كيفية استخدام برمجيات RFQ الآلية لاستخراج البيانات للتسعير بدقة

رياح الطيران المتقاطعة للأزمة والفرصة

يشهد قطاع الطيران حالة من عدم الاستقرار. وبينما بدأت سلاسل التوريد العالمية في قطاعات أخرى بالتعافي من صدمات الجائحة، لا يزال قادة المشتريات في قطاعي الطيران والفضاء يواجهون تحديات لا هوادة فيها. بدءًا من النقص المزمن في المواد الأساسية، وصولًا إلى ارتفاعات الطلب غير المتوقعة الناجمة عن احتياجات الدفاع والتعافي التجاري، لا يزال الطريق إلى الأمام غامضًا.

أفادت شركة ماكينزي أن الوضع المالي لموردي قطاع الطيران والفضاء قد تأخر بشكل ملحوظ عن القطاعات الأخرى. فبين عامي 2020 و2023، وبينما حافظ قطاعا السيارات والإلكترونيات على استقرارهما أو حتى تحسنهما بشكل طفيف، شهد قطاع الطيران والفضاء انخفاضًا تدريجيًا بنسبة 9% في صحة سلسلة التوريد (ماكينزي وشركاه: التغلب على التحديات في مجال المشتريات الفضائية). وإذا أضفنا إلى ذلك حقائق نقص العمالة، والاضطرابات الجيوسياسية، والضغوط المناخية التي تدفع إلى التحول نحو الوقود المستدام للطيران، فسوف يتضح لنا أن مشتريات الطيران تواجه عاصفة مثالية.وزارة الطاقة الأمريكية).

ومع ذلك، فبفضل المزيج الصحيح من تحسينات العمليات والأدوات الرقمية والاستثمار في القوى العاملة، يمكن للقادة تحويل هذه الاضطرابات إلى عوامل إيجابية. يستكشف هذا المقال كيف يمكن لنهج المشتريات القائم على البيانات والمعزز بالذكاء الاصطناعي أن يساعد شركات الطيران على تجاوز الاختناقات، والتفوق على المنافسين، وبناء سلاسل توريد جاهزة للمستقبل.

فهم عنق الزجاجة في عمليات شراء الطيران

في جوهره، تُعتبر عمليات شراء الطائرات بمثابة لغزٍ مُعقدٍ وعالي المخاطر. تتعامل شركات الطيران ومُقدمو خدمات الصيانة والإصلاح والعمرة مع آلاف طلبات عروض الأسعار يوميًا، ولكلٍّ منها مستويات مُتفاوتة من الإلحاح والتعقيد. وللأسف، تتزايد ثغرات هذا النظام.

ينبع تقلب سلسلة التوريد من عدة عوامل مركبة. أولها، التعافي غير المتوازن لمعدلات إنتاج الطائرات ضيقة البدن والعريضة لا يزال يُشوّه التوقعات. علاوة على ذلك، تُفاقم الزيادات غير المتوقعة في الإنفاق الدفاعي نقصَ القطع المتخصصة، مثل قوالب الصب الاستثمارية.

يُمثل هذا النقص مخاطر تشغيلية يومية. في قطاعات الصيانة والإصلاح والتجديد (MRO)، تجاوز ذكر "النقص" في تقارير المستثمرين المخاوف بشأن ارتفاع التكاليف. وهذا يُبرز تحولاً جذرياً: إذ يُعطي مسؤولو المشتريات الأولوية لإدارة المخاطر وضمان التوريد على خفض التكاليف فحسب.

يُفاقم هذه المشكلة التوحيد بين موردي المستويين الثاني والثالث، مما يحد من تنوع قاعدة التوريد ويزيد من تأثير الاضطرابات. فعندما يتحكم عدد أقل من الموردين بحصة أكبر في السوق، فإن أي خلل في الإنتاج ينعكس سلبًا على السلسلة بأكملها.

على فرق المشتريات اليوم أن تتجاوز مجرد توفير قطع الغيار؛ فهي تُكافح الحرائق وتُخمد حرائق عالمية. يتطلب بناء المرونة تجاوز أساليب مكافحة الحرائق التفاعلية، واعتماد أنظمة آلية أكثر ذكاءً تتنبأ بالتأخيرات وتمنعها قبل وقوعها.

