新的建模技术可以显著提高资产可用性，降低运营成本和库存水平。这些先进的分析方法能帮助公司保持更多资产的持续运行，同时减少库存和整个生命周期的成本。
在资产密集型行业，维护活动和相关备件构成了重大的供应链挑战。以航空行业为例，全球航空公司每年的维护开支高达700亿美元，是其利润的两倍。这些公司持有约500亿美元的备件和库存，但飞机的平均运营时间每天仅有10.5小时，还常受技术问题和可用性不佳的影响。
不只是航空业，在铁路、海运、公共事业、电信和IT行业也面临类似问题，如大量备件库存、高昂的维护成本和资产可用性不足。
传统上，公司面临一个选择：维持低成本和低库存，或追求高资产可用性。然而，这种看法是错误的。麦肯锡的跨行业研究显示，有10%的公司在降低成本和提高可用性方面都表现优异。
进一步分析表明，支出和资产可用性之间确实存在最佳的平衡关系，但只有在公司拥有适当的人员、备件和工具，并置于正确的时间和地点时才明显。对于特定的资产组和服务设施，最优的配置决策是沿着“效率边界线”（下图，红色曲线）进行。如果公司能做到这一点，它们可以在保持可用性的同时平衡好库存和其他支出。
目前，大多数公司的运营远离效率边界线。通过靠近这一曲线，公司可以在提高可用性的同时控制成本，或在保持当前可用性的情况下降低成本。
解决这个问题的关键在于建模和先进的分析技术。这些方法可以解决维修优化中的一些难题，如：
- 哪些资产或站点的停机时间对盈利能力的风险最大？
- 在当前网络设计下，什么是最优的库存配置，以最大化资产运行时间，同时最小化成本？
- 什么网络设计能最小化成本和停机时间？
- 停机和成本问题主要由可靠性、可维护性还是供应问题引起？
根据我们的经验，追求提高可用性通常可以增加5%的资产可用性。寻求降低成本的方案，有潜力降低成本多达45%。实际上，许多公司努力同时实现这两项目标，即提高可用性和利润，同时减少库存成本。
迈向效率边界线的漫长过程
达到“效率边界线”并非易事。许多公司仍在努力弄清楚其服务网络中哪些地点储存了哪些零件。其他公司则基于过去的供应链表现、资产使用情况和已知的故障模式来制定可靠的零件需求预测。即使是运营良好的组织，也在面临巨大挑战，尝试在改善整个资产群组的可用性和降低成本时做出最佳的维护和库存决策。
这些挑战源自维护和修理运营（MRO）备件管理业务的极端复杂性。单个资产可能包含成千上万个部件，而资产群组可能包括多种不同类型的资产或平台。即使是同一品牌和型号的资产，在物料清单级别也可能存在显著差异，例如不同生产批次之间零件的互换性有限。部件的故障率会随着其使用情况和资产类型的不同而变化。而部件的重要性也不同：有些是关键的，缺少它们整个运作将受影响；而有些则是半关键的，例如影响系统效率或吞吐量。相应地，对备件的需求、订购策略也会有所不同。资产群的运营时间表可能变化多端，而资产群所需要的组件也会随着引进和淘汰不同资产类型而发生变化。
利用高级分析提升MRO物料的投入产出
公司通常开始解决资产库存、成本和可用性挑战时，会采取传统的供应链改进措施，比如实现库存可见性、加强流程控制……然而，由于重资产的供应链复杂性，许多公司仍未达到效率边界线。
但如今，新一代数据处理、分析和可视化工具的出现，开始帮助组织控制维护计划，并将其运营推向效率前沿。这些工具能从多个来源提取并融合数据，包括企业资源规划（ERP）、仓库管理系统（WMS）和内部规划工具等。
一个准确、细致的模型能捕捉MRO备件库存与整个供应链信息、资产群组的特性、历史需求的实际需求等多种复杂信息，转变了组织管理其维护生命周期成本的能力。管理者不再是逐个零件地工作，而是可以应用先进的优化和仿真技术，连同预测分析，来优化整个系统或网络的库存。这种方法不仅能够寻求短期维护支出最小化，还可以优化资产的全生命周期成本。
一个明显的变化是，这些强大的工具不再仅限于数据科学家和技术专家。好的系统能提供灵活、用户友好的图形界面，能够清晰地回答关键的MRO问题，例如：在特定库存地点存储哪些部件，以及这些决策对资产可用性和停机时间的可能影响。
推动效率边界线的进步
这些模型对MRO供应链管理不只是现有流程和库存的简单优化，它们带来公司显著的提升机会。例如，模型可以识别出导致停机时间最长的备件或维修过程，使公司能够通过状况监测、运营程序优化或设计变更来解决这些问题。预测分析还使公司能够进行假设性分析，探索对其MRO供应链能力变更的影响。通过测试多种情景，它们可以找到推动到“效率边界线”的方法，以给定成本实现更高的资产可用性。
一个军工企业使用这种分析模型，通过整合自身数据与供应商信息，建立了一个综合模型，覆盖备件成本、可靠性、可维护性以及物流和维护操作的时间与成本。新模型精确揭示了拟议的变更将如何影响舰队的战备状态。例如，将计划飞行小时数增加20%可能会使可用性降低约5%，而将维护班次从每天24小时、每周七天改为仅工作日每天12小时，则可能会使战备状态降低11%。通过探索多种可能的变更，该组织能够确定一系列既能提高总体战备状态又能降低成本的变更。
同样，一家主要航空公司的类似建模揭示了其当前MRO运营的显著改进机会。高效的模型，使其可以在不增加成本的情况下，增加飞机的可用性超过10%；或允许公司减少超过4000万美元的MRO库存而不损失可用性。
然后，该航空公司进行了一系列假设性分析，探索不同的修理和库存策略的影响。如下图所示，它发现集中备件库存和修理活动提供了最大的生命周期成本效益，但需要所有飞机回基地进行修理的额外转运时间，这意味着机队可用性会达到一个平台。另一种方案，即集中备件库存但在其网络中分散修理活动，也提供了比其现有完全分散策略更高的可用性和更低的成本。
在一系列行业和资产中，企业都在可以通过基于事实的讨论，识别并消除其运营维护和备件库存中的浪费，真正权衡支持成本与资产可用性之间的取舍。我们已经看到这些方法在各个行业和资产中捕获了显著的成本和库存减少以及可用性的改善。
