la dificultad general de su aprovisionamiento. La utilización del buffer permite no solo desacoplar demanda y producción para mantener unos excelentes niveles de servicio, sino que adicionalmente facilita la gestión de alertas tempranas, acota la variabilidad y reduce el efecto látigo.

                                                                                                         Figura 2. Cadena de abastecimiento para correctivos MRO de segundo nivel

 

Reparaciones pull

Continuando aguas arriba en la cadena de suministro los sistemas de reparación pull tirados por la demanda real y priorizados en función del estado del buffer son otro de los aspectos clave a implementar para la consecución de los objetivos perseguidos y que desembocan en un proceso de planificación a corto plazo y programación de la producción cuya gestión operativa tiene dos principales características: multi-filtro y priorización dinámica.

Planificación/programación multi-filtro

Debido a las restricciones originadas por la capacidad / throughtput de producción cada reparación debe pasar una serie de filtros en cada uno de los cuales sólo pasan a la siguiente fase aquellas actuaciones con mayores índices de prioridad. El índice de prioridad utilizado en cada filtro o nivel es función de la situación de la cobertura disponible aguas abajo en la cadena de abastecimiento (porcentaje de buffer cubierto incluyendo tanto el stock de trabajos planificados, programados o en curso de los siguientes niveles al filtro evaluador como el stock útil del buffer) y del impacto de la rotura de stock [2]

Priorización dinámica en función de la demanda real

Por otro lado, la variabilidad de la demanda real requiere que, especialmente, la programación y secuenciación de las órdenes de reparación se puedan alterar de manera dinámica y automática. Se inicia en cada momento la actuación de mayor prioridad por lo que es frecuente asumir que el inicio del periodo de congelación coincide con el inicio de la reparación.

 

                                                                           Figura 3. Planificación a corto y programación de la producción

 

A nivel estratégico el modelo de operaciones que engrana con la planificación a corto plazo y la programación requiere de un diseño que le confiera dos características fundamentales: estabilidad y rapidez.

Aunque la búsqueda de estabilidad en la demanda para entornos de alta variabilidad parezca una paradoja es una línea de actuación obligada que puede orientarse gracias a la tecnología de grupos (p.e. mismos motores para distintos tipos de trenes o aviones), a la utilización equilibrada de los activos, actuaciones con influencia sobre la demanda y al ingente potencial que tienen las economías de agregación que por sí mismas son capaces de reducir los recursos necesarios manteniendo o incluso mejorando los niveles de servicio.

En cuanto a la rapidez del sistema operacional de reparaciones se obtiene gracias a múltiples palancas como las economías de escala, el enfoque de la filosofía lean orientado a actividades de valor, el diseño adecuado de procesos productivos, la tipificación y árboles de decisión para solventar averías, la disminución del trabajo en curso (ley de Little), la integración de la producción con sistemas de transporte y, entre otras,  una planificación y programación eficiente que garantice solamente la producción de aquellas actuaciones que pueden acometerse por disponer de capacidad, medios técnicos y repuestos entre otros recursos finitos.

Conocimiento de la demanda

Conocer a los clientes en general  y en el caso que se describe, conocer a los activos es una necesidad para poder general valor real. Cuanto mejor sea el conocimiento que tengamos sobre nuestros activos mejor será la respuesta y el valor que podremos ofrecerles. El uso de datos y su análisis para predecir ciclos, tendencias y comportamientos a corto y medio plazo es una realidad que ha venido para quedarse como parte del ecosistema de la innovación y el conocimiento de la demanda.

De esta manera uno de los elementos nucleares se basa en determinar las necesidades de datos y la forma de obtenerlos dado que su tipología se ha incrementado exponencialmente. No sólo hablamos de datos estructurados como los disponibles en un datawarehouse clásico sino adicionalmente de datos no estructurados o semiestructurados procedentes de sensores, micrófonos, cámaras digitales y un largo etcétera.  La posterior gestión y análisis de los ingentes, variados y descentralizados volúmenes de datos nos introducen de pleno en el Big Data & Analytics como palanca clave para la generación un conocimiento de la demanda veloz, veraz y de valor.

Gracias por lo tanto a las diferentes técnicas cuantitativas basadas en históricos, a la ingente fuente de conocimiento que se puede obtener mediante herramientas Big Data, al enfoque del mantenimiento basado en la fiabilidad y al desarrollo del ecosistema IoT [3] se abren nuevos horizontes en las previsiones de la demanda, en la priorización predictiva, en los mantenimientos personalizados a medida bajo condición y en general a la génesis de sistemas inteligentes.

