MRO360 · Inteligência MRO baseada em IA
O MRO360 prevê a procura de peças sobressalentes com base no histórico de manutenção dos equipamentos, nas notas sobre as causas principais, nas horas de funcionamento e nas ordens de trabalho em curso, projetando depois as necessidades preventivas e corretivas por SKU e por fábrica.
Os princípios básicos
A previsão da procura de manutenção é o processo de prever a quantidade de peças sobressalentes e consumíveis de que uma instalação irá necessitar num período futuro, de modo a que o stock esteja disponível no momento em que uma ordem de trabalho o exija, sem imobilizar capital de exploração em peças que ficam paradas.
No contexto da MRO, a previsão é mais complexa do que no retalho ou na produção, uma vez que a procura é impulsionada por avarias de equipamento e intervenções de manutenção, e não por um consumo constante. Duas peças idênticas podem apresentar uma procura muito diferente, dependendo do ativo a que se destinam, da sua idade e do seu histórico de avarias.
A previsão da procura permite prever consumo futuro de peças; na manutenção, esse consumo depende de estado dos ativos e atividades de manutenção, e não apenas o uso no passado.
Previsões gerais
Prevê a procura futura com base nas vendas históricas, nas tendências de utilização e na sazonalidade.
Previsão de MRO
Adiciona modos de falha, ordens de trabalho, horas de funcionamento e grau de criticidade para prever quando uma peça é efetivamente necessária.
O problema principal
O planeamento tradicional da procura baseia-se em modelos de séries temporais construídos a partir do consumo passado. Isso funciona para uma utilização constante e previsível. A procura de manutenção não é constante: é impulsionada por avarias, paragens para manutenção e pelo estado dos ativos, pelo que o histórico, por si só, falha sistematicamente em prever os picos que realmente importam.
01
Os modelos históricos suavizados atenuam os picos de manutenção corretiva que, na realidade, causam a falta de stock, pelo que o stock de segurança é definido com base numa curva de procura que o equipamento nunca segue.
02
O mesmo SKU comporta-se de forma diferente num ativo de linha única em fase de envelhecimento do que num ativo redundante. O histórico de utilização não consegue ter em conta esse contexto; os dados de falhas e a gravidade das mesmas, sim.
03
Agrupar o consumo preventivo e o consumo corretivo num único valor obscurece ambos. A lógica de reabastecimento acaba por estar errada para cada um deles, porque não estava correta para nenhum dos dois.
Como o MRO360 faz as suas previsões
O MRO360 vai muito além do consumo histórico. Analisa o registo de manutenção do equipamento, as notas do próprio técnico, as análises das causas profundas, a idade e o tempo de funcionamento, combinando depois todos esses dados para obter um valor de procura por SKU.
Movimentação e utilização de mercadorias a partir dos módulos de materiais e de inventário.
Falhas, reparações e substituições anteriores relativas a cada ativo.
Notas de manutenção em texto livre que descrevem a causa da avaria do equipamento.
Causas de falha documentadas que indicam risco de recorrência.
Idade do ativo e fase do ciclo de vida em relação à falha prevista.
Tempo de funcionamento real que serve de base para as estimativas de desgaste e de tempo até à avaria.
Os modelos de previsão
Um motor estatístico define a base estrutural. Um motor de IA acrescenta contexto e reconhecimento de padrões: picos de recuperação, falhas correlacionadas e sinais sazonais que a análise matemática por si só não conseguiria detetar.
Modelos comprovados baseados em séries temporais e no consumo determinam o padrão estrutural da procura a partir dos dados históricos de utilização, constituindo a base mínima fiável sobre a qual assenta cada previsão.
Modelos treinados especificamente para este fim integram o histórico de avarias, as notas de manutenção e os sinais das ordens de trabalho, aperfeiçoando a linha de base com o contexto operacional específico das suas instalações.
O MRO360 dispõe de vários modelos de IA e avalia qual o que apresenta melhor desempenho para a sua área de atividade e os seus dados, recomendando-o automaticamente. Não é necessário qualquer ajuste manual do modelo e a escolha é sempre transparente.
