Optymalizacja stanu zapasów części zamiennych oznacza wyważenie kosztu braku zapasu (cenę nieposiadania krytycznej części w chwili awarii maszyny) z kosztem utrzymania zapasu (kosztem przechowywania tej części na półce), a następnie magazynowanie każdej pozycji na poziomie, gdzie obie siły się równoważą. Każda zakupiona część zapasowa to ubezpieczenie przed przestojem, ale ubezpieczenie nie jest darmowe.
Trzymanie zbyt wielu zapasów pochłania gotówkę, miejsce w magazynie i zwiększa ryzyko przestarzałości. Trzymanie zbyt mało, a pojedyncze brakujące łożysko może unieruchomić linię produkcyjną na dni. Celem nie jest brak żadnych braków na stanie ani zerowy zapas: celem jest najniższy całkowity koszt łącznie.
Koszt braku zapasu to szkoda finansowa powstająca, gdy potrzebna część nie jest dostępna w chwili awarii. To znacznie więcej niż cena części wysłanej ekspresowo. Realistyczna kalkulacja obejmuje:
Ponieważ przestój skaluje się z krytycznością maszyny, ta sama część może mieć bardzo różny koszt braku zapasu w zależności od miejsca, w którym się znajduje. Przekładnia na maszynie będącej ograniczeniem (zob. teorię ograniczeń ) nie jest tym samym co identyczna przekładnia na redundantnej linii zapasowej.
Połączenie szacunku kosztu braku z rzeczywistymi metrykami niezawodności, takimi jak MTBF i MTTR , mówi zarówno jak często występuje awaria, jak i jak długo maszyna pozostaje unieruchomiona czekając na część.
Koszt utrzymania zapasu, zwany też kosztem przechowywania, to roczne obciążenie związane z posiadaniem części w magazynie, zwykle wyrażane jako procent wartości części. Typowe składowe:
Typowy zakres roboczy dla rocznego kosztu utrzymania to 15 do 30 procent wartości części. Zatem część warta 4 000 euro przechowywana przez rok może po cichu kosztować 600 do 1 200 euro tylko za samo leżakowanie. Monitorowanie obrotu zapasami ujawnia części, które nigdy się nie ruszają i stanowią wyłącznie koszt utrzymania.
Oba koszty ciągną w przeciwnych kierunkach. W miarę podnoszenia zapasu i poziomu obsługi, koszt utrzymania rośnie stopniowo, podczas gdy oczekiwany koszt braku spada. Koszt całkowity to suma obu i tworzy krzywą w kształcie litery U z wyraźnym minimum. Optymalny zapas znajduje się na dnie tej litery U, nie na żadnym z ekstremów.
Dla pojedynczej, drogiej i krytycznej części decyzja często jest binarna: trzymać jedną sztukę albo żadnej. Czysty sposób podjęcia decyzji to porównanie rocznego kosztu utrzymania jednej jednostki z rocznym oczekiwanym kosztem jej braku:
Dla wysokowolumenowych, tańszych materiałów eksploatacyjnych (filtry, uszczelnienia, elementy złączne) lepiej sprawdza się model ciągły. Tam ustawia się punkt ponownego zamówienia, wielkość uzupełnienia według ekonomicznej wielkości zamówienia oraz buforuje zmienność popytu obliczonym zapasem bezpieczeństwa zamiast podejmować pojedynczą decyzję trzymać/nie trzymać.
Linia pakująca działa na wyspecjalizowanym silniku napędowym. Dane:
Koszt utrzymania jednej sztuki: 6 000 euro pomnożone przez 0,25 daje 1 500 euro rocznie.
Przestój, jeśli części nie ma na stanie: 5-dniowe oczekiwanie przy 24 godzinach daje 120 godzin. Przy 900 euro za godzinę jedno zdarzenie braku kosztuje 108 000 euro. Nawet zakładając, że połowa awarii zdarza się w oknach naprawczych, które absorbuje część opóźnienia, przyjmijmy konserwatywnie 60 000 euro za zdarzenie.
Oczekiwany roczny koszt braku: 25 procent prawdopodobieństwa pomnożone przez 60 000 euro daje 15 000 euro rocznie.
Werdykt: 15 000 euro oczekiwanego kosztu braku przytłacza 1 500 euro kosztu utrzymania dziesięciokrotnie. Trzymaj silnik na stanie.
