كيفية استخدام برمجيات RFQ الآلية لاستخراج البيانات للتسعير بدقة

رياح الطيران المتقاطعة للأزمة والفرصة

تشير تقارير ماكينزي إلى أن الصحة المالية لموردي الفضاء الجوي قد تأخرت بشكل كبير عن الصناعات الأخرى. بين عامي 2020 و2023، بينما ظلت قطاعات السيارات والإلكترونيات مستقرة أو حتى تحسنت قليلاً، شهد قطاع الفضاء الجوي انخفاضًا تدريجيًا بنسبة 9٪ في صحة سلسلة التوريد (ماكينزي وشركاه: التغلب على التحديات في مشتريات الفضاء الجوي). وفوق هذا كله، هناك واقع نقص العمالة، والاضطرابات الجيوسياسية، والضغوط المناخية التي تدفع نحو التحول إلى وقود الطيران المستدام (SAF)، ومن الواضح: أن مشتريات الطيران تواجه عاصفة مثالية (وزارة الطاقة الأمريكية).

ومع ذلك، مع الجمع الصحيح لتحسينات العمليات والأدوات الرقمية واستثمارات القوى العاملة، يمكن للقادة تحويل هذه الاضطرابات إلى رياح خلفية داعمة. يستكشف هذا المقال كيف يمكن للنهج المعتمد على البيانات والمعزز بالذكاء الاصطناعي في الشراء أن يساعد شركات الطيران على تجاوز العقبات، والتفوق على المنافسين، وبناء سلاسل توريد جاهزة للمستقبل.

فهم اختناقات عملية شراء الطيران

في جوهرها، تعمل عمليات شراء الطيران كلغز شاسع وعالي المخاطر. تتعامل شركات الفضاء ومقدمي خدمات الصيانة والإصلاح والتشغيل بآلاف طلبات العروض (RFQs) يوميًا، كل منها يختلف في مستويات الإلحاح والتعقيد. للأسف، الشقوق في هذا النظام تتسع.

تنبع تقلبات سلسلة التوريد من عدة عوامل متراكمة. أولاً، لا يزال التعافي غير المتوازن لمعدلات إنتاج الطائرات ذات البدن الضيق والواسع يؤثر على التوقعات. وفوق ذلك، تؤدي الزيادات غير المتوقعة في الإنفاق الدفاعي إلى تفاقم نقص الأجزاء المتخصصة مثل القوالب الاستثمارية (ماكينزي وشركاه: التغلب على التحديات في مشتريات الفضاء الجوي).

تعتبر مثل هذه النواقص مخاطر تشغيلية يومية. في قطاعات الصيانة والإصلاح والتجديد (MRO)، حتى أن ذكر 'النقص' في تقارير المستثمرين تجاوز القلق بشأن ارتفاع التكاليف (ماكينزي وشركاه: التغلب على التحديات في مشتريات الطيران). وهذا يسلط الضوء على تحول جذري: أصبح قادة الشراء يعطون الأولوية لإدارة المخاطر وضمان التوريد على التوفير في التكاليف وحده.

تفاقم هذه المشكلة هو التوحيد داخل الموردين من الدرجة الثانية والثالثة، الأمر الذي يحد من التنوع في قاعدة التوريد ويعزز تأثير الاضطرابات. عندما يسيطر عدد أقل من الموردين على جزء أكبر من السوق، فإن أي خلل في الإنتاج يتردد صداه عبر السلسلة بأكملها.

يجب على فرق الشراء اليوم أن تفعل أكثر من مجرد توريد القطع؛ فهم يقاتلون الحرائق، ويخمدون الاشتعالات العالمية الواسعة. إن بناء المرونة يعني التحرك ما وراء الإطفاء التفاعلي للحرائق وتبني أنظمة ذكية ومؤتمتة تتنبأ بالتأخيرات وتمنع حدوثها قبل وقوعها.

الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لطلبات العروض: تقليل أوقات الاستجابة والأخطاء

عمليات طلب العروض (RFQ) تُعتبر عقبة كبيرة في عملية الشراء. الفرز اليدوي ومراجعة والرد على طلبات العروض يستغرق وقتاً طويلاً ومعرض للخطأ، خاصةً عندما تتدفق الأحجام الكبيرة منها يومياً إلى البريد الإلكتروني.

وفقًا لـ ePlaneAI، يمكن لأدوات الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لطلبات العروض قراءة الرسائل الواردة، وتصنيفها حسب الأهمية (روتينية، معتدلة، AOG)، وإنشاء عروض أسعار دقيقة ومعتمدة في أقل من 10 دقائق. مقارنةً بالعمليات اليدوية التي قد تستغرق ساعات أو حتى أيام، هذا يمثل فوزًا كبيرًا بالكفاءة.

تؤدي أتمتة طلبات العروض إلى تقليل الأخطاء البشرية. أخطاء كتابة أرقام القطع أو تفاصيل المخزون المفقودة يمكن أن تؤدي إلى تأخيرات وتكاليف مرتفعة. تقوم أدوات الذكاء الاصطناعي بمقارنة طلبات العروض مع قواعد بيانات المخزون والأسعار الفعلية، مما يلغي تقريبًا مثل هذه الأخطاء

الأهم من ذلك، تمكّن الأتمتة أيضًا من تحديد الأولويات بذكاء أكبر. يتم تمييز الطلبات الحرجة ذات القيمة العالية مثل سيناريوهات الطائرة على الأرض (AOG) على الفور للانتباه الفوري. بدلاً من أن تُدفن تحت طلبات الروتين، تقفز طلبات العروض المستعجلة إلى مقدمة الطابور للحصول على استجابة سريعة.

في ePlaneAI، لاحظنا أن الشركات التي تستخدم حل EmailAI لدينا تحقق أوقات استجابة أسرع لطلبات العروض وهوامش ربح محسنة، وتغلق الصفقات بينما المنافسون لا يزالون يرتبون صناديق البريد الإلكتروني الخاصة بهم.

معالجة توحيد سلسلة التوريد والمخاطر

أحد العوامل الرئيسية وراء عدم استقرار الشراء هو توحيد سلاسل التوريد. على مدى العقد الماضي، اندمج موردو الفضاء الجوي، مما أدى إلى تضييق مجموعة المصادر المتاحة للمكونات الحيوية. هذا التقليل في التنوع يُكبر المخاطر عندما تحدث الانقطاعات.

تقارير ماكينزي تشير إلى أن الدمج أدى إلى نقص حاد، لا سيما في المعادن المتخصصة حيث يخدم عدد أقل من الموردين الطلب المتزايد (ماكينزي وشركاه: التغلب على التحديات في مشتريات الفضاء الجوي).

في الواقع، ازداد ذكر كلمة "نقص" في مكالمات المستثمرين لشركات الفضاء الجوي خلال عام 2022 ولم تعد بعد إلى المستويات التي كانت عليها قبل الجائحة، مما يؤكد أن هذه مشكلة هيكلية وليست مؤقتة (ماكينزي وشركاه: التغلب على التحديات في قطاع الفضاء الجوي).

النهج المتعمد والمدار بالمخاطر لتنويع الموردين هو الحل. تقوم الشركات الرائدة برسم خرائط لشبكات التوريد الخاصة بها لتحديد نقاط الفشل الفردية والاستثمار في خطط الطوارئ. يقوم البعض بتجميع عدة حزم عمل في عروض أسعار واحدة، مما يحقق وفورات تصل إلى 20% في فئات مثل الكهربائيات (ماكينزي وشركاه: التغلب على التحديات في مشتريات الفضاء الجوي). بالإضافة إلى ذلك، يزيد الكثيرون من الاحتياطي في قطاعات الأجزاء الحرجة، مما يوفر حماية ضد الصدمات المستقبلية لضمان الاستمرارية (ماكينزي وشركاه: التغلب على التحديات في مشتريات الفضاء الجوي).

