SPIO (Spare Parts Inventory Optimization) 예비 부품 재고 최적화

 

필요한 만큼 만 재고

자산 가동 중지 시간을 줄이려면 예비 부품이 필요하지만 예비 부품 재고를 유지하고 관리하는 비용이 상당할 수 있습니다.

BQR의 SPIO 모듈은 높은 자산 성능을 유지하면서 비용을 최소화하는 최적의 예비 부품 조합을 찾아냅니다.

최적화는 사용자가 정의한 장비 중요도를 따르지 않고, 자산의 가용도 모델에 기반합니다.

 

효과

  • 예비 부품, 유지보수 및 가동중지 비용을 평균적으로 35% 절감
  • 재고 가용성이 아닌 자산 가용성 최적화
  • 장비 중요도를 정의할 필요가 없음
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예비 부품 최적화 기능

  • 다 계층
  • 재고 공유
  • 정기적인 공급
  • 주문형 공급
물류지도

예비 부품 최적화를 수행하기 위한 단계

1) 가져오기 (선택 사항)

  • BQR의 핵심 데이터베이스를 사용하여 BQR의 FMECA에서 블록계층 구조, 부품 및 고장유형 가져오기
  • 또는 CSV 파일에서 데이터 가져오기

 

2) 사용자 입력

  • 수명주기기간 및 운영 프로파일과 같은 프로젝트 데이터 정의
  • 각 블록에 대한 신뢰성 모델 정의, 수리 및 교체 정책 정의
  • 예비 재고, OEM, 창고 및 운송 경로를 포함한 자산의 물류 옵션 정의
  • 검사 비용, 유지보수 작업 및 가동 중지시간 정의
  • 각종 검사 및 유지보수 작업에 필요한 자원 정의 (선택 사항)
  • 비용과 가용성을 비교하기 위해 추가 시나리오 정의
계층구조 Tree 예시

3) 분석

  • 소프트웨어에 의한 사용자 데이터 유효성 검사. 데이터가 누락된 경우 사용자에게 알림
  • 소프트웨어는 높은 재고 가용성을 유지하면서 수명주기 비용 (LCC)을 최소화하기 위해 각 재고의 예비 부품 수량을 최적화합니다
  • 또는 소프트웨어는 제한된 예비 부품 예산으로 최고의 자산 가용성에 도달하기 위해 예비 부품을 최적화할 수 있습니다

 

4) 보고서

  • 각 블록에 대한 상세 신뢰성 및 가용성 요소
  • 모든 재고의 예비 부품 수량
  • Trade-off : 시나리오 간 비교
  • Excel, HTML 또는 Word 파일 형태로 저장
예비 부품 및 유지보수 최적화
연도별 수명주기 비용

특징

  • 중앙 및 현지 재고 포함
  • 주문형 또는 주기적 공급
  • 유연한 자산 모델
  • 운영 단계에 대한 계정
  • 부품 라이브러리 제공
  • Excel 또는 BQR CARE에서 계층구조 가져오기
  • 빠른 분석
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