MRO 데이터 정리로 비용 절감

오늘날의 산업 및 제조 산업에서 경쟁과 기술이 계속 발전함에 따라 기업은 생산 품질을 유지하면서 비용을 절감하고 효율성을 개선해야 하는 계속 증가하는 과제에 직면해 있습니다. 이러한 제조 회사는 운영을 계속 유지하기 위해 수천 개의 유지보수, 수리 및 운영(MRO) 예비 부품을 보유하고 있는 넓은 지리적 지역에 여러 사이트를 분산시키는 경우가 많습니다. 이러한 대규모 조직에서는 여러 직원이 표준 지침이 거의 또는 전혀 없이 여러 언어로 된 각 사이트의 다양한 EAM(Enterprise Asset Management) 시스템에 항목을 입력합니다. 시간이 지남에 따라 이러한 표준화가 이루어지지 않으면 재료 데이터가 일관성이 없고 부정확해지며 그 결과 비즈니스의 모든 부서에서 느낄 수 있는 부정적인 영향이 많이 발생합니다.

손상된 재료 데이터로 인한 가장 일반적인 영향은 다음과 같습니다.

<울>

식별할 수 없는 항목

초과 재고

복제

허위 품절

장비 가동 중지 시간

비효율적인 부품 검색

매버릭 구매 증가(직접 구매)

EAM 시스템의 제한된 혜택

이러한 비효율성은 기업이 중요한 데이터 기반 결정을 내리는 데 방해가 되는 동시에 상당한 시간과 비용을 낭비할 수 있습니다.

데이터 정리 프로세스

손상된 데이터를 일관된 품질의 데이터로 변환하려면 데이터 정리 프로세스를 구현하여 전체 조직에서 유지 관리할 수 있는 하나의 공통 기업 카탈로그를 만들어야 합니다.

데이터 정리 프로세스는 본질적으로 매우 단순해 보일 수 있지만 매우 독특하고 전문화된 소프트웨어, 인력 및 절차 세트가 필요합니다. 일부 데이터 정리 회사는 자동화된 소프트웨어를 사용하여 효율성과 속도를 자랑스럽게 여기지만 실제로 사람의 개입 없이 대용량 데이터 파일을 정확하게 정리할 수 있는 소프트웨어 응용 프로그램은 없습니다. 데이터 정리 프로세스는 실제로 훨씬 더 상세하며 가장 정확한 결과를 얻으려면 일관성, 정확성 및 효율성을 보장하기 위해 정리 전문가의 참여와 결합된 자동화된 소프트웨어 응용 프로그램의 사용이 필요합니다.

데이터 정리 프로세스를 처음부터 끝까지 설명하기 위해 9단계로 분류했습니다. 모든 프로젝트는 특정 고객 요구 사항에 따라 다르지만 이 9단계는 모든 데이터 정리 프로젝트와 관련된 표준 절차를 다룹니다.

1단계 – 제조업체 이름과 부품 번호 분리 및 표준화

자동화된 소프트웨어를 사용하여 제조업체 이름과 부품 번호가 구조화되지 않은 자유 텍스트 설명에서 추출되고 분리됩니다. 일단 분리되면 제조업체 이름과 부품 번호가 수정되고 표준화되어 각 고유한 제조업체 이름과 부품 번호가 전체 데이터베이스에서 하나의 일관된 구조를 유지하도록 합니다.

2단계 – 명사 수식어 및 필수 속성 할당

제조업체 이름과 부품 번호를 분리하고 표준화한 후 명사 수식어 사전을 사용하여 각 항목에 대한 올바른 식별자와 설명 속성을 할당합니다. 아래 그림과 같이 명사 수식어 사전을 사용하여 각 항목에 명사 수식어 쌍이 할당됩니다. 여기서 명사는 기본 식별자이고 수정자는 보조 식별자입니다. 각 명사 수식어 쌍에는 평균 5~7개의 관련 속성이 포함되어 있으며, 이는 해당 항목의 특성을 자세히 설명합니다.

3단계 – 속성 채우기

고객의 원시 설명에 제공된 정보를 표준화하고 채운 후 수백만 개의 사전 표준화된 항목이 포함된 마스터 부품 라이브러리와 같은 내부 및 외부 도구를 사용하여 나머지 속성을 채웁니다. 온라인 조사 도구는 추가 부품 정보의 검색 및 수집을 지원합니다. 이러한 강력한 도구를 사용하여 제조업체 카탈로그에서 직접 검색한 정보로 품목 설명이 정확하고 효율적으로 향상됩니다.

