Comment un producteur de carburants disposant de plusieurs raffineries a élaboré un dossier MRO que son directeur financier pouvait vérifier ligne par ligne, en s'appuyant sur ses propres chiffres d'inventaire déclarés, et non sur les estimations des fournisseurs.
Une raffinerie nord-américaine de carburants exploitant plusieurs raffineries complexes réparties dans plusieurs États, chacune disposant de son propre entrepôt, de ses propres fiches articles, de ses propres paramètres de réapprovisionnement et de sa propre expertise interne quant aux éléments essentiels.
Un site nécessitant de nombreux changements de cycle de production, un cadre rigoureux de rentabilité pour les actionnaires et des mesures à venir au niveau du portefeuille qui entraîneront une scission des systèmes et des fiches de référence. À l’instar de la plupart des raffineries, son historique d’exploitation récent comporte des événements imprévus rendus publics, ce qui rappelle les enjeux permanents d’un secteur où des incidents imprévus sont consignés dans les registres publics presque chaque année.
MRO360 a été proposé comme une couche d'intelligence régulée au sein de l'environnement SAP existant de l'opérateur, composée de neuf agents interconnectés qui lisent en continu des extraits de données et réinscrivent les valeurs validées dans ce même environnement. Champs SAP que les planificateurs utilisent déjà. Pas de migration, pas de nouveau système de référence, pas de modification du fonctionnement de SAP. Chaque mise à jour nécessite une validation humaine explicite et comporte sa source.
Dans cette étude de cas, tous les chiffres relatifs à la clientèle sont exprimés sous forme de ratios afin de préserver la confidentialité. L'étude s'appuie sur la ligne « stocks de fournitures de réparation et d'entretien » figurant dans les états financiers audités de l'opérateur, un chiffre que son équipe financière a pu vérifier de manière indépendante.
Cet opérateur utilise SAP, et le fait très bien. Le problème n’a jamais résidé dans les fonctionnalités de SAP, mais dans ce que le MRP de SAP n’a jamais été conçu pour faire. Le MRP calcule les besoins de réapprovisionnement à partir de l’historique de consommation, des délais d’approvisionnement et d’un niveau de service saisi par le planificateur. Aucun élément de ce modèle ne tient compte de la criticité des équipements, de la redondance, des conséquences d’une défaillance, des conclusions de l’analyse des causes profondes (RCA) ou de la fiabilité des fournisseurs.
Le document téléchargé couvre l'ensemble des six modules, les raisons qui sous-tendent l'objectif de réduction, ainsi que les raisons pour lesquelles le chiffre de référence provient des propres déclarations de l'opérateur plutôt que d'une estimation du fournisseur.
Découvrez toute l'histoire derrière cette transformation.
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Chaque hypothèse a été fixée délibérément à un niveau inférieur aux références publiées, et le chiffre de base provenait des documents comptables vérifiés de l'opérateur lui-même.
| Système métrique | Résultat |
|---|---|
| Libération ponctuelle de fonds de roulement | Un montant à huit chiffres, avec un objectif de réduction d'environ 101 TP3T par rapport à des valeurs de référence comprises entre 30 et 451 TP3T |
| Prestation récurrente | ~30% de la version, chaque année |
| Économie sur les coûts de détention | ~221 TP3T par an sur le capital libéré |
| Coût des temps d'arrêt | $500 000+ par heure, référence publiée dans le secteur |
| Part des temps d'arrêt due à l'absence de pièces de rechange | 23% d'indisponibilité imprévue, référence publiée |
| Scénario pessimiste | Toujours nettement positif à la moitié du taux de capture supposé |
Les temps d'arrêt évités ont été délibérément exclus du scénario de référence et présentés comme un avantage supplémentaire, à évaluer par rapport aux propres données de l'opérateur en matière de temps d'arrêt plutôt que comme une promesse faite à l'avance.
Responsable d'un solde de restructuration capitalisé à neuf chiffres et de la gestion des pièces de rechange à long délai de livraison planifiées plusieurs années à l'avance.
