تحسين سلسلة التوريد الفضائية باستخدام الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة

يمكن أن يحتوي طائرة واحدة على مئات الآلاف أو حتى ملايين القطع. يزداد عدد القطع التي يجب على شركة الطيران، أو الشركة المصنعة للمعدات الأصلية، أو ورشة الصيانة والإصلاح والتجديد متابعتها بشكل كبير لأسطول كامل يتألف من منصات مختلفة. يمكن أن يحتوي طائرة تجارية واحدة على ما يصل إلى 3 ملايين قطعة، مما يبرز تعقيد إدارة المخزون. مع وجود موردين عالميين متعددين وموزعين للقطع يقومون بصناعة أو بيع القطع، يصبح الحصول على القطع عملية معقدة تعتمد على البيانات بشكل كبير، حيث يحتاج تحليل ملايين النقاط البيانية المتغيرة.

مواقع الأجزاء الحالية أو الأسواق الرقمية ليست متطورة بما يكفي لتحليل أو استخراج المعلومات ذات الصلة من مجموعات البيانات الواسعة والمتغيرة. يلزم بذل جهد يدوي كبير للتحقق من أن الأجزاء تلبي المتطلبات، وأن أسعارها عادلة وفقًا لقيمة السوق، وأنها متوفرة – مما يجعل عملية الشراء مضنية.

يمكن أن تؤثر دورات القرار الطويلة على الأداء التشغيلي والمالي لمصنعي المعدات الأصلية وشركات الطيران وورش الصيانة وإصلاح وعمرة الطائرات وموزعي القطع. تقدر بوينج تكاليف الطائرة على الأرض (AOG) لشركة الطيران بـ 10,000 إلى 20,000 دولار لكل ساعة، أو حتى قد تصل إلى 100,000 دولار في الإيرادات المفقودة والنفقات الإضافية، اعتمادًا على الوضع الراهن. في عام 2018، وجدت مجلة Airline Economics أن أحداث AOG تكلف صناعة الطيران العالمية تقديريًا 50 مليار دولار أمريكي سنويًا.

القدرة على نخل وتحليل كميات كبيرة من المعلومات – مثل ملايين القطع والبيانات المرتبطة بها - وإنتاج توصية بسرعة هي تطبيق رئيسي لتكنولوجيا الأتمتة، مثل الذكاء الاصطناعي (AI)، في صناعة الفضاء الجوي. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحول شبكة سلسلة التوريد المعقدة إلى عملية مبسطة وفعالة وتوفير التكاليف، مما يتيح لك ليس فقط إدارة سلسلة التوريد بأكملها ولكن أيضًا تحسينها في الوقت الفعلي.

تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) والمحولات بتحليل اتجاهات البيانات الزمنية، مما يمكن من اتخاذ قرارات في الوقت المناسب في مجال الشراء.

مع المزيد من البيانات، الوقت، والتدريب، ستصبح هذه النماذج الذكاء الاصطناعي المحددة للطيران أكثر دقة وكفاءة. تم تدريبها على بيانات الطيران على مدى السنوات القليلة الماضية، هذه النماذج تحقق معايير دقة عالية، بما في ذلك R²، مما يدل على دقة التنبؤات. تم تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي لتكون ذات تعلم ذاتي وذات تحسين ذاتي، مما يحسن أدائها باستمرار بناءً على مدخلات البيانات الجديدة.

في هذا البيان الأبيض، ستتعلم كيف يمكن لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أن تُحسّن عملية الشراء داخل صناعة الفضاء مما يؤدي إلى زيادة الأداء التشغيلي والمالي.

استغلال قوة البيانات الضخمة مع تكنولوجيا البلوكتشين والذكاء الاصطناعي

لا تفتقر صناعة الفضاء إلى البيانات؛ بل يمكن اعتبارها المقام المشترك بين قطاعات الصناعة المختلفة. ومع ذلك، تظل البيانات ذات قيمة بقدر الرؤى التي يمكن أن توفرها والإجراءات التي تلهم المنظمة لاتخاذها.