Previsão por tipo de manutenção
Um único valor agregado está errado para ambos os casos. O MRO360 separa a procura programada da procura motivada por avarias e, em seguida, combina-as num total preciso por SKU, para que a lógica de reabastecimento reflita a forma como cada peça é efetivamente consumida.
Preventivo
Baseado no calendário de manutenção e nos planos de manutenção preventiva, e não apenas em médias históricas. Um consumo previsível e baseado no tempo, que pode ser planeado com rigor.
Corretivo
Estimados com base no histórico de avarias, nos padrões das causas principais, na idade dos ativos e nas horas de funcionamento, estes picos não podem ser antecipados por um modelo baseado exclusivamente na utilização.
Emergência
Surge quando as condições ou os sinais preditivos indicam uma avaria iminente, de modo a que exista uma margem de segurança antes da avaria, e não depois.
Uma vez que cada curso de água é modelado separadamente, stock de segurança e pontos de reabastecimento pode ser comparada com a curva de procura real para cada peça.
Veja no produto
Escolha qualquer material e o MRO360 calcula a procura prevista para os próximos seis meses, indicando os picos e os mínimos para que os responsáveis pelo planeamento saibam exatamente quando a pressão aumenta.
Imagem ilustrativa. As previsões são geradas por SKU a partir dos dados do seu próprio ERP, CMMS e de manutenção.
As abordagens
A maioria dos métodos de previsão da procura enquadra-se em algumas famílias. Cada uma tem a sua utilidade; a diferença reside na capacidade do método para integrar o contexto operacional. Aqui fica uma versão resumida.
As médias móveis, o alisamento exponencial e os modelos do tipo ARIMA fazem projeções com base nos dados históricos de consumo e na sazonalidade.
Ideal para: utilização estável e previsível
A lógica nativa do ERP (como o MRP / MM-CBP) efetua novas encomendas com base nos movimentos de mercadorias anteriores e nos prazos de entrega em toda a rede de materiais.
Ideal para: peças produzidas em grande volume e de forma constante
A ABC-XYZ e a segmentação em «rápido», «lento» e «estático» ajustam a política de forma adequada em função da velocidade e da variabilidade, identificando o stock inativo e os excedentes.
Ideal para: racionalização ao nível da carteira
A abordagem da MRO360: uma base de referência estatística combinada com IA autônoma que analisa o histórico de avarias, as notas de manutenção, a idade dos ativos e as ordens de trabalho, distinguindo as necessidades de manutenção preventiva das de manutenção corretiva.
Ideal para: procura de MRO motivada por avarias
O método adequado depende da peça. A MRO360 aplica métodos estatísticos e de IA em conjunto e seleciona automaticamente a opção mais adequada para cada domínio, em vez de obrigar todas as SKU a passarem por um único modelo.
Saiba mais →Por que é que uma previsão precisa compensa
Quando a previsão distingue a procura preventiva da procura corretiva e deteta o sinal de falha total, os responsáveis pelo planeamento deixam de reagir às rupturas de stock e passam a geri-las como exceções raras e assinaladas.
50-70%
Redução das despesas de emergência
Menos encomendas de última hora a preços elevados nos próximos 12 meses.
90%+
Fim da falta de stock
Peças essenciais disponíveis sempre que a ordem de trabalho as exigir.
Por SKU
Nível de detalhe da previsão
Procura modelada por peça, fábrica e tipo de manutenção.
Autoaprendizagem
Compostos de precisão
Cada alteração efetuada pelo planeador é registada e contribui para melhorar o modelo.
Traga uma amostra dos seus dados de manutenção e inventário. Vamos mostrar-lhe a previsão semestral que o MRO360 elabora para os seus SKUs mais problemáticos.
Os intervalos de resultados refletem as implementações do MRO360 em ambientes com ativos pesados e variam consoante a qualidade dos dados, o perfil dos ativos e o nível de maturidade atual.
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