Air France Industries es la rama MRO de AIR FRANCE KLM, con más de 200 clientes entre aerolíneas internacionales, regionales, de carga, etc.
Lokad aporta al sector una nueva herramienta potente e innovadora. Pero, por sobre todas las cosas, le proporciona a Air France Industries conocimiento experto sobre optimización del inventario y gestión de la cadena de suministro, por lo que no solo nos da una solución de TI complementaria, sino también asesoramiento experto real con el que nuestros equipos pueden contar.
Charles Segondat, jefe de Gestión de Inventario, Air France Industries
Spairliners es líder mundial en equipo y mantenimiento de piezas de recambio para flotas de aviones Airbus A380 y Embraer E-jet.
Elegimos Lokad después de un análisis profundo de las soluciones de optimización de inventario disponibles en el mercado para nuestra actividad de MRO (mantenimiento, reparación y reacondicionamiento). El abordaje de sociedad de Lokad y su reactividad, su adaptabilidad y, especialmente, el rendimiento de su solución nos llevó a confiarles la optimización del inventario de nuestros equipos de piezas de recambio para aviones para nuestros clientes en todo el mundo. Lokad logró estar a la altura de las expectativas y de la complejidad de nuestra industria gracias al modo inteligente y original en que abordaron nuestras necesidades.
Olivier Mazzucchelli, CEO de Spairliners, Hamburgo, Alemania
Eche un vistazo a nuestras entrevistas en Lokad TV para saber más sobre cadena de suministro y aeronáutica.
Como regla general, los métodos clásicos de optimización de inventario no arrojan buenos resultados cuando se trata de piezas de recambio. Además, de acuerdo con la experiencia que Lokad ha adquirido al trabajar con el sector aeronáutico, la situación es aún peor en esta industria en particular.
Los altos costes de determinadas piezas, los prolongados tiempos de entrega, las fallas infrecuentes y los elevados costes de las situaciones de falta de existencias no hacen más que exacerbar las debilidades de la optimización de inventario clásica.
En particular, los pronósticos de series de tiempo optimizados frente a métricas como la MAD (desviación media absoluta) o el MAPE (error absoluto medio porcentual) no reflejan de modo adecuado los costes altamente asimétricos que existen entre la sobrepronosticación y la subpronosticación en el sector aeronáutico.
El análisis de existencias de seguridad clásico basado en distribuciones normales o en distribuciones de Poisson tampoco arroja buenos resultados.
El análisis de existencias de seguridad clásico basado en distribuciones normales o en distribuciones de Poisson tampoco arroja buenos resultados, porque, según la observación de datos que hemos hecho, los patrones de demanda no siguen ninguno de estos modelos. De modo similar, tampoco el análisis ABC funciona, porque ninguna clasificación que divida a las piezas en un puñado de categorías de inventario logra capturar las varias dimensiones que determinan las piezas o los insumos requeridos por los aviones modernos.
Más allá de la discrepancia entre las suposiciones que subyacen a los modelos clásicos y la realidad de la industria aeronáutica, también hemos visto que los métodos clásicos se apoyan demasiado en un sinnúmero de correcciones manuales. Con frecuencia, esto lleva a situaciones en las que el personal empleado en la optimización del inventario no se capitaliza, sino que se lo limita al uso de los sistemas de TI solo para mantener las operaciones diarias. Algunos patrones de diseño de software, como las "alertas", también tienden a empeorar la situación haciendo que los equipos se concentren en correcciones diarias superficiales en lugar de concentrarse en las causas de fondo para proporcionar soluciones duraderas. Para cualquier pregunta, contacte con nosotros enviando un correo a contact@lokad.comRepensando de cero las matemáticas que las aerolíneas necesitan para pronosticar su inventario.
La tecnología analítica de Lokad ha sido diseñada en torno a los impulsores del sector aeronáutico. En lugar de reciclar modelos de pronóstico e inventario diseñados para otras industrias, Lokad creó métodos estadísticos alternativos en los que las especificidades de la industria aeronáutica están integradas en forma nativa.
Los modelos de pronóstico de Lokad reflejan todos estos factores determinados por la flota, no solo como meros coeficientes lineales correctivos sobre la serie de tiempo, sino como las variables que explican la esencia la demanda misma.
