MRO360 · Inteligência MRO baseada em IA
Previsão da procura de manutenção que analisa o sinal de falha total, não apenas história
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
O que é a previsão da procura de manutenção?
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.
Numa só linha
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 historial de uma peça raramente permite prever quando é que vai falhar da próxima vez
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 picos escondem-se na média
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
Peças idênticas, procura diferente
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
O planeado e o imprevisto misturam-se
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.
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Como o MRO360 faz as suas previsões
Um motor multivariável, e não um gráfico de utilização
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.
Consumo histórico
Movimentação e utilização de mercadorias a partir dos módulos de materiais e de inventário.
Histórico de manutenção do equipamento
Falhas, reparações e substituições anteriores relativas a cada ativo.
Etiquetas longas e curtas · notas
Notas de manutenção em texto livre que descrevem a causa da avaria do equipamento.
Análise das causas profundas
Causas de falha documentadas que indicam risco de recorrência.
Data de instalação
Idade do ativo e fase do ciclo de vida em relação à falha prevista.
Horário de funcionamento
Tempo de funcionamento real que serve de base para as estimativas de desgaste e de tempo até à avaria.
Motor de PrevisõesIA agênica em comparação com a linha de base estatística
Previsão da procura por SKU
Os modelos de previsão
Dois motores a funcionar em conjunto, com o modelo de IA mais adequado escolhido para si
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.
Referência estatística
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.
Camada de contexto da IA agênica
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.
Vários modelos. Uma sugestão automática de tamanho.
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
Procura preventiva e corretiva, prevista de forma independente
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
Procura programada
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
Procura motivada por falhas
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
Exposição não planeada
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
Seis meses de procura, por mês e por semana
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
Métodos de previsão da procura e qual deles é utilizado pelo MRO360
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.
1Séries temporais e estatística
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
2Planeamento baseado no consumo
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
3Classificação dos movimentos
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
4Multivariável nativo de IA
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
Se previr a procura, os problemas a jusante deixam de se agravar
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.
Consulte a sua própria previsão de procura
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.