Cálculo de repuestos críticos Por John Woodhouse
Gran parte de las iniciativas industriales actuales se enfocan en la eficiencia como elemento para encontrar la manera de reducir el capital de trabajo, elevar la productividad, etc. Sin embargo, algo que muchas veces no se toma en consideración es la definición del valor real de lo que se ubica en primer lugar en la relación costo-exposición al riesgo en torno al control de repuestos. El artículo reconsidera aspectos que integran una buena decisión en este tema y ejemplifica cómo analizar y comparar alternativas con base en el valor del dinero. Además, presenta las conclusiones y recomendaciones de un proyecto de colaboración europea para establecer mejores prácticas llamado macro (Maintenance Cost Risk Optimization).
Introducción Hay mucha energía dirigida a las alianzas de cadena de suministro, oportunidades de compras y nuevas metodologías (tales como JIT, MRP, EAP, EAM, etc.). La mayoría de estas iniciativas se enfocan en mejorar la eficiencia, en respuesta a la continua presión para reducir el capital de trabajo, mantener la continuidad de la producción y aumentar el rendimiento o niveles de servicio. Sin embargo, lo que siempre hace falta son las decisiones básicas acerca del valor sobre qué se está haciendo o ubicando en primer lugar, el compromiso correcto entre los costos (o el capital ligado a) y las exposiciones al riesgo (lo que pasaría como evento o interrupción por indisponibilidad de repuestos en la cadena de suministro). Conseguir las decisiones adecuadas es importante y la mayoría de nosotros estamos haciendo el balance de manera incorrecta. A través de este texto se reconsideran algunos aspectos básicos, es decir, lo que comprende una buena decisión y cómo podemos evaluar y comparar opciones con base en el valor del dinero. Asimismo, se cubren las conclusiones y recomendaciones de un proyecto de colaboración europea para establecer mejores prácticas, llevado a cabo durante los últimos cinco años. Este proyecto, llamado macro (Maintenance Cost Risk Optimization / Optimización del Mantenimiento Basado en Costo-Riesgo) fue convenido para abordar el centro de los problemas de negocio de costo/riesgo/desempeño acerca de: ¿cómo decidimos en qué gastar?, ¿cuándo?, ¿el dato duro que está disponible es adecuado? El proyecto completo fue mucho más amplio que sólo las áreas de repuestos, materiales y compras, también cubrió las áreas de inversión de capital, costo de ciclo de vida, evaluación del proyecto, mantenimiento, inspección y de optimización de paradas.
Las decisiones en el campo de repuestos, materiales y compras, reveló algunas oportunidades radicales para mejorar: simplemente desarrollando una manera estructurada de asegurar que las preguntas correctas han sido planteadas, ya que éstas generan una gran diferencia. Sin embargo, uno de los primeros problemas a ser enfrentados es la diferencia fundamental en el tratamiento entre “los inventarios estratégicos” o de baja rotación y “el flujo normal de materiales y consum ibles”. Básicamente los repuestos de baja rotación se caracterizan por tener: 1. Altos costos de adquisición. adquisición. 2. Poca probabilidad de uso (demanda menos de una a cinco ocasiones por año). 3. Demanda impredecible (es decir, al azar). 4. Largo tiempo de entrega para el reemplazo. 5. A menudo el impacto/costo del funcionamiento es alto si no está disponible cuando se requiere. Los consumibles, por otro lado, tienden a exhibir características bastante diferentes, ellas son: 1. Usualmente son repuestos de bajos costos (con descuentos para la compra de volumen). 2. Se necesitan más frecuentemente (medido en unidades por semana o mes). 3. Sujeto a los modelos o patrones de demanda (es decir, no al azar). 4. Disponibles para abreviar el tiempo de entrega (horas/días/semanas). 5. Menos críticos, con impacto de indisponibilidad que represente “molestias o inconvenieninconvenie ntes” o generando costos en lugar de los generados por grandes tiempos fuera de servicio operacional. 