أتمتة طلبات عروض الأسعار المدعومة بالذكاء الاصطناعي: تقليل أوقات الاستجابة والأخطاء

تُعدّ عمليات طلب عروض الأسعار (RFQ) عقبةً شائعةً في عمليات الشراء. فالفرز اليدوي لطلبات عروض الأسعار ومراجعتها والرد عليها يستغرق وقتًا طويلًا ويحتمل الأخطاء، خاصةً مع تدفق كميات كبيرة من الرسائل يوميًا.

وفقًا لـ ePlaneAI، يمكن لأدوات أتمتة طلبات عروض الأسعار المدعومة بالذكاء الاصطناعي قراءة رسائل البريد الإلكتروني الواردة وتصنيفها حسب درجة الإلحاح (روتيني، متوسط، AOG)، وإنشاء عروض أسعار دقيقة ومعتمدة في أقل من 10 دقائقوبالمقارنة بالعمليات اليدوية التي قد تستغرق ساعات أو حتى أيامًا، فإن هذا يمثل فوزًا هائلاً من حيث الكفاءة.

كما تعمل أتمتة طلبات عروض الأسعار على تقليل الأخطاء البشريةقد يؤدي كتابة أرقام القطع بشكل خاطئ أو إغفال تفاصيل المخزون إلى تأخيرات وتكاليف باهظة. تُقارن أدوات الذكاء الاصطناعي طلبات عروض الأسعار مع قواعد بيانات المخزون والأسعار الفورية، مما يُلغي هذه الأخطاء تقريبًا.

والأهم من ذلك، تُمكّن الأتمتة أيضًا من تحديد الأولويات بشكل أذكى. فالطلبات الحرجة وعالية القيمة، مثل سيناريوهات الطائرات على الأرض (AOG)، تُعلّم فورًا للاستجابة الفورية. وبدلًا من أن تُدفن تحت وطأة الطلبات الروتينية، تُصبح طلبات عروض الأسعار العاجلة أسرع من قائمة الانتظار للحصول على استجابة سريعة.

في ePlaneAI، رأينا شركات تستخدمبريد إلكترونييتيح لك الحل تحقيق أوقات استجابة أسرع لطلبات الأسعار وتحسين الهوامش، وإتمام الصفقات بينما لا يزال المنافسون يقومون بفرز صناديق البريد الوارد الخاصة بهم.

معالجة توحيد سلسلة التوريد والمخاطر

من العوامل الرئيسية وراء عدم استقرار المشتريات توحيد سلسلة التوريد. فعلى مدار العقد الماضي، اندمج موردو قطاع الطيران والفضاء، مما قلّص نطاق المصادر المتاحة للمكونات الأساسية. ويؤدي هذا التنوع المحدود إلى تضخيم المخاطر عند حدوث اضطرابات.

وتشير تقارير شركة ماكينزي إلى أن عمليات الدمج أدت إلى نقص حاد، لا سيما في المعادن المتخصصة، حيث أصبح عدد أقل من الموردين يخدم الطلب المتزايد.

في الواقع، ارتفعت الإشارات إلى "النقص" في مكالمات المستثمرين في شركات الطيران والفضاء خلال عام 2022 ولم تعد بعد إلى مستويات ما قبل الجائحة، مما يؤكد أن هذه مشكلة هيكلية وليست مؤقتة.

الحل يكمن في اتباع نهج مدروس ومُدار المخاطر لتنويع الموردين. تُخطط الشركات الرائدة شبكات التوريد الخاصة بها لتحديد نقاط الضعف الفردية، وتستثمر في خطط طوارئ. يقوم بعضها بتجميع حزم أعمال متعددة في عروض أسعار واحدة، محققًا بذلك وفورات تصل إلى 20% في فئات مثل الأجهزة الكهربائية. بالإضافة إلى ذلك، يعمل العديد منها على زيادة التكرار في قطاعات القطع الأساسية، موفرًا بذلك الحماية من الصدمات المستقبلية لضمان استمرارية العمل.

