PRONÓSTICO DE INVENTARIO PARA LA INDUSTRIA AEROESPACIAL

Las aeronaves requieren un amplio espectro de piezas para operar, desde piezas reparables de alto costo hasta consumibles de bajo costo de movimiento rápido. Además del hecho de que ciertas piezas son muy costosas, la falta de disponibilidad inmediata de la pieza necesaria también puede traducirse en costosos incidentes de AOG (aeronave en tierra). Lokad proporciona una solución de software estadístico que ofrece una optimización de inventario en profundidad a través del pronóstico de la demanda para aerolíneas, MRO (mantenimiento, reparación y revisión) y OEM (fabricantes de equipos originales).

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Air France Industries es el brazo de MRO de AIR FRANCE KLM con más de 200 clientes: aerolíneas internacionales, regionales, de carga, etc.

Lokad trae una nueva herramienta a la mesa, una que es poderosa e innovadora. Pero además de eso, Lokad ha compartido con Air France Industries su experiencia en optimización de inventario y gestión de la cadena de suministro, brindando no solo una solución de TI complementaria, sino también una verdadera experiencia de consultoría en la que nuestros equipos pueden confiar.

Charles Segondat, Jefe de Gestión de Inventario, Air France Industries

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"El equipo completo del proyecto Smart Planning en Airbus Atlantic está profundamente satisfecho con la finalización exitosa de la fase inicial de nuestra iniciativa de planificación avanzada. Gracias al compromiso inquebrantable, enfoque riguroso y colaboración de alto rendimiento con los equipos de LOKAD, hemos recibido la luz verde para los próximos pasos y estamos emocionados y optimistas de continuar este viaje juntos"

Julien Fournat,

Gerente de Proyecto Industrie 4.0 Airbus Atlantic

spl-logo Spairliners es líder mundial en equipos de repuestos y mantenimiento para flotas de aviones Airbus A380 y Embraer Ejet.

Elegimos Lokad después de un análisis exhaustivo de las soluciones de optimización de inventario disponibles en el mercado para nuestra actividad de MRO (Mantenimiento, Reparación y Revisión). El enfoque basado en la asociación de Lokad y su capacidad de reacción, adaptabilidad y especialmente el rendimiento de su solución nos llevaron a confiarles la optimización del inventario de los equipos de repuestos de nuestros aviones para nuestros clientes en todo el mundo. Lokad tuvo éxito en cumplir con las expectativas y la complejidad de nuestra industria gracias a su enfoque original e inteligente hacia nuestras necesidades.

Olivier Mazzucchelli, CEO de Spairliners, Hamburgo, Alemania

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Los enfoques clásicos no son suficientes para la industria aeroespacial

Como regla general, los enfoques clásicos de optimización de inventario tienen un rendimiento deficiente cuando se trata de repuestos. Además, la experiencia que Lokad ha adquirido trabajando en el sector aeroespacial indica que la situación es aún peor en esta industria específica.

revisión de un motor de avión

El alto costo de ciertas piezas, los largos tiempos de entrega, las fallas poco frecuentes y los costos muy altos de faltante de stock solo agravan todas las debilidades de la optimización de inventario clásica.

En particular, las previsiones de series temporales optimizadas en función de métricas como MAD (desviación absoluta media) o MAPE (porcentaje absoluto medio) no reflejan adecuadamente los costos altamente asimétricos entre la sobreestimación y la subestimación que se encuentran en la industria aeroespacial.

El análisis clásico de stock de seguridad basado en distribuciones normales o distribuciones de Poisson también funciona mal.

El análisis clásico de stock de seguridad basado en distribuciones normales o distribuciones de Poisson también funciona mal, porque nuestras observaciones de datos simplemente indican que los patrones de demanda no siguen ninguno de estos modelos. De manera similar, el análisis ABC falla porque cualquier clasificación que ordene todas las piezas en un puñado de categorías de inventario no tiene éxito en capturar las muchas dimensiones diferentes que definen las piezas o consumibles requeridos por las aeronaves modernas.

Más allá de la falta de coincidencia entre las suposiciones detrás de los modelos clásicos y la realidad del negocio aeroespacial, también hemos encontrado que los enfoques clásicos dependen demasiado de una miríada de correcciones manuales. Esto conduce con frecuencia a situaciones en las que el esfuerzo invertido en la optimización de inventario no se capitaliza, sino que simplemente es consumido por los sistemas de TI para mantenerse al día con las operaciones diarias. Algunos patrones de diseño de software, como las “alertas”, también tienden a empeorar la situación al enfocar a los equipos en soluciones superficiales diarias, en lugar de enfocarlos en las causas fundamentales para ofrecer soluciones duraderas. Para cualquier consulta, contáctenos en contact@lokad.com

Repensar desde cero las matemáticas necesarias para que las aerolíneas pronostiquen su inventario.

