Снижение затрат с помощью очистки данных MRO

По мере того, как конкуренция и технологии продолжают развиваться в сегодняшних промышленных и обрабатывающих отраслях, компании сталкиваются с постоянно растущей проблемой снижения затрат и повышения эффективности при сохранении качества продукции. Эти производственные компании часто имеют несколько производственных площадок, разбросанных по большим географическим регионам, на каждом из которых есть тысячи запасных частей для обслуживания, ремонта и эксплуатации (MRO), обеспечивающие бесперебойную работу. В таких крупных организациях несколько разных сотрудников вводят элементы в различные системы управления активами предприятия (EAM) на каждом объекте, практически без стандартных рекомендаций и часто на нескольких языках. Со временем отсутствие стандартизации приводит к тому, что данные о материалах становятся непоследовательными и неточными, что приводит к множеству негативных последствий, которые могут ощущаться во всех подразделениях бизнеса.

Наиболее частые эффекты, вызванные повреждением данных о материалах, включают:

• Неидентифицируемые предметы
• Избыточный инвентарь
• Дублирование
• Ложный дефицит
• Простои оборудования
• Неэффективный поиск запчастей
• Увеличение числа независимых покупок (прямые покупки).
• Ограниченные преимущества систем EAM

Такая неэффективность может стоить компаниям значительных затрат времени и денег, не позволяя им принимать важные решения на основе данных.

Процесс очистки данных

Чтобы преобразовать поврежденные данные в данные стабильного качества, необходимо реализовать процесс очистки данных для создания единого корпоративного каталога, который может поддерживаться во всей организации.

Хотя процесс очистки данных может показаться очень простым по своей природе, он требует очень уникального и специализированного набора программного обеспечения, людей и процедур. Некоторые компании, занимающиеся очисткой данных, гордятся своей эффективностью и скоростью благодаря использованию автоматизированного программного обеспечения, но на самом деле не существует программного приложения, которое могло бы точно очищать файлы с большими данными без вмешательства человека. На самом деле процесс очистки данных намного более подробный и для получения наиболее точных результатов требует использования автоматизированных программных приложений в сочетании с привлечением специалистов по очистке для обеспечения согласованности, точности и эффективности.

Чтобы проиллюстрировать процесс очистки данных от начала до конца, он разбит на девять этапов. Хотя каждый проект отличается в зависимости от конкретных требований заказчика, эти девять шагов охватывают стандартные процедуры, используемые в каждом проекте очистки данных.

Шаг 1. Разделите и стандартизируйте название производителя и номер детали

С помощью автоматизированного программного обеспечения название производителя и номер детали извлекаются и отделяются от неструктурированного текстового описания. После разделения наименование производителя и номер детали корректируются и стандартизируются, гарантируя, что каждое уникальное название производителя и номер детали поддерживают единую согласованную структуру во всей базе данных.

Шаг 2. Назначьте модификатор существительного и обязательные атрибуты

После разделения и стандартизации названий производителей и номеров деталей, словарь модификаторов существительных используется для назначения правильного идентификатора и описательных свойств для каждого элемента. Как показано ниже, с использованием словаря «существительное-модификатор» каждому элементу назначается пара «существительное-модификатор», где существительное является первичным идентификатором, а модификатор - вторичным идентификатором. Каждая пара существительное-модификатор также содержит в среднем от пяти до семи связанных атрибутов, которые дополнительно описывают характеристики этого элемента.

Шаг 3 - заполнение атрибутов

После стандартизации и заполнения информации, представленной в необработанном описании клиента, остальные атрибуты заполняются с помощью внутренних и внешних инструментов, таких как библиотека основных деталей, которая содержит миллионы предварительно стандартизованных элементов. Инструмент онлайн-поиска помогает в поиске и сборе дополнительной информации о запчастях. С помощью этих мощных инструментов описания товаров точно и эффективно дополняются информацией, полученной непосредственно из каталогов производителей.

Шаг 4 - Назначьте коды классификации

После того, как все элементы были правильно описаны существительным, модификатором и соответствующими атрибутами, им можно присвоить определяемые заказчиком коды классификации. Классификационные коды обычно используются для сегментации товаров, анализа расходов и других настраиваемых отчетов, что позволяет компаниям оптимизировать покупки и получить представление о повышении эффективности, связанной с закупками.