6. Re-pedido en lotes (basado en un mínimos/máximos, EOQ (Cantidades de Orden Económico) o políticas similares. El primer grupo (repuestos de baja rotación) genera dolores de cabeza en las decisiones, debido a la combinación de grandes cantidades (costos, tiempo de entrega, el impacto operacional potencial) y grandes incertidumbres (probabilidad de necesitar el repuesto y el tamaño del impacto operacional potencial). El segundo grupo proporciona más dolores de cabeza a través de la sobrecarga de datos, falta de la consistencia/racionalización y por medio del volumen de repuestos solamente de la línea. Para hacer mejoras, por consiguiente, debemos considerar los dolores de cabeza existentes y las oportunidades emergentes emergentes para prevenirlas o mitigarlas. Cualquier informe de almacén mostrará que ese inventario posee una distribución de Pareto: 80 por ciento del valor de inventario es aproximadamente 20 por ciento de los repuestos (ítems) . Esto se ajusta a la teoría de repuestos de baja rotación y los repuestos de alta rotación: repuestos de baja rotación son de alto costo, pero hacen que se incurra en costos de propiedad desproporcionados, comparados con la teoría de “pocos costos pero mucha cantidad”. Para los pocos casos de altos costos (que también es la baja rotación, criticidad alta, los repuestos con incertidumbre de datos) podemos permitirnos el lujo de ser más extensos, extensos , estructurando una investigación “qué pasa si” de las decisiones correccorrec-
tas, evaluando los niveles de riesgo, opciones para los repuestos, proveedores proveedores sostenidos agrupados e intercambiabilidad, así como explorando las sensibilidades y asunciones de datos, etc. Para los consumibles de volumen o en gran escala, necesitamos ir más allá todavía, manejando/navegando en el volumen de los datos, tomando cuenta de modelos y explorando puntos adquisitivos alternativos, cantidades, estrategias de dirección y re-orden.
Evaluación de repuestos de baja rotación Las aproximaciones usadas para la toma de decisiones sobre los repuestos de baja rotación se clasifican en cuatro categorías que desde una perspectiva evolutiva, son: 1. Las recomendaciones de fabricantes (a veces “filtradas” por el juicio de diseño). 2. Las aproximaciones de EOQ y la regla “del dedo pulgar”. (ejemplo √N + 1, donde N es nún úmero unidades instaladas) 3. Los cálculos de disponibilidad objetivo: cálculos probabilísticos a menudo basados en simulación y equipados para lograr un nivel de servicio predeterminado, como 90, 95 o 99 por ciento. 4. El costo del total óptimo y los cálculos de riesgo: también es probabilístico, pero colocando precio al impacto por indisponibilidad, para que el nivel de servicio correcto (óptimo) pueda identificarse.
El número “óptimo” El número óptimo de tenencia de repuestos es aquel nivel de repuestos que incurre en el impacto del total mínimo al negocio, la combinación mínima de costos de tenencia (es decir, el costo de almacenamiento, de mantenimiento del almacenamiento, etc.) y las exposiciones de riesgo como consecuencias de indisponibilidad de los repuestos al momento de necesitarlos (normalmente el equipo o el costo por tiempo fuera de servicio de la producción). Los repuestos de baja rotación son generalmente responsables de una gran parte del valor del inventario de cualquier organización. Ellos forman una parte importante de la responsabilidad del manejo del inventario. Los beneficios de la tenencia de repuestos, sin embargo, recaen en las áreas operacionales (producción o mantenimiento), fuera del alcance o vista del almacén o funciones del manejo del inventario. Para relacionar los beneficios con los costos de propiedad involucrados, por consiguiente, es necesario considerar el impacto de la estrategia de contar con alternativas en la rentabilidad total del negocio, y no sólo desde el punto de vista de los almacenes (la menor cantidad de repuestos como sea posible) o de las operaciones (la mayor cantidad de repuestos como sea posible). Este impacto total en el negocio es una combinación de costos y de los costos de los riesgos. Cuando esta combinación está en un mínimo, la tenencia del número óptimo de repuestos se ha identificado.
