Het bevorderen van de betrouwbaarheid en de efficiëntie van het werkkapitaal bij meer dan 12 Tier-1-mijnbouwbedrijven, verspreid over meer dan 10 landen en met meer dan 750.000 actieve SKU’s voor reserveonderdelen.
De mijnbouw behoort tot de meest kapitaalintensieve sectoren ter wereld. Na vijf jaar van snelle groei hanteerde elke locatie zijn eigen kritikaliteitsmodel en aanvulregels, een patroon dat kenmerkend is voor gedecentraliseerde MRO-voorraadbeheer mijn voor mijn te beheren in plaats van als één netwerk. Die versnippering uitte zich in overtollige voorraden op sommige locaties, gevaarlijke blootstelling op andere, en $30M tot $50M per jaar aan vermijdbare kosten over de gehele portefeuille.
Kosten van stilstand: $250K tot $400K per uur. Eenmalige stilstand van de fabriek van 18 uur: ~$5M aan productieverlies. Jaarlijks 3 tot 4 ernstige voorraadtekorten: Totale blootstelling van $15M tot $20M.
De download omvat het volledige transformatiekader met zes pijlers, het financiële risicomodel dat ten grondslag ligt aan de $30M- tot $50M-diagnose, en de meerjarige resultaten voor alle meer dan 12 mijnlocaties.
Ontdek het volledige verhaal achter deze transformatie.
Uw gegevens worden uitsluitend gebruikt om dit gesprek door te sturen. Zie onze Privacybeleid .
Het raamwerk, dat in alle grote mijnbouwbedrijven is geïmplementeerd waar nog geen ERP-systeem is ingevoerd, vervangt statische regels op locatieniveau door op risico’s afgestemde informatie die het gehele netwerk bestrijkt.
Multidimensionaal beoordeling van de kriticiteit gerelateerd aan doorvoer en veiligheid, in combinatie met op storingen gebaseerde vraagmodellering gedurende de gehele levenscyclus van de activa.
Pijlers 1–2Probabilistische, op serviceniveau gebaseerde voorraadbeheer in plaats van statische min-max-regels, waarbij voorspellende gegevens rechtstreeks uit de onderhoudsgeschiedenis worden gehaald.
Pijlers 3–4Systematische identificatie van niet-omlopende voorraad, plus netwerkbreed inzicht waarmee dubbele componenten opnieuw worden verdeeld voordat er een nieuwe inkooporder wordt aangemaakt.
Pijlers 5–6Gezien over een implementatieperiode van meerdere jaren, sluiten deze resultaten rechtstreeks aan bij de jaarlijkse blootstelling van $30M tot $50M die in de diagnostische fase is vastgesteld.
| Gebied | Resultaat |
|---|---|
| Werkkapitaal | $40M+ is wereldwijd in gebruik genomen |
| Voorraadvermindering | van 15% naar 22%, zonder het productierisico te vergroten |
| Noodaankopen | 25%: vermindering van spoedbestellingen en premiumvracht |
| Serviceniveau | 20%-verbetering voor kritieke onderdelen |
| Geclassificeerde SKU's | Meer dan 750.000 bedrijfsbrede, risicogebaseerde |
De resultaten weerspiegelen de gedocumenteerde uitkomsten van deze implementatie. De volledige uitsplitsing op financieel, operationeel en bedrijfsniveau is te vinden in de casestudy die u kunt downloaden.
Verantwoordelijk voor de beschikbaarheid van hoogwaardige verwerkingsinstallaties, waarbij een enkele stilstand $250K tot $400K per uur kost.
Het beheer van MRO-inkoop voor meerdere mijnlocaties, waarbij de uitgaven voor noodsituaties en de toeslagen voor luchtvracht worden teruggedrongen.
Verantwoordelijk voor de uitvoering van geplande stilleggingen en de beschikbaarheid van onderdelen, weken voordat de mobilisatie van start gaat.
Beheer van SAP- en Maximo-omgevingen met meerdere instanties, waarbij we op zoek zijn naar manieren om de systemen intelligenter te maken zonder het ERP-systeem te vervangen.
