Descobrir o ‘novo Max Verstappen’ com dados e algoritmos inteligentes.
Van Amersfoort Racing
Uptima
Predictive maintenance para a previsão de necessidades de peças sobresselentes.
Preveja de que componentes vai precisar antes que surjam ruturas de stock ou existências desnecessárias.
A confiança de organizações de referência
Porque criámos isto,
As organizações de manutenção precisam de ter peças disponíveis antes do início dos trabalhos. Mas nem sempre é fácil prever que peças serão necessárias e quando. A procura depende dos padrões de manutenção, da utilização das peças e da utilização operacional dos ativos.
Se o stock for insuficiente, os trabalhos de manutenção podem sofrer atrasos e os ativos podem ficar parados. Por outro lado, stocks excessivos imobilizam capital desnecessariamente e podem levar à acumulação de peças raramente utilizadas.
Uptima analisa dados históricos de manutenção e da utilização de peças para prever a procura futura de peças sobresselentes. Desta forma, a aplicação apoia as decisões sobre stock e compras.
O que pode esperar,
Informação sobre as necessidades futuras de peças
A ferramenta utiliza os dados disponíveis sobre manutenção e consumo para prever que peças poderão ser necessárias num período futuro.
A qualidade e a precisão destas previsões dependem dos dados disponíveis, dos padrões de manutenção e da previsibilidade da procura.
Apoio às decisões de gestão de stock e compras
As previsões mostram que peças poderão vir a estar em falta ou em excesso. As equipas de cadeia de abastecimento e manutenção podem utilizar esta informação ao planear encomendas.
Por exemplo, a aplicação pode fornecer informação sobre:
- A procura prevista para cada peça
- As diferenças entre a procura prevista e o stock disponível
- As peças com maior risco de rutura de stock
- As alterações nos padrões de utilização
- Os fundamentos das decisões de encomenda
As previsões padrão, o horizonte de planeamento e os relatórios disponíveis ainda estão por definir.
Previsões como apoio, não como respostas definitivas
Podem sempre ocorrer avarias inesperadas ou alterações na operação. Por isso, não tratamos uma previsão como uma certeza, mas como informação adicional para quem faz o planeamento.
Os colaboradores podem ter em conta os prazos de entrega, as peças críticas e o conhecimento prático que não está totalmente refletido nos dados disponíveis.
A nossa abordagem,
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Analisar o problema e os dados disponíveis
Identificamos as peças utilizadas, como é planeado o stock e que dados históricos de manutenção estão disponíveis. Também determinamos para que peças as ruturas ou os excedentes de stock teriam maior impacto.
Assim, centramos a primeira aplicação num problema concreto de gestão de stock. -
Desenvolver e testar um modelo preditivo
Desenvolvemos um modelo com base nos dados disponíveis e testamos as previsões face a situações passadas. Depois, comparamos os resultados com o método de planeamento existente.
Não avaliamos apenas a precisão técnica, mas também se as previsões ajudam as equipas a tomar melhores decisões sobre o stock. -
Integrar no processo de planeamento
Uma previsão só tem valor quando as equipas a podem utilizar no momento certo. Por isso, integramos os resultados no processo existente de gestão de stock ou de compras.
Após a primeira aplicação, a solução pode ser alargada a outras peças, ativos ou localizações.
Não se trata de prever por prever, mas de ter uma ferramenta prática para tomar decisões sobre stocks e manutenção.
Assim, os responsáveis pelo planeamento podem antecipar-se às necessidades previstas, sem depender apenas de regras fixas de gestão de stocks ou da experiência.
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Stef Stoelwinder
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Perguntas frequentes,
Os dados históricos sobre manutenção, utilização de peças e stock constituem uma base importante. Consoante a questão, os prazos de entrega, as informações sobre os ativos e o planeamento operacional também podem ser relevantes. Começamos por analisar que dados estão disponíveis e podem ser utilizados.
A ferramenta destina-se sobretudo a mostrar a procura prevista e possíveis faltas de peças. A inclusão de recomendações de encomenda ou de encomendas automáticas no processo depende da configuração pretendida e dos sistemas disponíveis. Esta funcionalidade ainda tem de ser confirmada.
Depende da quantidade de dados e do padrão da procura. É mais difícil obter uma previsão fiável para peças com pouca movimentação histórica ou cuja procura é muito imprevisível. Nesses casos, as regras fixas de stock e o conhecimento prático podem continuar a ser importantes.
Os padrões de manutenção, os ativos e os processos de negócio mudam. Com o tempo, um modelo pode, por isso, deixar de refletir tão bem a realidade. A comparação entre as previsões e a procura real mostra quando é necessário ajustar ou voltar a treinar o modelo.
A precisão técnica, por si só, não basta. A previsão deve contribuir para um objetivo de negócio relevante, como reduzir as encomendas urgentes, diminuir o tempo de paragem ou manter um nível de stock mais adequado. Por isso, definimos antecipadamente quais são os resultados importantes e comparamo-los com a forma de trabalhar atual.