Riassunto
Un MRO efficace (maintenance, repair and overhaul) richiede una gestione meticolosa di fino a diversi milioni di parti per aeromobile, dove qualsiasi indisponibilità può comportare costosi eventi di aircraft-on-ground (AOG). Le soluzioni tradizionali per gestire questa complessità prevedono l’applicazione di formule per le scorte di sicurezza o il mantenimento di un inventario eccessivo, entrambi con limitazioni e che possono risultare finanziariamente insostenibili. Lokad, grazie ad un approccio di previsione probabilistica, si concentra sulla previsione del guasto o delle necessità di riparazione di ogni singola parte dell’intera flotta e sulla valutazione dell’impatto finanziario immediato e a valle di potenziali eventi AOG. Questo approccio può addirittura portare a decisioni apparentemente controintuitive, come il non tenere in magazzino certe parti e, invece, pagare un premio al momento dell’effettiva necessità, il che può, paradossalmente, risultare più conveniente che mantenere un inventario in eccesso. Inoltre, l’approccio di Lokad automatizza questi processi di decision-making, riducendo il tempo e la larghezza di banda sprecati e aumentando l’efficienza operativa.
Trascrizione
In poche parole, un aeromobile non può volare se non soddisfa i più elevati standard di sicurezza. Il problema è che, se anche una singola parte di quell’aereo non funziona correttamente o non può essere riparata in tempo, l’aereo viene messo a terra. Questa difficoltà non incide solo sul programma dei voli, ma anche sui piani di viaggio di tutti i passeggeri.
A seconda delle dimensioni dell’aereo, in un aeromobile commerciale possono esserci da 250.000 a diversi milioni di pezzi individuali. Ciò significa che ci sono potenzialmente diversi milioni di parti, tutte delle quali devono essere ispezionate, riparate e/o sostituite in modo continuo. Questo ti dà un’idea della complessità complessiva della supply chain coinvolta nella manutenzione, riparazione e revisione.
Non solo la complessità numerica è assolutamente enorme, ma lo sono anche le conseguenze finanziarie. Pertanto, l’obiettivo di ogni cliente MRO è semplice: evitare eventi di Aircraft on Ground (AOG). La principale causa di un evento AOG è in realtà piuttosto semplice: non disporre della parte esatta necessaria nel preciso momento in cui occorre.
Dato il carattere interrelazionale dei voli, dover riprogrammare un aereo a causa di un evento AOG può risultare estremamente costoso, con costi che vanno da decine di migliaia a centinaia di migliaia di dollari. Ad esempio, l’aereo che parte da Parigi per Londra solitamente effettua il ritorno a Parigi. Pertanto, se il volo iniziale deve essere cancellato o riprogrammato a causa di un evento AOG, anche il tratto di ritorno ne risente.
Un tipico motore d’aereo, come questo, ha da 25.000 a 45.000 parti individuali. Da una supply chain perspective, ciò rappresenta 45.000 possibili eventi AOG. Quindi, sempre da una supply chain perspective, non avere una vite da un dollaro è potenzialmente dannoso quanto l’intero motore da 50 milioni di dollari che non riesce ad avviarsi. Perché? L’aereo viene messo a terra.
Le soluzioni tradizionali ai vincoli della supply chain prevedono l’applicazione da manuale di formule per le scorte di sicurezza. Ora, queste falliscono per vari motivi, non ultimo il fatto che presumono che la domanda segua una distribuzione normale. Ovviamente, questo raramente accade nel settore dei pezzi di ricambio.
Un’alternativa altrettanto insostenibile è mantenere un inventario infinito. Ora, questo non è solo impraticabile, ma anche potenzialmente finanziariamente impossibile, dato che potrebbero esserci sette milioni di parti per ogni singolo aeromobile in ogni flotta.
D’altra parte, la filosofia di Lokad si basa sulla previsione probabilistica e su una prospettiva puramente guidata da considerazioni finanziarie, con l’obiettivo di ridurre gli errori in termini di dollari o euro. Ad esempio, Lokad analizzerebbe ogni singola parte di questo aereo e prevede la probabilità che quella parte possa guastarsi o necessitare di riparazioni. Lokad ripete quindi il processo per ogni singola parte di quell’aereo per ogni aereo della flotta. Successivamente, Lokad confronta tutto ciò con la possibilità di un evento AOG e il relativo costo.
Lokad è anche in grado di considerare alcuni scenari controintuitivi. Ancora, prendiamo l’aereo come esempio. Ci sono potenzialmente sette milioni di parti, ma di queste, alcune sono più importanti, sia in termini finanziari che assoluti, di altre. Di quel dataset, alcune hanno maggiori probabilità di richiedere riparazioni e sostituzioni rispetto ad altre.
Ciò porta, in realtà, a una situazione controintuitiva in cui alcune parti non meritano di essere mantenute come riserva. In effetti, potrebbe essere più vantaggioso attendere il momento dell’effettiva necessità per poi pagare un premio sul mercato. Questo costo più elevato, il premio per l’acquisto al momento del bisogno, potrebbe effettivamente rappresentare, da una prospettiva probabilistica e finanziaria, una decisione economica migliore rispetto al mantenimento di grandi quantità di inventario inutilizzato.
In breve, l’approccio di Lokad consente un processo decisionale efficiente e automatizzato, capace di ridurre non solo gli errori in termini di denaro, ma anche la quantità di tempo che altrimenti verrebbe impiegata in decisioni ripetitive e banali.