تعمل الأتمتة على تسريع عملية تحويل طلبات عروض الأسعار وتعزيز القدرة التنافسية

في مجال الفضاء والطيران، تشكل تأخيرات طلبات عروض الأسعار مسؤولية كبيرة، كما أن التعامل اليدوي مع طلبات عروض الأسعار يؤدي فقط إلى تفاقم الوضع.

في إي بلين إيه آيوجد عملاؤنا أن أتمتة طلبات عروض الأسعار المدعومة بالذكاء الاصطناعي تُقلص أوقات الاستجابة من ساعات أو أيام إلى دقائق. إن تأثيرها هائل: فمع قيام شركات الطيران بمعالجة آلاف طلبات عروض الأسعار يوميًا، تُترجم الاستجابات الأسرع إلى معدلات فوز أعلى وملايين الدولارات من الوفورات المحتملة. في الواقع، فإن التأخيرات أثناءأحداث AOGيمكن أن يؤدي ذلك إلى قيام الشركات بدفع علاوة قدرها 50٪ على الأجزاء العاجلة.

علاوة على ذلك، تعمل الأنظمة الآلية على تحديد التناقضات والتحقق من بيانات الموردين في الوقت الفعلي، مما يؤدي إلى القضاء على الأخطاء المكلفة تقريبًا.

يمكن لشركات الطيران والفضاء أن تخرج البشر من الحلقة عندما يكون ذلك مناسبًا وتتفوق على المنافسين الذين ما زالوا محاصرين في دورات طلب عروض الأسعار اليدوية البطيئة.

التنبؤ المعزز بالذكاء الاصطناعي لتعزيز مرونة سلسلة التوريد

Forecastingلطالما كان التنبؤ باحتياجات المواد في قطاع الطيران والفضاء، جزئيًا على الأقل، ضربًا من التخمين. فالطلب المتقلب على قطع الغيار، والضغوط الجيوسياسية، وتوحيد الموردين، تجعل التنبؤ باحتياجات المواد باستخدام الطرق التقليدية شبه مستحيل.

لكن الذكاء الاصطناعي يُعيد صياغة القواعد. تُشير ماكينزي إلى أن دقة التنبؤ بالطلب يمكن أن تتحسن بأكثر من 25% عند الاستفادة من نماذج البيانات المتكاملة والتعلم الآلي. تُحلل نماذج الذكاء الاصطناعي بيانات المبيعات التاريخية، ومقاييس أداء الموردين، ومستويات المخزون، لتوليد تنبؤات دقيقة.

تتجاوز الفوائد بكثير جداول البيانات الأكثر فعالية. فالشركات التي تتوقع ارتفاعًا في الطلب وقيودًا على العرض يمكنها أن تبادر بتوريد المكونات الأساسية، وتتجنب نفاد المخزون، وتقلل من تكلفة طلبات الشراء العاجلة. كما يمكنها أيضًا رصد المخاطر في سلسلة التوريد مبكرًا، وتعديل استراتيجيات الشراء قبل حدوث أي اضطرابات.

سد فجوة المهارات في مجال المشتريات الفضائية

يتعرض خط أنابيب المواهب في مجال الفضاء والطيران لضغوط من زوايا متعددة: القوى العاملة المتقدمة في السن، والمنافسة من الصناعات المجاورة مثل أشباه الموصلات والسيارات، والاعتماد المتزايد على الأدوات الرقمية.

وجدت شركة ماكينزي أن شركات الطيران والفضاء تأخرت عن نظيراتها في صناعة السيارات بنحو 15% في نضج وظائف المشتريات على مدار الثمانية عشر عامًا الماضية. ومما زاد الطين بلة، أفادت ديلويت أن ما يقرب من نصف مديري المطارات وأربعة من كل عشرة مديرين عامين للفنادق يعتبرون إعادة تأهيل الموظفين لاستخدام التقنيات الجديدة أحد أهم ثلاثة مخاوف تتعلق بالقوى العاملة لديهم (رياح الطيران المتقاطعة للأزمة والفرصةرياح الطيران المتقاطعة للأزمة والفرصة

