Gewinn ohne Risiko: MRO-Optimierung

MRO-Risikomanagement und Gewinnmaximierung für komplexe Produktionssysteme mithilfe von Simulationsmodellierung und Optimierung

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Wo verlieren komplexe Produktionsketten Gewinn in Wartung, Reparatur und der Sicherstellung der Kontinuität?

Traditionelle MRO-Ansätze führen oft zu erheblichen Verlusten:

Komplexe Ketten

Dutzende voneinander abhängige Verarbeitungsstufen; der Ausfall eines Gliedes wirkt sich kaskadenartig auf die gesamte Produktionskette aus.

Hohe Kosten der Ausfallzeit

Jede Stunde Ausfallzeit kritischer Anlagen (Ofen, Förderband, Mühle) bedeutet direkte finanzielle Verluste und die Störung von Lieferplänen – ein Verlust von bis zu $300k/Stunde.

Begrenztes MRO-Budget

Wie sollen Ressourcen auf Tausende technische Maßnahmen verteilt werden, um den maximalen Effekt zu erzielen und kein Geld zu "verbrennen"?

Verborgene Risiken

Nicht offensichtliche Abhängigkeiten und "Engpässe"; welche kleine Reparatur heute verhindert die Katastrophe von morgen und den Verlust der Jahresgewinne?

Schwierigkeiten bei der Priorisierung

Entscheidungen werden oft auf der Grundlage von Erfahrung oder Intuition getroffen, nicht auf objektiven Daten über Risiken und deren Einfluss auf den Endgewinn.

Bekannt?

Sich in komplexen Produktionssystemen auf alte MRO-Methoden zu verlassen, bedeutet, das vollständige Risikobild nicht zu sehen und Chancen zum Schutz Ihres Gewinns zu verpassen.

Veraltete MRO-Ansätze: Eine versteckte Bedrohung für Ihren Gewinn

Sich in komplexen Produktionssystemen auf alte MRO-Methoden zu verlassen, bedeutet, das vollständige Risikobild nicht zu sehen und Chancen zum Schutz Ihres Gewinns zu verpassen.

PM (Präventive Wartung)

Berücksichtigt nicht den tatsächlichen Zustand, die Kritikalität und die gegenseitigen Abhängigkeiten. Führt oft zu unnötigen Reparaturen oder verhindert keine Ausfälle.

Reaktive Reparaturen ("Feuerlöschen")

Der teuerste Ansatz: ungeplante Ausfallzeiten, Eilkäufe, Vertragsbruch. Verwaltet Risiken nicht, sondern reagiert nur auf die Folgen.

Experteneinschätzungen

Subjektiv, schwer auf Tausende von Ausrüstungseinheiten zu skalieren, abhängig von der Erfahrung bestimmter Personen.

Komplexität der ROI-Berechnung

Es ist schwierig, den wirtschaftlichen Nutzen präventiver Maßnahmen nachzuweisen und die Reparaturkosten mit der Gesamtprofitabilität (EBITDA) der Kette zu verknüpfen.

Die Verwendung veralteter MRO-Ansätze führt zu Gewinnverlusten und erlaubt es nicht, das Optimierungspotenzial von Produktionsprozessen voll auszuschöpfen.

Neue Lösung: Synergie aus Optimierungs- und Simulationsmodellierung

Wir kombinieren zwei digitale Modelle für überragende Ergebnisse: globale Optimalität des MRO-Portfolios innerhalb des Budgets und detaillierte Visualisierung der Funktionsweise des Produktionssystems und der Risikofolgen.

MRO-Problem

↓

Simulationsmodell

Detaillierte Analyse der Risikofolgen

Optimierungsmodell

Auswahl der profitabelsten Aktivitäten

↓

Optimaler MRO-Plan

Ergebnis der Synergie SM + OM

Ein fundierter, optimaler MRO-Plan, der direkt mit der Gewinnmaximierung verbunden ist.
Ein zuverlässiges Bild der Restrisiken nach allen Gegenmaßnahmen.
Fundierte Entscheidungen ohne Über-/Unterschätzung von Risiken.
Kombination aus detailliertem Verständnis (SM) und optimaler Auswahl (OM).

Optimierungsmodell: Auswahl der profitabelsten Reparaturen

Hauptaufgabe: Erstellung eines MRO-Aktivitätenportfolios, das das beste finanzielle Ergebnis innerhalb des Budgets und anderer Einschränkungen liefert.

