O conceito de serviço de carimbo de tempo da ASML reduziu em 20% as paralisações extremas de ferramentas de chips

As máquinas de fabricação de chips da ASML são tão caras que o tempo de inatividade não planejado na fábrica de um cliente é medido em produção de semicondutores perdida. A rede de serviços da empresa mantém mais de 10.000 componentes e módulos diferentes em armazéns no mundo todo.

No início de 2017, a ASML começou a repensar seu fornecimento de serviços pós-venda para os eventos raros, mas disruptivos, de longo tempo de inatividade que os clientes mais temiam. O novo conceito acrescenta um 'carimbo de tempo' — uma estimativa de quanto tempo uma peça ou ferramenta leva para viajar da rede de serviços até uma máquina quebrada específica — e altera o planejamento de acordo.

Após pilotos bem-sucedidos, o conceito foi implementado na base instalada mundial em 2020. O resultado: uma redução de 20 por cento nos eventos extremos de longo tempo de inatividade, com valor estimado em €1,5 bilhão por ano para a indústria de semicondutores.

O trabalho foi reconhecido como finalista no concurso INFORMS Wagner Prize de 2021 para prática de pesquisa operacional.

Garantir o tempo até a peça, não a contagem de peças

O tempo até a peça, e não a disponibilidade de estoque, é o que uma fábrica realmente considera importante.

Focar em eventos extremos raros visa o maior custo, não a média.

Uma implementação mundial comprovou o conceito em escala industrial.

Um benefício estimado de €1,5 bilhão por ano para a indústria sustentou o argumento junto aos clientes.

Para máquinas em que um dia de inatividade custa milhões, o tempo até a peça para falhas raras supera a disponibilidade média; redesenhar a promessa de serviço em torno disso reduziu em um quinto as paralisações mais custosas.

A ASML implementou o novo conceito de fornecimento de serviços no mundo todo em 2020; os eventos extremos de longo tempo de inatividade caíram 20 por cento, com valor estimado em €1,5 bilhão por ano para a indústria de semicondutores, e o trabalho foi finalista do Wagner Prize de 2021.