La demanda se ve impulsada en primer lugar por las necesidades de proveer mantenimiento a una flota de aviones. Esta flota puede crecer o decaer. La combinación de horas de vuelo y de ciclo de vuelo también cambia con el tiempo. Algunas operaciones de mantenimiento se programan, otras son imprevistas. Los modelos de pronóstico de Lokad reflejan todos estos factores determinados por la flota, no solo como meros coeficientes lineales correctivos sobre la serie de tiempo, sino como las variables que explican la esencia la demanda misma. Además, no es tanto la demanda "promedio" de las piezas lo que importa, sino los picos, es decir, los puntos más altos de la demanda, que son los que más impacto tienen sobre los niveles de servicio. Los métodos clásicos que utilizan distribuciones normales o distribuciones de Poisson introducen un sesgo sistemático en todos los cálculos.
La tecnología de Lokad utiliza el análisis de pronóstico cuantílico avanzado de la demanda. El punto de vista cuantílico es esencial para anticipar de modo preciso los futuros picos de demanda y sus correspondientes probabilidades.
Además, no solo la demanda es incierta, sino también los tiempos de entrega. En particular, el coste elevado de las piezas reparables implica no solo un tiempo de entrega, sino todo un circuito que va desde el cambio del componente hasta la nueva disponibilidad de la pieza reparada.
El tiempo de entrega completo incluye varios pasos: tiempo administrativo, tiempo de obtención de piezas, tiempo de tránsito, tiempo de recepción, tiempo de inspección, TAT (tiempo de inspección en el MRO o en el OEM, y tiempo de reparación, si correspondiera), tiempo de descarga y movimiento de existencias, tiempo de procesamiento en taller, etc. La modelización del tiempo de entrega promedio o mediano es altamente insuficiente; la tecnología de pronóstico de Lokad modeliza directamente toda la distribución de los retrasos, es decir, la probabilidad de que se produzca cualquier retraso.
Por último, existen patrones altamente específicos en la demanda observada que requieren equivalentes estadísticos nativos. Por ejemplo, las modificaciones retroactivas introducen varios sesgos en el historial de los que se debe dar cuenta. Además, el panorama se complica más aún con las reglas de intercambiabilidad relacionadas con piezas para las que existen contemporáneamente varias versiones, que pueden ser totalmente intercambiables o solo en un solo sentido. A diferencia de los métodos clásicos, que intentan hacer entrar todo en las series de tiempo, nuestra tecnología aborda estos aspectos en profundidad con modelos estadísticos específicamente diseñados para estos desafíos.
Repensando de cero la experiencia de usuario de quienes se encargan del inventario.
El mantenimiento de las piezas es necesario para evitar incidentes AOG, pero no todas las piezas requieren el mismo mantenimiento. El concepto de la esencialidad de una pieza con las variantes No-Go, Go-If y Go tiene un impacto significativo en el coste de no tener disponible la pieza necesaria.
Muchas soluciones optimizan en modo incorrecto algunos errores de pronóstico expresados en porcentajes (ej.: MAPE, el porcentaje absoluto medio) o expresados con alguna otra unidad arbitraria (ej.: MAD, desviación absoluta media).
Por el contrario, el núcleo de nuestra tecnología ha sido diseñado para minimizar los dólares que cuestan los errores de pronóstico. Nuestro abordaje es muy diferente del de los sistemas de pronóstico clásicos, que son "ciegos " ante las variables financieras.
Los costes que implican los sobrepronósticos o los subpronósticos son altamente asimétricos en el sector aeronáutico, y esos aspectos tienen un impacto significativo en nuestra tecnología. Las piezas con alto costo de reparación no son solamente, como sugiere el nombre, costosas, sino que también se asocian a un efecto "de trinquete" para la aerolínea en cada compra. De hecho, debido a que muchas piezas tienen una baja tasa de deterioro, esto significa que cualquier pieza comprada seguirá siendo parte del inventario durante años. Y si bien a veces es posible revender las piezas, con frecuencia esto implica la aplicación de un importante descuento sobre el precio original de la pieza. Así, nuestros pronósticos tienen, adrede y en forma nativa, un sesgo alto para reflejar estas situaciones comerciales asimétricas. El objetivo no es tener los mejores cálculos de inventario en un sentido estadístico abstracto, sino cálculos que realmente ayuden a minimizar los costes comerciales asociados con la imprecisión de los cálculos mismos.