الأتمتة تسرع من دوران طلبات الأسعار وتزيد من التنافسية

في مجال الفضاء، تُعد تأخيرات طلبات العروض مسؤولية كبيرة، ويؤدي التعامل اليدوي مع طلبات العروض إلى تفاقم الوضع.

في ePlaneAI، وجد عملاؤنا أن الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي لطلبات العروض يمكن أن تقلص أوقات الاستجابة من ساعات أو أيام إلى دقائق. تأثير هذا التغيير هائل: مع معالجة شركات الطيران لآلاف طلبات العروض يوميًا، تؤدي الاستجابات الأسرع إلى زيادة معدلات الفوز وتوفير ملايين الدولارات بشكل محتمل. في الواقع، يمكن أن يؤدي التأخير خلال أحداث الأرض (AOG) إلى دفع الشركات علاوة تصل إلى 50% مقابل قطع الغيار العاجلة.

علاوة على ذلك، تقوم الأنظمة الآلية بتمييز التناقضات ومطابقة بيانات الموردين في الوقت الفعلي، مما يلغي تقريبًا الأخطاء المكلفة.

يمكن لشركات الفضاء أن تستغني عن الحاجة للبشر في العمليات المناسبة وتتفوق على المنافسين الذين لا يزالون محصورين في دورات طلبات العروض البطيئة واليدوية.

التنبؤ المعزز بالذكاء الاصطناعي لمرونة سلسلة التوريد

التنبؤ في مجال الفضاء كان دائمًا، على الأقل جزئيًا، لعبة تخمين. التقلبات في الطلب على القطع، والضغوط الجيوسياسية، وتوحيد الموردين تجعل من المستحيل تقريبًا التنبؤ بالاحتياجات المادية باستخدام الأساليب التقليدية (ماكينزي وشركاه: التغلب على التحديات في مشتريات الفضاء).

لكن الذكاء الاصطناعي يعيد كتابة القواعد. تلاحظ ماكينزي أن دقة التنبؤ بالطلب يمكن أن تتحسن بأكثر من 25% عند استخدام نماذج البيانات المتكاملة والتعلم الآلي. تستوعب نماذج الذكاء الاصطناعي بيانات المبيعات التاريخية ومقاييس أداء الموردين ومستويات المخزون لتوليد تنبؤات دقيقة.

تتعدى الفوائد مجرد جداول بيانات أنظف. يمكن للشركات التي تتوقع زيادة في الطلب وقيود في العرض أن تقوم بتأمين المكونات الحيوية بشكل استباقي، وتجنب نفاد المخزون، وتقليل الطلبات المستعجلة المكلفة. كما يمكنها أيضًا تحديد المخاطر في سلسلة التوريد مبكرًا، وتعديل استراتيجيات الشراء قبل أن تحدث الاضطرابات.

سد الفجوة في المهارات في مجال توريد الفضاء الجوي

تتعرض قناة المواهب في مجال الفضاء الجوي لضغوط من عدة جوانب: تقدم القوى العاملة في السن، والمنافسة من الصناعات المجاورة مثل أشباه الموصلات والسيارات، والاعتماد المتزايد على الأدوات الرقمية (ماكينزي وشركاه: التغلب على التحديات في مشتريات الفضاء الجوي).

وجدت ماكينزي أن شركات الفضاء تأخرت عن نظرائها في صناعة السيارات بنحو 15٪ في نضج الوظائف الشرائية على مدى الـ 18 عامًا الماضية. ولتفاقم المشكلة، تقارير ديلويت أن حوالي نصف مديري المطارات وأربعة من كل عشرة مديرين عامين للفنادق يذكرون إعادة تأهيل العمال للتكنولوجيا الجديدة كواحدة من أهم ثلاث مخاوف لقوى العمل لديهم (ديلويت: نحو خط مواجهة سفر خالٍ من العقبات: دمج التكنولوجيا والقوى العاملة).

