Las organizaciones de los sectores manufacturero, energético, de servicios públicos, químico y de producción intensiva se enfrentan a una presión cada vez mayor para mejorar la eficiencia operativa, reducir costes y mantener la fiabilidad de la cadena de suministro.
Sin embargo, a pesar de los miles de millones invertidos en sistemas ERP e iniciativas de transformación digital, muchas empresas siguen luchando con la calidad de los datos, las ineficiencias de MRO y los procesos de adquisición fragmentados.
Las estrategias estructuradas de MRO y datos operativos son cada vez más críticas para reducir el tiempo de inactividad, optimizar el inventario, mejorar la productividad de la mano de obra y desbloquear oportunidades estratégicas de adquisición.
Optimización del MRR basada en datos
La gestión eficaz de los datos de MRR es fundamental para la continuidad operativa y la rentabilidad. Los datos dispersos y desestructurados suelen dar lugar a pedidos duplicados, roturas de stock y flujos de trabajo de mantenimiento ineficientes.
La investigación de Verdantis en cientos de organizaciones industriales demuestra que la adopción de prácticas estructuradas de datos MRO puede producir importantes mejoras financieras y operativas, incluida la evitación de costes, la optimización del inventario y la mejora de la eficiencia de las adquisiciones.
Los enfoques tradicionales han obligado a las organizaciones a elegir entre operaciones reactivas -que se arriesgan a costosos tiempos de inactividad- y medidas preventivas que pueden aumentar los tiempos de inactividad previstos y los gastos generales. Las prácticas modernas de MRR basadas en datos ofrecen un enfoque equilibrado que minimiza tanto las interrupciones operativas como los gastos innecesarios.
En un reciente estudio de 18 meses de duración realizado entre casi 1.900 altos ejecutivos de los sectores de minería, petróleo y energía, servicios públicos y fabricación, Verdantis identificó una brecha de eficiencia de miles de millones de dólares en las operaciones con uso intensivo de activos. Las principales conclusiones son las siguientes:
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51% de los encuestados destacaron problemas de calidad de los datos en las operaciones de MRR.
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49% notificó incoherencias en los datos maestros de los proveedores.
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26% observó lagunas en la visibilidad e integración de la cadena de suministro.
Casi 60% de los encuestados convino en que los datos limpios y fiables, los procesos sistemáticamente documentados y los sistemas de software son esenciales para impulsar mejoras operativas en todas las funciones de gestión del mantenimiento y excelencia operativa.
Además, 56% cree sistemas basados en IA puede desempeñar un papel corrector, con 51% citando específicamente agentes de IA como impactante a la hora de rectificar inexactitudes en los datos relacionados con la producción.
Estos resultados subrayan la urgente necesidad de estrategias de datos estructurados para optimizar las operaciones de mantenimiento, aprovisionamiento e inventario.
Objeto del informe
Las organizaciones de todos los sectores están sometidas a una presión cada vez mayor para gestionar los costes, mejorar la eficiencia operativa y aumentar la fiabilidad de la cadena de suministro. Los datos de MRO, a menudo dispersos en múltiples sistemas y formatos, suelen ser una fuente de ineficacia más que de información.
Este informe presenta las conclusiones de la iniciativa de investigación de Verdantis destinada a cuantificar el impacto de las prácticas de datos MRO estructurados en la reducción de costes, la gestión de inventarios, la eficiencia del mantenimiento y la optimización de las compras. Al proporcionar puntos de referencia basados en pruebas, el informe ayuda a las organizaciones a comprender cómo la gobernanza de datos, la clasificación y los enfoques basados en análisis contribuyen a mejoras cuantificables en el rendimiento operativo.
Los principales objetivos del informe son:
- Establecer puntos de referencia en el sector para el ahorro de costes basado en datos de MRO.
- Destacar las áreas en las que las mejoras en la gobernanza y la accesibilidad de los datos producen los mayores beneficios.
- Apoyar la toma de decisiones en iniciativas de transformación digital, actualizaciones de ERP y optimización de la cadena de suministro.
- Capacitar a los líderes empresariales y técnicos con estrategias basadas en datos para lograr una excelencia operativa sostenible.