Шаг 5. Определите повторяющиеся элементы

После завершения очистки и классификации повторяющиеся элементы в базе данных идентифицируются прямым дубликатом (то же название производителя и номер детали) или функцией соответствия формы (другое название производителя и номер детали, но идентичны по типу, размеру и материалу). После выявления дубликатов им присваивается один общий корпоративный номер детали, описания дублируются, чтобы выглядеть одинаково во всей базе данных, а элементы помечаются для проверки покупателями.

Шаг 6 - Проверка контроля качества

Из-за акцента на качестве и согласованности следующий шаг включает окончательную человеческую проверку всех элементов, обычно проводимую назначенным руководителем проекта или специальным специалистом по контролю качества. Процесс контроля качества гарантирует, что каждый товар соответствует правильному формату и номенклатуре в соответствии с заранее определенными стандартами клиентов, а также проверяет правильность, точность и полноту расширенных описаний.

Шаг 7. Отправьте список отзывов клиенту

В среднем 10 процентов базы данных материалов обычно составляют элементы обзора, то есть элементы, не имеющие важной информации для точной идентификации детали, такой как название производителя или номер детали. В процессе очистки данных эти элементы помечаются и заносятся в список отзывов клиентов. Список проверки возвращается заказчику, который затем должен физически найти товар на складе и записать необходимую информацию о детали для добавления в основную запись материала.

Шаг 8 - Форматирование данных для клиентской ERP-системы

После того, как недостающая информация была собрана для всех элементов проверки и вся очищенная база данных была одобрена контролем качества, она считается завершенной и передается в ИТ-отдел. На этом этапе ИТ-специалисты форматируют данные в системе планирования ресурсов предприятия (ERP), указанной заказчиком, и извлекают их в файл возврата. Этап форматирования имеет решающее значение для достижения желаемого конечного результата, поскольку каждая система ERP имеет свой собственный уникальный макет, заголовки и ограничения полей.

Шаг 9 - Вернуть очищенный файл

После того, как весь файл данных был очищен, стандартизирован, улучшен, исключен дубликат, просмотрен и отформатирован в системе ERP клиента, он доставляется клиенту в электронном виде. В настоящее время данные можно загружать непосредственно в ERP-систему клиента.

Результаты

С эстетической точки зрения результаты очистки данных очевидны, поскольку теперь данные четко поддерживают единый согласованный формат и номенклатуру во всей организации, в то же время содержат расширенную информацию для улучшенной идентификации деталей. Однако настоящие выгоды - это те, которые могут быть не такими визуально очевидными, но обеспечивают наибольшую отдачу от инвестиций. Наиболее ценные преимущества заключаются в способности выявлять и удалять лишние, устаревшие и дублирующиеся элементы, улучшая при этом возможность быстрого поиска и определения местоположения частей, когда время имеет решающее значение, и минимизация времени простоя оборудования имеет решающее значение. Ключевые преимущества:

1. Снижение затрат

• Выявление избыточно-активных и устаревших запасов
• Выявление и устранение повторяющихся элементов
• Сокращение простоев оборудования.
• Сокращение индивидуальных покупок.
• Сокращение срочных заказов на поставку.

2. Повышение эффективности обслуживания

• Эффективный поиск запчастей

3. Максимальные преимущества ERP / EAM

• Улучшенные возможности отчетности

В долгосрочной перспективе данные о качестве материалов являются ключом к поддержанию эксплуатационных расходов и эффективности. Этот процесс не заканчивается после завершения проекта очистки данных. Поддержание постоянного качества данных требует строгого набора процедур управления каталогом для обеспечения точности и согласованности по мере добавления новых элементов, а также изменения или приостановки существующих элементов. Большинство компаний, занимающихся очисткой данных, предлагают клиентам программы или услуги для управления каталогами, чтобы поддерживать качество очищенного каталога. Однако, если заказчик не может выделить внутренний ресурс для управления каталогом, передача этой деятельности на аутсорсинг экспертам, которые первоначально очищали базу данных, всегда даст наилучшие результаты.

Об авторе

Джоселин Фаччиотти - менеджер по маркетингу в I.M.A. Ltd., компания, специализирующаяся на очистке данных ТОиР и сопутствующих услугах. Для получения дополнительной информации посетите www.imaltd.com или свяжитесь с [email protected].