Динамическое управление запасами для технического обслуживания и ремонта: как решения на основе искусственного интеллекта сокращают время простоя

Услуги по техническому обслуживанию, ремонту и капитальному ремонту (MRO) являются основой многих отраслей, в частности для авиации, производства и оборонной промышленности.

Операционная эффективность напрямую влияет на безопасность, управление затратами и надежность сервиса. Однако, управление запасами для технического обслуживания и ремонта (MRO) известно своей сложностью, с непредсказуемыми потребностями в ремонте и критическим значением доступности запчастей. Небольшие задержки в поставках запчастей или неправильное управление запасами, такие как несоблюдение наличия детали на складе, могут увеличить время оборота (TATs), что приводит к цепочке бизнес-перебоев.

Вступает искусственный интеллект. Внедрение решений на основе ИИ в управление запасами позволяет организациям трансформировать операции по техническому обслуживанию, ремонту и эксплуатации (MRO), повышая эффективность, сокращая простои и оптимизируя затраты. В данной статье рассматриваются проблемы управления запасами MRO, роль ИИ в решении этих вопросов и трансформирующее воздействие динамичных, управляемых ИИ систем учета запасов на время восстановления работоспособности.

Вызовы и возможности в сфере технического обслуживания и ремонта

Сложность управления запасами MRO

В отличие от традиционных систем учета запасов, управление запасами MRO включает поддержание необходимого запаса для непредсказуемых и критически важных потребностей в обслуживании, в том числе соблюдение нормативных требований.

Отсутствие даже одной детали может привести к задержке воздушного судна, остановке производственных линий или задержке запланированного ремонта, что делает точный прогноз и наличие запасов крайне важными. Однако изменчивость спроса, длительные сроки поставки специализированных деталей и изменяющиеся требования к оборудованию затрудняют достижение точности.

Кроме того, операции MRO часто требуют координации с несколькими поставщиками по всему миру, что усугубляет проблему управления медленно оборачиваемыми запасами и высокими затратами на хранение. Традиционные системы не справляются с удержанием темпа в условиях сложностей, значительно влияя на время выполнения работ.

Высокие риски сроков выполнения работ

Сроки выполнения работ в операциях ТОиР являются не просто показателем для панели управления; они определяют успех бизнеса. Для авиакомпаний продолжительные времена простоя означают нахождение воздушных судов на земле, проблемы с планированием расписания и недовольство клиентов. В производстве задержки в ремонте могут нарушить производственные графики и потоки доходов. А в оборонной сфере продолжительный простой может повлиять на готовность к выполнению миссий.

Сокращение времени оборота требует бесперебойной координации графиков технического обслуживания, квалифицированных рабочих и, что наиболее важно, своевременной доступности запасных частей. Вот где решения на основе искусственного интеллекта демонстрируют свою ценность.

Динамическое управление запасами меняет правила игры

Что такое управление динамическими запасами?

Динамическое управление запасами — это процесс управления запасами, который использует данные в реальном времени, прогнозную аналитику и алгоритмы искусственного интеллекта для интеллектуального управления уровнями запасов.

В отличие от статических систем, которые зависят от периодических ручных обновлений и исторических данных, динамические системы непрерывно анализируют модели спроса, графики технического обслуживания и результаты работы поставщиков для осуществления корректировок в реальном времени.

Этот активный подход гарантирует, что критически важные компоненты будут доступны там и тогда, когда они необходимы, с минимальным избыточным запасом или ненужными расходами. Это также помогает сократить отходы за счет выявления и решения проблем, таких как избыточные запасы или детали, приближающиеся к устареванию.

Ключевые особенности систем управления запасами на основе ИИ

Реальное применение ИИ в техническом обслуживании и ремонте

Авиационная индустрия

Авиационная отрасль является ярким примером того, как управление запасами, основанное на искусственном интеллекте, трансформирует техническое обслуживание и ремонт. Авиакомпании, такие как Delta, используют инструменты предиктивного обслуживания, которые интегрируют ИИ и IoT (интернет вещей). Эти инструменты собирают огромные объемы данных с датчиков самолетов, которые алгоритмы ИИ анализируют, чтобы предоставлять предсказательные данные о работе запчастей.

