كيف يساعد تحديد الأسعار بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي فرق الشراء في قطاع الطيران

في مجال شراء الطيران، يكون شراء وبيع السلع بلا توقف. إنها فيضان لا يتوقف من الشراء والتحديث والاستبدال والإنقاذ وتفريغ الأجهزة الإلكترونية الطيرانية وغيرها من قطع غيار الطائرات.

غالبًا ما تكون هناك اتفاقيات أسعار طويلة الأمد مع موردين مختارين، أو مواقف طارئة مثل سيناريوهات الطائرة على الأرض حيث تبدو الشواغل المتعلقة بالسعر وكأنها تختفي. لا يُعد أي من هذين النهجين مثاليًا لفرق توريد الطيران.

الأشخاص الذين لديهم إمكانية الوصول إلى بيانات معايير الأسعار لديهم ميزة كبيرة. تمكن هذه البيانات الفرق من خفض التكاليف الخاصة بقطع غيار الطائرات وخدمات الصيانة، والتفاوض على أفضل الأسعار، وتوقع ارتفاع أو انخفاض الأسعار، وإدارة سير العمل اليومي وعلاقات الموردين بشكل أفضل.

مع ذلك، لا تزال العديد من الفرق تعتمد على طرق المعايير التقليدية، والتي تستغرق وقتًا طويلاً وغير مكتملة.

الذكاء الاصطناعي (AI) يقلب عمليات الشراء التقليدية رأساً على عقب. مع قدرته التحويلية على تحليل مجموعات البيانات الضخمة في ثوانٍ وتقديم رؤى عملية وفورية، يمكن لفرق الشراء فتح بيانات معايير الأسعار السريعة التي كان من المستحيل تحقيقها يدويًا. حتى قبل خمس سنوات، قبل انتشار الذكاء الاصطناعي، كانت مثل هذه الرؤى بعيدة المنال.

تمكّن معايير تحديد الأسعار المدعومة بالذكاء الاصطناعي فرق الشراء في قطاع الطيران من تحديد فرص كبيرة لتوفير التكاليف، وزيادة أوقات دورة الشراء بشكل كبير، والتخفيف من المخاطر المشتركة المرتبطة بتقلبات الأسعار وتوافر القطع.

مع تزايد تعقيد سلاسل الإمداد في مجال الطيران، أصبحت الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي أساسية للمرونة التشغيلية. يستكشف هذا المقال كيف أن تحديد الأسعار بدعم من الذكاء الاصطناعي يساعد فرق الشراء في مجال الطيران على تبسيط العمليات، وتحسين الإنفاق، واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً واستباقية تترك المنافسين خلف غبار العصر الرقمي.

أهمية معايير تحديد الأسعار في الشراء

يتيح تحديد معايير الأسعار لفرق الشراء المقارنة الفورية للأسعار بين مختلف الموردين. مع الوصول الفوري إلى البيانات التاريخية، يمكنك تحليل اتجاهات الأسعار عبر صناعات مختلفة، أوقات معينة من العام، مناطق جغرافية متنوعة، والمزيد.

في مجال الطيران، حيث تكون الهوامش ضيقة والاضطرابات في سلسلة التوريد متكررة، يعتبر الوصول إلى بيانات معايير الأسعار أساسيًا للتحكم في التكاليف وإدارة المخاطر.

بالإضافة إلى ذلك، تشمل عمليات شراء الطيران مكونات ذات قيمة عالية مثل المحركات وعتاد الهبوط والأجهزة الإلكترونية الطيرانية. دون بيانات معيارية، تخاطر الشركات بإنفاق أموال زائدة على الأصول - مما يهدر رأس المال الذي كان يمكن توجيهه إلى مبادرات استراتيجية طويلة الأمد.

وفقًا لتقرير من ماكينزي، يمكن للمنظمات التي تستخدم معايير تحديد الأسعار بفعالية أن تقلل من تكاليف الشراء بما يصل إلى 15% (ماكينزي وشركاه).

يعتمد تحديد المعايير التقليدي للأسعار على جمع وتحليل عروض الأسعار من الموردين وسجلات الشراء السابقة وتقارير الصناعة يدويًا، وكذلك “ضخ” معلومات من أطراف أخرى مطلعة في الصناعة.

ومع ذلك، فإن هذا الأسلوب القديم مليء بالأخطاء وممل ويستغرق وقتاً طويلاً. غالباً ما تكون قرارات الشراء قد اتخذت بالفعل بينما أنت لا تزال تسارع لبناء صورة جزئية.

من ناحية أخرى، يمكّن التقييم المدعوم بالذكاء الاصطناعي فرق الشراء من تحليل كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي، وتحديد اتجاهات التكلفة، واتخاذ قرارات استباقية. نتيجة لذلك، تكون بعد ذلك في موقع جيد للتفاوض على عقود أفضل، وتقليص أوقات دورة الشراء، وكسب ميزة تنافسية في مجال توريد مكونات الطيران.

تحديات إضافية في عمليات الشراء التقليدية للطيران

بالإضافة إلى ضرورة فهم معايير التسعير بشكل جيد، تواجه طرق الشراء التقليدية تحديات أخرى.

يمكن لهذه التحديات الإضافية أن تزيد من تكاليف التشغيل، وتؤخر أوامر الشراء، وتعرض المنظمات لمخاطر الامتثال.

تحديد أسعار بقوة الذكاء الاصطناعي: تحويل عملية الشراء

الذكاء الاصطناعي (AI) يعيد تصور إمكانيات ما يمكن أن تحققه فرق الشراء. من خلال أتمتة وتحسين عمليات تقييم الأسعار، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات وتقديم توصيات دقيقة وقابلة للتنفيذ استنادًا إلى تدفق شبه لا محدود من البيانات الوقت الحقيقي.

