Inventory control of aero-engine spare part business : a classification approach and a statistical stock level optimization model

MTU Maintenance Lease Services B.V. (MLS) was founded in 2014 and has successfully established itself since then in the fields of engine leasing, asset management and technical consulting. The services MLS offers are focused on the Maintenance, Repair and Overhaul (MRO) engine portfolio of MTU Maintenance. This sector has had exponential growth in recent years and has led to the need for innovative systems able to track and control the global piece part business, especially for what concerns the asset management field. The availability of spare parts is critical in order to maintain a high costumer service level and to guarantee an economical equipment maintenance. Forecasting and inventory models for aviation logistics are essential in order to achieve these goals, but this represents a challenging situation, since the demand occurs at irregular time intervals and can have variable sizes. Furthermore the supply channels are marked by unforeseen events and depend on a number of different factors such as engine availability and teardown-/repair capacities. The aim of this research is to first develop an effective classification approach for a large spare parts inventory management system in order to determine the relative importance of the different spare parts, based on their value and impact. Subsequently, to implement a statistical model able to calculate optimum inventory levels for the spare parts to be kept in stock, basing on lead time and demand forecasting.

MTU Maintenance Lease Services B.V. (MLS) è stata fondata nel 2014 e da allora si è affermata con successo nei settori del leasing di motori, della gestione degli asset e della consulenza tecnica. I servizi offerti da MLS sono incentrati sulla manutenzione, riparazione e revisione (Maintenance, Repair and Overhaul, MRO) del portfolio di motori di MTU Maintenance. Questo settore ha avuto una crescita esponenziale negli ultimi anni e ha portato alla necessità di sistemi innovativi in grado di tracciare e controllare il business globale dei pezzi, soprattutto per quanto riguarda la gestione degli asset. La disponibilità di pezzi di ricambio è fondamentale per mantenere un elevato livello di servizio al cliente e per garantire una manutenzione economica delle apparecchiature. I modelli di previsione e di inventario per la logistica aeronautica sono essenziali per raggiungere questi obiettivi, ma si tratta di una situazione difficile, poiché la domanda si presenta a intervalli di tempo irregolari e può avere dimensioni variabili. Inoltre, i canali di approvvigionamento sono caratterizzati da eventi imprevisti e dipendono da una serie di fattori diversi, come la disponibilità dei motori e le capacità di rottamazione/riparazione. L'obiettivo di questa ricerca è quello di sviluppare innanzitutto un approccio di classificazione efficace per un sistema di gestione dell'inventario dei ricambi di grandi dimensioni, al fine di determinare l'importanza relativa dei diversi ricambi, in base al loro valore e al loro impatto. Successivamente, implementare un modello statistico in grado di calcolare i livelli ottimali di inventario per i pezzi di ricambio da tenere in magazzino, sulla base del lead time e della previsione della domanda.