Riassunto
L’efficace MRO (manutenzione, riparazione e revisione) richiede una gestione meticolosa di fino a diversi milioni di parti per aereo, dove qualsiasi indisponibilità può comportare costosi eventi di aereo a terra (AOG). Le soluzioni tradizionali per gestire questa complessità prevedono l’implementazione di formule di scorte di sicurezza o il mantenimento di un inventario eccessivo, entrambe con limitazioni e che possono essere finanziariamente insostenibili. Lokad, attraverso un approccio di previsione probabilistica, si concentra sulla previsione delle necessità di guasto o riparazione di ogni singola parte in tutta la flotta e valuta l’impatto finanziario immediato e a valle di potenziali eventi AOG. Questo approccio può persino portare a decisioni apparentemente controintuitive, come non tenere in magazzino determinate parti e invece pagare un premio durante il bisogno effettivo, che paradossalmente può essere più conveniente rispetto al mantenimento di 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 parole semplici, un aereo non può volare a meno che non soddisfi gli standard di sicurezza più elevati possibili. Il problema è che se una singola parte su quell’aereo non funziona correttamente o non può essere riparata in tempo, l’aereo viene messo a terra. Questa avversità colpisce non solo l’orario dei voli, ma anche i piani di viaggio di tutti i passeggeri.
A seconda delle dimensioni dell’aereo, può esserci un numero variabile da 250.000 a diversi milioni di pezzi singoli in un aereo commerciale. Ciò significa che ci possono essere potenzialmente diversi milioni di pezzi, tutti i quali devono essere ispezionati, riparati e/o sostituiti in modo continuativo. Questo ti dà un’indicazione della complessità complessiva della supply chain coinvolta nella manutenzione, riparazione e revisione.
Non solo la complessità numerica coinvolta è assolutamente enorme, ma lo sono anche le conseguenze finanziarie. Pertanto, l’obiettivo per ogni cliente MRO è semplice: evitare eventi di aereo a terra (AOG). La causa principale di un evento AOG è in realtà piuttosto semplice: non avere la parte precisa di cui hai bisogno nel momento esatto in cui ne hai bisogno.
Date le relazioni interrelazionali dei voli, dover riprogrammare un singolo aereo a causa di un evento AOG può essere piuttosto 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 di solito fa inversione di marcia e ritorna a Parigi. Pertanto, se il volo iniziale deve essere cancellato o riprogrammato a causa di un evento AOG, lo stesso vale per il volo di ritorno.
Un tipico motore di un aereo, come questo, ha da 25.000 a 45.000 parti singole. Dal punto di vista della gestione della supply chain, ciò rappresenta 45.000 possibili eventi AOG. Pertanto, ancora una volta dal punto di vista della supply chain, non avere una vite da un dollaro è potenzialmente dannoso come l’intero motore da 50 milioni di dollari che non si avvia. Perché? L’aereo è messo a terra.
Le soluzioni tradizionali per i vincoli della supply chain prevedono l’applicazione classica di formule di scorte di sicurezza. Ora, queste falliscono per una serie di motivi, non ultimo il fatto che assumono che la domanda sia distribuita normalmente. Questo, ovviamente, è raramente il caso nel gioco dei ricambi.
Una soluzione alternativa e altrettanto insostenibile è mantenere una quantità infinita di inventario. Ora, questo non è solo impraticabile, ma potenzialmente impossibile dal punto di vista finanziario, considerando che potrebbero esserci sette milioni di parti per ogni singolo aereo in ogni singola flotta.
D’altra parte, la filosofia di Lokad si basa sulla previsione probabilistica e su una prospettiva puramente finanziaria che mira a ridurre gli errori in dollari o euro. Ad esempio, Lokad prenderebbe ogni singola parte di questo aereo e prevederebbe la probabilità che quella parte si guasti o abbia bisogno di essere riparata. Lokad ripete poi il processo per ogni singola parte di quell’aereo per ogni aereo della flotta. Lokad confronta poi questa possibilità di un evento AOG con il costo di ciò.
Lokad è anche in grado di considerare alcuni scenari controintuitivi. Di nuovo, prendiamo l’aereo come esempio. Ci sono potenzialmente sette milioni di parti, ma di quelle sette milioni di parti, alcune sono più importanti, sia dal punto di vista finanziario che assoluto, di altre. Di quel dataset, alcune sono più propense a richiedere riparazioni e sostituzioni di altre.
Questo porta effettivamente alla situazione controintuitiva in cui alcune parti non valgono effettivamente la pena di avere dei ricambi. Infatti, potrebbe essere meglio aspettare un momento di effettivo bisogno e poi pagare un premio per ottenerlo sul mercato. Questo costo più elevato, il premio per l’acquisto quando necessario, potrebbe effettivamente essere, dal punto di vista probabilistico e finanziario, una decisione finanziaria migliore rispetto all’avere grandi quantità di inventario inutilizzato.
In breve, l’approccio di Lokad consente una presa di decisioni efficiente e automatizzata, del tipo che riduce non solo gli errori in dollari, ma anche la quantità di risorse che altrimenti sarebbero dedicate a decisioni ripetitive e noiose.