Mettre fin au cloisonnement entre les usines, qui conduit à ce que les commandes urgentes contournent les pièces déjà stockées ailleurs.
Il faut un chiffre de référence que le service du directeur financier puisse vérifier de manière indépendante, et non une estimation fournie par un fournisseur.
Le MRP fonctionne bien, mais il faudrait une couche de calcul plutôt qu'un remplacement, dans le cadre d'une transition d'ECC vers S/4HANA.
Si votre système MRP fonctionne avec des paramètres dont la dernière mise à jour remonte à plusieurs années, ou si vos raffineries s'approvisionnent à l'extérieur pour des produits que le réseau détient déjà, il est possible de mettre en place un scénario similaire à partir de vos propres données comptables et d'un simple extrait SAP, en quelques semaines.
Les entreprises du secteur pétrolier et gazier doivent faire face à d’énormes coûts indésirables sous forme de pertes, d’amendes et d’indemnités liées aux accidents du travail, qui grèvent considérablement leurs revenus. L'une des principales causes des défaillances et des accidents réside dans la défaillance d'infrastructures industrielles clés, due à une gestion inefficace du parc matériel et à des dysfonctionnements au sein de la chaîne d'approvisionnement MRO, qui revêtent une importance cruciale pour les cycles de production et de maintenance.
De plus en plus d'organisations cherchent aujourd'hui à mettre en place des solutions de gestion des données de référence (MDM) afin de gérer leurs actifs grâce à une prise de décision éclairée, fondée sur des données fiables, et de garantir une sécurité industrielle optimale à l'échelle de l'entreprise.
À propos de l'entreprise :
Ceci Cette entreprise basée aux États-Unis est un leader mondial en fournissant des composants mécaniques essentiels destinés aux plates-formes de forage terrestres et offshore, des installations complètes de forage et d'entretien de puits, ainsi qu'une gamme complète de solutions d'inspection des tubes, de revêtements internes, d'équipements pour colonnes de forage, de matériel de levage et de manutention, et d'outils de forage de fond de trou. L'entreprise propose également des services de chaîne d'approvisionnement via des centres de distribution stratégiquement situés à proximité des principaux sites de forage et de production à travers le monde. Avec plus de 800 sites de production, de vente et de service après-vente à travers le monde et le chiffre d'affaires annuel supérieur à $12 milliards, l'entreprise propose des solutions axées sur le client et adaptées aux exigences du secteur de l'énergie en matière de qualité, de productivité et de respect de l'environnement.
L'entreprise a dû faire face à des défis de taille concernant ses données de référence.
• Manque de cohérence et de normes concernant les données de référence
• Champs d'attributs de la base de données de référence incorrects, incomplets, non classés ou obsolètes
données : Volumes importants de données en plusieurs langues
• Plusieurs instances d'ERP et d'autres systèmes hérités réparties dans toute l'entreprise
• Descriptions des produits mal structurées
• Absence de gouvernance des données et de collaboration entre les services transversaux et les différents sites
Solution : harmonisation des données de base des articles et mise à jour continue
L'entreprise a mis en place Matériau Verdantis Harmonize pour nettoyer et enrichir ses données de référence historiques. À l'aide d'outils basés sur l'IA et de la Référentiel de contenu Verdantis, cette solution a permis de classer, de normaliser et d'éliminer les doublons.
Une fois les données harmonisées, Intégrité des matériaux Verdantis a été mis en place pour assurer la gouvernance continue des données. Il a permis de garantir en permanence l'exactitude des données grâce à validation en temps réel, classification basée sur l'IA et prévention des doublons, en garantissant une qualité élevée des données dans l'ensemble des systèmes de l'entreprise.
Principales mesures prises :
Résultats obtenus :
En intégrant Harmonisation des matériaux et intégrité des matériaux, l'entreprise a réalisé un cadre de gestion des données de référence évolutif et basé sur l'IA, garantissant ainsi à long terme cohérence des données, efficacité et conformité.
