Pronóstico de inventario de piezas de recambio en el sector aeronáutico

Pronóstico del inventario en el sector aeronáutico


Para funcionar, las aeronaves requieren una gran variedad de piezas que van desde las costosas piezas reparables hasta los insumos de bajo coste pero alta rotación. Si bien ciertas piezas son costosas, el hecho de no tener a disposición una pieza en un determinado momento puede traducirse en accidentes AOG (aeronave en tierra) igualmente costosos. Lokad ofrece una solución de software estadístico que entrega una optimización exhaustiva del inventario a través del pronóstico de la demanda para aerolíneas, MRO (mantenimiento, reparación y reacondicionamiento) y OEM (fabricantes de equipos originales).

Los métodos clásicos no son suficientes para el sector aeronáutico

Como regla general, los métodos clásicos de optimización de inventario no arrojan buenos resultados cuando se trata de piezas de recambio. Y, de acuerdo con la experiencia que Lokad ha adquirido al trabajar con el sector aeronáutico, la situación es aún peor en esta industria en particular. Los altos costes de determinadas piezas, los prolongados tiempos de entrega, las fallas infrecuentes y los elevados costes de las situaciones de falta de existencias solo exacerban las debilidades de la optimización de inventario clásica.

En particular, los pronósticos de series de tiempo optimizados frente a métricas como la MAD (desviación media absoluta) o el MAPE (error absoluto medio porcentual) no reflejan de modo adecuado los costes altamente asimétricos que existen entre la sobrepronosticación y la subpronosticación encontradas en el sector aeronáutico. El análisis de existencias de seguridad clásico basado sobre las distribuciones normales o la distribución de Poisson no arrojan buenos resultados; según la observación de datos que hemos hecho, una de las razones es que los patrones de demanda no siguen precisamente ninguno de estos modelos. De modo similar, también el análisis ABC falla, porque cualquier clasificación que divida a las piezas en un puñado de categorías de inventario no logra capturar las varias dimensiones que determinan las piezas o los insumos requeridos por las aeronaves modernas.

Más allá de la falta de correspondencia entre las suposiciones que subyacen a los modelos clásicos y la realidad de la industria aeronáutico, también hemos hallado que los métodos clásicos se valen demasiado de un sinnúmero de correcciones manuales. Con frecuencia, esto lleva a situaciones en las que el personal empleado en la optimización del inventario no se capitaliza, sino que se lo limita al uso de los sistemas de TI simplemente para seguir el ritmo de las operaciones diarias. Algunos patrones de diseño de software, como las “alertas”, también tienden a empeorar la situación, haciendo que los equipos se concentren en correcciones diarias superficiales, en lugar de hacer que se concentren en las causas de fondo para poder realizar correcciones duraderas.

Los patrones de demanda del sector aeronáutico requieren pronósticos diferentes de los clásicos

La tecnología analítica de Lokad ha sido diseñada basada sobre los impulsores del sector aeronáutico. En lugar de reciclar modelos de pronóstico y de inventario diseñados para otras industrias, Lokad creó métodos estadísticos alternativos artesanales en los que las especificidades de la industria se integraron en forma nativa.

La demanda se ve impulsada en primer lugar por las necesidades de proveer mantenimiento a una flota de aeronaves. Esta flota puede crecer o decaer. La combinación de horas de vuelo y de ciclo de vuelo también cambian con el tiempo. Algunas operaciones de mantenimiento se programan, otras son imprevistas. Los modelos de pronóstico de Lokad reflejan todos estos factores determinados por la flota, no solo como meros coeficientes lineales correctivos sobre la serie de tiempo, sino como las variables que explican en esencia la demanda misma. Además, no es tanto la demanda "promedio" de las piezas lo que importa, sino los picos, es decir, los puntos más altos de la demanda, que son los que más impacto tienen sobre los niveles de servicio. Los métodos clásicos que se valen de distribuciones normales o de distribuciones de Poisson introducen un sesgo sistemático en todos los cálculos. La tecnología de Lokad se vale del análisis de pronóstico cuantílico avanzado de la demanda. El punto de vista cuantílico es esencial para anticipar de modo preciso los futuros picos de demanda y sus probabilidades correspondientes.

Luego, no solo la demanda es incierta, sino que también lo son los tiempos de entrega. En particular, el coste elevado de las piezas reparables implica no solo un tiempo de entrega, sino todo un circuito desde el cambio del componente hasta la disponibilidad renovada de la pieza reparada. El tiempo de entrega completo incluye varios pasos: tiempo administrativo, tiempo de obtención de piezas, tiempo de tránsito, tiempo de recepción, tiempo de inspección, tiempo de reparación (TAT), tiempo de descarga y movimiento de existencias, tiempo de procesamiento en taller, etc. La modelización del tiempo de entrega promedio o mediano es altamente insuficiente; la tecnología de pronóstico de Lokad modeliza directamente toda la distribución de los retrasos —es decir, la probabilidad de cualquier retraso— que tendrán lugar.

Por último, existen patrones altamente específicos en la demanda observada que requieren contrapartes estadísticas nativas. Por ejemplo, las modificaciones retroactivas introducen varios sesgos en el historial de los que se debe dar cuenta. Además, el panorama se complica más aún con las reglas de intercambiabilidad con piezas ya sea reemplazadas, intercambiables o simplemente intercambiables en un solo sentido. A diferencia de los métodos clásicos, que intentan hacer entrar todo en las series de tiempo, nuestra tecnología aborda estos aspectos en profundidad con modelos estadísticos realmente diseñados para estos desafíos.