جمع وتحليل كميات كبيرة من البيانات وإنتاج التوصيات هو الاستخدام المثالي لحل يدمج الذكاء الاصطناعي المدعوم بتقنية البلوكتشين. النماذج المتقدمة، مثل شبكات العصبونات الرسومية (GNNs)، تسهل فهم العلاقات بين الموردين والأجزاء، مما يعزز صنع القرار ضمن الأنظمة الممكنة بتقنية البلوكتشين.

طبيعة نظام البلوكتشين اللامركزية تمكن من إجراء بحوث في الوقت الفعلي على مستوى الصناعة باستخدام بيانات عامة وبيانات الأطراف الثالثة والبيانات الداخلية في غضون ثوانٍ. قم بتصفية تلك النتائج في نموذج الذكاء الاصطناعي، وعلى الفور يتم ابتكار حل دقيق — مما يخلق كفاءات عبر المنظمة من خلال تبسيط وأتمتة عملية يدوية للغاية.

اعترفت ePlaneAI بهذه الحالة الاستخدامية وطورت منصة برمجيات كخدمة تستخدم الذكاء الاصطناعي التفاعلي والتوليدي إلى جانب البيانات الضخمة لأتمتة صناعة قطع غيار الطيران وعملية الشراء بالكامل.

كل سجل جزء داخل سلسلة الكتل يحتوي على تاريخ ثابت للخصائص مثل الحالة والموقع والامتثال، مما يوفر سجل رقمي آمن ومحصن ضد التلاعب يقلل من مخاطر التزييف، ويزيد الشفافية، ويعزز الامتثال للوائح الصناعة مثل EASA و FAA.

عندما يتم جمع نتائج البحث عن قطعة ما، تمر بعد ذلك عبر نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما ينتج عنه توصية مخصصة تكون آلية وتتعدل ذاتيًا استنادًا إلى بيانات سوق الفضاء الجوي الحقيقية. أي تغييرات في التكلفة أو الموقع أو توافر قطعة ما يتم أخذها في الاعتبار ضمن الحل الموصى به. لذا، إذا بحثت عن القطعة أ في صباح يوم الاثنين ولم تشترها حتى يوم الثلاثاء، قد لا تكون متوفرة، أو ربما يكون السعر المعروض قد تغير—مثل تأخير عملية شراء في سلة أمازون الخاصة بك.

تضمن القدرة الفطرية للذكاء الاصطناعي على التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة (وأنواعها) والتكيف مع الأنماط المتغيرة وتعقيدات الإنتاج الاستدامة والقابلية للتوسع على المدى الطويل. مع توقعات بأن يصل سوق الصيانة والإصلاح والتشغيل العالمي إلى 119 مليار دولار بحلول عام 2026، وتشكل تكاليف العمالة 60-70% من إجمالي نفقات الصيانة والإصلاح والتشغيل، يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي الفعالة أن تسهم بشكل كبير في توفير التكاليف وتحسين الكفاءة التشغيلية.

لدعم الطلبات المتزايدة على البيانات للذكاء الاصطناعي، قواعد البيانات فائقة السرعة ضرورية. غالبًا ما تفتقر قواعد البيانات التقليدية إلى السرعة والقابلية للتوسع اللازمة لمعالجة البيانات الفورية، مما يجعل تقنيات قواعد البيانات المتقدمة حاسمة لتنفيذ الذكاء الاصطناعي بنجاح. تتراوح تكلفة الحوسبة السحابية بنفسها من 0.25 دولار للساعة إلى أكثر من 30 دولار للساعة لأنظمة وحيدة لوحدات معالجة الرسومات. ومع ذلك، هذه التقنيات قابلة للتوسع ومتاحة للشركات من جميع الأحجام، بما في ذلك العمليات الصغيرة. يمكن تخصيص قدرات الذكاء الاصطناعي لتناسب الاحتياجات المحددة للجميع لجني الفوائد الفورية.

