كيف يحسّن الذكاء الاصطناعي مستويات تخزين قطع الغيار في مخزون الصيانة

مخزون قطع غيار الصيانة هو إحدى أصعب فئات المخزون لإدارتها. القطع مطلوبة بشكل غير متكرر وغير متوقع. تتراوح عواقب عدم وجود قطعة عند الحاجة من إزعاج طفيف إلى توقف الإنتاج. كثير من القطع خاصة بطُرز معدات معينة دون بدائل. والقيمة الإجمالية لمخزون قطع الغيار في مصنع تصنيع نموذجي كبيرة، وغالباً ما تبلغ ملايين الدولارات.

يعتمد النهج التقليدي لتخزين قطع الغيار اعتماداً كبيراً على حكم مديري الصيانة وموردي المعدات، مدعوماً ببيانات الاستهلاك التاريخية. يوفر الذكاء الاصطناعي نهجاً أكثر منهجية وأمثلية اقتصادياً.

قرار التخزين

لكل قطعة غيار، ينطوي قرار التخزين على الإجابة على عدة أسئلة. ما احتمال أن تكون هذه القطعة مطلوبة في فترة معينة؟ إذا كانت مطلوبة وغير متوفرة في المخزون، فما تكلفة التوقف الناتج أثناء انتظار التسليم؟ كم تكلفة الاحتفاظ بهذه القطعة في المخزون؟ ما مدة تسليم المورد، وهل يتوفر تسليم طارئ؟

يوازن مستوى التخزين الأمثل التكلفة المتوقعة لنفاد المخزون (تكلفة التوقف مضروبة في احتمال نفاد المخزون) مقابل تكلفة الاحتفاظ بالمخزون. للقطع الحرجة ذات تكلفة التوقف العالية ومدد التسليم الطويلة، تخزن أكثر. للقطع غير الحرجة ذات تكلفة التوقف المنخفضة أو الإمداد الطارئ المتاح بسهولة، تخزن أقل أو لا تخزن على الإطلاق.

كيف يحسب الذكاء الاصطناعي المستويات المثلى

يستخدم تحسين قطع الغيار المبني على الذكاء الاصطناعي بيانات التنبؤ بالأعطال من نظام الصيانة التنبؤية لتقدير احتمال الطلب. إذا تنبأ الذكاء الاصطناعي بأن محملاً معيناً من المرجح أن يفشل خلال الربع التالي، فإنه يضمن وجود بديل في المخزون. إذا لم يُتنبأ بفشل، يمكن تقليل مخزون الأمان لذلك المحمل.

يأخذ الذكاء الاصطناعي أيضاً في الاعتبار تأثير الأسطول. إذا كان لديك 50 مضخة متطابقة بنفس المحمل، فإن احتمال أن يحتاج محمل واحد على الأقل إلى استبدال في فترة معينة أعلى بكثير من احتمال مضخة واحدة. يحسب الذكاء الاصطناعي احتمال الطلب على مستوى الأسطول ويخزن وفقاً لذلك.

مدة التسليم ومخاطر التوريد

تتطلب القطع ذات مدد التسليم الطويلة أو غير الموثوقة مخزون أمان أعلى. يراقب الذكاء الاصطناعي أداء تسليم المورد الفعلي ويعدّل مخزون الأمان عند تغير مدد التسليم. إذا أصبح مورد كان يسلّم تاريخياً في أسبوعين فجأة يستغرق أربعة أسابيع، يزيد الذكاء الاصطناعي مستوى التخزين للقطع من ذلك المورد.

للقطع التي يكون فيها مصنع المعدات الأصلي هو المصدر الوحيد، يقيّم الذكاء الاصطناعي مخاطر اضطراب التوريد وقد يوصي بتأهيل مصادر بديلة أو تخزين وحدات إضافية كتأمين.

إدارة التقادم

مع تقادم المعدات واستبدالها في النهاية، تصبح قطع الغيار قديمة. يتتبع الذكاء الاصطناعي قاعدة المعدات المثبتة ويحدد قطع الغيار التي تقترب من التقادم. للقطع التي ستُستبدَل المعدات الخاصة بها خلال بضع سنوات، يقلل الذكاء الاصطناعي مستويات التخزين لتجنب المخزون الزائد عند التقاعد. للقطع التي يوقفها المصنع، يوصي بشراء عمر افتراضي قبل أن تصبح القطع غير متاحة.

لمزيد عن تحسين الصيانة بالذكاء الاصطناعي في التصنيع، تفضل بزيارة صفحة تحليل التصنيع لدى FirmAdapt.