Соглашение о долгосрочном техобслуживании

Соглашение о долгосрочном техническом обслуживании (MRO)


Главная » Справочная информация » Здесь
Симон Шали, январь 2015 г.

При вводе в эксплуатацию полномасштабного производства, тяжелого оборудования, флота воздушных судов или автопарка компании ожидают, что их вложения будут приносить доход в течение многих лет, а то и десятилетий. Для обеспечения прибыли крайне важным фактором является долгосрочное техническое и сервисное обслуживание указанного оборудования, которое составляет значительную, если не основную часть расходов по проекту. Для защиты от подобных рисков были придуманы соглашения о долгосрочном техническом/сервисном обслуживании, предоставляемые продавцом (производителем оборудования, дилером и т. д.).

Данные соглашения могут быть нескольких видов. Тем не менее, их суть всегда одинакова: финансовые риски, связанные с техобслуживанием, полностью или частично ложатся на продавца в течение определенного времени (несколько лет или десятилетий) за цену, указанную в начале контракта. Встает следующий вопрос: какая из двух сторон может лучше оценить риски и получить преимущество при переговорах? Кроме того, продавцам важно знать, как можно оптимизировать рабочие процессы, чтобы максимально увеличить прибыль в течение срока действия контракта.

Оцените риски до продажи и возьмите их за основу

На переговорах между сторонами соглашения в центре внимания обычно оказываются расценки и условия обслуживания, так как продавцы часто продают оборудование с большой скидкой, ожидая, что соглашение о техобслуживании принесет дополнительную прибыль.

Компании применяют огромный спектр инструментов и процедур для оценки расходов, связанных с различными ожидаемыми операциями техобслуживания (стоимость заменяемых запчастей, стоимость труда специалистов для каждой операции, расходы на простой оборудования…). Данная оценка может быть сложной, однако она рассматривает лишь малую часть проблем. Главные вопросы остаются без ответа: какова вероятность возникновения событий, связанных с расходами, в любой момент времени, и как часто они возникают в долгосрочной перспективе? Если продавец недооценивает риски, он может начать терять деньги в течение срока действия контракта. С другой стороны, если продавец переоценивает риски, он, как следствие, повышает цены на обслуживание, что может привести к потере контракта.

Реальность такова, что полная сумма расходов по долгосрочному контракту очень сильно колеблется. Любые попытки отыскать «точное» значение, которое можно считать «правильным» или, по крайней мере, «близким к истине», говорят о непонимании процесса прогнозирования в целом. «Единственного точного значения» просто не существует; любое спрогнозированное значение предполагает определенный риск, и в центре прогнозирования должна быть именно оценка этого (финансового) риска, выраженного в долларах.

Продавец обязуется выполнять соглашение о техобслуживании с момента подписания. Тем не менее, это не означает, что прогнозирование на этом заканчивается. С другой стороны, для обеспечения жизнеспособности контракта необходимо регулярно обновлять прогнозы рисков. Это подразумевает следующее:

  • Создание краткосрочных прогнозов для оптимизации ресурсов (запчастей и трудовых ресурсов), которые необходимо поддерживать для обеспечения надлежащего времени реагирования и вероятности обслуживания. Данные прогнозы являются краткосрочными в том смысле, что они сфокусированы на «горизонте процесса» (на времени выполнения заказа), чтобы повысить экономичность данного процесса.
  • Долгосрочные прогнозы позволяют улучшить оценку рисков, которым подвергается компания в течение оставшегося срока действия контракта, а также при необходимости оценить потенциальные потери. Опасность долгосрочных контрактов на обслуживание заключается в том, что большая часть расходов часто возникает в конце их срока действия, тогда как прибыль обычно поступает регулярно в течение всего срока действия.

Ограничения классического подхода к прогнозированию техобслуживания

Оценка рисков и связанных с ними расходов — это сложная задача; и к сожалению, классический подход, который применяет большинство компаний, плохо справляется с данной проблемой. Самые простые методы, основывающиеся на характеристиках, указанных производителем (например средняя наработка между внеплановыми ремонтами) дают скудное представление о реальной ситуации, потому что надежность деталей часто сильно зависит от внешних факторов (интенсивность использования, рабочие условия…). Мы заметили, что теоретические данные плохо отражают фактическую надежность оборудования, особенно в долгосрочной перспективе.

Наиболее продвинутые классические методики, основывающиеся на традиционном «классическом» статистическом прогнозировании, также не позволяют трезво оценить частоту использования запчастей. Данные методы основаны на предположении, что прогнозирование техобслуживания не отличается от прогнозирования «спроса», а значит к нему можно подходить точно так же. К сожалению, это не так. Прогнозирование техобслуживания осложняется несколькими факторами:

  • Редкость событий: отказ техники по определению является редким событием, поэтому при работе с отдельными запчастями нельзя полагаться на данные наиболее «надежных» моделей (например самых популярных на рынке).
  • Замены происходят «волной»: очень часто простой оборудования обходится дороже, чем покупка запчастей. Поэтому рекомендуется заменять сразу несколько деталей, а не только ту, которая вышла из строя, чтобы сократить время простоя. Таким образом, нельзя сказать, что различные детали будут заменены в разное время, однако почти все популярные модели прогнозирования основаны на данном утверждении.
  • Очень высокая ожидаемая вероятность обслуживания: принимая во внимание расходы на простой, ожидаемая вероятность обслуживания по контрактам на техобслуживание обычно очень высока, гораздо выше, чем в других сферах. Например потери из-за происшествий с воздушными судами на аэродроме (AOG) могут достигать нескольких сотен тысяч долларов в день.
  • Закрытый цикл ремонта: Многие детали стоят слишком дорого, чтобы их просто утилизировать. Некоторые из них отправляются на проверку и ремонт, а затем возвращаются в запас для использования в будущем. Таким образом, компания не может использовать традиционный сценарий «продай и закажи снова». После покупки деталь может храниться в компании в течение длительного времени. Таким образом, решение о расширении запасов становится еще более серьезным, так как оно связывает компанию на длительный период времени.

