Usando Low Code e IoT para otimizar o inventário de peças sobressalentes

A criação de novos aplicativos usando plataformas de desenvolvimento de baixo código pode levar a soluções inovadoras para problemas antigos, como gerenciar melhor o estoque de peças de reposição.

As plataformas de desenvolvimento de baixo código abrem as portas para muitos novos tipos de aplicativos na fabricação. Talvez a maior promessa da tecnologia seja quando ela é usada para preencher a lacuna entre o que tradicionalmente tem sido os diferentes domínios da equipe operacional e da TI. A otimização do estoque de peças sobressalentes é um exemplo do novo tipo de aplicação de grupo cruzado que é possível. Tal aplicação traz benefícios para toda a empresa que simplesmente não eram alcançáveis ​​antes.

O estoque de peças sobressalentes tem pontos de contato em vários departamentos. As equipes de serviço de manutenção, reparo e operação (MRO) têm um interesse evidente. Eles precisam de peças de reposição para manter o equipamento funcionando. Mas o gerenciamento de estoque de peças de reposição também afeta outros grupos.

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As equipes de alocação de espaço e gerenciamento de instalações são puxadas para a discussão de gerenciamento de peças de reposição porque as equipes de serviço precisam de espaço físico para armazenar as peças. As equipes de compras e contabilidade têm um pé na água porque precisam encomendar e pagar pelas peças. E até mesmo a gestão corporativa precisa estar (um pouco) ciente do que está acontecendo. Uma interrupção prolongada devido à falta de uma peça de reposição afeta a produção, a receita e a reputação da empresa.

Fazendo uma transformação digital com baixo código

Uma série de desenvolvimentos de tecnologia e negócios levou a este momento em que as soluções certas podem transformar digitalmente o estoque de peças de reposição.

Durante anos, os fabricantes usaram a manutenção baseada em calendário que dependia de informações fornecidas pelo fornecedor sobre a vida útil e o histórico de reparos de uma peça ou peça do equipamento. Os grupos de MRO planejariam inspeções, serviços e substituição de peças com base no tempo médio até a falha (MTTF) e nos dados de fim de vida. As peças de reposição foram encomendadas com base no cronograma de substituição do fornecedor do dispositivo.

Há duas falhas nesta abordagem. Uma é o que acontece se uma peça quebrar ou parar de funcionar mais cedo do que a estimativa de MTTF do fornecedor da peça? A outra é e se a peça tiver mais a oferecer além da estimativa de fim de vida útil? A maneira tradicional de lidar com ambas as situações era estocar peças sobressalentes em excesso, caso houvesse uma falha inesperada. E substitua as peças na linha do tempo do fornecedor, mesmo que continuem funcionando corretamente.

Uma solução tão pouco elegante abordava problemas imediatos, mas tinha um custo. Problemas com excesso de estoque incluem:

• É necessário mais espaço de armazenamento, que é premium em muitos ambientes de fabricação
• As peças podem ficar desatualizadas à medida que os fornecedores atualizam suas linhas de produtos
• O dinheiro gasto em peças extras armazenadas pode ser usado em outro lugar.

Simplificando, mais pode ser feito para melhorar a situação. Desenvolvimento de código Enterlow e IoT. Os fabricantes têm usado dados de IoT de equipamentos em suas fábricas para se afastar da manutenção tradicional baseada em calendário. Plataformas de desenvolvimento de baixo código permitem que eles peguem esses dados e criem aplicativos que complementam e aprimoram os recursos de controle de supervisão e aquisição de dados (SCADA) e outros sistemas OT.

Especificamente, os fabricantes estão mudando de um modo de correção quando quebra o modo de operações para os modos reativo, proativo e preditivo/preventivo.

Um modo reativo pode obter dados de IoT sobre o status de um dispositivo e dados de sistemas OT, como alertas e alarmes, e acionar uma ação de MRO. Por exemplo, observando que uma determinada parte está sendo executada acima da temperatura operacional de pico sugerida pelo fornecedor, um aplicativo de serviço de MRO desenvolvido sob medida usando esses dados pode automatizar a geração de um tíquete de problema e uma chamada de serviço.

Um modo proativo pode usar um aplicativo que pega os dados de dispositivos e sistemas OT e aplica análises para detectar problemas em andamento e resolvê-los antes que causem tempo de inatividade. Por exemplo, enquanto um dispositivo pode estar operando dentro das especificações do fornecedor, a análise em um aplicativo MRO pode ser usada para perceber que, por exemplo, um motor crítico está funcionando em velocidades cada vez mais altas para completar a mesma quantidade de trabalho. Esse insight derivado pode ser usado para iniciar uma inspeção dessa parte. Após a inspeção, um funcionário da MRO pode concluir que é melhor substituir a peça em vez de arriscar sua falha.

Um modo preditivo/preventivo vai um passo além. Um aplicativo de serviço MRO pode ser desenvolvido usando inteligência artificial, aprendizado de máquina ou outras técnicas avançadas de análise para extrair inferências de peças e dados de máquina. Essa análise preditiva dos dados pode encontrar algo muito específico. Quando a peça A deste fornecedor experimenta um aumento de 20% na temperatura de operação em 15 minutos, isso é um precursor de falha em três dias. Armado com essas informações em um aplicativo de serviço MRO, um técnico pode ser enviado para fazer uma substituição preventiva de peças para evitar uma falha.

Anexando tudo à otimização do inventário de peças sobressalentes

Uma plataforma de desenvolvimento de baixo código também pode ser usada para construir um aplicativo para casar os insights e ações do sistema MRO com um sistema ERP usado para encomendar peças.

Uma vantagem de combinar as soluções de manutenção preventiva e preditiva com o ERP é que permite uma utilização mais eficiente das peças existentes. A antiga abordagem de substituir peças com base na vida útil média recomendada tira algumas peças de serviço que poderiam continuar funcionando por muitos dias, meses ou anos. A organização perde aquela vida útil extra que poderia obter da peça e queima mais estoque do que o necessário.

Esse sistema garantiria que certas peças de reposição necessárias estivessem em estoque quando necessário, evitando assim paralisações desnecessárias à espera do envio de uma peça crítica. Também garante que as peças não sejam sobressalentes em excesso, reduzindo assim a necessidade de excesso de capacidade de armazenamento para alojar as peças. Isso também reduz a chance de ter peças desatualizadas.

Em essência, a criação de novos aplicativos usando plataformas de desenvolvimento de código baixo e IoT pode levar a soluções inovadoras para problemas antigos. No caso de estoque de peças de reposição, os fabricantes podem desenvolver um tipo de abordagem “just in time” para peças de reposição. O resultado é um método mais otimizado para gerenciamento de estoque.