Investigación y metodología de encuestas
Las conclusiones presentadas en este informe se basan en los profundos conocimientos de Verdantis, su amplia experiencia en el sector y los datos validados recopilados mediante encuestas estructuradas y auditorías operativas. Nuestra investigación se basa en colaboraciones con más de 100 clientes satisfechos y más de 1700 expertos del sectorAbarcamos sectores tan diversos como la fabricación, la energía, los productos químicos, los servicios públicos, la alimentación y las bebidas, etc. Gracias a años de experiencia en la implantación de soluciones basadas en datos, hemos desarrollado marcos, patrones y metodologías que permiten obtener mejoras operativas y financieras cuantificables.
Los resultados presentados en este informe se basan en una combinación de encuestas estructuradas, entrevistas y auditorías operativas realizadas en un conjunto diverso de organizaciones industriales. Entre los métodos de recogida de datos se incluyen:
- Encuestas a los clientes: Encuestas cuantitativas distribuidas a equipos de mantenimiento, compras y operaciones de todos los sectores.
- Auditorías operativas: Revisión de los niveles de inventario, los registros de tiempo de inactividad y los registros de adquisiciones para identificar ineficiencias.
- Entrevistas: Conversaciones con altos ejecutivos y líderes técnicos para comprender los retos, las prácticas y los modelos de gobernanza de datos.
- Análisis comparativo: Comparaciones entre sectores para validar las tendencias y pautas observadas en los datos.
Todos los datos se anonimizaron y agregaron para garantizar la confidencialidad. Los instrumentos de la encuesta y la auditoría fueron revisados por expertos en la materia de Verdantis y validados mediante los comentarios de los grupos consultivos de clientes.
Métodos de investigación
El enfoque de la investigación combinó metodologías cualitativas y cuantitativas para garantizar su solidez y relevancia práctica:
- Triangulación de datos: Combinar las respuestas de las encuestas, los datos de las auditorías y las entrevistas a expertos para confirmar las conclusiones y reducir los sesgos.
- Modelización basada en escenarios: Aplicación de rangos de entrada variables (por ejemplo, índice de aciertos 5-7%, costes de inactividad) para simular posibles mejoras en condiciones operativas reales.
- Análisis de tendencias: Identificar patrones en múltiples clientes, industrias y regiones para establecer puntos de referencia escalables.
- Evaluación comparativa: Comparación de los resultados específicos de los clientes con las medias del sector y las normas operativas validadas.
- Validación continua: Revisión periódica de las metodologías y los resultados para garantizar la adecuación a la evolución de las necesidades del sector y las tecnologías emergentes.
Demografía
La encuesta recogió respuestas de una amplia gama de funciones organizativas, sectores y regiones geográficas para garantizar que los resultados sean representativos y aplicables.
Distribución geográfica
Estados Unidos: 68%
Europa: 15%
Oriente Medio y África: 8%
Asia-Pacífico: 10%
Tamaño de la organización
Menos de $500 millones de ingresos: 23%
$500 millones - $1.000 millones: 19%
$1.000 millones - $5.000 millones: 24%
Más de $5 mil millones: 33%
Duración del compromiso
Más de 5 años: 40%
2-5 años: 35%
Menos de 2 años: 25%
Funciones de los participantes
Papel | Porcentaje |
Gestión de activos | 8.87% |
Cumplimiento y gestión de riesgos | 9.92% |
Gobernanza de datos / MDM | 8.72% |
Ingeniería | 10.28% |
TI / Transformación digital | 8.52% |
Mantenimiento y explotación | 8.62% |
Excelencia operativa | 7.82% |
Otros | 9.07% |
Adquisiciones y contratación | 9.42% |
Calidad y garantía | 9.12% |
Cadena de suministro y logística | 9.62% |
Industrias representadas
Industria | Porcentaje |
Agricultura | 5% |
Auxiliares de automoción | 6% |
Materiales de construcción | 6% |
Fabricación de productos químicos | 6% |
PRODUCTOS DE GRAN CONSUMO | 6% |
Alimentación y bebidas | 5% |
Maquinaria industrial | 6% |
Fabricación | 6% |
Procesado de la carne | 6% |
Metal, Minería y Minerales | 6% |
Petróleo, gas y energía | 6% |
Otros | 6% |
Papel, plástico y envases | 7% |
Productos para mascotas | 6% |
Neumáticos y caucho | 5% |
Servicios | 6% |
Cables | 6% |
La diversidad de sectores garantiza que las conclusiones sean aplicables en un amplio espectro de entornos operativos, modelos de cadena de suministro y niveles de madurez de los datos.
