Prezzi di contratti di manutenzione a lungo termine (MRO)

Quando un’azienda commissiona una centrale elettrica completa, macchinari industriali pesanti o flotte di aeromobili o automobili, si aspetta che questo investimento generi entrate per gli anni a venire, se non per decenni. Per garantire il ritorno sull’investimento, la manutenzione e l’assistenza a lungo termine di tali attrezzature sono cruciali e rappresentano di solito una parte significativa, se non la maggior parte, dei costi del progetto. Per coprire questo rischio, ricorrere a contratti di manutenzione/servizio a lungo termine offerti dalla parte fornitore (OEM, MRO o altro) è diventato la norma.

Questi accordi possono assumere diverse forme. Tuttavia, il risultato finale è quasi sempre lo stesso: il rischio finanziario della manutenzione viene trasferito completamente o parzialmente al fornitore per un periodo di tempo prestabilito (anni o decenni) ad un prezzo stabilito all’inizio del contratto. La domanda diventa quindi: delle due parti, chi può valutare meglio questo rischio e ottenere il vantaggio nella negoziazione? E per il fornitore, come ottimizzare il proprio processo per massimizzare il margine durante il contratto?

Valutare il rischio prima della vendita e conviverci

Considerando l’importanza finanziaria dei contratti di manutenzione a lungo termine e il fatto che non è raro che un fornitore venda l’attrezzatura stessa a un enorme sconto contando sul contratto di manutenzione per generare margini, la determinazione dei prezzi e delle condizioni del servizio sono di solito al centro delle negoziazioni tra le parti.

Le aziende utilizzano una varietà di strumenti e processi per stimare i costi legati alle diverse azioni di manutenzione che possono essere previste (costo delle parti da sostituire, personale dedicato per ogni tipo di intervento, costi dell’interruzione del servizio…). Tuttavia, sebbene questa stima possa essere complessa, affronta solo una piccola parte del problema. La vera sfida rimane: quanto è probabile che questi eventi generanti costi si verifichino in qualsiasi momento e con quale frequenza nel lungo periodo? Se il fornitore sottostima il rischio, potrebbe finire per perdere denaro nel corso del contratto. D’altra parte, se il fornitore sovrastima il rischio, quindi sovrapprezza la sua offerta di servizio, potrebbe finire per perdere completamente il contratto.

La realtà dei contratti a lungo termine è che il costo finale è molto incerto e quindi potrebbe variare ragionevolmente in un’ampia gamma. Qualsiasi tentativo di trovare un valore “accurato” che cerchi di essere “giusto” o almeno “vicino alla verità” suggerisce una vera e propria misconcezione del processo di previsione. Non esiste semplicemente “un valore accurato”; qualsiasi stima previsionale comporterà un livello di rischio, ed è la valutazione di questo rischio (finanziario), espresso in dollari, che dovrebbe essere al centro del processo di previsione.

Una volta firmato l’accordo di manutenzione, il fornitore dovrà conviverci. Tuttavia, ciò non significa che l’effort di previsione si fermi qui. Al contrario, sono necessari aggiornamenti regolari sul rischio per garantire la fattibilità del contratto. Ciò include:

• Previsioni a breve termine per ottimizzare le risorse (inventario di parti di ricambio e personale) da mantenere per garantire un tempo di risposta adeguato e un livello di servizio appropriato. Queste previsioni sono a breve termine nel senso che si concentrano su un “orizzonte di processo” (o Tempo di Consegna), per garantire che questo processo sia il più snello possibile.
• Previsioni a lungo termine per affinare la valutazione del rischio ancora sostenuto dall’azienda per il resto del contratto e il calcolo, se necessario, delle disposizioni per perdite. Il pericolo con i contratti di manutenzione a lungo termine è che la maggior parte dei costi si accumula spesso verso la fine, mentre le entrate vengono di solito riconosciute regolarmente per tutta la durata del contratto.

Limiti degli approcci classici alla previsione della manutenzione

Valutare il rischio e i costi ad esso associati è un compito difficile e, sfortunatamente, questo problema è tipicamente uno in cui gli approcci classici utilizzati dalla maggior parte delle aziende funzionano male. I metodi più semplici, basati sulle specifiche fornite dal produttore (ad esempio, dati di tipo MTBUR), offrono una rappresentazione scarsa della realtà poiché l’affidabilità delle parti è spesso fortemente influenzata da fattori esterni (uso, ambiente…). Dalla nostra esperienza, i veri modelli di affidabilità hanno poco a che fare con le cifre teoriche, soprattutto nel lungo periodo.

I metodi classici più avanzati, basati su previsioni statistiche “classiche” tradizionali, non riescono nemmeno a catturare la realtà dei modelli riscontrati con le parti di ricambio. Questi metodi si basano sull’assunzione che la previsione della manutenzione sia simile a qualsiasi altra previsione di “domanda” e possa quindi essere affrontata utilizzando lo stesso approccio. Purtroppo, ciò non è vero. Diverse specificità rendono difficile la previsione per la manutenzione:

