PREVISIONE DELL'INVENTARIO PER L'AEROSPAZIALE

Gli aeromobili richiedono una vasta gamma di parti per funzionare, che vanno dalle parti riparabili ad alto costo ai consumabili a basso costo ad alta rotazione. Oltre al fatto che alcune parti sono molto costose, la mancanza della parte necessaria prontamente disponibile può tradursi anche in costosi incidenti AOG (aeromobile a terra). Lokad fornisce una soluzione software statistica che offre un’ottimizzazione dell’inventario approfondita attraverso la previsione della domanda per compagnie aeree, MRO (manutenzione, riparazione e revisione) e OEM (produttori di equipaggiamenti originali).

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Air France Industries è il braccio MRO di AIR FRANCE KLM con oltre 200 clienti - compagnie aeree internazionali, regionali, cargo, ecc.

Lokad porta sul tavolo uno strumento nuovo, potente e innovativo. Ma oltre a ciò, Lokad ha condiviso con Air France Industries la sua esperienza nell'ottimizzazione dell'inventario e nella gestione della supply chain, offrendo non solo una soluzione IT complementare, ma anche una vera consulenza di esperti, su cui le nostre squadre possono fare affidamento.

Charles Segondat, Responsabile della Gestione dell'Inventario, Air France Industries

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spl-logo Spairliners è un leader globale nell'equipaggiamento di parti di ricambio e nella manutenzione per le flotte di aeromobili Airbus A380 ed Embraer Ejet.

Abbiamo scelto Lokad dopo un'analisi approfondita delle soluzioni di ottimizzazione dell'inventario disponibili sul mercato per la nostra attività di MRO (Manutenzione Riparazione e Revisione). L'approccio basato sulla partnership di Lokad e la loro reattività, adattabilità e soprattutto le prestazioni della loro soluzione ci hanno portato a fidarci di loro per l'ottimizzazione dell'inventario dell'equipaggiamento di parti di ricambio per aeromobili per i nostri clienti in tutto il mondo. Lokad è riuscita a soddisfare le aspettative e la complessità del nostro settore grazie al loro approccio originale e intelligente alle nostre esigenze.

Olivier Mazzucchelli, CEO di Spairliners, Amburgo, Germania

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Approcci classici non sono sufficienti per l'aerospaziale

Come regola generale, gli approcci classici di ottimizzazione dell'inventario hanno prestazioni scadenti quando sono coinvolti pezzi di ricambio. Inoltre, l'esperienza che Lokad ha acquisito lavorando nel settore aerospaziale indica che la situazione è effettivamente molto peggiore in questa specifica industria.

controllo di un motore di un aeromobile

L’alto costo di determinati pezzi, i tempi di consegna lunghi, i guasti poco frequenti e i costi molto elevati delle mancanze di magazzino non fanno che aggravare tutte le debolezze dell’ottimizzazione classica dell’inventario.

In particolare, le previsioni delle serie temporali ottimizzate in base a metriche come MAD (deviazione media assoluta) o MAPE (percentuale media assoluta) non riflettono correttamente i costi altamente asimmetrici tra sovrastima e sottostima riscontrati nel settore aerospaziale.

L’analisi classica delle scorte di sicurezza basata su distribuzioni normali o distribuzioni di Poisson funziona anche male.

L’analisi classica delle scorte di sicurezza basata su distribuzioni normali o distribuzioni di Poisson funziona anche male, perché le nostre osservazioni dei dati indicano semplicemente che i modelli di domanda non seguono effettivamente nessuno di questi modelli. Allo stesso modo, l’analisi ABC fallisce perché una classificazione che ordina tutti i pezzi in una manciata di categorie di inventario non riesce a catturare le molte diverse dimensioni che definiscono i pezzi o i materiali di consumo richiesti dagli aeromobili moderni.

Oltre allo scontro tra le ipotesi alla base dei modelli classici e la realtà del settore aerospaziale, abbiamo anche scoperto che gli approcci classici si basano troppo su una miriade di correzioni manuali. Ciò porta spesso a situazioni in cui il lavoro umano investito nell’ottimizzazione dell’inventario non viene capitalizzato, ma viene semplicemente consumato dai sistemi informatici solo per tenere il passo con le operazioni quotidiane. Alcuni modelli di progettazione del software, come gli “avvisi”, tendono anche a peggiorare la situazione concentrandosi sulle correzioni superficiali quotidiane anziché sulle cause profonde al fine di fornire soluzioni durature. Per qualsiasi domanda, contattaci all’indirizzo contact@lokad.com

Riconsiderare da zero le formule matematiche necessarie alle compagnie aeree per prevedere il loro inventario.

I modelli di domanda aerospaziale richiedono previsioni non classiche

La tecnologia analitica di Lokad è stata progettata con i driver aerospaziali al centro. Invece di riciclare modelli di previsione e di inventario progettati per altre industrie, Lokad ha creato approcci statistici alternativi in cui le specificità del settore aerospaziale sono integrate nativamente.