Deze casestudy behandelde vijf kernuitdagingen die ten grondslag lagen aan een diagnose van $30M naar $50M, het uit zes pijlers bestaande Enterprise Spare Parts Inventory Intelligence Framework en de volledige meerjarige resultaten. Als u wilt beoordelen hoe uw eigen bedrijfsvoering ervoor staat voordat u een dergelijke beslissing neemt, begin dan met een benchmark.
Olie- en gasbedrijven worden geconfronteerd met enorme ongewenste kosten in de vorm van verliezen, boetes en schadevergoedingen als gevolg van industriële ongevallen, die een aanzienlijk deel van hun inkomsten opslokken. Een van de belangrijkste oorzaken van storingen en ongevallen is het uitvallen van cruciale industriële infrastructuur als gevolg van ineffectief beheer van de materiaalvoorraad en inefficiënties in de MRO-toeleveringsketen, die van cruciaal belang zijn voor de productie- en onderhoudscycli.
Steeds meer organisaties willen Master Data Management (MDM) implementeren om hun bedrijfsmiddelen te beheren door middel van weloverwogen besluitvorming op basis van betrouwbare gegevens en om optimale industriële veiligheid binnen de hele onderneming te waarborgen.
Over het bedrijf:
Dit Het in de VS gevestigde bedrijf is een wereldwijde marktleider door het leveren van essentiële mechanische onderdelen voor zowel onshore- als offshore-boorinstallaties, complete boor- en putonderhoudsinstallaties, evenals een uitgebreid assortiment aan inspectieapparatuur voor buizen, interne coatings, boorkolomapparatuur, hijs- en transportapparatuur en boorgereedschap voor in de boorput. Daarnaast biedt het bedrijf supply chain-diensten aan via distributiecentra die strategisch zijn gelegen in de buurt van belangrijke boor- en productielocaties wereldwijd. Met wereldwijd meer dan 800 productie-, verkoop- en servicecentra en de jaaromzet meer dan $12 miljard, het bedrijf levert klantgerichte oplossingen die zijn afgestemd op de eisen van de energiesector op het gebied van kwaliteit, productiviteit en milieu.
Het bedrijf stond voor grote uitdagingen op het gebied van zijn stamgegevens.
• Gebrek aan consistentie en normen voor de stamgegevens
• Onjuiste, onvolledige, niet-geclassificeerde en verouderde attribuutvelden in de stamgegevens
gegevens Grote hoeveelheden gegevens in meerdere talen
• Meerdere ERP- en andere verouderde systemen verspreid over het hele bedrijf
• Slecht gestructureerde materiaalbeschrijvingen
• Gebrek aan gegevensbeheer en samenwerking tussen verschillende afdelingen en vestigingen
Oplossing: Harmonisatie en doorlopend onderhoud van materiaalstamgegevens
Het bedrijf heeft het volgende geïmplementeerd: Verdantis Material Harmonize om zijn historische materiaalstamgegevens op te schonen en aan te vullen. Met behulp van AI-gestuurde tools en de Verdantis-inhoudsrepository, waarbij de oplossing het materiaal classificeerde, standaardiseerde en dubbele exemplaren verwijderde.
Nadat de gegevens waren geharmoniseerd, Verdantis Materiaalintegriteit werd ingezet voor het doorlopende gegevensbeheer. Het zorgde voor een voortdurende nauwkeurigheid van de gegevens door middel van realtime validatie, AI-gestuurde classificatie en het voorkomen van dubbele gegevens, waarbij de hoge kwaliteit van de gegevens in alle bedrijfssystemen wordt gewaarborgd.
Belangrijkste genomen maatregelen:
Behaalde resultaten:
Door te integreren Materiaalharmonisatie en materiaalintegriteit, het bedrijf behaalde een schaalbaar, door AI aangestuurd raamwerk voor masterdatabeheer, waardoor op lange termijn gegevensconsistentie, efficiëntie en naleving.
