Публикация начинает с системной проблемы: государственные данные учитывают производственные запасы, но не выделяют MRO в самостоятельную категорию. Например, ежемесячное обследование M3 Census Bureau содержит материалы и снабжение, незавершённое производство и готовую продукцию, однако запчасти, расходники и средства для обслуживания включаются в другие статьи и по-разному капитализируются компаниями. Авторы не нашли государственный орган или орган по стандартам, который публиковал бы MRO-запасы как сопоставимый бенчмарк.

Этот пробел, как говорится в статье, заполняют три группы источников: рецензируемые исследования, в основном проведённые в розничной торговле; оценки консультантов и поставщиков; а также немногочисленные отраслевые опросы с раскрытыми размером выборки. Консультантские и вендорские оценки часто опираются на клиентские базы компаний, продающих услуги оптимизации, а значит, могут быть смещены к организациям с уже известными проблемами запасов. Материал отдельно отмечает коммерческую заинтересованность поставщиков там, где она есть.

Наиболее конкретные свежие показатели даёт опрос SPARETECH The MRO Strategy Gap, проведённый в 2025 году среди 300 руководителей производственных компаний США и региона DACH. Частые дефициты критически важных запчастей сообщили 32% руководителей операций. Высокие расходы на запасы назвали ключевой проблемой 48% руководителей закупок и цепочек поставок, а среди американских респондентов — 61%. Авторы трактуют это как типичный MRO-парадокс: предприятие может одновременно иметь избыточный запас и быть неготовым к потребности, поскольку не видит фактические остатки по площадкам. Ещё 45% руководителей поставили нехватку межплощадочной прозрачности запасов на первое место среди MRO-проблем — выше простоев, устаревших запасов и кадровых ограничений. При этом SPARETECH продаёт программное обеспечение для данных по запчастям и управления запасами; поэтому опрос остаётся вендорским, хотя раскрытые география и выборка делают его более проверяемым, чем многие другие заявления в этой области.

Широко тиражируемая фраза о том, что отсутствие запчастей и дефициты вызывают 50% ежегодного внепланового простоя активов, по мнению автора, не подтверждена прослеживаемым исследованием.

Её источник ведёт к пресс-релизу IBM от июня 2018 года о покупке Oniqua. Там цифра приписана Aberdeen Group, но без названия отчёта, года, выборки и методики; публичной публикации Aberdeen с этим утверждением найти не удалось. Позднее она воспроизводилась на десятках сайтов поставщиков, иногда в форме «до 50%».

Маркетинг IBM для приобретённого продукта уже говорит о «до 50% сокращения внеплановых простоев, связанных с ТМЦ» как о результате клиента, то есть о другом утверждении, которое могло смешаться с исходным. Параллельно встречается цифра 23% событий внепланового простоя из-за недоступных запчастей, причём на одном сайте её относят к Aberdeen Group, а на другом — к опросу Plant Engineering. Такая смена атрибуции, подчёркивает материал, обычно указывает на пересказ вторичных источников, а не на работу с первоисточником. Нехватка деталей действительно удлиняет простои, но любой конкретный процент следует считать неподтверждённым, пока не будет представлен отчёт-источник.

Данные о стоимости простоев документированы лучше, хотя и с важными ограничениями. Вендорский отчёт Siemens/Senseye The True Cost of Downtime 2024 оценил ежегодные потери компаний Fortune Global 500 от внеплановых простоев примерно в $1,4 трлн, или 11% выручки; в издании 2019–2020 годов оценка составляла $864 млрд, или 8% выручки. Для простаивающей автомобильной производственной линии приведён уровень до $2,3 млн в час. Однако эта оценка является экстраполяцией, а не переписью: она основана на 181 завершённом онлайн-интервью с профессионалами по обслуживанию, инженерии и ИТ в крупных промышленных организациях автомобильной отрасли, FMCG, тяжёлой промышленности и нефтегазовом секторе, а также на допущении, что расходы на обслуживание составляют около 3% оборота во всех секторах. Siemens продаёт ПО для предиктивного обслуживания, но у отчёта есть название и опубликованная методика.

Практическая связь между дефицитом и стоимостью простоя определяется сроком поставки. В статье приводится пример: мониторинг состояния может предупредить об отказе подшипника за 30 дней, но если срок поставки замены составляет шесть недель, а на складе детали нет, предупреждение оставляет только выбор между срочной дорогостоящей доставкой и эксплуатацией до отказа.

Самая известная цифра по точности учёта — 65% неточных записей — происходит из реального исследования DeHoratius и Raman, опубликованного в Management Science в 2008 году. Авторы работы проверили почти 370 000 записей в 37 магазинах одного американского ритейлера и установили, что 65% записей не соответствовали физическому подсчёту. Среднее абсолютное отклонение составило около пяти единиц на SKU, или примерно 35% среднего остатка на полке. Исследование строгое и часто цитируется, но оно относится к рознице, а не к MRO-кладовым. В той же сфере Kang и Gershwin в 2005 году сообщили о средней точности записей 51% у глобального ритейлера. Исследование Rekik, Syntetos и Glock для ECR Retail Loss 2019 года, охватившее примерно 1 млн SKU в около 100 магазинах семи европейских ритейлеров, выявило неточности примерно по 60% SKU и средние расхождения около +6,6 и -6,0 единицы. Исправление записей в этой работе увеличивало продажи на 4–8%.