1
Wählt MRO-Aktivitäten aus, bei denen der vermeidbare irreversible Schaden die Kosten übersteigt.
2
Modelliert die optimale Anpassung der technologischen Kette bei der Realisierung von Risiken.
3
Mittelt die Wahrscheinlichkeit des Ausfalls von Anlageneinheiten und die Zeit über Perioden.
4
Analysiert alle Risikokombinationen, wählt das beste Portfolio zur Gewinnmaximierung.

Simulationsmodell: Detaillierte Analyse von Aktivitäten und Risikofolgen

Hauptaufgabe: Detaillierte Bewertung potenzieller Gewinnverluste aus der Realisierung verschiedener Risiken und Reaktionsmaßnahmen.

1
Visualisiert Kettenreaktionen von Risiken für komplexe Produktionsketten im Zeitverlauf.
2
Simuliert Notfallreaktionsmaßnahmen mit begrenzter Kettenrekonfiguration.
3
Bestände, Produktion und Logistik werden kontinuierlich modelliert, während Störungen als Zufallsereignisse modelliert werden.
4
Die "Kosten" der Risiken werden separat für jede oder für ausgewählte Risikosätze berechnet.

Methodik: Von Daten zum optimalen MRO-Plan

Unser Ansatz kombiniert eine detaillierte Analyse der Risikofolgen (SM) und die mathematische Optimierung des Maßnahmenportfolios (OM), um maximale Gewinne zu erzielen.

Datenerfassung

Analyse von Prozessschemata, Betriebsmodi, Ausfallhistorien, Reparaturkosten, Lagerbeständen, Plänen und Wirtschaftsparametern.

Entwicklung eines SM

Erstellung eines digitalen Zwillings der wichtigsten Produktionsketten, Konfiguration der Logik für Ausfälle, Reparaturen, Flüsse.

Entwicklung eines OM

Erstellung eines mathematischen Modells zur Auswahl des optimalen MRO-Portfolios innerhalb des Budgets unter Berücksichtigung der SM-Daten.

Validierung und Optimierung

Überprüfung der Modelle anhand historischer Daten, Kalibrierung, Start der Optimierungsberechnungen.

Implementierung und Ergebnisse

Erstellung eines optimalen MRO-Plans, Integration der Ergebnisse in Planungssysteme, Überwachung des Effekts.

Messbare Ergebnisse: MRO-Optimierung als Profitcenter

Der Vergleich eines modellierten MRO-Plans mit einem traditionellen Ansatz zeigt signifikante Verbesserungen:

3-5%

Reduzierung der EBITDA-Verluste durch Ausfallzeiten

15-20%

Neuzuweisung des Budgets für kritische Maßnahmen

Reduzierung

Reduzierung technologischer Risiken

Steigerung

Steigerung des Return on Investment (ROI) im MRO-Budget

Begründung der MRO-Kosten: Beispiel einer Modellanalyse

Code	Bezeichnung der Ausrüstungseinheit	Ausfallwahrscheinlichkeit	Dauer des Stillstands	% Einfluss	MRO-Kosten	Risiko-Gewinn	Modellentscheidung
567002623	Verbindungsweg 1	10%	30	10%	100	0	nicht bezahlen
8900420023	Gleis 1	40%	40	100%	30	200	bezahlen
1230420737	Gleisstumpfgleise 1	40%	30	100%	20	100	bezahlen
4560420026	Gleis 2	40%	30	100%	50	100	nicht bezahlen
7890420031	Erzlager	5%	10	50%	10	5	nicht bezahlen
1010420055	Förderband Nr. 3	20%	25	80%	45	90	bezahlen
1120420099	Mühle Nr. 1	30%	60	90%	150	400	bezahlen
1310420111	Pumpstation	15%	20	70%	25	30	nicht bezahlen

Wovon hängen die Kosten einer Stunde Ausfallzeit ab?

Schlüsselfaktoren, die die finanziellen Verluste bei Geräteausfall bestimmen

Traditionell berücksichtigte Faktoren

Zusätzliche, vom Modell berücksichtigte Faktoren

Direkte Reparaturkosten

Kosten für Ersatzteile, Materialien und Lohnkosten des Reparaturpersonals.

Verpasster Output der Einheit

Berechnung basierend auf der Nennleistung der Ausrüstung.

Vereinfachte Einkommensberechnung

Multiplikation des Volumens der nicht produzierten Waren mit dem Preis.

Direkte Strafen

Vertragsstrafen für die Nichteinhaltung von Lieferfristen.

Personalgehälter

Bezahlung des stillstehenden Produktionspersonals.

Reduzierung des System-Outputs

Berücksichtigung des Einflusses von Ausfallzeiten auf die gesamte technologische Kette unter Berücksichtigung von Puffern und Flüssen.