Los costos, tales como el costo de adquisición, de almacenamiento y de mantenimiento del almacén pueden determinarse muy fácilmente (ellos son costos reales incurridos); mientras que el imi mpacto por tiempo fuera de servicio y la depreciación (si el repuesto no es usado) es más difícil. Dichos costos de riesgo o probabilísticos representan los costos promedio incurridos en un largo periodo, por ejemplo, una combinación entre eventos sin costos en la mayor parte del tiempo con un evento ocasional de grandes costos. Las herramientas tecnológicas para administrar repuestos ayudan a calcular los riesgos para cada nivel de componentes que sostienen la óptima estrategia combinada.
Cálculo de repuestos La herramienta tecnológica especializada especializada calcula el número de repuestos que se requieren, artículo por artículo o a través de una revisión de la base del lote. A partir de ahí, encuentra la combinación correcta de los costos de propiedad y exposición al riesgo, este método “¿qué pasa si?” puede evaluar: a. Oportunidades Oportunidades de reducir la tenencia de repuestos, si la exposición de riesgo (pérdidas por indisponibilidad) indisponibilidad) es inaceptable, los repuestos adicionales son necesarios. b. El impacto de sub o sobre-abastecimiento. sobre-abastecimiento. c. La sensibilidad de la recomendación a las asunciones y a los datos. d. Las opciones del proveedor (es decir, el Proveedor A contra el Proveedor B, ofreciendo precios/tiempo de entrega diferentes). e. Opciones del pooling de repuestos (compartiendo acceso a los repuestos comunes o compartidos). f.
Opciones de unidades completas, módulos o componente de repuestos.
La solución tecnológica tiene la capacidad de tomar en cuenta las incertidumbres inherentes en datos (particularmente evidente en tasas de falla y consecuencias de tiempo fuera de servicio). Revela cuánto está costando la incertidumbre actual y, por eso, cuánto merece la pena hacer. Seguidamente, la herramienta también permite desarrollar pruebas de sensibilidad automática y, asimismo, describir “¿qué pasa si”?
Asunciones del modelado Las asunciones empleadas por el sistema tecnológico pueden conceptuarse como una cadena del re-suministro que detalla varias rutas para el uso y reemplazo de repuestos. No sólo una cadena del re-suministro re-suministro (qué es típico de modelos más viejos y simplistas que usan “la teoría de colas”), sino varias, representando el reemplazo normal, opciones de emergencia/despach emergencia/despacho, o, reparación de taller, etc. Estas rutas naturalmente poseen ofertas con escalas de tiempo diferentes, costos y riesgos (es decir, las posibilidades de reparación o de demanda incumplida para los repuestos promovidos).
Para un determinado determinado nivel de demanda al azar (el caso usual si el reemplazo es estratégico, “el artículo es asegurado”), habrá una probabilidad de varios repuestos que están en diversas fases, o en cada uno de éstas, en las cadenas del re-suministro. La tecnología modela el movimiento movimiento de los repuestos entre estas fases usando los componentes pertinentes de teoría de la formación de colas y algunos cálculos de probabilidad avanzados (manejar las interacciones entre las cadenas del re-suministro y evitar doble-conteo de costos o riesgos). Los resultados se expresan en términos financieros simples, la combinación de exposiciones exposiciones de riesgo y costos para cada posible estrategia. Puede realizarse el análisis “¿qué pasa si? de manera automática, identificando los valores de l as variables claves que pueden hacer cambiar una decisión.