لا يقتصر التحدي على إيجاد الكفاءات فحسب، بل يشمل أيضًا تزويدها بالمزيج المناسب من الأدوات الرقمية والمعرفة المتخصصة. الأتمتة رائعة، لكنها لا تزال تتطلب مشغلين مهرة لإدارة الاستثناءات والإشراف على التنسيق المعقد. تستثمر الشركات الذكية في مبادرات صقل المهارات المستهدفة، حيث تدمج التعلم الصفي مع الإرشاد المهني. تؤكد ديلويت أن الشركات تزيد احتمالية نجاحها في التحولات بمقدار 4.1 مرة عندما يكون لديها قادة يُحتذى بهم (الإدارة الوسطى)، ويوفرون تدريبًا عمليًا.

ومن خلال سد فجوة المهارات، يمكن لشركات الطيران وموظفيها أن تزدهر وتتكيف وسط التقدم التكنولوجي المذهل.

يكشف التعدين العملي عن عدم الكفاءة الخفية

قد يبدو التعدين العملي أكاديميًا، ولكن في مجال الفضاء، يعني هذا ببساطة سير عمل أكثر كفاءة.

وكما تقول شركة ديلويت، فإن عملية التعدين تشبه "الأشعة السينية لعمليات الأعمال" - فهي تعمل على تصور تدفق الأنشطة عبر الأنظمة للكشف عن الاختناقات والتكرار ومخاطر الامتثال.

باستخدام خوارزميات متقدمة، يربط تحليل العمليات بيانات الأحداث من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وأدوات المشتريات وأنظمة الجرد لرسم خريطة لتدفقات العمليات الفعلية. تُمكّن هذه الشفافية القادة من استهداف أوجه القصور بدقة بدلاً من التخمين.

على سبيل المثال، تسلط أبحاث ديلويت الضوء على كيفية مساعدة التعدين في العمليات في معالجة التقلبات بعد الوباء وتوقعات العملاء المتزايدة من خلال تمكين الكفاءة التشغيلية والمرونة بشكل أفضل.

الأمر لا يقتصر على التشخيص فحسب، بل يشمل العمل أيضًا. تُغذي أدوات استخراج العمليات أنظمة الأتمتة بالرؤى مباشرةً، مما يُفعّل سير العمل الذي يُسرّع الموافقات، ويُنبّه للمخاطر، ويُسرّع الطلبات الحرجة. وبدمجه مع الذكاء الاصطناعي، يُنشئ هذا حلقة تغذية راجعة تُحسّن العمليات باستمرار بمرور الوقت. ومع تقلص سلاسل توريد الطيران والفضاء، لم يعد هذا المستوى من الرؤية اختياريًا، بل أصبح ضروريًا لتحقيق نمو مستدام وقابل للتوسع.

أتمتة عمليات طلب عروض الأسعار لتسريع التنفيذ

في قطاع الطيران، يُمثل كل طلب عرض أسعار معاملةً بالغة الأهمية. فالأجزاء المفقودة، مهما كانت بسيطة، قد تُؤخر الأساطيل وتُضعف الثقة.

تقليديًا، كانت إدارة طلبات عروض الأسعار يدويةً وعرضةً للأخطاء. لكن الحلول المُدعّمة بالذكاء الاصطناعي، مثل EmailAI من ePlaneAI، تُقدّم مستوياتٍ من السرعة والدقة كانت مُستحيلةً قبل بضع سنوات فقط. (أنظمة مُدعّمة بالذكاء الاصطناعي تُمكّن من استخراج البيانات بدقة، وتصنيفها بدقة، ثم تقديم عروض أسعار آلية - على نطاق واسع - منذ عامي 2020 و2022). كانت أدوات الأتمتة السابقة موجودة، ولكن لم تكن بنفس الجدوى التجارية.

ولوضع الأمر في نصابه الصحيح، وجدنا في ePlaneAI أن طلبات عروض الأسعار الروتينية (التي تشكل 50-60% من الطلبات) يمكنها الآن تلقي استجابات فورية يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، بينما يتم وضع علامة تلقائيًا على طلبات AOG (الطائرات على الأرض) المعقدة للتعامل الفوري معها.

