Otimize sua Cadeia de Suprimentos de Manutenção com Automação Orientada a Dados

Dan Somers da Warwick Analytics (www.warwickanalytics.com) conversa com a Manufacturing Global sobre como software agora pode automatizar com precisão o processo de classificação de manutenção e garantia e o que isso significa para engenheiros, gerentes e mecânicos na indústria.

Manter o equipamento e peças certos no local para reparar e manter equipamentos de produção é um ato de equilíbrio. Você precisa manter a manufatura rodando, mas não quer amarrar enormes quantias de capital em equipamentos e peças que podem não ser usados por meses, anos ou talvez nunca. Alternativamente, conviver com equipamentos de planta que têm tempo de inatividade imprevisível pode custar quantia significativa através de disponibilidade de produção perdida e manutenção não planejada.

Manutenção, Reparo & Revisão "MRO" eficaz é sobre planejar, gerenciar, coordenar serviços e entregas de uma ampla variedade de fornecedores, ter visibilidade em tempo real de onde cada peça está localizada, e garantir que o processo intensivo em recursos seja o mais custo-efetivo possível.

MRO eficaz depende de informação precisa e oportuna. Em particular, conhecer os problemas precisos e quais ações foram realizadas é crítico para prever e prevenir esses problemas no futuro.

Análise de dados não estruturados de "texto livre" de manutenção & reparo atualmente precisa de considerável input humano por pessoal experiente ao longo do ciclo de análise para garantir que a informação seja consistente e precisa. Caso contrário, uma empresa pode não saber quantos incidentes semelhantes ocorreram e se estão aumentando, ou têm causa raiz comum. A informação pode estar enterrada no texto e usando palavras diferentes, abreviações e semântica para descrever um incidente similar. Inversamente, problemas semelhantes podem se revelar distintos baseados em diferenças sutis nas descrições.

Ferramentas de mineração de texto podem identificar palavras-chave, mas atualmente apenas seres humanos fornecem o insight final que converte dados brutos em conhecimento. Tipicamente isso vem de uma interpretação mais holística do incidente, comparando dados não estruturados com informações estruturadas e inferíveis de fontes de dados díspares ou conhecimento prévio.

O desafio com esta abordagem atual é que seres humanos podem agir subjetivamente, cometer erros e sua capacidade individual não é rápida ou escalável.

Além disso, qualquer análise entre bancos de dados díspares (ex: tentar combinar dados de diagnóstico ou manufatura) leva a muitos mais desafios técnicos.

Dadas essas pressões, a cadeia de suprimentos MRO há muito está madura para eficiência e melhorias.

Houve adoção bem-sucedida de novas técnicas e tecnologia no setor que destacou as economias possíveis que podem ser alcançadas.

Em 2014, a PwC pesquisou mais de 100 empresas de manufatura e manutenção e descobriu que o uso de impressão 3D, também conhecida como 'engenharia aditiva' para aumentar disponibilidade de peças de reposição no ponto de uso, cortou custos reduzindo desperdício, e diminuiu conteúdo de mão de obra. A maioria das empresas já havia reportado ganhos significativos em velocidade e flexibilidade relacionados a desenvolvimento de produto e customização. A pesquisa prosseguiu dizendo que se apenas 50% das peças de reposição fossem produzidas usando esta tecnologia haveria economia de custos de US$ 3,4 bilhões.

Também existem tecnologias já sendo usadas em transporte (onde questões de MRO são frequentemente mais agudas). Tecnologias-chave apontadas por Espen Olsen, diretor europeu para aeroespacial na IFS, como potencialmente tendo maior impacto em MRO aplicável tanto a manufatura quanto aeroespacial incluem tecnologia móvel (engenheiros equipados com apps móveis para acessar informação relevante no momento da necessidade) e tecnologias vestíveis. Japan Airlines já usa Google Glass em seu processo de manutenção. Os óculos são usados por engenheiros trabalhando ao redor da aeronave no pátio. Imagens da aeronave são enviadas a especialistas em manutenção para avaliação que então retroalimentam quaisquer problemas que veem de volta ao engenheiro no chão.

Outra tendência tecnológica que Espen destacou foi que Big Data detém a chave para prever o futuro. Ele diz: "Em MRO, há enorme potencial de usar os segredos dos dados para permitir tudo, desde analytics preditivos até maior otimização de inventário, melhor monitoramento de padrões de uso e o essencial rastreamento e análise da saúde de equipamentos em tempo real. Mas até agora houve poucas respostas para seus usos-chave, ou mais importante, os meios de identificar quais dados são úteis e quais não são.

"Em 2015 o setor comercial vai e deve enfrentar big data de frente. Em particular penso em usar big data para análise preditiva. Fornecendo dados-chave sobre falhas de ativos, isso pode então ser integrado em sistemas de logística para ajudar a informar e melhorar designs futuros, otimizar uso e reduzir custo total de ciclo de vida."

Esta previsão agora se realizou com a introdução de novo software que pode automatizar o processo de classificação MRO.

AMROC é um novo produto da Warwick Analytics e é uma abordagem possível. Ele transforma automaticamente dados de manutenção díspares e não estruturados. Mostrou melhorar dramaticamente o insight disponível para operadores aeroespaciais, mantenedores e fabricantes e agora está sendo usado por fabricantes e empresas de energia em seu MRO de planta.

Então como funciona? Como sabemos, a análise de dados de "texto livre" de manutenção & reparo atualmente precisa de considerável input humano por pessoal experiente ao longo do ciclo de análise para garantir que a informação seja consistente e precisa. No entanto, AMROC converte esses dados não estruturados e semi-estruturados incluindo texto, logs e diagnósticos em dados estruturados para classificação. O software automaticamente minera milhares de diferentes padrões possíveis dos dados estruturados e não estruturados, e então estrutura e classifica os problemas, baseados nesses padrões, em tempo quase real, reduzindo vastamente o tempo gasto para classificar e quantificar manualmente dados de manutenção & reparo de texto livre. Os dados não precisam ser limpos, e portanto não são submetidos a suposições e erro.

Com novas tecnologias de TI como AMROC, custos de MRO em transporte e manufatura estão destinados a declinar, mas não são apenas os grandes players e OEMs que precisam ser inovadores. Empresas no topo da cadeia de suprimentos estão pedindo a seus fornecedores para também melhorar sua produtividade quando se trata de MRO.

Em conclusão, existem novas tecnologias que prometem ajudar a melhorar MRO encontrando informação nos dados, e usando isso para entender e prever problemas. Eles nunca poderão substituir um ser humano experiente, mas serão capazes de ajudar dramaticamente essa pessoa a obter insight rico, preciso e oportuno e tornar toda a cadeia de suprimentos MRO mais produtiva.

Visite www.warwickanalytics.com para mais informações.