Estudio de caso El software especializado para repuestos era empleado por una compañía grande del Reino Unido para evaluar su política actual de tenencia de un solo motor de bomba de agua de repuesto. El precio total de la compra de cada bomba era £85,000 ($1’858,005.98), sujeto a un tiempo de entrega del reemplazo de seis meses. Si se anticipaba, sin embargo, podría entregarse de forma apresurada en tres meses como evento de emergencia. La bomba operaba continuamente y se tenía un reemplazo. La historia de falla para este tipo de dispositivo en particular estaba muy limitada. Los archivos para las bombas similares eran escasos pero los ingenieros estimaron estimaron una media proporcional de falla de aproximadamente una cada cinco años (pero declararon posibles niveles entre 1-en-3 años y 1-en-10 años). La falla de una bomba produciría una pérdida proporcional de funcionamiento de la producción, con un impacto consiguiente estimado en el rango de £3-5,000 ($65, 576.68 a $109,294.46) por hora. Los operadores estaban seguros que alrededor del 80 por ciento de las unidades falladas podría repararse y convertirse en los repuestos para reemplazos futuros. El tiempo medio de la reparación total en tales casos se estimó en ocho semanas. El costo de dinero asociado a cualquier reemplazo y los costos anuales para almacenamiento y mantenimiento fueron proporcionados respectivamente por finanzas y las secciones del almacén a 12 por ciento y 5 por ciento del valor del capital. La información representó el “caso base”, y fue introducida en el software para el cálculo de repuestos. La política de los repuestos óptimos fue calculada y los resultados se desplegaron en una tabla de resultados. Esto despliega el riesgo del tiempo fuera de servicio anual, el dinero asociado al almacenamiento, el costo de mantenimiento y los costos de depreciación para el número óptimo de tenencia de repuestos. De esto, puede verse que la tenencia óptima de respaldo es igual a dos, con un impacto del costo/riesgo total de £30,358 ($663,592.30)/año. Comparado con la política actual de un solo respaldo (que tiene un impacto total de £96,166 ($2’102,082.39)/año), esto r epresenta una mejora del valor neto de más de £65,000 (exactamente $1’438,490.09 )/año. El riesgo se disminuye enormemente por la adquisición de un segundo repuesto de respaldo y los costos de propiedad adicionales son pequeños en comparación. En otras evaluaciones, el efecto
inverso puede revelarse (es decir, la política actual incurre en costos de propiedad demasiado grandes y un nivel más alto de riesgo merece la pena). El software especializado hace algunas observaciones sobre cada análisis y los presenta como conclusiones. Datos inciertos: el análisis de sensibilidad Después de determinar el caso base, la solución era empleada en un análisis de “¿qué pasa si?”, el rol es hacer la prueba de sensibilidad de resultados e incertidumbres en los datos. Aunque el caso base utilizó una proporción de falla de uno en cada cinco años, se consideró que el valor real pudiera quedar en cualquier parte entre 1-en-10 a 1-en3 años. Además, también se expresaron incertidumbres sobre el valor de tiempo fuera de servicio de la producción que podría afectarse. Este valor podría quedar en cualquier parte entre £3,000 y £5,000 ($65, 576.68 y $109,294.46) por hora. Para esto, se desarrollaron los casos: “el mejor caso” o caso optimista (es decir, menos repuestos requeridos a una taza proporcional de demanda más baja y el costo de tiempo fuera de servicio más más bajo) y “el peor caso” o caso pesimista (es decir, más repuestos requeridos requeridos a una taza proporproporcional de demanda más alta y el costo de tiempo fuera de servicio más alto). Esto revela que el resultado no era sensible a la incertidumbre en proporción de la demanda y del valor de tiempo fuera de servicio y que a pesar de las estimaciones del rango, un dato más exacto no se requiere. El estimado fue tomado para establecer la proporción de la tasa de demanda para la política actual (sólo uno de repuesto) y cómo se justificaría. Por una sucesión de cálculos automáticos de “¿qué pasa si”?, se encontró el valor de 0.08 (es decir, una falla en cada 13 años) para ser el nivel de riesrie sgo bastante bajo para que un solo suplente sea el adecuado. Este nivel de confiabilidad se descarta por ser demasiado optimista. Entretanto, una segunda bomba de repuesto fue pedida, con un nivel probable de valor de ahorro de precio neto de más de £65,000 (exactamente $1’438,490.09)/año.
A manera de conclusión El tratamiento científico del inventario y de las decisiones de adquisición, mantienen un buen alcance para la mejora del costo/rendimiento. La disponibilidad de los datos no es el problema importante, lo importe es lo que nosotros hagamos con los datos. Las herramientas de computación modernas de alta velocidad nos permiten explorar, el “¿qué pasa si?”, todas las estrategias, riesrie sgos, incertidumbres incertidumbres e influencias críticas en decisiones del inventario. Los procedimientos resumidos en las líneas de este artículo, las matemáticas fundamentales, y algunos hábiles evaluadores del “¿qué pasa si”? conforman el sistema que ha permitido poner números a todo.
