جرد الذكاء الاصطناعي. توقع احتياجات كل قطعة طيران.

نماذج التعلم الآلي والتحسين المستمر

بمجرد إنشاء خط أنابيب البيانات، تُطبّق خوارزميات تعلّم آلي متقدمة لتوليد توقعات ورؤى تحسينية. يستخدم النظام مجموعة من النماذج، يُعالج كلٌّ منها جانبًا من جوانب إدارة المخزون، ويُحسّن هذه النماذج باستمرار مع ورود بيانات جديدة (التعلم الذاتي). تشمل المكونات الرئيسية لمنهجنا في التعلّم الآلي ما يلي:

الهندسة المعمارية المستندة إلى السحابة مع Qlik وSnowflake

تعتمد حلول الذكاء الاصطناعي الحديثة لإدارة المخزون على بنية حوسبة سحابية، توفر قابلية التوسع والتكامل والأداء اللازمين للتحليلات الفورية. نظامنا قائم بالكامل على السحابة، مستفيدًا من سحابة بيانات Snowflake ومنصة تحليلات Qlik في الواجهة الخلفية. تضمن هذه البنية إجراء جميع العمليات الحسابية وتخزين البيانات في السحابة (دون الحاجة إلى خوادم محلية)، مما يتيح للفرق العالمية الوصول إلى الأدوات من أي مكان، ويسمح للنظام بالتوسع ليتناسب مع أي حجم بيانات أو عدد مستخدمين.

الشكل: بنية عالية المستوى تدمج مصادر بيانات متنوعة مع منصة بيانات سنوفليك السحابية، مما يُغذي التعلم الآلي والتحليلات. تُستقبل البيانات (دفعات أو آنيًا) من قواعد بيانات تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، وتطبيقات البرمجيات كخدمة (SaaS)، والملفات، ثم تُحوّل وتُخزّن في مستودع بيانات سنوفليك السحابي. تُدير المنصة جودة البيانات، وتُنفّذ نماذج التعلم الآلي، وتُوفّر الفهرسة والحوكمة. وتُقدّم طبقة تحليلات Qlik لوحات معلومات تفاعلية ورؤىً مُعتمدة على الذكاء الاصطناعي للمستخدمين النهائيين.

ندفة الثلج باعتبارها العمود الفقري للبيانات:يتم دمج جميع بيانات المؤسسة في Snowflake، وهو مستودع بيانات سحابي أصلي معروف بأدائه العالي ومرونته. يخزن Snowflake بيانات تخطيط موارد المؤسسات (ERP) المنظفة وسجلات المخزون وأي مجموعات بيانات خارجية بطريقة مركزية. ونظرًا لأن Snowflake هي خدمة سحابية مُدارة بالكامل، فيمكنها التوسع أو التقليص تلقائيًا بناءً على عبء العمل، مما يسمح لنا بتشغيل حسابات تعلم آلي مكثفة أو استعلامات معقدة عند الطلب دون القلق بشأن البنية التحتية. تُعد هذه المرونة أمرًا بالغ الأهمية عند التنبؤ بآلاف أرقام الأجزاء أو تشغيل عمليات المحاكاة - يمكن للنظام زيادة قوة الحوسبة الإضافية في السحابة للتعامل مع الحمل، ثم تقليص الحجم. كما يوفر Snowflake أيضًا إمكانات آمنة لمشاركة البيانات وتكاملها، والتي نستخدمها لسحب البيانات من مصادر مختلفة وحتى مشاركة نتائج معينة مع الشركاء حسب الحاجة، كل ذلك مع الحفاظ على أمان صارم (يتم دعم الامتثال لمعايير SOC 2 وISO 27001 لحماية البيانات). باستخدام Snowflake، يمكن لمنصة الذكاء الاصطناعي للمخزون لدينا التعامل مع أحجام البيانات الكبيرة (مثل سنوات من تاريخ المعاملات وملايين سجلات الأجزاء) وإجراء تحديثات في الوقت الفعلي تقريبًا. يحرر نهج مستودع البيانات السحابي العملاء من إدارة قواعد البيانات ويوفر مصدرًا واحدًا للحقيقة يمكن الوصول إليه من خلال جميع المكونات الأخرى (محركات التعلم الآلي ولوحة المعلومات وحتى أدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى الخاصة بالعميل إذا لزم الأمر).

