Оптимизация запасов запчастей с Low-Code и IoT-решениями

Создание новых приложений с использованием платформ низкокодовой разработки может привести к инновационным решениям старых проблем, таких как как лучше управлять запасами запчастей.

Платформы низкокодовой разработки открывают дверь ко многим новым типам приложений в мануфактуринге. Возможно, величайшее обещание технологии — когда она используется для перемости разрыва между тем, что традиционно было разными царствами операционного персонала и IT. Оптимизация запасов запчастей — пример нового типа кросс-группового приложения, который возможен. Такое приложение приносит компанию-широкие выгоды, которые просто не были достижимы раньше.

Запасы запчастей имеют точки касания по нескольким отделам. Команды сервиса по обслуживанию, ремонту и операциям (MRO) имеют очевидный вестед интерес. Им нужны запчасти, чтобы держать оборудование работающим. Но управление запасами запчастей влияет и на другие группы.

Смотрите также: Low Code: Урежь Shadow IT, Помогите гражданам-разработчикам цеха

Команды распределения пространства и управления объектами втягиваются в обсуждение управления запчастями, потому что сервисные команды нуждаются в физическом пространстве для хранения частей. Закупки и бухгалтерия имеют палец в воде, потому что они должны заказывать и платить за части. И даже корпоративное управление должно быть (в некоторой мере) осведомлено о том, что происходит. Продолжительный простой из-за отсутствия запчасти влияет на выход, выручку и репутацию компании.

Цифровая трансформация с low code

Серия технологических и бизнес-развитий привели к этому моменту во времени, где правильные решения могут цифрово трансформировать запасы запчастей.

Годами производители использовали календарное обслуживание, основанное на информации, поставляемой вендорами, о времени жизни детали или оборудования и истории ремонта. MRO-группы планировали инспекции, сервис и замену частей на основе среднего времени до отказа (MTTF) и данных конца жизни. Запчасти заказывались на основе графика замены вендора устройства.

Есть два недостатка в этом подходе. Один — что происходит, если деталь ломается или перестает работать раньше оценки MTTF вендора части? Другой — что если деталь имеет больше для отдачи за пределы оценки конца жизни? Традиционный способ справиться с обеими ситуациями — перезакупать запчасти на случай неожиданной поломки. И заменять части по таймлайну вендора, даже если они продолжали функционировать правильно.

Такой неэлегантный решение адресовало немедленные проблемы, но за цену. Проблемы с перезакупом включают:

• Больше пространство для хранения, которое стоит на премиуме во многих производственных средах, требуется
• Части могут устаревать, как вендоры обновляют свои продуктовые линии
• Деньги, потраченные на лишние части, хранящиеся на складе, могли быть использованы в другом месте.

Просто сказано, можно сделать больше для улучшения ситуации. Вступают low code разработка и IoT. Производители используют IoT-данные от оборудования в своих заводах для ухода от традиционного календарного обслуживания. Платформы низкокодовой разработки позволяют им взять эти данные и создать приложения, которые дополняют и усиливают возможности систем supervisory control and data acquisition (SCADA) и других OT-систем.

Конкретно, производители двигались от режима «почини, когда сломается» к реактивному, проактивному и предиктивному/превентивному режимам.

Реактивный режим может взять IoT-данные о статусе устройства и данные OT-систем, такие как алерты и алармы, и триггерить MRO-действие. Например, замечая, что определенная часть работает выше предложенного вендором пикового операционного температуры, кастомно-разработанное MRO-сервисное приложение, использующее эти данные, могло бы автоматизировать генерацию тревожного билета и сервисного вызова.

Проактивный режим может использовать приложение, которое берет данные от устройств и OT-систем и применяет аналитику для выявления проблем в зачатии и адресации их до того, как они вызовут простой. Например, пока устройство может работать в спецификациях вендора, аналитика в MRO-приложении может использоваться для замечания того, что, например, критичный мотор работает на все более высоких скоростях для выполнения того же объема работы. Этот полученный инсайт мог быть использован для инициации инспекции этой части. При инспекции MRO-сотрудник может заключить, что лучше заменить часть, чем рисковать ее поломкой.

Предиктивный/превентивный режим идет шаг дальше. MRO-сервисное приложение может быть разработано, которое использует искусственный интеллект, машинное обучение или другие передовые аналитические техники для выведения выводов из частей и машинных данных. Такая предиктивная аналитика данных может найти что-то очень специфическое. Когда часть А от этого вендора испытывает 20% подъем операционной температуры за 15 минут, это предвестник поломки через три дня. Вооруженные такой информацией внутри MRO-сервисного приложения, техник мог быть 파견лен для предварительной замены части для избежания поломки.

Связывание всего обратно к оптимизации запасов запчастей

Платформа низкокодовой разработки также может использоваться для построения приложения, которое соединяет MRO-системные инсайты и действия с ERP-системой, используемой для заказа частей.

Преимущество объединения превентивного и предиктивного обслуживания с ERP в том, что это позволяет более эффективное использование существующих частей. Старый подход замены частей на основе средней рекомендованной жизни берет некоторые части из службы, которые могли продолжать работать еще многие дни, месяцы или годы. Организация теряет ту дополнительную полезную служебную жизнь, которую она могла получить от части, и сжигает через больше инвентаря, чем необходимо.

Такая система сделала бы определенные требуемые запчасти на складе когда нужны, таким образом избегая ненужного простоя ожидания критической части к отгрузке. Она также гарантирует, что части не перезакуплены, таким образом снижая необходимость в излишней емкости хранения для размещения частей. Это также снижает шанс иметь устаревшие части.

По сути, создание новых приложений с использованием платформ низкокодовой разработки и IoT может привести к инновационным решениям старых проблем. В случае запасов запчастей, производители могли бы разработать тип подхода «just in time» к запчастям. Результат — более оптимизированный метод управления инвентарем.