The challenge isn’t just finding workers; it’s equipping them with the right mix of digital tools and industry knowledge. Automation is great, but it still requires skilled operators to manage exceptions and oversee complex orchestration. Smart companies are investing in targeted upskilling initiatives, blending classroom learning with on-the-job mentorship. Deloitte emphasizes that companies are 4.1x more likely to succeed in transformations when they have leaders who act as role models (middle managers), and provide hands-on apprenticeships (Deloitte: Toward Travel’s Frictionless Frontline: Integrating Technology and Workforce).

من خلال سد الفجوة في المهارات، يمكن لشركات الفضاء وموظفيها أن يزدهروا ويتكيفوا في ظل التقدم التكنولوجي السريع.

تكشف تعدين العمليات عن عدم الكفاءات المخفية

قد يبدو تعدين العمليات أكاديميًا، ولكن في مجال الفضاء، هذا يعني فقط تدفقات عمل أكثر كفاءة.

كما تقول ديلويت، فإن تعدين العمليات يشبه "أشعة إكس للعمليات التجارية"— فهو يُظهر تدفق الأنشطة عبر الأنظمة لكشف الاختناقات، والتكرارات، ومخاطر الامتثال (ديلويت: تحسين العمليات المستندة إلى البيانات في صناعة الطيران).

باستخدام خوارزميات متقدمة، يربط تعدين العمليات بيانات الأحداث من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات وأدوات الشراء وأنظمة المخزون لرسم خرائط تدفقات العمليات الواقعية. تمكن هذه الشفافية القادة من استهداف عدم الكفاءة بدقة بدلاً من التخمين.

على سبيل المثال، تسلط الأبحاث التي أجرتها ديلويت الضوء على كيفية مساعدة تعدين العمليات في معالجة تقلبات ما بعد الجائحة وارتفاع توقعات العملاء من خلال تمكين كفاءة تشغيلية أفضل ومرونة (ديلويت: تحسين العمليات المستندة إلى البيانات في صناعة الطيران).

ليس الأمر متعلقًا بالتشخيص فحسب؛ بل بالعمل. أدوات تعدين العمليات يمكن أن تغذي الأفكار مباشرةً إلى أنظمة الأتمتة، مما يؤدي إلى تشغيل سير العمل الذي يسرع الموافقات، ويشير إلى المخاطر، ويعجل بالطلبات الحرجة. بالتوافق مع الذكاء الاصطناعي، يخلق هذا حلقة تغذية راجعة حيث تتحسن العمليات باستمرار مع مرور الوقت. مع سلاسل التوريد في مجال الفضاء الممتدة، أصبح هذا المستوى من الرؤية ليس خيارًا بعد الآن. إنه ضروري للنمو المستدام والقابل للتوسع.

أتمتة عمليات طلب العروض لتسريع الاستجابة

في مجال الفضاء، كل طلب للحصول على عرض سعر يمثل عملية حرجة للمهمة. الأجزاء المفقودة، بغض النظر عن صغرها، يمكن أن تؤخر الأساطيل وتؤدي إلى تآكل الثقة.

تقليديًا، كان إدارة طلبات العروض يدويًا ومعرضًا للخطأ. لكن الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل EmailAI من ePlaneAI تجلب مستويات من السرعة والدقة كان يُعتقد أنها مستحيلة قبل بضع سنوات فقط. (أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها استخراج البيانات بشكل نظيف، وتصنيفها بدقة، ثم توفير عروض أسعار آلية - على نطاق واسع - منذ 2020-2022.) كانت أدوات الأتمتة السابقة موجودة، ولكن ليس بنفس الجدوى التجارية.

لوضع الأمور في نصابها، في ePlaneAI، وجدنا أن الطلبات الروتينية لعروض الأسعار (التي تشكل 50-60% من الطلبات) يمكن الآن الرد عليها فورًا بإستخدام الردود المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، بينما يتم تمييز طلبات AOG (الطائرة على الأرض) تلقائيًا للتعامل الفوري.