Teraz przestaw jeden parametr: jeśli ten sam silnik znajdowałby się na linii niebędącej wąskim gardłem z zapasem gotowym do pracy (hot standby), koszt przestoju mógłby być bliski zeru, oczekiwany koszt braku by się załamał, a 1 500 euro kosztu utrzymania nie byłoby już uzasadnione. Ta sama część, odwrotna decyzja, bo krytyczność zmieniła składnik kosztu braku.
Nie przeprowadzisz pełnej kalkulacji kompromisów dla dziesięciu tysięcy pozycji, więc najpierw segmentuj. Wykonaj analizę ABC, aby oddzielić żywotne kilka od trywialnych wielu, i użyj analizy Pareto, by potwierdzić, że niewielka część części napędza większość ryzyka i wartości. Następnie zastosuj właściwą politykę dla każdego poziomu:
Krytyczność powinna być też informowana analizą awarii. FMEA (analiza przyczyn i skutków awarii) wskazuje, które tryby awarii niosą największą wagę, a zrozumienie, gdzie każdy zasób znajduje się na krzywej wanienkowej, mówi, czy awarie są losowe, związane ze zużyciem, czy występują we wczesnym okresie życia, co zmienia potrzebną wielkość bufora.
Dobry model kompromisu jest tylko tak dokładny, jak dane, które go zasilają, a te dane zwykle żyją w trzech rozłącznych miejscach: produkcji, utrzymaniu ruchu i magazynie. Fabrico łączy je w jedno źródło danych w czasie rzeczywistym.
Jako rozwiązanie CMMS gotowe do użycia w terenie, zarządza zleceniami, zasobami, harmonogramami prewencyjnymi i częściami zamiennymi w jednym miejscu, dzięki czemu każde zużycie części jest logowane względem zasobu i awarii, która je wywołała.
Jego monitorowanie OEE i produkcji w czasie rzeczywistym kwantyfikuje, ile realnie kosztuje godzina przestoju na danej linii, to liczba, od której zależy Twoje obliczenie kosztu braku. Wizja komputerowa Fabrico może nawet monitorować maszyny bez sterowników PLC, rozszerzając dokładne zbieranie danych na starsze zasoby.
Ponieważ jest zbudowany w UE i zapewnia rezydencję danych w UE, ta historia operacyjna pozostaje pod europejskim nadzorem. Fabrico nie dokonuje automatycznie ponownych zamówień części za Ciebie, ale dostarcza zweryfikowane tempo zużycia, częstotliwości awarii i koszty przestojów, które czynią matematykę kosztów utrzymania kontra brak wiarygodną.
Poznaj przegląd rozwiązania CMMS , aby zobaczyć, jak części zamienne i zlecenia łączą się ze sobą.
Tak. Dla tanich części na urządzeniach niskokrytycznych lub redundantnych koszt przestoju jest tak niski, że trzymanie zapasów, szczególnie wolno rotujących i narażonych na przestarzałość, kosztuje więcej niż sporadyczne oczekiwanie na dostawę. Model kompromisu pozwala tę decyzję uczynić jednoznaczną: gdy oczekiwany koszt braku jest niższy od kosztu utrzymania, planowanie zamówień na żądanie jest racjonalnym wyborem dającym niższy całkowity koszt.
Zacznij od utraconej marży produkcyjnej: jednostki, które maszyna mogłaby wyprodukować na godzinę, pomnożone przez marżę przypadającą na jednostkę, ale tylko jeśli tę produkcję nie da się nadrobić gdzie indziej. Dodaj bezczynność pracowników oraz ewentualne kary czy koszty odpadów. Maszyny będące wąskim gardłem lub zasilające całą linię mają najwyższe wartości, stąd ta sama część wymaga bardzo różnych decyzji magazynowych w różnych pozycjach.
Czas realizacji działa jak mnożnik kosztu braku. Dłuższy czas realizacji od dostawcy oznacza więcej godzin przestoju na zdarzenie, co podnosi oczekiwany koszt braku i sprawia, że trzymanie części na stanie jest bardziej atrakcyjne. Skrócenie czasu realizacji poprzez lokalnego dostawcę lub rozwiązanie z zarządzaniem zapasami u dostawcy (VMI) może odwrócić decyzję o trzymaniu zapasu i uwolnić koszty utrzymania.
Gotowy, by opierać decyzje dotyczące części zamiennych na rzeczywistych kosztach przestojów i zweryfikowanych danych o awariach zamiast na zgadywaniu? Zarezerwuj demo Fabrico i zobacz, jak powiązane dane OEE i CMMS uszczelniają każde porównanie kosztów utrzymania kontra kosztów braku.
Zaloguj
Blog