يمكن للمؤسسات الكبرى أن تتوقع كفاءات أكبر وتوفير في التكاليف بشكل أكبر عندما تستفيد من الرؤى المستمرة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي عبر مجموعات البيانات الضخمة. تمكن قواعد البيانات الحديثة القادرة على استجابة الاستعلامات في أقل من ثانية الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي من تقديم توصيات أسرع وأكثر دقة لإدارة المخزون وحتى معالجة مواقف الطائرات المتوقفة عن العمل.

مع كمية هائلة ومستمرة من البيانات التي يتم جمعها ومعالجتها من خلال حل ePlaneAI، تتحسن تقنية الذكاء الاصطناعي باستمرار مع الوقت والتدريب. كلما استطاعت التعرف على المزيد من الأنماط والاتجاهات بناءً على زيادة كمية البيانات، كانت أفضل في توليد الحل المفضل للمستخدم.

رؤى تتجاوز التحليل البشري

تيرابايت من بيانات قطع غيار الطائرات التي يمكن استهلاكها ومعالجتها قد تستغرق من مئات علماء البيانات شهورًا لإنتاج نتائج يمكن تنفيذها. ومع ذلك، أحد العوائق الرئيسية في اتخاذ القرارات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي هو بنية قاعدة البيانات. بينما يمكن لبعض قواعد البيانات معالجة الاستعلامات في أقل من ثانية واحدة، قد يستغرق البعض الآخر ما يصل إلى 15 دقيقة لتقديم نفس النتائج. يمكن أن يؤثر هذا التأخير بشكل كبير على اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي في سيناريوهات الشراء الحرجة، حيث السرعة ضرورية للحفاظ على كفاءة التشغيل لتقليل الأثر المالي. على سبيل المثال، كل طائرة تجارية تخضع لحوالي 3-5 أحداث صيانة رئيسية سنويًا، مع تكاليف صيانة متوسطة لكل طائرة تصل إلى 3 ملايين دولار​.

تؤدي تأخيرات القطع والصيانة غير المخطط لها إلى تكاليف باهظة، وفقدان مبيعات التذاكر المستقبلية نتيجة للتوقف الممتد، وانخفاض ولاء العملاء بسبب زيادة التأخيرات والإلغاءات.

تسبب تحويل الموارد الداخلية من المهام التشغيلية اليومية إلى البحث في المخزون أو طلب القطع واتخاذ قرارات حاسمة بسرعة مع معلومات محدودة في مزيد من الاضطراب التشغيلي.

The ePlaneAI platform uses Convolutional Neural Networks (CNNs) for identifying image-based part data and Autoencoders for anomaly detection, ensuring data accuracy and quality assurance. These models operate autonomously, adjusting to evolving data patterns to maintain high accuracy and performance over time. This autonomous capability reduces human intervention and increases operational efficiency. By leveraging this type of solution, organizations will have a better understanding of inventory stock and utilization, which enables accurate forecasting of short and long term needs to mitigate future inventory issues. The solution can automatically purchase stock at the best available market price.

سيناريو الاستخدام: الشراء الآلي وتحسين إدارة المخزون

واجهت شركة في صناعة الطيران تحديات كبيرة مع طلبات الأرض المتوقفة عن العمل التي شكلت 70% من إجمالي طلبات القطع. وشملت هذه التحديات أكثر من 500 مورد وإدارة أكثر من 70,000 وحدة تخزين عبر خمسة مستودعات. وكان تحسين مستوى القطع الاحتياطية يحدث بشكل غير متكرر، مرة واحدة فقط في السنة، مما أدى إلى عدم الكفاءة وضغط على الموظفين لاتخاذ قرارات حاسمة. في المتوسط، تهدف شركات الطيران إلى معدل دوران المخزون من 1.5 إلى 2 مرة في السنة، بمعنى أن مخزون القطع يتم استبداله عادة كل 6-8 أشهر.