معالجة الذكاء الاصطناعي وقابلية التوسع:يتم أيضًا نشر مكونات التعلم الآلي لـ Inventory AI في بيئة السحابة. لتحقيق أقصى قدر من قابلية التوسع والموثوقية، يتم استضافة النماذج التنبؤية وإجراءات التحسين على خدمات الحوسبة السحابية (على سبيل المثال، باستخدام AWS Lambda أو أجهزة VM السحابية). وهذا يعني أنه كلما احتاج النظام إلى إنشاء توقعات أو توصية جديدة، يمكنه استدعاء وظائف السحابة التي تشغل نماذج التعلم الآلي مقابل أحدث بيانات Snowflake. يضمن نشر الذكاء الاصطناعي في السحابة تشغيل المهام الثقيلة حسابيًا (مثل تدريب نموذج جديد أو تقييم آلاف السيناريوهات) بكفاءة ويمكن موازنتها. لا توجد نقطة فشل واحدة؛ يمكن للهندسة المعمارية تحمل الانقطاعات عن طريق إعادة التوجيه إلى موارد أو مناطق سحابية أخرى. بالإضافة إلى ذلك، يسهل النشر السحابي التسليم المستمر للتحديثات - يمكن طرح تحسينات النموذج الجديد أو تحسينات الميزات بسلاسة لجميع المستخدمين دون الحاجة إلى تثبيتات محلية. النتيجة النهائية هي إمكانيات تحليل آنية أو عند الطلب: يرى المستخدمون دائمًا تنبؤات مُحدثة على لوحة المعلومات، ويمكنهم الوثوق بأن الذكاء الاصطناعي يُحلل أحدث البيانات من وراء الكواليس. على سبيل المثال، يمكن لموزع قطع غيار الطائرات أن يُعيد تشغيل التنبؤات فورًا بعد تحميل بيانات مبيعات الشهر الماضي - ستُنفذ وظائف السحابة التنبؤ المُحدث وتُحدّث لوحة المعلومات في غضون دقائق، بفضل قابلية التوسع السحابي عند الطلب. وكما ذُكر، "يتيح النشر السحابي للموزعين الوصول إلى رؤى آنية في أي وقت" والتوسع حسب الحاجة لتلبية ارتفاع الطلب.

لوحة معلومات تفاعلية مع Qlik:في الواجهة الأمامية، يوفر Inventory AI لوحة معلومات مخصصة للذكاء الاصطناعي مدعومة من Qlik، وهي أداة رائدة في التحليلات وذكاء الأعمال. يرتبط Qlik مباشرة بمستودع بيانات Snowflake، مما يتيح له الاستعلام عن أحدث البيانات ومخرجات النموذج بأداء عالٍ. يوفر استخدام Qlik إمكانيات تحليل وتصور تفاعلية غنية للمستخدم النهائي. لقد أنشأنا مجموعة متنوعة من عروض لوحات المعلومات والرسوم البيانية (اتجاهات المخزون، والتوقعات مقابل الفعلي، وتوزيع المخزون، ومؤشرات الأداء الرئيسية، وما إلى ذلك) باستخدام محرك تحليلات Qlik. يتم تضمين رؤى الذكاء الاصطناعي في لوحات المعلومات هذه - على سبيل المثال، قد يسلط النظام الضوء على الأجزاء التي من المتوقع نفادها في الثلاثين يومًا القادمة، أو وضع علامة على عناصر المخزون الزائدة، أو إظهار درجات أداء البائع، كل ذلك في واجهة تفاعلية حيث يمكن للمستخدمين التصفية حسب أسطول الطائرات والموقع والإطار الزمني وما إلى ذلك. تم تحسين تكامل Qlik مع Snowflake للتحليلات في الوقت الفعلي، مما يعني أنه يمكن أن تنعكس أي بيانات جديدة محملة في Snowflake (أو أي توصية جديدة للذكاء الاصطناعي) على الفور في لوحة المعلومات. يختبر المستخدمون نظامًا سلسًا وسريع الاستجابة حيث يمكنهم التعمق في البيانات وطرح أسئلة مخصصة وحتى استخدام استعلامات اللغة الطبيعية (بمساعدة الذكاء الاصطناعي) للحصول على إجابات من بيانات المخزون. تتعامل طبقة Qlik أيضًا مع التنبيهات والإشعارات - على سبيل المثال، نقوم بتكوين تنبيهات لظروف معينة مثل "جزء حرج أقل من مخزون الأمان" أو "خطأ التنبؤ أعلى من X٪"، والتي يمكن أن يرسلها Qlik إلى مديري المخزون عبر البريد الإلكتروني أو إشعار الهاتف المحمول، مما يضمن عدم تفويت أي شيء مهم. باختصار، يعمل Qlik كبوابة استخبارات تواجه المستخدم، حيث يحول التنبؤات والأرقام الخام من الذكاء الاصطناعي إلى مخططات بديهية ومؤشرات أداء رئيسية ولوحات معلومات قابلة للتنفيذ لصناع القرار. إنه يسد الفجوة بين علم البيانات المعقد في الواجهة الخلفية واتخاذ القرارات العملية في الواجهة الأمامية، مما يسمح حتى للمستخدمين غير الفنيين (المخططين والمشترين وفرق المبيعات) بالاستفادة من التحليلات التي يقودها الذكاء الاصطناعي في سير عملهم اليومي.