من الجدير بالذكر، أن الأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكن أن تدمج وتوحد البيانات من مصادر متعددة، مما يوفر نظرة شاملة لأسعار السوق والاتجاهات.

بنفس القدر من الفائدة، تمتلك نماذج الذكاء الاصطناعي قدرات تقييم الموردين والتحليلات التنبؤية القوية. يمكنها تقييم الموردين استنادًا إلى الالتزام بالمواعيد، وموثوقية الأجزاء، والتسعير، والعديد من المعايير الأخرى، مما يساعد البائعين على اختيار الموردين الذين يقدمون أفضل قيمة بشكل موضوعي.

فيما يتعلق بالتحليلات التنبؤية، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي مراقبة وتوقع حركة الأسعار استنادًا إلى البيانات التاريخية واتجاهات السوق والمؤشرات الجيوسياسية، مما يساعد الفرق في اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً واستباقية.

فوائد تحديد الأسعار بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي في مجال الطيران

توفر تنفيذ معايير تسعير الذكاء الاصطناعي العديد من المزايا الهامة لفرق الشراء في مجال الطيران:​

دراسات حالة تطبيق الذكاء الاصطناعي في مشتريات الطيران

لقد نجحت عدة شركات طيران في دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات الشراء لديها، مما أسفر عن تحسينات ملحوظة:

تُظهر هذه الدراسات الحالية الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي في مجال شراء الخدمات الجوية، مع التأكيد على التحسينات في كفاءة التكلفة، وفعالية العمليات، واتخاذ القرارات الاستراتيجية.

الاعتبارات الواجبة لتطبيق الذكاء الاصطناعي في الشراء

بينما تقدم معايير تسعير الذكاء الاصطناعي فوائد كبيرة، تتطلب الاستخدام الناجح التخطيط الدقيق. يجب على فرق الشراء معالجة عدة اعتبارات رئيسية:

جودة البيانات وتكاملها

تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات الدقيقة والشاملة. يمكن أن تؤدي البيانات ذات الجودة الرديئة أو الأنظمة المجزأة إلى نتائج معايير غير دقيقة. يجب على الشركات تمكين الاندماج السلس بين أدوات الذكاء الاصطناعي وبرامج تخطيط موارد المؤسسات (ERP) أو برمجيات الشراء الموجودة.

إدارة التغيير والتبني

قد يكون الموظفون مقاومين للتغييرات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، خوفًا من فقدان الوظائف أو التردد في التكيف مع التكنولوجيا الجديدة. يجب على المنظمات الاستثمار في برامج التدريب والتأكيد على دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز اتخاذ القرارات البشرية بدلاً من استبدال المتخصصين في الشراء.

الأمان والامتثال

تحتوي بيانات الشراء على معلومات حساسة تخص الموردين والأسعار. يجب أن تتماشى تطبيقات الذكاء الاصطناعي مع تنظيمات حماية البيانات لضمان التخزين الآمن والامتثال للمعايير الخاصة بالصناعة.

موازنة الأتمتة مع الإشراف البشري: بينما يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة عمليات المقارنة المعيارية، تظل الخبرة البشرية ضرورية لتفسير الرؤى، والتعامل مع التفاوض مع الموردين، واتخاذ القرارات الاستراتيجية في الشراء. النهج الهجين—الذي يستفيد من الذكاء الاصطناعي للتحليل ومن البشر للحكم النقدي—غالبًا ما يُسفر عن أفضل النتائج.

الاتجاهات المستقبلية في الذكاء الاصطناعي والمشتريات

ستستمر أدوار الذكاء الاصطناعي في التطور ضمن مجال الشراء، مع تشكيل الاتجاهات الناشئة للصناعة:

لماذا تُعد معايرة الأسعار بدعم الذكاء الاصطناعي مستقبل عمليات الشراء في مجال الطيران

لقد غيرت عمليات تحديد الأسعار بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي الطريقة التي تعمل بها فرق الشراء في مجال الطيران، مما مكنهم من تحقيق تحسين التكاليف واستقرار العمليات في صناعة متقلبة.

البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتي تعمل بالوقت الفعلي تقود مستقبل عمليات الشراء في مجال الطيران. طرق الشراء التقليدية، التي تعتمد على المدخلات اليدوية والبيانات القديمة، لم تعد كافية. لم تعد قادرة على مواكبة تقلبات تكاليف الموردين، والاضطرابات في الصناعة، وسلاسل الإمداد العالمية، وزيادة الطلب في السوق.

لا تزال العديد من الشركات في المراحل الأولى من تبني الذكاء الاصطناعي. بالنسبة لشركات الطيران التي تتطلع إلى الحصول على موطئ قدم ثابت والتفوق على المنافسين، الآن هو الوقت المناسب لاستكشاف حلول الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا لمواجهة تحديات الشراء الفريدة الخاصة بكم.

شاهد تحديد الأسعار المدعوم بالذكاء الاصطناعي في العمل

تقدم ePlaneAI حلول الذكاء الاصطناعي المتطورة المصممة لمساعدة فرق شراء الطيران على اتخاذ قرارات شراء أكثر ذكاءً وسرعة وفعالية من حيث التكلفة. تعرف على كيفية تحويل قياس الأسعار المدفوع بالذكاء الاصطناعي لاستراتيجية الشراء الخاصة بك - حدد موعدًا لـ عرض توضيحي مع ePlaneAI اليوم.