ليس فقط أن هذا يسرع عملية التسعير، ولكنه يلغي الأخطاء البشرية. الذكاء الاصطناعي يقوم بمطابقة طلبات العروض مع قواعد بيانات المخزون والأسعار الفعلية، مما يضمن دقة العروض ومطابقتها مع متطلبات التنظيم

تكامل البيانات: تحويل الجزر المعزولة إلى رؤى

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

هذا هو المكان الذي تتدخل فيه طبقات التكامل مثل ePlaneAI. تقوم ePlaneAI بربط طلبات العروض عبر البريد الإلكتروني وبيانات المخزون وسير العمل الخاص بالشراء لتحويل تيارات البيانات المعزولة إلى رؤى قابلة للتنفيذ. مع هذا التكامل، يمكن للشركات التحقق من توفر القطع على الفور، وأتمتة إنشاء أوامر الشراء (PO)، وتقليل العمل الإداري اليدوي.

تحقق الشركات الفضائية مكاسب في الإنفاق وتعزز دقة التنبؤات وتقلل من نفاد المخزون وتحسن من مرونة العمليات عندما تربط بين نقاط البيانات.

بناء سلسلة توريد أكثر مرونة وتنوعًا

تأثرت صناعة الفضاء بشدة بسبب دمج الموردين. قلة الموردين تعني خيارات أقل—خاصةً بالنسبة للمواد الحرجة مثل المكونات الإلكترونية المتخصصة.

تُبرز ماكينزي أن الدمج بين الموردين من الدرجة الثانية والثالثة قد زاد من الضعف غير المقصود أمام النقص (ماكينزي وشركاه: التغلب على التحديات في مشتريات الطيران).

هنا، التنويع الاستراتيجي هو الحل. قادة الشراء يقومون برسم خرائط لمناظر سلاسل التوريد المتنوعة لتجنب نقاط الفشل الوحيدة ويستثمرون في موردين بديلين، حتى لو كان ذلك يعني تكاليف أولية أعلى. بعض الشركات تخصص مئات الملايين عالميًا لزيادة الاحتياط وضمان مرونة سلسلة التوريد.

تلعب تقنيات تحليل العمليات دورًا هنا أيضًا. تشير ديلويت إلى أن شركات الطيران يمكنها استخدام تحليل العمليات المستند إلى البيانات لتحديد نقاط عدم الكفاءة واكتشاف استراتيجيات التوريد البديلة عبر عمليات الشراء والصيانة والإصلاح والتجديد (MRO) ().

سد الفجوة في المواهب بسلاسل التوريد في مجال الطيران

الأشخاص، مثل قطع غيار الطائرات، في نقص أيضًا. تواجه الطيران نقصًا مزمنًا في المواهب، خاصةً لأدوار سلسلة التوريد مثل إدارة أداء الموردين وتخطيط الإنتاج.

وجدت ماكينزي أن هناك فجوة من 4 إلى 6 نقاط بين الأدوار المتاحة والمواهب المتوفرة في سلسلة التوريد بقطاع الطيران ().

تتردد ديلويت في هذا، مشيرة إلى أن 62% من المطارات تعمل بأقل من نصف قوتها العاملة قبل الجائحة، وأقل من 10% يتوقعون العودة إلى مستويات التوظيف لعام 2019 في أي وقت قريب ().

لمعالجة هذا الأمر، تتبنى شركات الطيران والضيافة توظيفًا يعتمد على المهارات ومبادرات تطوير المهارات. وفقًا لشركة ديلويت، يزيد 94% من المطارات و62% من الفنادق استخدامهم للواقع الافتراضي في التدريب، بينما يقدم تسعة من كل عشرة تدريبًا عبر الأجهزة المحمولة ().