Los patrones de demanda aeroespacial requieren pronósticos no clásicos

La tecnología analítica de Lokad ha sido diseñada teniendo en cuenta los impulsores aeroespaciales como su núcleo. En lugar de reciclar modelos de pronóstico e inventario diseñados para otras industrias, Lokad creó enfoques estadísticos alternativos donde las especificidades de la industria aeroespacial están incorporadas de forma nativa.

Los modelos de pronóstico de Lokad reflejan todos estos factores impulsados por la flota, no como meros coeficientes lineales correctivos sobre series de tiempo, sino como las variables que explican fundamentalmente la demanda en sí misma.

La demanda está impulsada en primer lugar por la necesidad de atender una flota de aeronaves. Esta flota puede crecer o disminuir. La combinación de horas de vuelo y ciclos de vuelo también cambia con el tiempo. Algunas operaciones de mantenimiento están programadas, otras son imprevistas. Los modelos de pronóstico de Lokad reflejan todos estos factores impulsados por la flota, no como meros coeficientes lineales correctivos sobre series de tiempo, sino como las variables que explican fundamentalmente la demanda en sí misma. Además, no es tanto la demanda “promedio” de las piezas lo que importa, sino los picos, es decir, los puntos más altos de demanda que impactan más en los niveles de servicio. Los enfoques clásicos que se basan en distribuciones normales o distribuciones de Poisson introducen sesgos sistemáticos en todas las estimaciones.

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La tecnología de Lokad se basa en un análisis avanzado de pronóstico de cuantiles de la demanda. El punto de vista de los cuantiles es esencial para anticipar con precisión los futuros picos de demanda y sus correspondientes probabilidades.

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Además, no solo la demanda es incierta, sino también los tiempos de entrega. En particular, las piezas reparables de alto costo implican no solo un tiempo de entrega, sino todo un circuito, que va desde el cambio de componente hasta la disponibilidad renovada de la pieza reparada.

El tiempo de entrega completo incluye muchos pasos: tiempo administrativo, tiempo de adquisición, tiempo de tránsito, tiempo de recepción, TAT (tiempo de inspección en el MRO u OEM, y tiempo de reparación si corresponde), tiempo de descarga y movimiento de stock, tiempo de procesamiento en taller, etc. Modelar un tiempo de entrega promedio o mediano es muy insuficiente; la tecnología de Lokad modela directamente toda la distribución de retrasos, es decir, la probabilidad de que ocurra cualquier retraso dado.

Por último, hay muchos patrones altamente específicos en la demanda observada que requieren contrapartes estadísticas nativas. Por ejemplo, las modificaciones introducen múltiples sesgos en el historial que deben tenerse en cuenta. Además, las reglas de intercambiabilidad de las piezas, para las cuales coexisten varias versiones, completamente intercambiables o solo intercambiables en un sentido, complican aún más el panorama. A diferencia de los enfoques clásicos que intentarían incluir todo en series de tiempo, nuestra tecnología aborda estos problemas en profundidad a través de modelos estadísticos específicamente adaptados a estos desafíos.

Repensar desde cero la experiencia del usuario de los profesionales encargados del inventario.

Optimización de inventario alineada con los costos aeroespaciales

Las piezas deben ser reparadas para evitar incidentes de AOG (avión en tierra), pero en este sentido, no todas las piezas son iguales. El concepto de esencialidad de una pieza con variantes de No-Go, Go-If y Go impacta profundamente en el costo de no tener la pieza necesaria disponible.

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Muchas soluciones optimizan incorrectamente un error de pronóstico dado expresado en porcentajes (por ejemplo, MAPE, el porcentaje absoluto medio) o expresado con alguna otra unidad arbitraria (por ejemplo, MAD, desviación absoluta media).

En cambio, el núcleo de nuestra tecnología está diseñado para minimizar los Dólares de errores de pronóstico. Nuestro enfoque es muy diferente de los sistemas estadísticos clásicos que simplemente son “ciegos” a las variables financieras.

Los costos asociados con los sobrepronósticos y los subpronósticos son altamente asimétricos en la industria aeroespacial, y esto tiene un profundo impacto en nuestra tecnología. Las piezas reparables de alto costo no solo son, como sugiere el nombre, costosas, sino que también tienen un efecto “trinquete” en cada compra en el lado de la aerolínea. De hecho, como la tasa de desecho es muy baja para muchas piezas, significa que cualquier pieza comprada permanecerá en el inventario durante años. Y aunque a veces es posible revender las piezas, a menudo se hace con un gran descuento en comparación con el precio original. Por lo tanto, nuestros pronósticos están inherentemente y deliberadamente sesgados al alza para reflejar con precisión esas situaciones comerciales asimétricas. El objetivo no es tener las mejores estimaciones de inventario en un sentido estadístico abstracto, sino las estimaciones que realmente ayuden a minimizar los costos comerciales asociados con las imprecisiones de las propias estimaciones.