Optimización del inventario alineada con los costes del sector aeronáutico

Las piezas deben ser mantenidas para evitar incidentes AOG, pero, en este sentido, no todas las piezas son iguales. Esencialmente, las variantes No-Go, Go-If y Go tienen un impacto significativo en el coste de no contar con la pieza disponible. Muchas soluciones optimizan en modo incorrecto algunos errores de pronóstico expresados en porcentajes (ej.: MAPE, el porcentaje absoluto medio) o expresados con alguna otra unidad arbitraria (ej.: MAD, desviación absoluta media). Por el contrario, nuestra tecnología ha sido diseñada en sus fundamentos para minimizar los dólares que cuestan los errores de pronóstico. Nuestro abordaje es muy diferente del de los sistemas de pronóstico clásicos, que simplemente son "ciegos " ante las variables financieras.

Los costes que implican los sobrepronósticos o los subpronósticos son altamente asimétricos en el sector aeronáutico, y esos aspectos tienen un impacto significativo en nuestra tecnología. El elevado coste de las piezas reparables no es solo, como sugiere el nombre, costoso, sino que también viene asociado con un efecto "de trinquete" para la aerolínea en cada compra. De hecho, debido a que el índice de deterioro es muy bajo para muchas piezas, esto significa que cualquier pieza comprada seguirá siendo parte del inventario durante años. A veces, es posible revender las piezas, pero con frecuencia esto implica la aplicación de un importante descuento comparado con el precio original de la pieza. Así, nuestros pronósticos tienen, adrede y en forma nativa, un sesgo alto para, precisamente, reflejar estas situaciones comerciales asimétricas. El objetivo no es tener los mejores cálculos de inventario en un sentido estadístico abstracto, sino cálculos que realmente minimicen los costes comerciales asociados con la imprecisión de los cálculos mismos.

Luego, si bien alcanzar mejores niveles de servicio es definitivamente algo bueno, siempre que no implique tener que contar con más inventario, las soluciones clásicas tienen como objetivo niveles de servicio más bien arbitrarios basados sobre clasificaciones de inventario ingenuas que se basan sobre análisis ABC o variantes similares. En sus fundamentos, nuestra tecnología estadística asume directamente el desafío de aprovechar al máximo cada dólar invertido en el inventario. Por ejemplo, incluso si una pieza tiene solo un 90% de nivel de servicio mientras que la empresa busca un 98% de nivel de servicio total, podría ser más rentable hacer que otra pieza pase del 98% al 99% de nivel de servicio si esta pieza cuesta 100 veces menos y se requiere con una frecuencia 100 veces mayor que la anterior. El análisis ABC sobresimplifica el panorama del inventario en el sector aeronáutico, en el que interesan muchas dimensiones: coste de unidad, retraso del suministro, esencialidad, costes generales del AOG, capítulo ATA, obsolescencia potencial, etc.

En lugar de entregar números que son "exactamente incorrectos", Lokad intenta entregar números que sean "aproximadamente verdaderos". La inclusión de todas las restricciones operativas y financieras en los modelos de pronóstico resultó ser una tarea muy complicada; aún así, hemos visto que valerse de métodos clásicos que son "ciegos" a estos factores simplemente no funciona.

Abordaje de Big Data para el sector aeronáutico

Nuestra tecnología está diseñada siguiendo el principio de intentar aprovechar la mayor cantidad de datos posible mientras los datos estén disponibles; y, naturalmente, mientras los datos sean verdaderamente relevantes para el desafío de la optimización del inventario. Este punto de vista es diferente del de los métodos más clásicos, que dependen “mucho” de datos específicos. De hecho, si por alguna razón los datos no están disponibles, no hay alternativa para gestionar la situación y, en un escenario ideal, la calidad de los pronósticos debería degradarse lo más elegantemente posible cuando faltan datos.

Existen muchos datos que Lokad puede aprovechar para la optimización del inventario. Entre los más frecuentes, se encuentran el historial de las compras de piezas, las solicitudes de piezas, los cambios de componentes, las reparaciones, la chatarra y las devoluciones de piezas, por nombrar algunos. Además, en general se aprovechan también la descripción de la flota con su composición histórica y todas las horas y los ciclos de vuelo relevantes. Por último, los datos relacionados con las piezas (o insumos) mismos, con sus propiedades, como la esencialidad, el capítulo ATA, la criticidad, la voluminosidad, la peligrosidad, también son importantes para la optimización del inventario. Luego, los costes de comprar las piezas, ya sea al por mayor a precios reducidos o para solucionar un problema de AOG a precios más elevados, también son ingredientes claves para mejorar la precisión "financiera" de los modelos de pronóstico.

Incluso algo que puede parecer tan simple como el estado del inventario requiere un conjunto de datos relativamente diverso. De hecho, las existencias incluyen no solo las existencias disponibles y la orden de compra pendiente, sino también las futuras devoluciones de reparaciones, las devoluciones de las partes utilizables, los préstamos a otras aerolíneas, las piezas tomadas prestadas de otras aerolíneas. Al aprehender más dimensiones en comparación con los modelos de optimización del inventario clásicos, Lokad ofrece resultados más alineados con la realidad de la actividad comercial.

Los datos de terceras partes, como valores MTBUR (tiempo medio entre remociones no previstas) proporcionados por los OEM, también pueden ser aprovechados. Sin embargo, en lugar de confiar 100% en una sola fuente de datos, nuestra tecnología se inclina por aprovechar todos los datos disponibles. Si un componente se ha cambiado más de 100 veces, el MTBUR estimado basado sobre los datos históricos es casi seguramente más preciso que el cálculo del OEM, pero, por otro lado, para un componente que se cambia con muy poca frecuencia, el cálculo del OEM es el único dato relevante. En medio, la tecnología de Lokad aprovecha la mejor combinación de información para minimizar los costes financieros asociados con la incertidumbre.