Используя этот активный подход, Delta достигла уровня успеха в более чем 95% при выявлении предстоящих отказов и сократила количество отмененных по техническим причинам рейсов с 5,600 (в 2010 году) до всего 55 восемь лет спустя. 

Производство

Производители сталкиваются с необходимостью поддерживать баланс между обеспечением непрерывности работы и контролем затрат на инвентарь. Незапланированные простои из-за поломки оборудования могут привести к значительным потерям в производстве. Искусственный интеллект помогает преодолеть этот разрыв, обеспечивая предиктивное обслуживание и более разумные практики управления запасами.

Компании, такие как General Electric (GE), внедрили решения на основе искусственного интеллекта для мониторинга состояния оборудования. Анализируя данные о вибрации, температуре и производительности, эти системы позволяют с впечатляющей точностью прогнозировать отказы. Системы учета запасов, связанные с этими инструментами ИИ, обеспечивают наличие необходимых запасных частей задолго до возникновения неисправности.

Система искусственного интеллекта рано выявляет аномалии, позволяя командам по обслуживанию активно решать проблемы путем мониторинга работы важнейшего оборудования. В результате, эта стратегия привела к 30% сокращению расходов на обслуживание и повышению общей эффективности оборудования (OEE), укрепляя устойчивость и эффективность производственных процессов GE.

Оборона и аэрокосмическая промышленность

Для оборонной и аэрокосмической промышленности ставки гораздо выше. Готовность к выполнению задач является безусловной, и невозможность получить доступ к критически важным запчастям может иметь серьезные последствия. Управление запасами с помощью искусственного интеллекта критически важно в этих высоконапряженных условиях, где операционная эффективность должна соответствовать требованиям национальной безопасности.

The U.S. Department of Defense (DOD) has adopted AI for predictive maintenance, starting with narrow applications to build AI’s readiness for application toward more complex MRO and other issues, such as missile defense or nuclear command and control.

Преимущества, выходящие за рамки времени выполнения

Экономия средств

Влияние искусственного интеллекта на сокращение затрат выходит за рамки уменьшения времени выполнения работ. Оптимизация процессов управления запасами позволяет организациям получать значительные финансовые преимущества.

В 2022 году, когда авиакомпании все еще находились в режиме восстановления после пандемии, отрасль потратила более 76,8 миллиардов долларов на глобальные расходы на ТОиР, включая более 10,11 миллиарда долларов на прямое техническое обслуживание.

Использование динамического управления запасами для улучшения эффективности хотя бы на 10% может представлять экономию в миллиарды долларов ежегодно.

Повышенная продуктивность

Поиск механиком запчастей - это нецелесообразное использование ресурсов и большая трата времени. Некоторые исследования показывают, что техники тратят как минимум 25% своего рабочего времени на поиск и получение запчастей, а при поиске критически важных деталей тратится еще больше времени. 

Более эффективное, динамичное управление запасами повышает эффективность команд МРО, позволяя им переключить время, затрачиваемое на поиски запчастей, на работу по обслуживанию и ремонту высокой квалификации.

Устойчивость и воздействие на окружающую среду

Согласно данным Lufthansa Technik, в авиационной индустрии наблюдается избыточный запас инвентаря на 30–40%. Такое переизбыток является расточительным и дорогостоящим.

Использование динамического подхода к управлению запасами снижает затраты и вред окружающей среде, вызванный увеличенным потреблением энергии (на предприятиях по техническому обслуживанию, ремонту и хранению) и удалением отходов.

Используя способность искусственного интеллекта минимизировать излишние запасы и оптимизировать логистику, компании могут более точно прогнозировать спрос, что значительно сокращает углеродный след. Кроме того, более умное, предсказуемое техническое обслуживание снижает вероятность катастрофических отказов оборудования, которые приводят к ресурсоемким (и с большим углеродным следом) заменам или ремонту.

Внедрение решений ИИ для технического обслуживания и ремонта

Выбор подходящего решения искусственного интеллекта

Интеграция искусственного интеллекта в управление запасами MRO требует тщательного подбора подходящих инструментов и платформ. Различные решения на основе ИИ фокусируются на разных аспектах управления запасами или отраслях.