التكامل والتوافق:تم تصميم بنية السحابة لدينا لتتكامل مع المشهد الحالي لتكنولوجيا المعلومات لشركات الطيران. سواء كان العميل يستخدم نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) التقليدي (مثل SAP وRamco وAmos) أو لديه بيانات بالفعل في بحيرة/مستودع سحابي، يمكن لحلنا أن يتكامل بسلاسة. تعمل المنصة "مع SAP وSnowflake وOracle وAMOS وQuantum وأنظمة الطيران الأخرى لتبني سلس من قبل المؤسسات". نحن نوفر نقاط نهاية موصلات/واجهات برمجة التطبيقات لاستيعاب بيانات تخطيط موارد المؤسسات إلى Snowflake باستمرار، وبالمثل يمكننا تغذية المخرجات (مثل توصيات الطلبات أو تحديثات الأسعار) مرة أخرى إلى نظام تخطيط موارد المؤسسات أو الأنظمة الأخرى. هذا التوافق الواسع يعني دعم جميع أنظمة تخطيط موارد المؤسسات - لا يتطلب الذكاء الاصطناعي استبدال نظام تخطيط موارد المؤسسات الخاص بك، بل يعززه من خلال الجلوس في المقدمة في السحابة وقراءة/كتابة البيانات حسب الحاجة. كما يعني كونه قائمًا على السحابة الحد الأدنى من التثبيت المحلي؛ يمكن الوصول إلى الحل عبر متصفح الويب ويتصل بشكل آمن بمصادر البيانات. تُقدّر شركات الطيران امتثال هذه البنية لسياسات أمن تكنولوجيا المعلومات وحوكمة البيانات: حيث يتم تشفير عمليات نقل البيانات، ويتم التحكم في الوصول عبر الأدوار، وتتوافق بيئة السحابة مع معايير القطاع. في الواقع، يضمن الجمع بين سحابة بيانات Snowflake الآمنة وتحليلات Qlik المُدارة أمانًا وامتثالًا على مستوى المؤسسة، مع توفير أحدث إمكانات الذكاء الاصطناعي. يتميز النظام بأكمله بتعدد المستأجرين وقابليته للتوسع، لذا سواءً كان لدى العميل موقع واحد أو مواقع عالمية، أو عدد قليل من المستخدمين أو مئات المستخدمين، يبقى الأداء سريعًا وموثوقًا به. من خلال التركيز على الحوسبة السحابية وطبقة تكامل مرنة، يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي للمخزون بسرعة والعمل بتناغم مع الأدوات والعمليات المُطبقة بالفعل في شركات الطيران.

تكييف الذكاء الاصطناعي مع قطاع الطيران: حالات الاستخدام وتكامل الصناعة

إن تصميم نظام ذكاء اصطناعي لتحسين المخزون، مُصمم خصيصًا لقطاع الطيران، يتطلب معالجة التحديات الفريدة وسير العمل لشركات الطيران، وشركات الصيانة والإصلاح والعمرة، وموردي قطع غيار الطائرات. لذا، صُمم حلنا بدقة ليناسب حالات استخدام الطيران: إدارة قطع غيار أساطيل الطائرات، ودعم سلاسل توريد شركات الصيانة والإصلاح والعمرة، وتمكين التداول الفعال للقطع الفائضة. نسلط الضوء أدناه على كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي للمخزون في هذا المجال، والميزات الخاصة التي تُمكّن كلًا من البائعين والمشترين (شركات الطيران، وشركات الصيانة والإصلاح والعمرة، وموزعي قطع الغيار) في قطاع الطيران.