I modelli di previsione di Lokad riflettono tutti questi fattori legati alla flotta, non come semplici coefficienti lineari correttivi sopra le serie temporali, ma come le variabili che spiegano fondamentalmente la domanda stessa.

La domanda è prima di tutto guidata dalla necessità di servire una flotta di aeromobili. Questa flotta può crescere o diminuire. Anche la combinazione di ore di volo e cicli di volo cambia nel tempo. Alcune operazioni di manutenzione sono programmate, altre sono impreviste. I modelli di previsione di Lokad riflettono tutti questi fattori legati alla flotta, non come semplici coefficienti lineari correttivi sopra le serie temporali, ma come le variabili che spiegano fondamentalmente la domanda stessa. Inoltre, non è tanto la domanda “media” di parti che conta, ma piuttosto i picchi, ovvero i punti più alti della domanda che influenzano maggiormente i livelli di servizio. Gli approcci classici che si basano su distribuzioni normali o distribuzioni di Poisson introducono un bias sistematico in tutte le stime.

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La tecnologia di Lokad si basa su un'analisi avanzata delle previsioni dei quantili della domanda. Il punto di vista dei quantili è essenziale per anticipare con precisione i futuri picchi di domanda e le relative probabilità.

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Inoltre, non solo la domanda è incerta, ma anche i tempi di consegna. In particolare, le parti riparabili ad alto costo coinvolgono non solo un tempo di consegna, ma un intero circuito, che va dal cambio del componente alla disponibilità rinnovata della parte riparata.

Il tempo di consegna completo include molti passaggi: tempo amministrativo, tempo di approvvigionamento, tempo di transito, tempo di ricezione, TAT (tempo di ispezione presso l’MRO o l’OEM e tempo di riparazione se applicabile), tempo di scarico e movimento delle scorte, tempo di elaborazione in officina, ecc. Modellare un tempo di consegna medio o mediano è ampiamente insufficiente; la tecnologia di Lokad modella direttamente l’intera distribuzione dei ritardi, ovvero la probabilità che si verifichi un determinato ritardo.

Infine, ci sono molti modelli di domanda altamente specifici osservati che richiedono controparti statistiche native. Ad esempio, le modifiche introdurrebbero molteplici distorsioni nella storia che devono essere considerate. Inoltre, le regole di interscambiabilità riguardanti le parti per le quali coesistono diverse versioni, completamente interscambiabili o solo interscambiabili in un senso, complicano ulteriormente il quadro. A differenza degli approcci classici che cercano di inserire tutto nelle serie temporali, la nostra tecnologia affronta questi problemi in modo approfondito tramite modelli statistici appositamente sviluppati per queste sfide.

Riconsiderare da zero l'esperienza utente degli operatori responsabili dell'inventario.

Ottimizzazione dell'inventario allineata ai costi aerospaziali

Le parti devono essere servite al fine di evitare incidenti AOG (aeromobili a terra), ma a questo proposito, non tutte le parti sono uguali. Il concetto di essenzialità di una parte con varianti No-Go, Go-If e Go influisce profondamente sul costo di non avere a disposizione la parte necessaria.

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Molte soluzioni ottimizzano erroneamente un dato errore di previsione espresso in percentuale (ad esempio, MAPE, la percentuale media assoluta) o espresso con qualche altra unità arbitraria (ad esempio, MAD, deviazione media assoluta).

Al contrario, il nucleo della nostra tecnologia è progettato per minimizzare i Dollari degli errori di previsione. Il nostro approccio è molto diverso dai sistemi statistici classici che sono semplicemente “ciechi” alle variabili finanziarie.

I costi associati alle sovrastime e alle sottostime delle previsioni sono altamente asimmetrici nel settore aerospaziale, e ciò ha un profondo impatto sulla nostra tecnologia. Le parti riparabili ad alto costo non sono solo, come suggerisce il nome, costose, ma hanno anche un effetto “ratchet” su ogni acquisto dal lato delle compagnie aeree. Infatti, poiché il tasso di scarto è molto basso per molte parti, significa che qualsiasi parte acquistata rimarrà come parte dell’inventario per anni. E sebbene la rivendita delle parti sia talvolta possibile, spesso comporta uno sconto significativo rispetto al prezzo originale. Pertanto, le nostre previsioni sono nativamente e intenzionalmente fortemente influenzate per riflettere precisamente quelle situazioni aziendali asimmetriche. L’obiettivo non è avere le migliori stime dell’inventario in un senso statistico astratto, ma le stime che aiutano realmente a ridurre al minimo i costi aziendali associati alle imprecisioni delle stesse stime.