Principales resultados de la investigación
- Evitar costes de inventario: reducir el despilfarro y mejorar la disponibilidad
La mala gestión del inventario conduce a compras innecesarias y a un exceso de existencias. Nuestra investigación revela:
- Gasto medio anual en MRO por organización: $750 millones
- Compras duplicadas debido a la escasa exactitud de los datos: 5-7%
- Potencial de ahorro único al evitar inventarios: $37,5M - $52,5M
- Ahorro de gastos generales en la gestión de almacenes: $3M - $6.3M anuales
Ideas:
Las organizaciones que mejoraron la clasificación y visibilidad de las existencias redujeron significativamente los pedidos duplicados. La mejora de los índices de aciertos de inventario agilizó el aprovisionamiento en los almacenes existentes, reduciendo tanto los costes como el tiempo de aprovisionamiento.
- Reducción de costes de mantenimiento de existencias - Optimización del stock disponible
El exceso de existencias se traduce en capital inmovilizado y costes de almacenamiento. Nuestro análisis muestra:
- Valoración media de las existencias: $1.500 millones
- Oportunidades de reducción: 5-7% de los niveles de existencias
- Ahorro de reducción única: $75M - $105M
- Ahorro recurrente de gastos generales: $7,5M - $15,75M anuales
Ideas:
Una mejor clasificación basada en datos permitió a las organizaciones retirar piezas obsoletas, racionalizar los puntos de pedido y cambiar a estrategias de almacenamiento basadas en la demanda, reduciendo los costes de transporte sin comprometer los niveles de servicio.
- Reducción del tiempo de inactividad por falta de existencias - Mejora de la continuidad operativa
El tiempo de inactividad imprevisto es uno de los mayores factores de coste ocultos en las operaciones industriales. Nuestra investigación ha revelado:
- Desabastecimiento medio anual: 52
- Tiempo de inactividad por evento: 1-2 horas
- Coste por hora de inactividad: $50,000
- Exposición anual a los costes de inactividad: $26M - $52M
- Potencial de reducción del tiempo de inactividad: 25-50%
- Ahorro anual gracias a la reducción del tiempo de inactividad: $6.5M - $26M
Ideas:
Una mayor precisión y clasificación de los datos ayudó a los equipos de mantenimiento a predecir los riesgos de falta de existencias y a abordar de forma proactiva las necesidades de reposición. Las empresas que invirtieron en alertas basadas en datos y visibilidad del inventario experimentaron un menor tiempo de inactividad y una mayor disponibilidad de los equipos.
- Mejora de la productividad del personal relacionado con los materiales - Reducción de las pérdidas de tiempo
Los equipos de ingeniería y mantenimiento suelen perder valiosas horas buscando piezas o conciliando datos inexactos.
- Tiempo de trabajo perdido anualmente: 1.200 - 2.000 horas
- Coste de la mano de obra por hora: $70 – $85
- Potencial de ahorro de productividad: $84K - $170K anualmente
Ideas:
Las organizaciones que adoptaron flujos de trabajo de datos estructurados y sistemas centralizados de información sobre piezas de recambio redujeron el tiempo dedicado a búsquedas y conciliaciones manuales, lo que se tradujo en una mayor eficiencia operativa y satisfacción de los trabajadores.
- Aprovisionamiento estratégico: liberar sinergias de aprovisionamiento
Las ineficiencias en las adquisiciones, especialmente en torno a las compras fuera de catálogo y la agregación no estructurada de la demanda, conducen a mayores costes y a una mala gestión de los proveedores.
- Gasto fuera de catálogo influenciable: 10-15%
- Oportunidades de mejora: Reducción 15-20%
- Potencial de agregación de la demanda: 10-15%
- Ahorro gracias a un mejor abastecimiento: $22.5M - $45M anualmente
Ideas:
Con una mejor gobernanza y visibilidad de los datos, las organizaciones agregaron demandas, identificaron oportunidades estratégicas de aprovisionamiento y redujeron la dependencia de compras de emergencia de alto coste, optimizando así las negociaciones y los contratos con proveedores.