توقعات الطلب على أجزاء الطيران:من الصعب التنبؤ بالطلب على قطع غيار الطيران - فغالبًا ما يتبع نمطًا متقطعًا (فترات طويلة من عدم الاستخدام تتخللها احتياجات مفاجئة، وخاصةً بالنسبة لوحدات LRU الحرجة). ويعالج الذكاء الاصطناعي هذا الأمر باستخدام تنبؤات متطورة مصممة خصيصًا لسلوك قطع الغيار. وكما هو مذكور في الأبحاث، فإن دقة التنبؤ بقطع الغيار هي عامل حاسم في ضمان الجاهزية التشغيلية وكفاءة الميزانية. ويدمج نظامنا نماذج احتمالية للتعامل مع الطلب المتقطع (يمكن دمج طريقة كروستون أو نماذج الطلب المتقطع القائمة على كروستون جنبًا إلى جنب مع نماذج التعلم الآلي)، كما أنه يستفيد من بيانات الأسطول (مثل ساعات طيران الطائرات والدورات وجداول الصيانة) للتنبؤ بموعد الحاجة إلى قطع الغيار. ومن خلال تحقيق دقة أعلى في التنبؤ بالطلب على قطع الغيار، يمكن لشركات الطيران ضمان حصولها على القطعة المناسبة في الوقت المناسب، مما يقلل من مواقف AOG (الطائرات على الأرض). وأظهرت إحدى دراسات الحالة في مجال الطيران العسكري أن تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة معًا أدى إلى تحسين دقة التنبؤ بشكل كبير لقطع الغيار، مما يؤكد قيمة نهج الذكاء الاصطناعي المجمع. عمليًا، قد يتنبأ الذكاء الاصطناعي لدينا بالعطل أو الحاجة إلى صيانة مُحتملة لمكون ما بناءً على أنماط الاستخدام، مما يسمح لشركة الطيران أو قسم الصيانة والإصلاح والتجديد بتجهيز هذا الجزء مسبقًا. هذا يُقلل من طلبات الطوارئ ويُسرّعها، وبالتالي يُقلل التكاليف ويُقلل من تعطل الطائرات.

المشتريات المُحسّنة وطلبات عروض الأسعار الآلية:في مجال مشتريات الطيران، تُعد إدارة طلبات عروض الأسعار (RFQ) مهمة يومية، حيث يُرسل المشترون طلبات عروض الأسعار إلى الموردين أو يتحققون من أسواق قطع الغيار للعثور على المكونات المطلوبة. يُبسط الذكاء الاصطناعي للمخزون ويُؤتمت جزءًا كبيرًا من سير العمل هذا. يمكن للنظام إنشاء طلبات عروض أسعار أو طلبات شراء تلقائيًا عند استيفاء شروط معينة (على سبيل المثال، ينخفض المخزون عن نقطة إعادة الطلب التي يحسبها الذكاء الاصطناعي، أو تشير التوقعات إلى عجز مستقبلي). تُملأ طلبات عروض الأسعار هذه بتفاصيل القطعة والكمية المطلوبة وتاريخ الحاجة وحتى السعر المستهدف المقترح وفقًا لما يحدده نموذج تسعير الذكاء الاصطناعي. من خلال أتمتة إنشاء طلبات عروض الأسعار وحتى تحليل الاستجابة، تعمل المنصة على "أتمتة طلبات عروض الأسعار وعروض الأسعار وسير عمل المشتريات لتوفير ساعات يوميًا". على سبيل المثال، إذا كانت شركة طيران تعاني من نقص في وحدة إلكترونيات طيران معينة، فقد يحدد الذكاء الاصطناعي البائعين المعتمدين لتلك الوحدة ويصيغ رسالة طلب عرض أسعار ويرسلها عبر البريد الإلكتروني أو واجهة برمجة تطبيقات السوق. عندما يستجيب الموردون بعروض أسعار، يستطيع الذكاء الاصطناعي (بمساعدة معالجة اللغة الطبيعية من وحدة الذكاء الاصطناعي للبريد الإلكتروني لدينا) تحليل الردود، ومقارنة الأسعار وتواريخ التسليم، والتوصية بالخيار الأمثل للمشتري البشري. في كثير من الحالات، يمكن أتمتة عمليات الشراء الروتينية للأجزاء الشائعة بالكامل - حيث يختار النظام عرض السعر الأمثل بناءً على أداء المورد وسعره، ثم يُفعّل أمر شراء في نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، كل ذلك دون تدخل يدوي. لا يقتصر هذا المستوى من الأتمتة على تسريع سلسلة التوريد (وهو أمر بالغ الأهمية عند ضيق جداول الصيانة)، بل يضمن أيضًا أن تكون قرارات الشراء مستندة إلى البيانات. يُثري كل طلب عرض أسعار وعروض أسعار نتلقاها البيانات، التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي لمعرفة اتجاهات التسعير وسلوك الموردين، مما يُحسّن توصياته باستمرار.