Искусственный интеллект, ориентированный на авиационную отрасль, должен решать уникальные задачи этой индустрии, такие как управление глобальными сетями поставщиков, обеспечение реальной доступности запчастей и строгое соблюдение нормативных требований.

Он должен бесперебойно интегрироваться с существующими процессами технического обслуживания, предлагать предиктивную аналитику для прогнозирования спроса и автоматизировать повторяющиеся задачи для снижения ошибок и времени выполнения работ. Адаптация функций к специфическим потребностям авиации, таким как сценарии 'Самолет на земле' (AOG) и сложная логистика цепочки поставок, позволяет командам оптимизировать управление запасами, минимизируя операционные перебои.

Интеграция ИИ с существующими системами

Беспроблемная интеграция инструментов на основе искусственного интеллекта, таких как InventoryAI, EmailAI и ProcurementAI от ePlaneAI, в существующие системы планирования ресурсов предприятия (ERP) и системы управления техническим обслуживанием и ремонтом (MRO), может стать одним из наиболее значительных препятствий при внедрении ИИ. Многие организации по-прежнему полагаются на устаревшие системы с ручными процессами и изолированными данными, создавая барьеры, которые не позволяют ИИ раскрыть свой полный потенциал.

ePlaneAI преодолевает эти проблемы, выступая в роли гибкого слоя, который улучшает существующие технологические экосистемы без необходимости их полной перестройки. Например, InventoryAI напрямую подключается к системам ERP и управления активами предприятия (EAM), обеспечивая получение данных в реальном времени о запасах, прогнозах спроса и эффективности поставщиков.

EmailAI автоматизирует рабочие процессы связанные с коммуникациями, включая ответы на запросы предложений и обновления заказов, снижая административные нагрузки и ускоряя процессы закупок. Тем временем, ProcurementAI оптимизирует задачи, такие как поиск поставщиков, котировки и утверждения заказов на покупку, позволяя командам сосредоточиться на стратегических приоритетах.

Например, InventoryAI интегрируется с датчиками IoT для отслеживания состояния оборудования и прогнозирования отказов деталей. Эти данные синхронизируются с ProcurementAI, который автоматизирует заказы на пополнение запасов, чтобы запасные части были доступны тогда, когда они необходимы. Аналогично, EmailAI обеспечивает автоматизированную, своевременную коммуникацию с поставщиками, поддерживая согласованность и сводя к минимуму задержки.

Сотрудничество между IT-командами и специалистами по интеграции ePlaneAI гарантирует бесперебойный процесс внедрения. ePlaneAI создан для соответствия строгим стандартам безопасности, соблюдения нормативов по защите данных и масштабирования вместе с ростом бизнес-потребностей. Его модульная структура позволяет организациям внедрять отдельные инструменты, такие как EmailAI или InventoryAI, и расширять их возможности по мере развития операций.

Использование таких решений, как предиктивная аналитика InventoryAI и динамическая оптимизация ProcurementAI, преобразует фрагментированные рабочие процессы в единую, управляемую данными систему, которая улучшает операции MRO, сокращает затраты и минимизирует простои с первого дня.

Преодоление сопротивления переменам

Самым большим препятствием в принятии решений ИИ для технического обслуживания и ремонта часто является не технологический, а культурный барьер. Сопротивление изменениям обычно встречается в отраслях, где традиционные методы глубоко укоренились. Сотрудники могут сопротивляться внедрению ИИ из-за страха потери работы или неопределенности относительно того, как новая система впишется в их рабочие процессы.

Для преодоления этого сопротивления организациям необходимо содействовать культуре инноваций и сотрудничества. Участие высшего руководства критически важно для задания направления изменений. Лидеры должны четко коммуницировать преимущества искусственного интеллекта и показывать, как он может улучшить, а не заменить, роли сотрудников.