 

                                                                       Figura 4. Digitalización de la cadena de abastecimiento MRO.

Reliability & Operations (R&OP)

Es frecuente en grandes organizaciones su estructuración en potentes departamentos funcionales que actúan a modo de silos que destacan por su elevada eficiencia interna pero con una falta de visión integral de toda la cadena de abastecimiento que permita la optimización integral del sistema. Tal y como se comentó anteriormente, la digitalización global de la cadena de abastecimiento es una estrategia facilitadora de la eliminación de silos funcionales que se ve potenciada gracias a la utilización de una gestión integrada de procesos de negocio. La utilización de esquemas que desplieguen la estrategia empresarial y el cuadro de mando integral hacia objetivos de mantenimiento basado en la fiabilidad  de cada activo permiten extender la visión holística del CMI hacia objetivos comunes y alineados para las funciones logísticas y productivas.

Como último aspecto, destacar el papel clave de la rotación de los recursos humanos y la creación de una visión de “Supply Chain” entre los diferentes departamentos de la organización como aspectos potenciadores de una visión integral en cada departamento funcional.

Repuestos y logística inbound

Habitualmente las reparaciones de segundo nivel que se realizan en activos MRO son reparaciones que se pueden catalogar como complejas. Debido al amplio conocimiento y know-how necesario para realizar dichas reparaciones, uno de los recursos limitantes en el sistema es precisamente la capacidad de producción disponible para la realización de reparaciones.

Debido a la existencia de un cuello de botella claro en la cadena de abastecimiento, es fundamental (teoría de restricciones) explotar el mismo de la manera más eficiente posible. Pero para poder obtener una eficiencia clave en la cadena global es necesario garantizar la disponibilidad de repuestos. La logística inbound y la gestión de stocks de repuestos se consideran por lo tanto como otro eje de trabajo clave para ser capaces de reducir los recursos utilizados en las reparaciones de activos de manera drástica.

La digitalización e integración de sistemas,  los kanban y buffers dinámicos de repuestos, los planes maestros de producción dinámicos y las herramientas de análisis de datos para la obtención de las listas de repuestos y tasas de sustitución son, entre otros, estrategias y herramientas a utilizar para optimizar la logística inbound de repuestos.

Para concluir sólo destacar como actualmente la búsqueda de resiliencia y productividad en la logística de producción son un objetivo necesario y perseguido en entornos MRO gracias a las diferentes palancas analizadas. La resiliencia en la cadena de abastecimiento permite mantener o incluso mejorar los niveles de servicio en entornos de alta variabilidad mientras que las mejoras de productividad de recursos cuello de botella incrementan de manera directa el EBITDA y por lo tanto los resultados empresariales.

El futuro en las cadenas de abastecimiento se plasmará en hojas de ruta que materialicen estrategias de digitalización e irá articulado junto a la evolución e introducción de las tecnologías y servicios Big Data, las analíticas masivas de datos, IoT y la evolución de las amplias ventajas que ya aporta la fabricación aditiva.


[1] En la realidad existe un pequeño margen temporal que se sitúa desde la detección de la necesidad o avería de un activo reparable hasta el momento en el que un tren llega a un depósito de mantenimiento, un avión al taller de reparaciones o el equipo de intervención especialista en la resolución de una tipología de averías acude a solventar la misma al lugar de la avería. Este margen por muy estrecho que sea da lugar a una ventana donde desplegar toda una estrategia orientada a predicción/detección temprana y a la rapidez de los sistemas productivos y logísticos en una gran cantidad de activos con bajos lead time de reparación.

[2] Recordemos que mientras en el sector retail una rotura de stock suele suponer la pérdida de beneficio marginal si no es posible realizar backorders para satisfacer la demanda posteriormente, en entornos MRO existen elevados costes de rotura de stock incluso para elementos de poco valor económico.

[3] IOT: Internet of Things. En el caso analizado se puede hablar de IoA o Internet of Assets identificando todas las tecnologías y servicios para que cada activo pueda generar datos y comunicarse (M2M) tanto con otros activos como con los servidores oportunos facilitando el futuro de la predicción de averías.


Autor: David Blazquez Diaz

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