الشراء والبيع بثلاث نقرات (تكامل السوق):من أبرز ميزات نظامنا للذكاء الاصطناعي للمخزون، المُركّز على قطاع الطيران، التكامل السلس مع أسواق القطاع مثل ILS (خدمة تحديد موقع المخزون) وPartsBase. تُعدّ هذه المنصات الإلكترونية المكان الذي تشتري وتبيع فيه شركات الطيران قطع الغيار عالميًا. لقد دمجنا واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بها مباشرةً في لوحة معلومات الذكاء الاصطناعي للمخزون، مما يُمكّن المستخدمين من تنفيذ إجراءات السوق ببضع نقرات فقط. يُحدّد النظام الفائض أو المخزون بطيء الحركة في مخزونك - أي القطع التي لن تحتاجها في المستقبل المنظور - ويُمكنه إدراجها للبيع على ILS/PartsBase بشكل فوري تقريبًا. يُمكن للمستخدمين مراجعة القائمة المُقترحة من قِبل الذكاء الاصطناعي (بما في ذلك السعر المُوصى به) ثم نشرها بثلاث نقرات فقط. وبالمثل، إذا اكتشف الذكاء الاصطناعي نقصًا مُستقبليًا في قطعة غيار، يُمكنه البحث في السوق عن المخزون المُتاح وإما بدء عملية شراء مُباشرةً أو على الأقل عرض خيارات الطلب بنقرة واحدة على المستخدم. يعني هذا التكامل العميق إمكانية "إدراج ومزامنة وإدارة المخزون عبر الأسواق الرائدة دون مُغادرة المنصة". على سبيل المثال، يمكن لمدير الصيانة والإصلاح (MRO) عرض لوحة معلومات للقطع الزائدة، وتحديد القطع المراد بيعها، وسيقوم النظام بإرسال هذه القوائم إلى منصتي ILS وPartsBase مع جميع التفاصيل اللازمة (الحالة، الشهادات، إلخ)، مما يوفر وقتًا هائلاً مقارنةً بالعرض اليدوي. أما بالنسبة للشراء، فإذا توفرت قطعة غيار مطلوبة في هذه البورصات، فيمكن للنظام جلب بيانات مباشرة حول السعر والتوافر. كما يمكن للمنصة الاحتفاظ بقائمة الموردين المفضلين والمقارنة بين بائعي السوق ذوي الأداء الجيد المعروفين. يؤكد نموذج النقرات الثلاث على سهولة وسرعة هذه العملية: فما كان يتطلب أنظمة منفصلة وإدخال بيانات يدويًا أصبح الآن تجربة متكاملة - تحديد الحاجة أو الفائض، والنقر لعرض خيارات السوق، والنقر لتأكيد المعاملة. وهذا يعزز بشكل كبير من مرونة موازنة المخزون، وتحويل المخزون الفائض إلى نقد، وسد الفجوات بشكل استباقي.