Тем не менее, основной проблемой является сама идея классического прогнозирования. По определению классические прогнозы нельзя называть ни предсказаниями, ни предположениями, какими бы точными они ни были. Это статистическая оценка ожидаемого среднего уровня спроса/расходов. В таком случае, классические прогнозы, призванные оценить общие расходы по контракту на техобслуживание, дают значение, которое по определению с 50-процентной вероятностью может быть выше или ниже реальных показателей. Разумеется, с финансовой точки зрения, это неприемлемо в данной ситуации, а значит, классические прогнозы не являются адекватным решением проблемы. Ключом к созданию адекватных прогнозов является применение финансового подхода к процессу прогнозирования с самого начала.

Цель — использование «сценариев прогнозирования», принимая во внимание непосредственно целевые финансовые аспекты (финансовые риски, вероятность обслуживания), а следовательно, и основополагающие финансовые движущие силы. А это уже квантильное прогнозирование.

Особенности Lokad: попытки повысить финансовую адекватность традиционного классического прогноза спроса за счет добавления «буфера» (или «резервного запаса», если речь идет о товарных запасах) — это очень примитивный способ квантильного прогнозирования.

Прогнозирование с финансовой точкой зрения: квантили

Прогнозирование техобслуживания — это важнейшая часть финансовой оптимизации, как с точки зрения оценки финансового риска по всему контракту, так и с точки зрения оценки допустимой экономичности процесса техобслуживания для обеспечения желаемой вероятности обслуживания. Чем выше предполагаемые необходимые расходы/уровень запасов, тем ниже вероятность, что это предположение окажется неактуальным, однако следует помнить, что ни одна оценка не гарантирует 100-процентный результат.

Такие сценарии можно создать с помощью квантильных прогнозов, которые, на самом деле, являются дополнением к классическим прогнозам: квантильные прогнозы не ищут значение, которое на 50 % отражает будущий спрос/расходы, они позволяют определить любое пороговое значение, будь то 10, 60, 80 или 98 % в пределах распределения расходов/рисков.

Оценка общих расходов и остаточные риски

Цель состоит в создании прогнозов, соответствующих различным уровням риска, которые компания была бы готова принять. Данный анализ принимает форму симуляции сценариев, от самых низких значений, когда расценки не подлежат обсуждению, до самых высоких значений, описывающих наиболее выгодные сценарии за высокую цену.

На практике цены контрактов на техобслуживание во многом определяются «готовностью клиента платить», а также обширностью знаний и навыков. Таким образом, продавцам обычно приходится снижать цены, однако создание вышеупомянутых сценариев позволит продавцу на практике соотнести риски, с которыми он сталкивается, с определенными расценками.

Данные сценарии особенно полезны при обновлении прогнозов в течение срока действия контракта для оценки оставшихся рисков и, следовательно, для создания и регулирования необходимых условий. Данный подход дает огромное преимущество при оценке рисков, позволяя оценивать непосредственно финансовые аспекты и выбирать рациональные решения.

Оптимизация процесса техобслуживания в контракте

С точки зрения оптимизации ресурсов/товарных запасов, идеальным решением было бы установить целевую вероятность обслуживания и рассчитать минимальный объем ресурсов/товарных запасов, необходимый для ее достижения. Эта задача сама по себе непростая, если учесть специфику контрактов на техобслуживание, описанную выше, но вполне достижимая с помощью квантильных прогнозов, которые позволяют, как и в сценариях, приведенных выше, непосредственно работать с желаемой вероятностью обслуживания и оценивать соответствующие потребности.

Тем не менее, на практике техобслуживание — гораздо более сложный процесс, так как компании обычно работают с ограниченным бюджетом, и им приходится выбирать различные запчасти так, чтобы получить максимальный экономический эффект с точки зрения вероятности обслуживания на каждый вложенный доллар. Данная оптимизация возможна благодаря созданию квантильной решетки, которая представляет результаты использования деталей всех типов во всех возможных сценариях в пределах допустимой вероятности обслуживания (сколько деталей каждого типа необходимы для обеспечения максимально возможной вероятности обслуживания). Таким образом компания может работать с такой решеткой для определения наиболее рационального уровня товарных запасов, который необходимо поддерживать в соответствии с бюджетом.

Особенности Lokad: Некоторые системы работают на основе так называемых методов «Монте-Карло». Нужно помнить, что «Монте-Карло» — это не волшебное слово в статистике, и оно не может оправдать недостаточное понимание движущих сил, которые лежат в основе моделей прогнозирования, а также недостаток нужных данных.

Для поставщиков


Для прогнозистов


Ошибочные подходы


Расценки