4단계 – 분류 코드 할당

모든 항목이 명사, 수식어 및 해당 속성으로 올바르게 설명되면 고객 지정 분류 코드를 지정할 수 있습니다. 분류 코드는 일반적으로 상품 세분화, 지출 분석 및 기타 사용자 정의 보고서에 사용되므로 기업이 구매를 활용하고 구매 관련 효율성을 개선하기 위한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

5단계 – 중복 항목 식별

정리 및 분류가 완료된 후 데이터베이스 내의 중복 항목은 직접 복제(제조사 이름 및 부품 번호 동일) 또는 형식 맞춤 기능(제조업체 이름 및 부품 번호는 다르지만 유형, 크기 및 재료에 따라 동일)으로 식별됩니다. 중복이 식별되면 하나의 공통 기업 부품 번호가 할당되고 설명은 데이터베이스 전체에서 동일하게 나타나도록 복제되며 고객 검토를 위해 항목에 플래그가 지정됩니다.

6단계 – 품질 관리 검토

품질과 일관성을 강조하기 때문에 다음 단계에는 일반적으로 지정된 프로젝트 리더 또는 전담 품질 관리 담당자가 수행하는 모든 항목에 대한 최종 인적 검토가 포함됩니다. 품질 관리 프로세스는 모든 항목이 사전 정의된 고객 표준에 따라 적절한 형식과 명명법을 따르도록 하는 동시에 향상된 설명이 정확하고 정확하며 완전한지 확인합니다.

7단계 – 고객에게 리뷰 목록 보내기

평균적으로 재료 데이터베이스의 10%는 일반적으로 검토 항목으로 발견되며, 이는 제조업체 이름이나 부품 번호와 같은 정확한 부품 식별을 위한 중요한 정보가 부족한 항목을 의미합니다. 데이터 정리 프로세스 중에 이러한 항목에 플래그가 지정되고 고객 리뷰 목록으로 컴파일됩니다. 검토 목록은 고객에게 반환되며 고객은 창고 내에서 항목을 물리적으로 찾고 자재 마스터에 추가할 필요한 부품 정보를 기록해야 합니다.

8단계 – 고객 ERP 시스템에 데이터 포맷

모든 검토 항목에 대해 누락된 정보가 수집되고 전체 정제된 데이터베이스가 품질 관리의 승인을 받으면 완전한 것으로 간주되어 IT 부서로 이전됩니다. 이 단계에서 IT 전문가는 데이터를 고객이 지정한 ERP(전사적 자원 관리) 시스템으로 형식화하고 반환 파일로 추출합니다. 모든 ERP 시스템에는 고유한 레이아웃, 헤더 및 필드 제한이 있으므로 서식 지정 단계는 원하는 최종 결과를 얻는 데 중요합니다.

9단계 – 정리된 파일 반환

전체 데이터 파일이 정리, 표준화, 향상, 중복 제거, 검토 및 고객의 ERP 시스템으로 포맷되면 전자적으로 고객에게 전달됩니다. 현재 데이터를 고객의 ERP 시스템에 직접 업로드할 수 있습니다.

결과

심미적으로 데이터 정리의 결과는 분명합니다. 이제 데이터는 개선된 부품 식별을 위한 향상된 정보를 포함하면서 전체 조직에 걸쳐 하나의 일관된 형식과 명명법을 명확하게 유지하기 때문입니다. 그러나 실제 이점은 시각적으로 명확하지 않을 수 있지만 가장 큰 투자 수익을 제공하는 것입니다. 가장 가치 있는 이점은 시간이 중요하고 장비 가동 중지 시간을 최소화하는 것이 중요할 때 부품을 신속하게 검색하고 찾는 기능을 향상시키면서 초과 항목, 구식 항목 및 중복 항목을 식별 및 제거하는 기능에서 비롯되는 이점입니다. 주요 이점은 다음과 같습니다.

1. 비용 절감

<울>

초과 활성 및 사용되지 않는 인벤토리 식별

중복 항목 식별 및 제거

장비 가동 중지 시간 감소

매버릭 구매 감소

긴급 부품 주문 감소

2. 유지보수 효율성 향상

<울>

효율적인 부품 검색

3. 최대 ERP/EAM 혜택

<울>

향상된 보고 기능

장기적 관점에서 고품질 자재 데이터는 운영 비용과 효율성을 유지하는 열쇠입니다. 데이터 정리 프로젝트가 완료되면 이 프로세스가 끝나지 않습니다. 지속적인 데이터 품질을 유지하려면 새로운 항목이 추가되고 기존 항목이 수정되거나 일시 중단될 때 정확성과 일관성을 보장하기 위해 엄격한 카탈로그 관리 절차 세트가 필요합니다. 대부분의 데이터 정리 회사는 고객이 정리된 카탈로그의 품질을 유지하기 위해 일부 유형의 카탈로그 관리 소프트웨어 또는 서비스를 제공합니다. 그러나 고객이 카탈로그 관리를 위해 내부 리소스를 할애할 수 없는 경우 이 활동을 원래 데이터베이스를 정리한 전문가에게 아웃소싱하는 것이 항상 최상의 결과를 제공할 것입니다.

저자 소개

Jocelyn Facciotti는 I.M.A의 마케팅 관리자입니다. (주)MRO 데이터 정리 및 관련 서비스를 전문으로 하는 회사입니다. 자세한 내용은 www.imaltd.com을 방문하거나 [email protected]으로 문의하십시오.