لا يُسرّع هذا عملية تقديم عروض الأسعار فحسب، بل يُجنّب الأخطاء البشرية أيضًا. يُقارن الذكاء الاصطناعي طلبات عروض الأسعار بقواعد بيانات المخزون والأسعار الفورية، مما يضمن دقة عروض الأسعار وتوافقها مع المتطلبات التنظيمية.

تكامل البيانات: تحويل الصوامع إلى رؤى

تعتمد معظم شركات الطيران والفضاء على أنظمة تخطيط موارد المؤسسات الثقيلة مثل SAP أو AMOS أو Quantum - ولكن هذه الأنظمة غالبًا ما تكون معزولة، مما يجعل اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي أمرًا صعبًا.

هنا يأتي دور طبقات التكامل مثل ePlaneAI. يربط ePlaneAI طلبات عروض الأسعار عبر البريد الإلكتروني وبيانات المخزون وسير عمل المشتريات لتحويل تدفقات البيانات المعزولة إلى رؤى عملية. بفضل هذا التكامل، يمكن للشركات التحقق فورًا من توفر القطع، وأتمتة إنشاء أوامر الشراء، وتقليل العمل الإداري اليدوي.

تتمكن شركات الطيران والفضاء التي تربط نقاط البيانات من زيادة الإنفاق وتعزيز دقة التوقعات وتقليل نفاد المخزون وتحسين المرونة التشغيلية.

بناء سلسلة توريد أكثر مرونة وتنوعًا

تأثرت صناعة الطيران والفضاء بشدة بتوحيد الموردين. فقلة الموردين تعني خيارات أقل، لا سيما للمواد الأساسية مثل المكونات الإلكترونية المتخصصة.

وتؤكد شركة ماكينزي أن توحيد الموردين من المستويين الثاني والثالث أدى بشكل غير مقصود إلى زيادة التعرض للنقص.

هنا، يكمن الحل في التنويع الاستراتيجي. يرسم قادة المشتريات خرائط لتنوع بيئات التوريد لتجنب نقاط الفشل الفردية، ويستثمرون في موردين بديلين، حتى لو أدى ذلك إلى ارتفاع التكاليف الأولية. تُخصص بعض الشركات مئات الملايين عالميًا لزيادة التكرار وضمان مرونة سلسلة التوريد.

يلعب استخراج العمليات دورًا هامًا هنا. تشير ديلويت إلى أن شركات الطيران قادرة على استخدام استخراج العمليات القائم على البيانات لاكتشاف أوجه القصور واكتشاف استراتيجيات بديلة للتوريد في عمليات الشراء والصيانة والإصلاح والتجديد (MRO).

سد فجوة المواهب في سلاسل توريد الطيران

كما أن هناك نقصًا في الموارد البشرية، كما هو الحال مع قطع غيار الطائرات. ويواجه قطاع الطيران نقصًا مزمنًا في الكفاءات، لا سيما في وظائف سلسلة التوريد مثل إدارة أداء الموردين وتخطيط الإنتاج.

توصلت شركة ماكينزي إلى وجود فجوة تتراوح بين 4 إلى 6 نقاط بين الأدوار المفتوحة والمواهب المتاحة في سلسلة التوريد في مجال الطيران.

وتردد شركة ديلويت هذا الرأي، حيث ذكرت أن 62% من المطارات تعمل الآن بأقل من نصف قوتها العاملة قبل الجائحة، وأقل من 10% تتوقع العودة إلى مستويات التوظيف في عام 2019 في أي وقت قريب.

لمعالجة هذه المشكلة، تتبنى شركات الطيران والضيافة مبادرات توظيف وتطوير قائمة على المهارات. ووفقًا لشركة ديلويت، فإن 94% من المطارات و62% من الفنادق تزيد من استخدامها للواقع الافتراضي في التدريب، بينما تُقدم تسعة من كل عشرة منها التدريب عبر الأجهزة المحمولة.

إن إعادة تأهيل العمال وتزويدهم بتكنولوجيا طلبات عروض الأسعار الآلية لضمان سير العمل بشكل أسرع وأكثر دقة أمر بالغ الأهمية في تأمين صناعة الطيران وقوتها العاملة المتقلصة في المستقبل.