Inoltre, sebbene raggiungere livelli di servizio migliori sia certamente una cosa positiva se non comporta un aumento dell’inventario, le soluzioni classiche mirano a livelli di servizio piuttosto arbitrari basati su classificazioni di inventario naive spesso basate su analisi ABC o altre varianti simili. Al suo nucleo, la nostra tecnologia statistica affronta la sfida di sfruttare al massimo ogni singolo Dollaro investito nell’inventario. Ad esempio, anche se una parte ha solo un livello di servizio del 90%, mentre l’azienda cerca un livello di servizio complessivo del 98%, potrebbe essere più redditizio aumentare il livello di servizio di un’altra parte dal 98% al 99% se questa parte costa 100 volte meno ed è richiesta 100 volte più frequentemente rispetto alla prima. L’analisi ABC semplifica eccessivamente il panorama dell’inventario aerospaziale in cui devono essere presi in considerazione molti diversi fattori: costo unitario, ritardo di fornitura, essenzialità, costi aggiuntivi per l’acquisto AOG, capitolo ATA, obsolescenza potenziale, ecc.

Invece di fornire numeri “esattamente errati”, Lokad si impegna a fornire numeri “approssimativamente veri”. Considerare tutti i vincoli finanziari e operativi direttamente nei modelli di previsione si è rivelata un’attività molto impegnativa, ma abbiamo osservato che fare affidamento su approcci classici che sono “ciechi” a questi fattori produce risultati molto scadenti.

Riconsiderare da zero la relazione con il cliente per fornire il ROI atteso.

Approccio Big Data per l’aerospaziale

La nostra tecnologia è progettata attorno al principio che cerchiamo di sfruttare il maggior numero possibile di dati, purché siano disponibili e naturalmente rilevanti per la sfida di ottimizzazione dell’inventario in questione. Questo punto di vista è diverso dagli approcci più classici che hanno dipendenze “rigide” su dati specifici. Se per qualche motivo una certa quantità di dati non è disponibile, non c’è semplicemente alternativa per far fronte a questa situazione e idealmente, la qualità delle previsioni dovrebbe degradarsi nel modo più fluido possibile quando mancano alcuni dati.

Utilizzando più dimensioni rispetto ai modelli classici di ottimizzazione dell’inventario, Lokad fornisce risultati più strettamente allineati alle realtà specifiche dell’azienda.

Ci sono una serie di dati che Lokad può sfruttare per l’ottimizzazione dell’inventario. Tra gli elementi più frequenti ci sono la cronologia degli acquisti di parti, le richieste di parti, i cambiamenti dei componenti, le riparazioni, gli scarti e i resi delle parti, solo per citarne alcuni.

Successivamente, la descrizione della flotta con la sua composizione storica e tutte le ore di volo e i cicli di volo rilevanti vengono tipicamente sfruttati. Infine, i dati relativi alle parti (o ai consumabili) stessi con le loro proprietà come l’essenzialità, il capitolo ATA, la criticità, l’ingombro, la pericolosità sono anche importanti per l’ottimizzazione dell’inventario.

Inoltre, i costi di acquisto delle parti, sia in blocco a prezzi più bassi che affrontando un problema AOG a un prezzo molto più elevato, costituiscono anche alcuni degli ingredienti chiave per migliorare l’accuratezza “finanziaria” dei modelli di previsione.

Anche qualcosa di apparentemente semplice come lo stato dell'inventario richiede un insieme relativamente diversificato di dati. Infatti, l'inventario include non solo la scorta disponibile e l'ordine di acquisto in scadenza, ma anche i futuri resi di riparazione, i resi di parti in servizio, i prestiti ad altre compagnie aeree e le parti prestate ad altre compagnie aeree. Utilizzando più dimensioni rispetto ai modelli classici di ottimizzazione dell'inventario, Lokad fornisce risultati più strettamente allineati alla realtà specifica dell'azienda.

Anche i dati di terze parti come i valori MTBUR (mean time between unscheduled removal) forniti dagli OEM possono essere sfruttati. Tuttavia, anziché fare affidamento al 100% su una singola fonte di dati, la nostra tecnologia preferisce sfruttare al massimo tutti i dati disponibili.

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Se un componente è stato cambiato più di 100 volte, la stima MTBUR basata sui dati storici è quasi certamente più accurata della stima OEM. Ma d'altra parte, per un componente che viene cambiato molto raramente, la stima OEM è l'unico elemento rilevante. La tecnologia di Lokad sfrutta la migliore combinazione di informazioni necessarie per ridurre al minimo i costi finanziari associati all'incertezza.

"Lokad ha fornito gli strumenti e il supporto giusti per migliorare il nostro processo di pianificazione della supply chain e ridurre l'incertezza incorporando un approccio probabilistico. Lokad ha fatto un lavoro eccezionale nel aiutarci a ottimizzare le nostre previsioni di domanda per raggiungere obiettivi di riempimento molto ambiziosi a un rischio ridotto."

Rob Cords,

Presidente presso MRO Holdings