إعادة تأهيل العمال وتزويدهم بتكنولوجيا RFQ الآلية لتدفقات عمل أسرع وأكثر دقة أمر حاسم في تأمين مستقبل صناعة الطيران وقوتها العاملة المتناقصة.

تعزيز اتخاذ القرارات بالاعتماد على البيانات والأتمتة

تعج الطيران بالحقائق والأرقام، لكن بدون الأدوات المناسبة، تظل مجرد ضجيج. توفر الأتمتة والتحليلات المتقدمة الوضوح للبيانات الغامضة.

تقارير ماكينزي تشير إلى أن فرق الشراء في قطاع الطيران تعتمد بشكل متزايد على الأدوات الرقمية مثل مكعبات الإنفاق وأنظمة طلبات الشراء الآلية لتبسيط المفاوضات مع الموردين وزيادة الرؤية على الإنفاق (). ومع ذلك، التكنولوجيا وحدها ليست كافية. يعتمد التبني على تجربة المستخدم والتكامل. تحذر ماكينزي من أن 60% من مديري الشراء الرئيسيين لم يروا (عائداً كاملاً) على استثماراتهم الرقمية، غالباً بسبب ضعف تبني المستخدمين وتجزئة بيئات التدريب.

لتحقيق أفضل النتائج المعنوية، يجب أن تكون أدوات الذكاء الاصطناعي سهلة الاستخدام، متكاملة بشكل جيد، ومدعومة بتدريب قوي للمستخدمين. هذا يحول البيانات إلى رؤى ويسرع عملية اتخاذ القرارات.

بالنسبة لفرق الشراء، استخدام حلول الذكاء الاصطناعي مثل أتمتة طلبات العروض يعني الفوز بصفقات أكثر، وعلاقات أفضل مع العملاء، وأيام عمل أفضل، مع قضاء الوقت في مهام ذات معنى (الاستراتيجية أو العمل العملي في الصيانة والإصلاح والتشغيل)، وليس البحث في الملفات والنماذج.

يمكن لفرق الشراء اليوم أن تحقق ميزة تنافسية للمتبنين الأوائل.

في النقطة المثالية لتبني طلبات العروض الآلية

في الوقت الحالي، تتواجد الشركات في النقطة المثالية لتبني حلول الذكاء الاصطناعي مثل ePlaneAI لأتمتة استخراج البيانات، وطلبات العروض، وغيرها من العمليات التجارية.

على الرغم من توافر الأتمتة الذكية منذ عدة سنوات، لست متأخرًا جدًا للاستفادة من ميزة التبني المبكر. بالنسبة للعديد من الصناعات، مثل الطيران والتصنيع الصناعي، الآن هو الوقت المثالي.

من الاضطراب إلى المسار، الآن هو الوقت المناسب للتحرك

نقص الإمدادات، والفجوات في المواهب، وتعقيدات التشغيل ما زالت تشكل تحديًا لقطاع الطيران. ولكن كما تظهر هذه المصادر، الشركات التي تتبنى التحول الرقمي، والأتمتة، واتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات تبرز أقوى، وأسرع، وأكثر تنافسية.

تصبح تقنيات تعدين العمليات، والذكاء الاصطناعي المتقدم، ومعالجة طلبات العروض الآلية بسرعة المعيار الجديد للنجاح. القادة في هذا المجال يشهدون بالفعل وفورات سنوية بالملايين ودورات شراء أسرع وأذكى

الدرس؟ لا تنتظر الاضطراب التالي لكشف الثغرات في سلسلة التوريد الخاصة بك. اتخذ إجراءات الآن للحصول على ميزة المتبني الأول بينما تبني المرونة والقدرة على التكيف التي تحتاجها عملياتك.

جاهز لتسريع عملية الشراء الخاصة بك باستخدام الأتمتة البريدية المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟ استكشف كيف يمكن لـ أن يحول سير عمل الطيران الخاص بك لعمليات طلب العروض وأكثر. احجز عرضًا توضيحيًا اليوم.