Además, si bien lograr mejores niveles de servicio es ciertamente algo bueno si no implica mantener más inventario, las soluciones clásicas apuntan a niveles de servicio bastante arbitrarios basados ​​frecuentemente en clasificaciones de inventario ingenuas basadas en el análisis ABC u otras variantes similares. En su esencia, nuestra tecnología estadística asume el desafío de aprovechar al máximo cada Dólar invertido en inventario. Por ejemplo, incluso si una pieza solo tiene un nivel de servicio del 90%, mientras que la empresa busca un nivel de servicio general del 98%, podría ser más rentable aumentar el nivel de servicio de otra pieza del 98% al 99% si esta pieza cuesta 100 veces menos y se solicita 100 veces más frecuentemente que la primera. El análisis ABC simplifica en exceso el panorama del inventario aeroespacial donde se deben tener en cuenta muchas dimensiones diferentes: costo unitario, demora en el suministro, esencialidad, costos adicionales de compra AOG, capítulo ATA, obsolescencia potencial, etc.

En lugar de proporcionar números que son “exactamente incorrectos”, Lokad se esfuerza por proporcionar números que son “aproximadamente verdaderos”. Incluir todas las restricciones financieras y operativas directamente en los modelos de pronóstico resultó ser una tarea muy desafiante, sin embargo, hemos observado que confiar en enfoques clásicos que son “ciegos” a estos factores da resultados muy pobres.

Repensar desde cero la relación con el cliente para ofrecer el ROI esperado.

Enfoque de Big Data para la industria aeroespacial

Nuestra tecnología está diseñada en torno al principio de que intentamos aprovechar la mayor cantidad de datos posible siempre que los datos estén disponibles y, naturalmente, siempre que los datos sean realmente relevantes para cualquier desafío de optimización de inventario en cuestión. Este punto de vista es diferente de los enfoques más clásicos que tienen dependencias “rígidas” en datos específicos. Si por alguna razón cierta cantidad de datos no está disponible, simplemente no hay alternativa para hacer frente a esta situación y, idealmente, la calidad del pronóstico debería degradarse de la manera más elegante posible cuando falten algunos datos.

Al utilizar más dimensiones en comparación con los modelos clásicos de optimización de inventario, Lokad ofrece resultados que están más alineados con las realidades específicas del negocio.

Hay una gran cantidad de datos que Lokad puede aprovechar para la optimización de inventario. Entre los elementos más frecuentes se encuentra el historial de compras de piezas, solicitudes de piezas, cambios de componentes, reparaciones, desechos y devoluciones de piezas, por nombrar algunos.

Luego, la descripción de la flota con su composición histórica y todas las horas de vuelo y ciclos de vuelo relevantes también se aprovecha típicamente. Finalmente, los datos relacionados con las piezas (o consumibles) en sí mismos con sus propiedades como esencialidad, capítulo ATA, criticidad, voluminosidad, peligrosidad también son importantes para la optimización de inventario.

Además, los costos de compra de las piezas, ya sea al por mayor a precios más bajos o enfrentando un problema AOG a un precio mucho más alto, también constituyen algunos de los ingredientes clave para mejorar la precisión “financiera” de los modelos de pronóstico.

Incluso algo aparentemente simple como el estado del inventario requiere un conjunto relativamente diverso de datos. De hecho, el stock incluye no solo el stock disponible y el pedido de compra pendiente, sino también las devoluciones de reparación futuras, devoluciones de piezas en condiciones de servicio, préstamos a otras aerolíneas y piezas prestadas a otras aerolíneas. Al utilizar más dimensiones en comparación con los modelos clásicos de optimización de inventario, Lokad ofrece resultados que están más alineados con la realidad específica del negocio.

Los datos de terceros, como los valores de MTBUR (tiempo medio entre eliminaciones no programadas) proporcionados por los OEM, también se pueden aprovechar. Sin embargo, en lugar de confiar al 100% en una sola fuente de datos, nuestra tecnología prefiere aprovechar al máximo todos los datos disponibles.

interior de la aeronave

Si un componente ha sido cambiado más de 100 veces, es casi seguro que el MTBUR estimado basado en datos históricos es más preciso que la estimación del OEM. Pero por otro lado, para un componente que se cambia muy raramente, la estimación del OEM es la única información relevante. La tecnología de Lokad aprovecha la mejor combinación de información necesaria para minimizar los costos financieros asociados con la incertidumbre.

"Lokad ha proporcionado las herramientas y el apoyo adecuados para mejorar nuestro proceso de planificación de la cadena de suministro y reducir la incertidumbre al incorporar un enfoque probabilístico. Lokad ha hecho un trabajo excepcional al ayudarnos a optimizar nuestro pronóstico de demanda para lograr objetivos de tasa de llenado muy exigentes con un riesgo reducido".

Rob Cords,

Presidente de MRO Holdings