Resumen
Un MRO (mantenimiento, reparación y revisión) efectivo requiere una gestión meticulosa de hasta varios millones de piezas por avión, donde cualquier falta de disponibilidad puede resultar en costosos eventos de aeronaves en tierra (AOG). Las soluciones tradicionales para gestionar esta complejidad implican implementar fórmulas de stock de seguridad o mantener un inventario excesivo, ambas con limitaciones y que pueden ser financieramente inviables. Lokad, a través de un enfoque de pronóstico probabilístico, se centra en pronosticar las necesidades de falla o reparación de cada pieza individual en toda la flota y evaluar el impacto financiero inmediato y aguas abajo de posibles eventos AOG. Este enfoque incluso puede llevar a decisiones aparentemente contraintuitivas, como no almacenar ciertas piezas y en su lugar pagar un precio premium durante la necesidad real, lo que paradójicamente puede ser más rentable que mantener un inventario excedente. Además, el enfoque de Lokad automatiza estos procesos de toma de decisiones, reduciendo el tiempo y el ancho de banda desperdiciados y aumentando la eficiencia operativa.
Transcripción
En pocas palabras, un avión no puede volar a menos que cumpla con los más altos estándares de seguridad posibles. El problema es que si alguna pieza individual de ese avión no funciona correctamente o no se puede reparar a tiempo, la aeronave queda en tierra. Esta adversidad afecta no solo el horario de vuelo, sino también los planes de viaje de todos los pasajeros.
Dependiendo del tamaño del avión, puede haber desde 250,000 hasta varios millones de piezas individuales en un avión comercial. Eso significa que potencialmente hay varios millones de piezas, todas las cuales deben ser inspeccionadas, reparadas y/o cambiadas de manera continua. Esto le da una idea de la complejidad general de la cadena de suministro involucrada en el mantenimiento, reparación y revisión.
No solo la complejidad numérica involucrada es absolutamente enorme, sino que también lo son las consecuencias financieras. Como tal, el objetivo de cada cliente de MRO es simple: evitar eventos de Aeronaves en Tierra (AOG). La causa principal de un evento AOG es en realidad bastante simple: no tener la pieza precisa que necesita en el momento exacto en que la necesita.
Dada la naturaleza interrelacional de los vuelos, tener que reprogramar un solo avión debido a un evento AOG puede ser bastante costoso, oscilando entre decenas de miles y cientos de miles de dólares. Por ejemplo, el avión que sale de París hacia Londres generalmente regresa a París. Por lo tanto, si el vuelo inicial tiene que ser cancelado o reprogramado debido a un evento AOG, también se cancela el vuelo de regreso.
Un motor de avión típico, como este, tiene desde 25,000 hasta 45,000 piezas individuales. Desde una perspectiva de cadena de suministro, eso representa 45,000 posibles eventos AOG. Por lo tanto, nuevamente desde una perspectiva de cadena de suministro, no tener un tornillo de un dólar es tan potencialmente perjudicial como que el motor completo de 50 millones de dólares no arranque. ¿Por qué es eso? El avión queda en tierra.
Las soluciones convencionales para las restricciones de la cadena de suministro implican la aplicación de fórmulas de stock de seguridad. Ahora, estas fallan por cualquier número de razones, no menos importante de las cuales es que asumen que la demanda sigue una distribución normal. Esto, por supuesto, rara vez es el caso en el juego de las piezas de repuesto.
Una solución alternativa e igualmente insostenible es almacenar una cantidad infinita de inventario. Ahora, esto no solo es impráctico, sino también potencialmente imposible desde el punto de vista financiero, dado que podría haber siete millones de piezas para cada avión en cada flota.
Por otro lado, la filosofía de Lokad se basa en pronósticos probabilísticos y una perspectiva puramente financiera que tiene como objetivo reducir los errores en dólares o euros. Por ejemplo, Lokad tomaría cada pieza individual de este avión y pronosticaría la probabilidad de que esa pieza falle o necesite ser reparada. Lokad luego repite el proceso para cada pieza individual de ese avión para cada avión de la flota. Lokad luego contrasta eso con la posibilidad de un evento AOG y el costo de esto.
Lokad también es capaz de tener en cuenta algunos escenarios contraintuitivos. Nuevamente, tomemos el avión como ejemplo. Potencialmente hay siete millones de piezas, pero de esas siete millones de piezas, algunas son más importantes, tanto en términos financieros como absolutos, que otras. De ese conjunto de datos, algunas son más propensas a requerir reparación y reemplazo que otras.
Eso lleva realmente a la situación contraintuitiva donde algunas piezas en realidad no valen la pena tener repuestos. De hecho, podría ser mejor esperar a un momento de necesidad real y luego pagar un precio premium por ella en el mercado. Este mayor costo, el premium de comprar cuando sea necesario, podría ser, desde una perspectiva probabilística y financiera, una mejor decisión financiera que tener grandes cantidades de inventario sin usar.
En resumen, el enfoque de Lokad permite la toma de decisiones eficiente y automatizada, del tipo que reduce no solo los errores en dólares sino también la cantidad de ancho de banda que de otro modo se dedicaría a decisiones repetitivas y mundanas.