Dynamische Berechnung der entgangenen Marge

Kalkulation basierend auf dem prognostizierten Preis abzüglich variabler Kosten.

Dominoeffekt

Berücksichtigung kaskadierender Ausfallzeiten angrenzender Produktionsbereiche und Transportsysteme.

Effizienz von Puffern und Reserven

Die tatsächliche mildernde Wirkung von Lagerbeständen und Reserveausrüstung.

Zuschläge für Dringlichkeit

Zusätzliche Kosten für Notfallreparaturen und Expresslogistik.

Einfluss des Ausfallzeitpunkts

Berücksichtigung von Saisonalität, Marktbedingungen und Lagerbeständen an Fertigprodukten.

Kosten von Alternativen

Berechnung der Kosten für externe Beschaffungen zur Kompensation von Zwischenproduktsengpässen.

Die korrekte Bewertung der Ausfallkosten ist ein Schlüsselfaktor für eine effektive MRO-Planung. Unsere Methodik ermöglicht es, diese Parameter genau zu quantifizieren und Maßnahmen zu priorisieren.

Fallstudie: MRO-Optimierung in einem Bergbauunternehmen

Erfahren Sie, wie unsere Lösung einem führenden Bergbauunternehmen geholfen hat, Kosten und Geräteausfallzeiten erheblich zu reduzieren.

Kunde

Ein großes Bergbauunternehmen mit einem Bestand an kritischen Geräten.

Situation

Häufige ungeplante Geräteausfälle
Hohe Kosten für Notfallreparaturen
Suboptimale Verteilung der MRO-Ressourcen
Schwierigkeiten bei der Bewertung von Ausfallrisiken und deren Folgen

Illustration für den Abschnitt "Fallstudie"

Projektziele

1Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten um 25%
2Reduzierung der MRO-Kosten um 15%
3Optimierung des Einsatzes von Reparaturteams und Ersatzteilen
4Steigerung der Gesamtproduktivität des Unternehmens

Implementierung

1Sammlung und Analyse von Ausfall- und Reparaturdaten
2Entwicklung eines Simulationsmodells für Produktionsprozesse und MRO
3Erstellung eines Optimierungsmodells für die Reparaturplanung
4Modellintegration und Szenariorisikoanalyse
5Erstellung eines optimalen jährlichen MRO-Plans

Beispiele für Modellanalysen

Beispiel eines Simulationsmodells: Ausfall einer Ofenunterstation

Kaskadeneffekt identifiziert (Lagerüberlastung, Engpass bei Zwischenprodukten)
Quantifizierung des Schadens ($1.2M/Stunde Ausfallzeit)
Engpässe identifiziert und Maßnahmen zu deren Beseitigung vorgeschlagen

Erkenntnis: Die Installation eines Ersatztrafos amortisiert sich in 4 Monaten.

Beispiel eines Optimierungsmodells: Erstellung eines jährlichen MRO-Plans (Budget $800M)

~15.000 Maßnahmen analysiert (Anfrage $3 Mrd.)
Für jede Maßnahme wurde das Kosten-Nutzen-Verhältnis berechnet
Im Rahmen des Budgets wurde ein optimales Portfolio von ~3.800 Maßnahmen ausgewählt

Erkenntnis: ~35% der PM hatten einen niedrigen/negativen ROI, wurden in Reserve verschoben

Globale Erfahrung: MRO-Optimierung in großen Unternehmen

Beispiele für die Anwendung fortschrittlicher Analyse- und Optimierungsmethoden für MRO- und Risikomanagement in Rohstoffförderungs- und Industrieunternehmen, analog dem in dieser Fallstudie vorgestellten Ansatz.

Unternehmen und Größe	Wirtschaftliche Vorteile	Verwendete Modelle *
BHP, $60 Mrd.	Kette von $1,2 Mrd. Einsparungen	Optimierte Strategien
Shell, $380 Mrd.	Reduzierung der Ausfallzeiten um 10-20%, der Kosten um 15%	AI/ML, Simulationsmodelle
Rio Tinto, $55 Mrd.	Geräteauslastung +5-15%	Prädiktive und Optimierungsmodelle
Vale, $40 Mrd.	Einsparungen von $7,8 Mio. in 18 Monaten	Prädiktive Modelle, EAM/APM
Kupfermine ~$10 Mrd.	Einsparungen von $1,12 Mio. pro Jahr	Prozess- und ereignisdiskrete Modellierung
Chadormalu $646 Mio.	Einsparungen von bis zu 23,3% der Kosten	Analytischer Netzprozess (ANP)

* viele Modelle sind Komponenten oder Analoga des zuvor vorgestellten komplexen SM+OM-Ansatzes.

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