Además, si bien alcanzar mejores niveles de servicio es algo bueno (si no implica almacenar más inventario), las soluciones clásicas tienen como objetivo niveles de servicio bastante arbitrarios basados en clasificaciones de inventario ingenuas que se basan, a su vez, en análisis ABC o variantes similares. En sus fundamentos, nuestra tecnología estadística afronta el desafío de aprovechar al máximo cada dólar invertido en el inventario. Por ejemplo, incluso si una pieza tiene solo un 90 % de nivel de servicio (mientras que la empresa busca un 98 % de nivel de servicio total), podría ser más rentable aumentar el nivel de servicio de otra pieza del 98 % al 99 % si esta pieza cuesta 100 veces menos y se requiere con una frecuencia 100 veces mayor que la anterior. El análisis ABC simplifica demasiado el panorama del inventario en el sector aeronáutico, en el que se deben tener en cuenta muchas dimensiones diferentes: coste de unidad, retraso del suministro, esencialidad, costes generales del AOG, capítulo ATA, obsolescencia potencial, etc.
En lugar de entregar números que son "exactamente incorrectos", Lokad intenta entregar números que sean "aproximadamente verdaderos". La inclusión de todas las restricciones operativas y financieras en los modelos de pronóstico resultó ser una tarea muy complicada; aún así, hemos visto que utilizar métodos clásicos que son "ciegos" a estos factores arroja resultados mediocres.
Repensando de cero la relación con el cliente para entregar el ROI esperado.
Nuestra tecnología está diseñada para intentar aprovechar la mayor cantidad de datos posible, siempre que estos estén disponibles y sean relevantes para el desafío de optimización de inventario en cuestión. Este punto de vista es diferente al de los métodos más clásicos, que dependen “mucho” de datos específicos. De hecho, si por alguna razón no hubiera una determinada cantidad de datos disponible, no hay alternativa para gestionar esta situación y, en un escenario ideal, la calidad de los pronósticos debería degradarse lo más elegantemente posible cuando faltan algunos datos.
Al utilizar más dimensiones en comparación con los modelos de optimización del inventario clásicos, Lokad ofrece resultados más alineados con la realidad de la actividad comercial.
Existen muchos datos que Lokad puede aprovechar para la optimización del inventario. Entre los artículos más frecuentes se encuentran el historial de las compras de piezas, las solicitudes de piezas, los cambios de componentes, las reparaciones, la chatarra y las devoluciones de piezas, por nombrar algunos.
Además, en general se aprovechan también la descripción de la flota con su composición histórica y todas las horas y los ciclos de vuelo relevantes. Por último, los datos relacionados con las piezas (o insumos) mismos, con sus propiedades, como la esencialidad, el capítulo ATA, la criticidad, la voluminosidad, la peligrosidad, también son importantes para la optimización del inventario.
Además, los costes de la compra de piezas, ya sea al por mayor a precios reducidos o para solucionar un problema de AOG a precios más elevados, también son ingredientes claves para mejorar la precisión "financiera" de los modelos de pronóstico.
Incluso algo que puede parecer tan simple como el estado del inventario requiere un conjunto de datos relativamente diverso. De hecho, las existencias incluyen no solo las existencias disponibles y la orden de compra pendiente, sino también las futuras devoluciones de reparaciones, las devoluciones de las partes utilizables, los préstamos a otras aerolíneas y las piezas tomadas prestadas de otras aerolíneas.
Al utilizar más dimensiones en comparación con los modelos de optimización del inventario clásicos, Lokad ofrece resultados más alineados con la realidad de la actividad comercial.
Los datos de terceros, como valores MTBUR (tiempo medio entre remociones no previstas) proporcionados por los OEM, también pueden aprovecharse. Sin embargo, en lugar de confiar totalmente en una sola fuente de datos, nuestra tecnología se inclina por aprovechar todos los datos disponibles.
Si un componente se ha cambiado más de 100 veces, el MTBUR estimado basado en los datos históricos es casi seguramente más preciso que el cálculo del OEM. Sin embargo, para un componente que se cambia con muy poca frecuencia, el cálculo del OEM es el único dato relevante. La tecnología de Lokad aprovecha la mejor combinación de información para minimizar los costes financieros asociados con la incertidumbre.
"Lokad nos ha proporcionado las herramientas y la asistencia que necesitábamos para mejorar el proceso de planificación de nuestra cadena de suministro y reducir la incertidumbre gracias a la adopción de un método probabilístico. Lokad ha hecho un gran trabajo para ayudarnos a optimizar nuestros pronósticos de demanda para lograr objetivos de tasa de llenado muy exigentes a bajo riesgo".
Rob Cords,
presidente de MRO Holdings