• Eventi rari: i guasti meccanici sono per definizione eventi rari, quindi quando si considerano parti specifiche, fare affidamento pesante su modelli che offrono modelli “regolari” (simili ai best-seller al dettaglio) è un po’ ingenuo.
• Sostituzioni a ondate: la realtà della manutenzione è spesso che la disruzione del servizio è più costosa delle parti rotte stesse. Questo è un forte incentivo a sostituire le parti a ondate, piuttosto che una alla volta, per evitare tempi di inattività non necessari. Ciò invalida l’assunzione che le diverse parti abbiano modelli di manutenzione “indipendenti” e, con essa, la maggior parte dei modelli di previsione popolari che si basano su questa assunzione.
• Livelli di servizio estremamente elevati previsti: considerando il costo di un’interruzione del servizio, i livelli di servizio previsti per i contratti di manutenzione sono spesso estremamente elevati, molto al di sopra della gamma generalmente mirata in altri settori. Ad esempio, il costo di un aereo a terra (incidente AOG) può variare fino a diverse centinaia di migliaia di dollari al giorno.
• Ciclo di riparazione a circuito chiuso: molte parti sono troppo costose per essere gettate via. Alcune vengono inviate per il controllo e la riparazione e quindi reimportate nell’inventario per un uso futuro. Questo porta l’azienda fuori dal tradizionale scenario di “vendita e riordino” scenario. Una volta che l’azienda ha acquistato la parte, può rimanere in inventario per molto tempo. Ciò rende la decisione di acquistare per aumentare l’inventario ancora più seria, poiché impegna l’azienda per un lungo periodo.

Tuttavia, il più grande ostacolo è il concetto stesso di previsione classica. Per definizione, la previsione nel senso classico non è una previsione né un’ipotesi, per quanto accurata possa essere. È una stima statistica del valore mediano previsto della domanda/costo. Quindi, in questo caso, le previsioni classiche applicate per stimare il costo complessivo di un contratto di manutenzione fornirebbero un valore che avrebbe, per definizione, una probabilità del 50% di essere superiore o inferiore al costo reale. Naturalmente, da un punto di vista finanziario, queste probabilità sono inaccettabili in questa situazione, il che rende il concetto di previsione classica irrilevante. Alla fine, la chiave per generare previsioni adeguate è adottare fin dall’inizio una prospettiva finanziaria sul processo di previsione.

L’obiettivo è fare affidamento su “scenari previsti” che tengano direttamente conto nella previsione della copertura finanziaria obiettivo (rischio finanziario, livello di servizio) da raggiungere e quindi sulle forze trainanti finanziarie sottostanti. Ed è la previsione quantile.

L6

Una prospettiva finanziaria sulla previsione: i quantili

La previsione per la manutenzione è prima di tutto un’ottimizzazione finanziaria, sia per il rischio finanziario sull’intero contratto che per quanto snello può permettersi di essere il processo di manutenzione pur mantenendo la copertura/livello di servizio desiderato. Più alta è la stima dei costi/livello di stock necessario, più bassa è la probabilità che questa stima venga superata dalla realtà, ma è importante tenere presente che nessuna stima può garantire una copertura del 100%.

Questi scenari possono essere generati attraverso previsioni quantili, che sono in realtà un’estensione delle previsioni classiche: invece di cercare il valore che ha il 50% di coprire la domanda/costi futuri, le previsioni quantili ci permettono di determinare qualsiasi soglia, sia essa 10%, 60%, 80% o 98%, all’interno della distribuzione dei costi/rischi.

Stima dei costi complessivi e del rischio residuo

L’obiettivo è generare previsioni corrispondenti ai diversi livelli di rischio che l’azienda sarebbe disposta ad accettare. Questa analisi dovrebbe assumere la forma di diversi scenari simulati, che vanno dalla copertura accettabile più bassa, fornendo un prezzo minimo non negoziabile, a livelli di copertura più alti, fornendo scenari più favorevoli a un prezzo più alto.

In realtà, la determinazione dei prezzi dei contratti di manutenzione sarà in gran parte determinata dalla “disponibilità a pagare” del cliente e dal grado di concorrenza. Pertanto, il fornitore è di solito vincolato a moderare i suoi prezzi, ma generando gli scenari sopra menzionati, il fornitore sarà in grado di quantificare effettivamente il rischio che sta affrontando per un determinato livello di prezzo.

Questi scenari sono anche particolarmente utili quando vengono aggiornati durante il contratto per valutare il rischio sul resto del contratto e determinare se è necessario creare o aggiustare disposizioni, e di quanto. Questo approccio offre il grande vantaggio di fornire una quantificazione del rischio, consentendo così una stima finanziaria diretta e un controllo completo del livello di prudenza da adottare.

Ottimizzazione del processo di manutenzione nel contratto

Per quanto riguarda l’ottimizzazione delle risorse/gestione dell’inventario, l’ideale sarebbe stabilire un livello di servizio obiettivo da raggiungere e calcolare il livello minimo di risorse/inventario corrispondente necessario per garantire questo livello di servizio. Questo di per sé è difficile considerando le specificità del contratto di manutenzione menzionate in precedenza, ma può essere realizzato attraverso previsioni quantili che consentono, allo stesso modo degli scenari sopra descritti, di mirare direttamente al livello di servizio desiderato e valutare il fabbisogno corrispondente.

Tuttavia, la realtà della manutenzione è spesso più complicata, poiché le aziende di solito devono operare con un budget limitato e devono fare arbitraggio tra le diverse parti per garantire di ottenere il miglior ROI in termini di livello di servizio per ogni dollaro investito. Questa ottimizzazione è resa possibile generando una griglia quantile, che rappresenta i risultati per tutti i tipi di parti di tutti gli scenari possibili, all’interno dell’intervallo di livelli di servizio accettabili (quante parti di ogni tipo sarebbero necessarie per garantire l’intero intervallo di possibili livelli di servizio). Ciò consente all’azienda di navigare in quella griglia per determinare l’inventario più efficiente da mantenere in base a un vincolo di budget.