Muchas plantas de producción enfrentan dificultades para gestionar los materiales de MRO (Mantenimiento, Reparación y Operaciones), ya que a menudo carecen de una visión clara de sus niveles reales de inventario. Esto genera ineficiencias, como exceso de algunas piezas y escasez de otras. Este problema se agrava por la pérdida de personal experimentado, lo que convierte la gestión del inventario de MRO en un proceso manual y propenso a errores.
Para abordar estos desafíos, existen soluciones tecnológicas que utilizan IA para mejorar las estrategias de MRO, proporcionando mayor visibilidad, apoyo en la toma de decisiones y reducción de riesgos. Estas soluciones ayudan a las empresas a optimizar sus cadenas de suministro, reducir costos y mejorar la eficiencia general mediante la armonización de datos y la generación de información práctica.
Un caso de estudio revela cómo Verusen impulsó la optimización de la cadena de suministro MRO para una de las 10 principales empresas globales de bienes de consumo (CPG). Esta organización, con presencia en más de 10 países, enfrentaba desafíos críticos: visibilidad limitada del inventario, datos fragmentados, dificultades en la alineación interna y la urgencia por mejorar la confiabilidad de activos, la productividad y la reducción de costos
Mediante su plataforma, Verusen proporcionó una visión clara y centralizada de los materiales. Esta transparencia fue clave para fomentar la alineación organizacional y establecer un marco de confiabilidad estructurada, lo que facilitó la adopción de estrategias de compra más inteligentes y minimizó los riesgos.
Resultados clave obtenidos por el cliente:
$30M en optimización del capital de trabajo global en 24-36 meses
$2M en reducción de inventario verificada en menos de 90 días
8X retorno de inversión en menos de 1 año
$1M en reducción de capital de trabajo en menos de 1 año
La eficacia de los equipos de compras depende de la confiabilidad de sus datos. Sin embargo, estos a menudo son insuficientes, lo que genera ineficiencias, desperdicio de recursos, mayores riesgos y oportunidades perdidas de reducción de costos. Para superar estos obstáculos, es fundamental abandonar los enfoques tradicionales y adoptar estrategias modernas basadas en datos que liberen el potencial de los datos de MRO.
Elementos esenciales de las operaciones basadas en datos:
La gestión de MRO basada en la intuición es poco confiable
Los ERP suelen carecer de contexto para la toma de decisiones en MRO
Los enfoques impulsados por IA/ML mejoran la toma de decisiones
El software especializado permite obtener mejores conocimientos a partir de los datos
La confiabilidad de los datos fomenta la alineación entre compras y operaciones
Las paradas no planificadas representan una amenaza importante para la eficiencia operativa y la estabilidad financiera. Datos recientes ofrecen información crucial sobre la magnitud de este problema y sus costos asociados.
En concreto, se ha descubierto que las paradas no planificadas generan pérdidas sustanciales. Las empresas manufactureras son particularmente vulnerables, ya que el 82 % ha experimentado al menos una parada no planificada en los últimos tres años. El impacto financiero de estas interrupciones puede ser grave, con pérdidas que alcanzan los 10,000 dólares por hora.
Para evaluar con precisión el costo total de las paradas, es fundamental considerar los factores relacionados con el MRO:
Tiempo de recuperación de activos.
Tiempo dedicado a la localización de piezas.
Costos asociados con la gestión urgente de pedidos de piezas.
La optimización del inventario MRO (Mantenimiento, Reparación y Operaciones), que representa entre un 5% y un 30% del gasto total, es fundamental para evitar compras duplicadas y obsolescencia. Un enfoque inteligente en la gestión de MRO mitiga riesgos, mejora la estrategia de adquisiciones y ofrece soporte avanzado para decisiones, resultando en una optimización del capital de trabajo y una mayor madurez de la cadena de suministro mediante planes de adquisición estratégicos.