Кроме того, обучение и повышение квалификации являются важными составляющими любой стратегии внедрения ИИ. Предоставление сотрудникам необходимого обучения по работе с инструментами ИИ облегчит переход и обеспечит хорошую подготовку рабочей силы для использования этих новых технологий. Более того, сотрудников следует поощрять к тому, чтобы они делились своими отзывами о решениях ИИ, так как это поможет улучшить систему для более точного соответствия операционным потребностям и повысить уровень внедрения.

Основа эффективного искусственного интеллекта в управлении запасами MRO

Высококачественные, точные данные являются основой эффективного использования ИИ в управлении запасами MRO. Проницательность и прогнозы, основанные на ИИ, зависят от постоянного потока чистых, структурированных данных как из исторических, так и из реальных источников. Без этого фундамента системы ИИ могут генерировать ошибочные результаты, что приводит к неправильным решениям по инвентаризации и неэффективности.

Для максимального раскрытия потенциала ИИ компаниям необходимо внедрить надежные практики управления данными. Это включает в себя установление четких политик управления данными, использование инструментов для очистки и стандартизации данных, а также обеспечение правильных методов сбора данных на всех операционных точках контакта. Регулярные аудиты источников данных и метрик должны быть приоритетом для поддержания надежности системы и ее адаптивности по мере развития требований к ИИ.

Инвестирование в постоянное улучшение качества данных обеспечивает точность и актуальность систем искусственного интеллекта, позволяя организациям достигать оптимального управления запасами, сокращать простои и оптимизировать операции по техническому обслуживанию, ремонту и эксплуатации.

Измерение влияния искусственного интеллекта на управление запасами в обслуживании, ремонте и эксплуатации

Реализация решений на основе искусственного интеллекта - это только первый шаг. Измерение их влияния - вот что действительно имеет значение в долгосрочной перспективе. Для управления запасами MRO успех зависит от отслеживания ключевых показателей эффективности (KPI), включая:

Для оценки рентабельности инвестиций компаниям необходимо отслеживать эти показатели эффективности (KPI) и сравнивать их с базовыми значениями до внедрения искусственного интеллекта. Помимо экономии затрат, ценность ИИ проявляется в повышении операционной эффективности, улучшении удовлетворенности клиентов и приросте устойчивости в долгосрочной перспективе.

Итеративный подход часто работает лучше всего. Многие организации начинают с пилотной программы, чтобы подтвердить результаты перед масштабированием. Этот поэтапный метод позволяет командам совершенствовать систему на основе обратной связи из реального мира, обеспечивая измеримый успех на каждом этапе.

Будущее ИИ в управлении запасами MRO

Искусственный интеллект преобразует управление запасами MRO, обеспечивая более быстрое и точное прогнозирование, позволяя осуществлять предиктивное обслуживание и оптимизируя закупки. Эти достижения значительно сокращают время простоя, оптимизируют операции и снижают затраты. Однако для реализации полного потенциала ИИ необходимо преодолеть ключевые проблемы, включая согласование ресурсов с организационными целями, интеграцию со старыми системами и преодоление внутреннего культурного сопротивления.

Для успеха организациям необходимо отдавать приоритет надежному управлению данными и постоянно измерять производительность с помощью определенных ключевых показателей эффективности (KPI). Ландшафт авиационного технического обслуживания и ремонта (MRO) быстро меняется в сторону принятия решений, основанных на данных, и компании, эффективно использующие искусственный интеллект (AI), будут лидировать в этом процессе. Сокращение простоев, повышение точности учета запасов и улучшение операционной эффективности все это способствует формированию уникального преимущества, которое ИИ предоставляет компаниям в конкурентной отрасли с высоким спросом.

Наиболее успешные реализации следуют итеративному подходу: запуск пилотных проектов в малом масштабе для подтверждения результатов, совершенствование процесса и постепенное масштабирование. По мере развития технологий искусственного интеллекта, их роль в управлении запасами MRO станет еще более бесшовной, адаптивной и предсказуемой. Для поставщиков MRO, стремящихся к процветанию, принятие искусственного интеллекта не является опцией — это стратегическая необходимость.

Готовы поднять управление запасами MRO на новый уровень? Узнайте, как передовые решения ePlaneAI могут оптимизировать ваши операции, сократить расходы и подготовить ваш бизнес к будущему.