الاتصال بالبائع وتتبع الأداء:في سلسلة توريد الطيران، يُعد الحفاظ على علاقات قوية مع الموردين ومراقبة الأداء أمرًا حيويًا (فتأخر الأجزاء قد يُكلف شركات الطيران الكثير). يتضمن نظام الذكاء الاصطناعي للمخزون ميزات اتصال الموردين التي تسمح بالتكامل المباشر مع أنظمة الموردين وتتبع الأداء في الوقت الفعلي. ويمكنه الاتصال ببوابات الموردين أو قبول التحديثات الإلكترونية، بحيث تُغذى أشياء مثل تتبع الشحنات وتأكيدات التسليم وتقارير الجودة مباشرةً في نظام الذكاء الاصطناعي. توفر المنصة "تكاملًا فوريًا مع الموردين لضمان سلاسة الطلب" - مما يعني أنه بمجرد تقديم طلب الشراء، فإنها تستمر في مراقبة حالة هذا الطلب. إذا تأخرت الشحنة عن المهلة المعتادة للمورد، فإن الذكاء الاصطناعي يُشير إليها وقد يوصي بالتوريد من موردين احتياطيين. كما يُسجل النظام كل معاملة مع الموردين لبناء ملف تعريف للأداء (نسبة الالتزام بالوقت، ومتوسط المهلة الزمنية مقابل الموعود، ومعدل العيوب، وما إلى ذلك). تظهر هذه المقاييس على لوحة المعلومات، مما يمنح إدارة المشتريات رؤية واضحة لأداء الموردين في لمحة. على سبيل المثال، قد تُظهر أداة أن البائع س لديه معدل التزام بالمواعيد بنسبة 95% ومتوسط تسليم 5 أيام، بينما البائع ص لديه معدل التزام بالمواعيد بنسبة 80% و9 أيام - هذه الرؤى تُرشد المشتري إلى تفضيل البائع س للأجزاء المهمة. بمرور الوقت، يمكن لبيانات البائع المتراكمة للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالمخاطر: إذا بدأ بائع موثوق به عادةً في التراجع، فسيتم اكتشاف هذا الاتجاه مبكرًا. هذا مفيد بشكل خاص لمكاتب الصيانة والإصلاح التي تدير عمليات الإصلاح، حيث غالبًا ما ترسل قطع الغيار إلى ورش خارجية؛ يمكن للذكاء الاصطناعي مراقبة أوقات دورة الإصلاح هذه أيضًا. كل هذا يضمن التحكم الدقيق في جانب العرض من المخزون وتحسينه - فأنت لا تخزن الكمية المناسبة فحسب، بل تحصل عليها أيضًا من المصدر المناسب في الوقت المناسب.

التعاون القائم على السحابة والتوافق مع تخطيط موارد المؤسسات (ERP):نظرًا لأن الحل قائم على السحابة، فإن جميع أصحاب المصلحة (من فرق المبيعات إلى المشترين إلى مخططي المخزون) يمكنهم الوصول إلى نفس النظام المباشر. يمكن لفريق مبيعات شركة الطيران استخدام لوحة المعلومات لتحديد ما إذا كانت هناك قطع غيار يمكنهم تقديمها إلى السوق (رؤية المخزون الزائد وسعر البيع المقترح من الذكاء الاصطناعي)، بينما يستخدمه فريق المشتريات في نفس الوقت لإدارة الاحتياجات الواردة. إن توافق المنصة مع جميع أنظمة تخطيط موارد المؤسسات الرئيسية يعني أنها تتناسب بشكل طبيعي مع العمليات الحالية. على سبيل المثال، عند استخدام SAP، يمكن للذكاء الاصطناعي إعادة كتابة مستويات الحد الأدنى/الأقصى المُحسّنة أو نقاط إعادة الطلب التي يحسبها في سجل المواد الرئيسي لـ SAP، مما يؤدي إلى تحديث معلمات تخطيط تخطيط موارد المؤسسات بشكل فعال باستخدام رؤى الذكاء الاصطناعي. يمكنه أيضًا استيعاب طلبات عروض الأسعار المفتوحة من نظام تخطيط موارد المؤسسات وأتمتة الردود. بغض النظر عن نظام تخطيط موارد المؤسسات أو نظام الصيانة (AMOS أو TRAX وما إلى ذلك) قيد الاستخدام، تضمن طبقة تكامل السحابة تدفق البيانات داخل وخارج دون انقطاع. هذه المرونة مهمة في مجال الطيران، حيث أن العديد من الشركات لديها أنظمة قديمة - يضيف الذكاء الاصطناعي لدينا طبقة ذكاء حديثة فوقها دون الحاجة إلى التفكيك والاستبدال. وبما أن كل شيء يعمل في السحابة، فإن حتى الفرق البعيدة (على سبيل المثال، مسؤول المشتريات في محطة خارجية) يمكنها الوصول إلى الأدوات عبر الويب وتكون جزءًا من سير العمل، وهو ما يمثل تحسنًا كبيرًا مقارنة بأدوات سطح المكتب المنعزلة أو جداول البيانات.