Impacto financiero consolidado
Zona | Tipo de ahorro | Ahorro mínimo | Ahorro máximo |
Evitar inventarios | Una sola vez | $37.5M | $52.5M |
Gastos generales de inventario | Recurrente | $3M | $6.3M |
Reducción de existencias | Una sola vez | $75M | $105M |
Mantenimiento de existencias | Recurrente | $7.5M | $15.75M |
Tiempo de inactividad | Recurrente | $6.5M | $26M |
Productividad | Recurrente | $0.08M | $0.17M |
Aprovisionamiento estratégico | Recurrente | $22.5M | $45M |
Ahorro total año 1 | Mixto | $671M | $1.12B |
Además de la optimización del inventario, la reducción del tiempo de inactividad y las mejoras en el aprovisionamiento, nuestra investigación reveló varios retos subyacentes a los que se enfrentan las organizaciones en la gestión de las operaciones MRO. Estos retos generan importantes riesgos de costes, eficiencia y cumplimiento, y ponen de manifiesto por qué son esenciales los enfoques estructurados y basados en datos.
Tecnologías inteligentes para el MRR
Las estrategias de datos MRO estructurados aprovechan la tecnología y los análisis para proporcionar información procesable y en tiempo real sobre las operaciones:
Plataformas de gestión de inventarios y herramientas de análisis
Sistemas de gestión del mantenimiento
Plataformas de contratación y abastecimiento
Sensores IoT, telemática y seguimiento de activos
Al transformar los procesos fragmentados y manuales en flujos de trabajo integrados y basados en datos, las organizaciones pueden:
Predecir la falta de existencias y gestionarlas de forma proactiva
Optimizar los programas de mantenimiento para reducir los tiempos de inactividad imprevistos
Racionalizar las compras e identificar los gastos fuera de catálogo
Aumentar la productividad del personal centralizando los datos de MRO
Principales ámbitos de impacto
1. Optimización de inventarios: reducir el despilfarro y mejorar la disponibilidad
Las compras duplicadas y el exceso de inventario inmovilizan el capital y aumentan los costes. Los estudios de Verdantis demuestran que una mejor clasificación y visibilidad pueden reducir los pedidos duplicados y mejorar la eficiencia del aprovisionamiento.
2. Reducción del tiempo de inactividad - Mejora de la continuidad operativa
El tiempo de inactividad imprevisto debido a la ineficacia del MRR sigue siendo un importante factor de coste. Los datos de la encuesta indican:
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50,78% de los encuestados experiencia 25-50% o más tiempo de inactividad debido a problemas de calidad de los datos MRO.
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Las estrategias estructuradas de datos MRO permiten un mantenimiento predictivo y un reaprovisionamiento proactivo para minimizar las interrupciones de la producción.
3. Datos sobre proveedores y adquisiciones: reducción de riesgos y costes
La fragmentación de los datos de los proveedores provoca sobrecostes e ineficiencias en la cadena de suministro:
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49.17% de los encuestados encuentran con frecuencia incoherencias en los registros de proveedores.
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26% señalan la falta de integración de la cadena de suministro como obstáculo a la eficacia operativa.
Los datos estructurados y validados de los proveedores permiten a las organizaciones consolidar la demanda, negociar mejores contratos y reducir los costes de aprovisionamiento de emergencia.
4. Productividad de la mano de obra - Racionalización de tareas
Los equipos de ingeniería y mantenimiento suelen perder horas conciliando registros inexactos o localizando materiales. Los datos de MRO centralizados reducen el esfuerzo manual y permiten tomar decisiones más rápidamente, mejorando tanto la eficiencia operativa como la satisfacción de los empleados.
5. Adopción de la IA: corregir los datos y facilitar la información
A pesar de los retos, la adopción de la IA se está acelerando:
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56% de los encuestados han implantado la IA o están probando sistemas de IA para mejorar sus operaciones.
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51% se basan en datos limpios para impulsar la toma de decisiones basada en la IA.
Los análisis y la automatización basados en IA ayudan a corregir errores en los datos, identificar anomalías y optimizar los procesos de mantenimiento y aprovisionamiento.
Retos y oportunidades
Mala calidad de los datos
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Tiempo de inactividad: 50.78% experimentan graves periodos de inactividad relacionados con el MRR debido a problemas de datos.
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Registros de proveedores: 49.17% se enfrentan a frecuentes errores en los datos maestros de proveedores.
