Expert Spotlight — Ein Interview mit David Thompson

Im Rahmen der kontinuierlichen Bemühungen von Sparrow, in der Welt der Ersatzteile zu lernen und Innovationen zu entwickeln, setzen wir uns mit Branchenexperten zusammen, um Erfahrungen und Einblicke aus der Praxis zu erhalten.

Es war uns eine Freude zu hören von Dave Thompson, ein MRO-Ersatzteilspezialist und Trainer mit über 61 (!) jahrelange Erfahrung auf diesem Gebiet. David begann seine Karriere als Wartungstechniker bei der British Steel Company und bekleidete anschließend eine Vielzahl von Funktionen in den Bereichen Wartung, Zuverlässigkeit und CMMS.

In den letzten 30 Jahren war er als unabhängiger Berater und Trainer tätig und behandelte Themen wie Ersatzteiloptimierung, Datenprüfung, Effektivität der Bestandskontrolle, Best Practices für die Instandhaltung und vieles mehr.

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F: Sie haben über 50 Jahre Erfahrung im Ersatzteilmanagement. Was hat Sie ursprünglich in das Feld gezogen?

Es gibt drei Hauptgründe, die dazu geführt haben.

Während meiner Arbeit in Indien besuchte ich 1981 einen Zuverlässigkeitskurs, in dem es um Inventarkontrolle ging. Ich begann 1999, während eines Zuverlässigkeitsprojekts in Norwegen, im Rahmen eines Projekts zur Optimierung von Ersatzteilen zu entwickeln. Es basierte auf den Konzepten, die ich 1981 von einem amerikanischen Berater gelernt hatte.

Alles begann 2011, als mich ein Freund bei einem Projekt zur Datenbereinigung von Ersatzteilen in Angola mitnahm.

Wenige Jahre später, während eines Ersatzteilkurses in Bangkok, sagte ein Teilnehmer, dass sein Unternehmen ein kanadisches Unternehmen mit 20 bis 30 Jahren Erfahrung in der Datenbereinigung beauftrage. Am letzten Tag sagte er, er habe die fertige Datei erhalten. Er teilte es mir mit, und für mich war es nicht zweckmäßig. Viele Beispiele waren Büsche: Der Berater gab nur das Substantiv an und als Qualifikationsmerkmal „allgemein“, da die Informationen unzureichend waren.

Ich habe angefangen, mein eigenes Tool zu entwickeln, aber ich konnte es erst 2020 verwenden, als ich hier in Großbritannien ein Projekt erhielt.

F: Was sind die häufigsten Herausforderungen, die Sie in verschiedenen Branchen in Bezug auf das Ersatzteilmanagement beobachtet haben?

Nach über 80 Schulungen und zahlreichen Audits (Managementprozesse, Stammdaten- und Verfahrensprüfungen) kehren die Teilnehmer an ihren Arbeitsplatz zurück, machen aber nichts anderes. Sie werden in die täglichen Aktivitäten hineingezogen. Selbst fast 50 Jahre, seit ich meinen ersten Zuverlässigkeitskurs besucht habe, scheint sich an der Verwaltung von Ersatzteilen wenig geändert zu haben.

F: Können Sie erläutern, wie Sie RSPLs (Recommended Spare Parts Lists) von Anbietern einsehen und wie Unternehmen sicherstellen können, dass diese Listen korrekt und nützlich sind?

Das ist ein Schlüsselwort.

Schritt 1: Es muss ein Prozess mit einem Standarddokument zur Datenauffüllung vorhanden sein.

Schritt 2: Jemand muss die Liste kritisch auf Datenqualität in Bezug auf Beschreibungen, Artikelnummern (P/N) und empfohlene Mengen überprüfen.

Schritt 3: Wenn es sich um ein großes Projekt handelt, müssen die Daten zu einer Zwischendatenbank weiterentwickelt werden.

Schritt 4: Wenn Teile vom Ausrüstungslieferanten gekauft werden, müssen die Artikeldaten beim ersten Erhalt mit den Angaben im CMMS-System verglichen werden.

F: Was macht Ihrer Erfahrung nach eine Anlage zu einem hervorragenden Ersatzteilmanagement? Welche Prozesse und Tools unterstützen dies?

Auch hier ein großer Bereich, aber [gutes Ersatzteilmanagement] hängt von den folgenden Maßnahmen ab:

• Gute Katalogisierung
• Entwicklung von Stücklisten (BOMs)
• Lagerbestände festlegen
• Prüfungsleistung (Mein bester Fall war die empfohlene Reduzierung der maximalen Lagerbestände um 500.000$, und das waren nur 10 Einzelposten und 50% der potenziellen Einsparungen)

F: In Ihrem Schreiben legen Sie Wert auf die Verwendung von Datenvalidierung und Datenbereinigung. Was sind die besten Methoden für die Pflege qualitativ hochwertiger Inventardaten?

Konsistenz, eine Anleitung für den Katalogisierungsprozess und Qualitätsprüfungen.

F: Welche Strategien würden Sie für die Festlegung von Nachbestellpunkten und Sicherheitsbeständen empfehlen, um eine optimale Bestandsverwaltung zu gewährleisten?

Die Formeln [für die Festlegung von Nachbestellpunkten und Sicherheitsbeständen] sind in Lehrbüchern enthalten, aber was nicht so leicht zugänglich ist, sind die Formeln für ein Inventar mit 20-50.000 Einzelposten. Wie bewertet man bei so vielen Teilen die vorhandenen Lagerbestände? Das unterrichte ich in meinen Kursen.

F: Welche Rolle werden Ihrer Meinung nach fortschrittliche Technologien wie KI und maschinelles Lernen in den kommenden Jahren im Ersatzteilmanagement spielen?

Viele Unternehmen haben die Herstellerteilenummern (MPN oder Mfr P/N) nicht selbst eingegeben, und die Artikelbeschreibung kann eine

• Hersteller-P/N oder eine Lieferanten-Teilnummer
• Nur eine Lieferanten-Ersatzteilnummer
• Oder manchmal sogar zwei verschiedene Mfr P/Ns

Es dauert einige Zeit, die P/N zu kopieren und in ein eigenes Feld einzufügen oder im Internet nach dem Hersteller zu suchen oder die richtige Mfrs P/N zu bestätigen.

Wenn Mfrs P/n oder ein identifizierendes Attribut fehlt, muss es an den Lieferanten zurückgegeben werden, um es an der Ablage zu überprüfen. Ich finde, dass mindestens 50% [der Teile] so sind. Ein einfaches Beispiel ist eine Buchse oder ein Schalter mit ML-Oberfläche. Die Katalognummer ist dieselbe, aber es gibt Optionen — weiß oder schwarz. Wenn Sie diese Informationen nicht haben, kann der Anbieter Sie nicht beliefern.

Ich habe zum Beispiel mit einem KI-Unternehmen hier in Spanien gesprochen. Ich habe ihnen 100 Einzelposten gegeben, aber als sie fertig waren, waren alle 100 Beschreibungen schlecht — sie hatten viele Fehler mit den P/Ns. Am Ende konnte ich nur 50% von ihnen reinigen. Die KI eignet sich gut für die anfängliche Filterung von Informationen — wenn die Daten gut sind, wird der Prozess fortgesetzt, aber wenn sie schlecht sind, muss eine manuelle Überprüfung im Warehouse durchgeführt werden.

Die Datenbereinigung ist kein schneller Prozess, aber ich bin mir sicher, dass KI ihn beschleunigen kann.

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