Сопоставимый крупномасштабный рецензируемый аудит точности записей именно в MRO-кладовых авторам обнаружить не удалось. У кладовых есть особенности, работающие в обе стороны: отсутствие клиентских краж и меньшее число транзакций потенциально повышают точность, но открытый доступ, выдача запчастей без транзакций по рабочему заказу и хранение критических деталей техниками в ящиках с инструментом — снижают её. Практики, ведущие программы циклической инвентаризации, обычно ставят рабочую цель 95–98% точности, однако это управленческий ориентир, а не измеренное среднее по отрасли.

Материал подчёркивает, что точность записей — первичный фактор как для дефицитов, так и для затрат на содержание. Завышенный в системе остаток подавляет сигнал на пополнение и приводит к дефициту при внешне корректной системе; заниженный остаток запускает закупку уже имеющейся на полке детали. В опросе SPARETECH примерно 66% производителей управляли MRO без специализированной системы помимо ERP, и лишь около 8% охарактеризовали управление запчастями как полностью стандартизированное между площадками. Verdantis, поставщик решений для основных данных MRO, в собственном исследовании примерно 1 900 старших руководителей операций сообщил, что 51% назвали проблемой качество данных MRO, а дублирующие закупки из-за плохих данных составляют 5–7% расходов. Эти цифры согласуются по направлению с выводами о прозрачности, но не являются независимым подтверждением, поскольку Verdantis продаёт продукты для решения тех же проблем.

Стандартный диапазон годовых затрат на содержание запасов — 25–55% их стоимости — прослеживается до статьи Helen Richardson «Control Your Costs Then Cut Them» в журнале Transportation and Distribution за декабрь 1995 года. В разбивке Richardson указала: стоимость денег — 6–12%, налоги — 2–6%, страхование — 1–3%, складские расходы — 2–5%, физическая обработка — 2–5%, канцелярская работа и контроль запасов — 3–6%, устаревание — 6–12%, ухудшение состояния и хищения — 3–6%. Спустя три десятилетия именно эту оценку пересказывают консультанты и поставщики, когда называют 20–30% или не менее 25%. По словам авторов, это была оценка отраслевой прессы уже в момент публикации; её компоненты теперь в основном цитируются из вторичных воспроизведений, а доля стоимости денег заметно менялась вместе с процентными ставками. APQC публикует общий показатель carrying cost в своей программе открытого бенчмаркинга, но не публичный MRO-ориентир в часто приписываемом ему диапазоне 15–30%; ASCM, ранее APICS, также не имеет публичного первичного документа за обычно цитируемыми диапазонами.

Для MRO расчёт выражен на примере: предприятие, удерживающее запчасти на $10 млн при консервативной ставке содержания 25%, тратит $2,5 млн в год на владение запасом ещё до использования хотя бы одной детали. Риск устаревания для MRO выше, чем для производственных запасов, поскольку спрос прерывист и привязан к конкретному установленному оборудованию: после вывода актива из эксплуатации его специализированные запчасти становятся ломом по балансовой стоимости. Поэтому для медленно оборачиваемых запасных частей затраты на содержание могут находиться у верхней границы любого приводимого диапазона. Универсальные целевые уровни запаса как доли replacement asset value (RAV), встречающиеся у консультантов и поставщиков, статья не повторяет: публичный первоисточник для них не подтверждён. Более обоснованными факторами запасания названы критичность актива, срок поставки и последствия отказа; сопоставления через RAV также зависят от определения RAV и полноты учёта, включая консигнационные и управляемые поставщиком запасы.

Вторая часто встречающаяся формула — о том, что 50–60% MRO-запасов являются избыточными, устаревшими или медленно оборачиваемыми, — приписывается разным источникам: GEP, Oniqua, IBM, McKinsey либо неназванным «исследованиям». Авторы не нашли опубликованной работы с выборкой и методикой. Ранние версии выглядят как оценки консультантов по клиентским проектам, а их клиентская база самоселективна: за услугой рационализации чаще обращаются компании с проблемными запасами. Само явление раздутых кладовых широко наблюдается, но конкретный процент нельзя считать проверяемым среднеотраслевым значением.

Более узкая, но документированная цифра снова получена SPARETECH: в среднем 22% MRO-запасов в опрошенных 300 производственных компаниях не использовались более пяти лет. Пять лет без единой операции выдачи — сильный, но не окончательный признак того, что деталь никогда не понадобится. Страховые запчасти для критического оборудования намеренно держат в надежде не использовать, а медленно оборачиваемая критическая деталь может быть осознанным управлением риском. Поэтому анализ устаревания, который не отделяет обоснованные критичностью страховые запасы от действительно мёртвого запаса, будет завышать проблему. Среди меньшинства производителей, использующих специализированное MRO-ПО, 96% сообщили о сокращении запасов в среднем на 9%; это также вендорская ROI-оценка, хотя её направление авторы считают правдоподобным.

В заключении статья предлагает правила чтения статистики MRO: показатель с меняющейся атрибуцией, вероятно, передаётся из вторичных источников; пресс-релиз не заменяет исследование; вендорский опрос с раскрытыми выборкой, ролями респондентов и географией полезнее безымянного «исследования»; розничные результаты нельзя представлять как данные по кладовым MRO. Старые цифры не перестают использоваться сами по себе: диапазон затрат на содержание запасов возник до современной эпохи ERP и продолжает цитироваться, поскольку в публичном поле ему почти нечем заменить. Независимого бенчмарка типичной или целевой частоты дефицитов MRO также нет. Вендорские рекомендации удерживать дефициты ниже 1% от всех подобранных позиций, рассчитывая отношение событий дефицита к запросам на подбор, являются профессиональной конвенцией, а не результатом исследования. Организации надёжности обычно задают уровни сервиса по критичности активов, сознательно принимая риск дефицита по некритичным позициям ради доступности критичных.