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Visibilidad de la cadena de suministro: 26% carecen de datos integrados en todas las operaciones.
Procesos manuales
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En 60% de los equipos de mantenimiento todavía dependen de hojas de cálculo o papel para las órdenes de trabajo.
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El seguimiento manual provoca retrasos, errores y repetición del trabajo.
Barreras de la IA y la transformación digital
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Los datos fragmentados o desestructurados limitan la eficacia de la IA a pesar del interés generalizado y los programas piloto.
Impacto operativo y sobre el personal
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60% informan de una mayor eficacia cuando se aplican datos limpios y estructurados.
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Un acceso deficiente a los datos frustra el 58% de técnicos e ingenieros, lo que afecta negativamente a la productividad y la moral.
Ventajas estratégicas de las estrategias de MRR basadas en datos
| Zona | Impacto clave | Encuesta |
|---|---|---|
| Optimización de inventarios | Reducción de los pedidos duplicados y del exceso de existencias | 51% cita los problemas de los datos MRO; la mejora de la clasificación reduce el despilfarro |
| Reducción del tiempo de inactividad | Menor tiempo de inactividad imprevisto y mayor disponibilidad de los activos | 50.78% afectados por la escasez de datos de MRR; los sistemas predictivos reducen el tiempo de inactividad |
| Exactitud de los datos de los proveedores | Mejora de la eficiencia de las adquisiciones y los costes | 49.17% encuentra con frecuencia errores en los datos del proveedor |
| Productividad de los trabajadores | Agilización de las operaciones, reducción de la conciliación manual | Los técnicos de 58% denuncian frustración por el deficiente acceso a los datos |
| Adopción de la IA | Información predictiva, detección de anomalías y automatización | 56% de los encuestados utilizan IA en operaciones; 51% confían en datos limpios para la eficacia de la IA. |
Un enfoque viable para resolver el multimillonario problema de la eficiencia
Implementar una estrategia de datos MRO estructurada e impulsar mejoras operativas requiere un enfoque pragmático y gradual que combine la gobernanza, la tecnología y la alineación organizativa. Verdantis recomienda la siguiente hoja de ruta:
1. Evaluar los datos y procesos actuales
Llevar a cabo una auditoría operativa para identificar lagunas en los datos de MRO, inventario y adquisiciones.
Cuantificar el impacto en los costes de los pedidos duplicados, las roturas de stock y los tiempos de inactividad.
Dé prioridad a las áreas en las que los datos limpios pueden ofrecer el mayor retorno de la inversión.
2. Establecer marcos de gobernanza
Estandarizar los datos maestros en todos los registros de MRO, proveedores y adquisiciones.
Aplicar normas de validación, sistemas de clasificación y protocolos de gestión.
Cree una única fuente de verdad para los datos de activos, materiales y proveedores.
3. Aprovechar la tecnología y los análisis
Implantar plataformas de gestión predictiva de inventarios y mantenimiento.
Integre herramientas basadas en IA para detectar anomalías, corregir errores y prever la demanda.
Utilice sensores IoT y seguimiento inteligente de activos para obtener visibilidad operativa en tiempo real.
4. Iniciativas piloto y a escala
Comience con activos o instalaciones de alto impacto para probar el mantenimiento predictivo y los flujos de trabajo de optimización de inventarios.
Supervise los resultados con respecto a indicadores clave de rendimiento, como la reducción del tiempo de inactividad, los índices de éxito de inventario y el ahorro en compras.
Ampliar gradualmente los proyectos piloto que hayan tenido éxito a todas las áreas operativas pertinentes.
5. Facilitar la adopción por parte de los trabajadores
Proporcione a los equipos un acceso centralizado a los datos de MRO y de los proveedores.
Reduzca la conciliación manual y los flujos de trabajo basados en papel.
Forme al personal para que aproveche los paneles de análisis y las alertas basadas en IA para la toma de decisiones.
6. Medir, iterar y mejorar
Establecer circuitos de retroalimentación continuos que integren los datos operativos con los sistemas de mantenimiento y aprovisionamiento.
Realice un seguimiento de los beneficios cuantitativos y cualitativos, como el ahorro de costes, la reducción del tiempo de inactividad y la satisfacción de los empleados.
Perfeccione la gobernanza de los datos, los modelos de IA y los flujos de trabajo operativos en función de los resultados.