تعزيز عملية اتخاذ القرار باستخدام البيانات والأتمتة

يزخر قطاع الطيران بالحقائق والأرقام، ولكن بدون الأدوات المناسبة، يبقى مجرد ضوضاء. تُضفي الأتمتة والتحليلات المتقدمة وضوحًا على البيانات "المظلمة".

أفادت شركة ماكينزي بأن فرق المشتريات في قطاع الطيران والفضاء تعتمد بشكل متزايد على الأدوات الرقمية، مثل وحدات الإنفاق وأنظمة طلبات العروض الآلية، لتبسيط مفاوضات الموردين وزيادة وضوح الإنفاق. ومع ذلك، فإن التكنولوجيا وحدها لا تكفي، إذ يعتمد الاعتماد على تجربة المستخدم والتكامل. وتُحذر ماكينزي من أن 60% من كبار مسؤولي المشتريات لم يحققوا عائدًا كاملًا على استثماراتهم الرقمية، ويعود ذلك غالبًا إلى ضعف تبني المستخدمين وتشتت بيئات التدريب.

لتحقيق أفضل النتائج، يجب أن تكون أدوات الذكاء الاصطناعي بديهية، ومتكاملة جيدًا، ومدعومة بتدريب مكثف للمستخدمين. هذا يُحوّل البيانات إلى رؤى ثاقبة، ويُسرّع عملية اتخاذ القرارات.

بالنسبة لفرق المشتريات، فإن استخدام حلول الذكاء الاصطناعي مثل أتمتة طلبات عروض الأسعار يعني الفوز بمزيد من الصفقات، وعلاقات أفضل مع العملاء، وأيام عمل أفضل، مع قضاء الوقت في المهام ذات المغزى (الإستراتيجية أو العمل العملي في مجال الصيانة والإصلاح)، وليس البحث في الملفات والنماذج.

لا تزال فرق المشتريات اليوم قادرة على اكتساب ميزة تنافسية للمتبنيين الأوائل.

في النقطة المثالية لاعتماد طلب عرض الأسعار الآلي

في الوقت الحالي، أصبحت الشركات في وضع مثالي لتبني حلول الذكاء الاصطناعي مثل ePlaneAI لأتمتة استخراج البيانات وطلبات عروض الأسعار وغيرها من العمليات التجارية.

بينما أتمتة الذكاء الاصطناعيإذا كانت هذه التقنية متاحة منذ بضع سنوات، فلا يزال بإمكانك الاستفادة من ميزة التبني المبكر. بالنسبة للعديد من القطاعات، مثل الطيران والتصنيع، يُعدّ الوقت الحالي هو الوقت الأمثل.

من الاضطراب إلى المسار الصحيح، الآن هو الوقت المناسب للتحرك

لا يزال نقص الإمدادات، وفجوة المواهب، والتعقيدات التشغيلية تُشكّل تحديًا لقطاع الطيران. ولكن كما تُظهر هذه المصادر، فإن الشركات التي تعتمد على الرقمنة والأتمتة واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات تبرز أقوى وأسرع وأكثر تنافسية.

أصبحت عمليات التعدين، والذكاء الاصطناعي المتقدم، ومعالجة طلبات عروض الأسعار الآلية بسرعة الأساس الجديد للنجاح. ويشهد رواد هذا المجال بالفعل وفورات سنوية بالملايين، ودورات شراء أسرع وأكثر ذكاءً.

الدرس؟ لا تنتظر الاضطراب التالي لكشف ثغرات سلسلة التوريد الخاصة بك. اتخذ إجراءً الآن لتحظى بميزة التبني المبكر بينما تبني المرونة والسرعة التي تحتاجها عملياتك.

هل أنت مستعد لتسريع عمليات الشراء الخاصة بك باستخدام أتمتة البريد الإلكتروني المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟اكتشف كيفEmailAI من ePlaneAIيُمكننا تطوير سير عملكم في مجال الطيران لعمليات طلبات عروض الأسعار وغيرها. احجزوا عرضًا توضيحيًا اليوم.