نفذت هذه الشركة حلاً مخصصاً من ePlaneAI استخدم XGBoost وRandom Forests لتحسين جداول الشراء وإدارة المخزون، مما ضمن تعديلات دقيقة لمستويات البار والتنبؤ بالطلب. النتائج المحددة شملت:

حتى عند الاعتماد على بيانات نظام تخطيط موارد المؤسسة الداخلية فقط، يمكن لحل الذكاء الاصطناعي أن يصبح أكثر تنبؤية استنادًا إلى تفضيلات المستخدم. على سبيل المثال، القدرة على استغلال القرارات الشرائية التاريخية – الكميات، الموردين، معدل التسليم تدرب نموذج الذكاء الاصطناعي ليس فقط لتوليد أفضل قرار، ولكن أيضًا حل مفضل.

سيناريو الاستخدام: التنبؤ طويل الأمد وجدولة الإنتاج

واجه مُصنِّع قطع غيار الفضاء تحديات كبيرة بسبب الأوقات الطويلة للتوريد التي تتجاوز الثمانية أشهر وفترات التسليم القصيرة التي تتراوح من يوم إلى 10 أيام. استدعت هذه القيود حلاً قويًا للتنبؤ بالطلب بدقة والتخطيط الفعال للإنتاج.

قاموا بتنفيذ حل ذكاء اصطناعي مخصص من ePlaneAI للتنبؤ بدقة وتحديد الأنماط والاتجاهات الموسمية وإعلام جدول الإنتاج السنوي الشامل الذي يتضمن القيم العليا والدنيا والمتوسطة.

النماذج مثل Prophet و ARIMA تمكن من التنبؤ الدقيق بالطلب، في حين تقوم الخوارزميات الجينية بتحسين جداول الإنتاج استنادًا إلى الاتجاهات الموسمية.

النتائج المحددة شملت:

العمليات الآلية من الفهم إلى الصفقة

يقوم ePlaneAI بتوجيه المستخدم تلقائيًا لإكمال العملية بمجرد تقديم توصية. من خلال دمج تعلم التعزيز (RL)، يتكيف النظام مع ظروف السوق المتغيرة، مما يمكنه من تعديل الأسعار في الوقت الفعلي لعمليات الشراء. تعمل هذه الخوارزميات التكيفية في وضع مستقل، مما يتطلب تدخل يدوي أدنى مع تعظيم الكفاءة وفعالية التكلفة. يتم تحقيق ذلك من خلال واجهة المتجر المستقلة التي توفر تسعيرًا آليًا – معدلًا وفقًا لسعر السوق الحالي - ونظام عالمي لإتمام الدفع والشراء في الأعمال التجارية بين الشركات استنادًا إلى شروط العقد.

تؤدي أتمتة هذه العملية إلى زيادة الكفاءة التشغيلية والأداء وبالتالي، الربحية من خلال:

تؤدي العمليات الآلية أيضًا إلى إنشاء سجلات رقمية مفصلة تسهل القابلية للتتبع كإجراء معزز للامتثال. تضمن هذه السجلات المفصلة أيضًا أن العملية تلبي جميع الإرشادات الضرورية لعملية الشراء.

أتمتة عملية المعاملة هي الخطوة الأخيرة لتسهيل استراتيجية توريد أكثر انسيابية وفعالية.

خاتمة

استراتيجية شراء أكثر بساطة وفعالية تؤدي إلى زيادة الكفاءة التشغيلية و، في نهاية المطاف، شركة أكثر ربحية.

لكل قطاع من قطاعات صناعة الفضاء للحفاظ على ميزة تنافسية وزيادة ربحيته، يحتاج إلى اعتماد التكنولوجيات التي تعمل على تحسين عملية الشراء المعقدة والتي تتطلب الكثير من العمل والوقت. وبالنظر إلى أن تكاليف حمل المخزون في صناعة الطيران تتراوح بين ١٥-٢٥٪ من قيمة الجزء في السنة، فإن تحسين المخزون المدعوم بالذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى توفير كبير.