إدارة دورة حياة المخزون الكاملة:يغطي الذكاء الاصطناعي للمخزون دورة حياة إدارة قطع الغيار في قطاع الطيران من البداية إلى النهاية. يبدأ بالتخطيط - التنبؤ بالطلب وتحديد مستويات التخزين المثلى. ثم يُرشد المشتريات - أتمتة طلبات عروض الأسعار، واقتراح الطلبات، وإدارة تفاعلات الموردين. بعد ذلك، يُساعد في العمليات - مراقبة مستويات المخزون آنيًا، وتفعيل عمليات التجديد، وإصدار تنبيهات لأي خلل (مثل ارتفاع مفاجئ في الطلب أو تحذيرات بانخفاض المخزون). كما يُساعد جانب المبيعات والتصرف - تحديد المخزون بطيء الحركة أو القديم وتسهيل بيعه عبر الأسواق أو إعادة توزيعه. طوال هذه الدورة، يُحسّن الذكاء الاصطناعي النتائج المالية والخدمية: تقليل فائض المخزون (مما يُوفر رأس المال العامل) مع تقليل حالات نفاد المخزون (مما يُحسّن مستوى الخدمة لعمليات الصيانة). يوفر النظام تحليلات استخدام تُظهر كيفية استهلاك المخزون أو دورانه، مما يُساعد على تحديد أوجه القصور بدقة، مثل القطع التي لم تُباع منذ سنوات (المرشحة للبيع) أو القطع ذات الدوران المرتفع جدًا (المرشحة لتخزين المزيد منها). بالإضافة إلى ذلك، يتوفر تحليل "ماذا لو" - حيث يُمكن للمستخدمين محاكاة سيناريوهات مثل تقاعد الأسطول أو توقف أحد الموردين عن العمل، وسيُتوقع الذكاء الاصطناعي التأثير على المخزون ويوصي بإجراءات (مثل بيع قطع الطائرات المُتقاعدة بشكل استباقي، أو شراء مخزون إضافي من موردين بديلين في حالة حدوث انقطاع).

أخيرًا، يُركز الحل على عائد الاستثمار والنتائج لعملاء الطيران. بتطبيق الذكاء الاصطناعي للمخزون، يُمكن لشركات الطيران وشركات الصيانة والإصلاح والعمرة توقع تحسينات ملموسة: انخفاض تكاليف الاحتفاظ بالمخزون، وانخفاض حوادث AOG الناتجة عن فقدان القطع، وتسريع دورة عرض الأسعار حتى البيع للقطع الفائضة، وزيادة الإنتاجية (نظرًا لانخفاض الجهد اليدوي لمعالجة البيانات وطلبات عروض الأسعار بشكل كبير). في قطاع قد تُكلف فيه كل دقيقة تهبط فيها الطائرة عشرات الآلاف من الدولارات، فإن وجود ذكاء اصطناعي يُدير قطع الغيار على النحو الأمثل يُترجم مباشرةً إلى تحسين وقت التشغيل وتوفير التكاليف. تعمل المنصة بأكملها في الوقت الفعلي وفي السحابة، مما يعني أن الذكاء الاصطناعي مُتاح دائمًا - للمراقبة والتنبؤ والتحسين على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. هذه هي قوة الذكاء الاصطناعي للمخزون المُصمم خصيصًا للطيران: فهو يدمج التعلم الآلي المتطور مع التكامل المُخصص للصناعة (ERP، ILS، PartsBase، إلخ) ويُقدمه من خلال لوحة معلومات سحابية سهلة الاستخدام. النتيجة هي أن شركات الطيران أو شركات الصيانة والإصلاح والعمرة قادرة على "اتخاذ قرارات أسرع وأذكى باستخدام بيانات الطلب والتسعير والمخزون المستندة إلى الذكاء الاصطناعي"، كل ذلك ضمن نظام موحد. وبتسخير هذه القدرات المتقدمة، تستطيع شركات الطيران مواكبة تقلبات الطلب، والتفاوض بشكل أفضل مع الموردين، وتحويل مخزونها من مركز تكلفة إلى ميزة تنافسية.