Promover a fiabilidade e a eficiência do capital de exploração em mais de 12 operações mineiras de nível 1, abrangendo mais de 10 países e mais de 750 000 referências (SKUs) de peças sobressalentes ativas.
A mineração é uma das indústrias que mais requer ativos em todo o mundo. Após cinco anos de crescimento acelerado, cada instalação passou a utilizar o seu próprio modelo de criticidade e as suas próprias regras de reabastecimento, um padrão típico de sistemas descentralizados Gestão de inventário de MRO gerir cada mina individualmente, em vez de como uma única rede. Essa fragmentação traduziu-se em excesso de stock em algumas instalações, exposição a riscos noutras e em custos evitáveis que variam entre $30M e $50M por ano em todo o portfólio.
Custo do tempo de inatividade: $250K a $400K por hora. Paragem única da fábrica com a duração de 18 horas: ~$5M em perda de produção. 3 a 4 casos graves de ruptura de stock por ano: Exposição total de $15M a $20M.
O ficheiro para download abrange o quadro completo de transformação baseado nos seis pilares, o modelo de exposição financeira subjacente ao diagnóstico $30M a $50M e os resultados plurianuais de todas as mais de 12 explorações mineiras.
Conheça toda a história por trás desta transformação.
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Implementada em todas as principais operações mineiras, sem substituição do ERP, esta estrutura substitui as regras estáticas ao nível das instalações por uma inteligência calibrada em função do risco que abrange toda a rede.
Multidimensional classificação de criticidade ligado ao rendimento e à segurança, em conjunto com a modelação da procura baseada em falhas ao longo do ciclo de vida do ativo.
Pilares 1–2Gestão de stocks probabilística e orientada para o nível de serviço, em vez de regras estáticas do tipo «mínimo-máximo», com dados preditivos extraídos diretamente do histórico de manutenção.
Pilares 3–4Identificação sistemática de estoque não circulante, além de uma visibilidade a nível de toda a rede que reequilibra os componentes duplicados antes de ser emitida uma nova ordem de compra.
Pilares 5–6Avaliados num horizonte de implementação plurianual, estes resultados respondem diretamente à exposição anual de $30M a $50M identificada na fase de diagnóstico.
| Área | Resultado |
|---|---|
| Capital de exploração | $40M+ implementado em todas as operações globais |
| Redução de existências | De 15% para 22%, sem aumentar o risco de produção |
| Aquisições de emergência | 25%: redução nos pedidos urgentes e no frete premium |
| Nível de serviço | Melhoria 20% para peças críticas |
| SKUs classificados | Mais de 750 000, a nível da empresa, com base no risco |
Os resultados refletem os resultados documentados desta implementação. A análise detalhada a nível financeiro, operacional e empresarial encontra-se no estudo de caso disponível para download.
Responsável pela disponibilidade de ativos de processamento de elevado valor, em que uma única paragem custa entre $250K e $400K por hora.
Gestão das aquisições de MRO em várias explorações mineiras, reduzindo as despesas de emergência e os custos adicionais do transporte aéreo.
Responsável pela execução das paragens programadas e pela disponibilidade de peças semanas antes do início da mobilização.
Gestão de ambientes SAP e Maximo com múltiplas instâncias, com o objetivo de incorporar funcionalidades inteligentes sem substituir o ERP.
Este estudo de caso abordou cinco desafios fundamentais subjacentes a um diagnóstico de $30M para $50M, o Quadro de Inteligência de Inventário de Peças Sobressalentes Empresariais, assente em seis pilares, e os resultados completos ao longo de vários anos. Se está a avaliar a situação das suas próprias operações antes de tomar uma decisão como esta, comece por fazer uma análise comparativa.
As empresas do setor do petróleo e do gás enfrentam enormes custos indesejados sob a forma de perdas, multas e indemnizações decorrentes de acidentes de trabalho, o que lhes retira uma parte considerável das suas receitas. Uma das principais razões para as falhas e os acidentes é a avaria de infraestruturas industriais essenciais, resultante de uma gestão ineficaz da base material e de ineficiências na cadeia de abastecimento de MRO, que são extremamente críticas para os ciclos de produção e manutenção.
Cada vez mais organizações procuram agora implementar sistemas de Gestão de Dados Mestres (MDM), com o objetivo de gerir os seus ativos através de uma tomada de decisões informada, baseada em dados fiáveis, e garantir uma segurança industrial ótima em toda a empresa.
Sobre a empresa:
Isto A empresa sediada nos EUA é líder mundial no fornecimento de componentes mecânicos essenciais para plataformas de perfuração terrestres e offshore, plataformas completas de perfuração e manutenção de poços, bem como uma gama abrangente de serviços de inspeção de tubos, revestimentos internos, equipamento para colunas de perfuração, equipamento de elevação e manuseamento e ferramentas de perfuração de fundo de poço. Oferece ainda serviços de cadeia de abastecimento através de centros de distribuição estrategicamente localizados perto dos principais locais de perfuração e produção em todo o mundo. Com mais de 800 centros de produção, vendas e assistência em todo o mundo e receitas anuais superior a $12 mil milhões, a empresa fornece soluções centradas no cliente e adaptadas às necessidades do setor energético em termos de qualidade, produtividade e ambiente.
A empresa enfrentou desafios significativos no que diz respeito aos seus dados mestre.
• Falta de coerência e de normas relativas aos dados mestre
• Campos de atributos do ficheiro mestre incorretos, incompletos, não classificados e desatualizados
dados Grandes volumes de dados em várias línguas
• Várias instâncias de ERP e outros sistemas legados em toda a empresa
• Descrições de materiais mal estruturadas
• Falta de governação de dados e de colaboração entre divisões multifuncionais e locais
Solução: Harmonização e manutenção contínua dos dados mestre de materiais
A empresa implementou Material Verdantis Harmonize para limpar e enriquecer os seus dados mestre históricos. Utilizando ferramentas baseadas em IA e o Repositório de Conteúdos da Verdantis, a solução classificou, normalizou e eliminou os materiais duplicados.
Depois de os dados terem sido harmonizados, Integridade dos Materiais da Verdantis foi implementado para a gestão contínua dos dados. Assegurou a precisão contínua dos dados através de validação em tempo real, classificação baseada em IA e prevenção de duplicações, garantindo uma elevada qualidade dos dados em todos os sistemas da empresa.
Principais medidas tomadas:
Resultados alcançados:
Ao integrar Harmonização e integridade dos materiais, a empresa alcançou um estrutura de gestão de dados mestres escalável e baseada em IA, garantindo a sustentabilidade a longo prazo coerência dos dados, eficiência e conformidade.
