Inventar-KI. Prognostizieren Sie jeden Bedarf an Luftfahrtteilen.

Machine-Learning-Modelle und kontinuierliche Optimierung

Sobald die Datenpipeline eingerichtet ist, werden fortschrittliche Machine-Learning-Algorithmen angewendet, um Prognosen und Optimierungserkenntnisse zu generieren. Das System nutzt eine Kombination von Modellen, die jeweils einen Aspekt des Bestandsmanagements abdecken, und verbessert diese Modelle kontinuierlich, sobald neue Daten eingehen (autonomes Lernen). Wichtige Komponenten unseres ML-Ansatzes sind:

Cloudbasierte Architektur mit Qlik und Snowflake

Moderne KI-Lösungen für die Bestandsaufnahme basieren auf einer Cloud-Computing-Architektur, die die für Echtzeitanalysen erforderliche Skalierbarkeit, Integration und Leistung bietet. Unser System ist vollständig cloudbasiert und nutzt die Data Cloud von Snowflake und die Analyseplattform von Qlik im Backend. Diese Architektur stellt sicher, dass alle Berechnungen und die Datenspeicherung in der Cloud erfolgen (keine lokalen Server erforderlich). So können globale Teams von überall auf die Tools zugreifen und das System auf jedes Datenvolumen und jede Benutzeranzahl skalieren.

Abbildung: Eine hochrangige Architektur integriert verschiedene Datenquellen mit einer Snowflake-Cloud-Datenplattform und versorgt sie mit maschinellem Lernen und Analysen. Daten werden (stapelweise oder in Echtzeit) aus ERP-Datenbanken, SaaS-Anwendungen und Dateien aufgenommen, transformiert und im Cloud-Data-Warehouse von Snowflake gespeichert. Die Plattform kümmert sich um Datenqualität, die Ausführung von Machine-Learning-Modellen und bietet Katalogisierung/Governance. Die Analyseebene von Qlik bildet die Grundlage und liefert Endnutzern interaktive Dashboards und KI-gestützte Erkenntnisse.

Snowflake als Daten-Backbone:Alle Unternehmensdaten werden in Snowflake konsolidiert, einem Cloud-nativen Data Warehouse, das für seine hohe Leistung und Elastizität bekannt ist. Snowflake speichert die bereinigten ERP-Daten, Bestandsaufzeichnungen und alle externen Datensätze zentral. Da Snowflake ein vollständig verwalteter Cloud-Dienst ist, kann er je nach Arbeitslast automatisch hoch- oder herunterskaliert werden. So können wir bei Bedarf intensive ML-Berechnungen oder komplexe Abfragen ausführen, ohne uns um die Infrastruktur kümmern zu müssen. Diese Elastizität ist entscheidend, wenn Tausende von Teilenummern prognostiziert oder Simulationen ausgeführt werden – das System kann zusätzliche Rechenleistung in der Cloud hochfahren, um die Last zu bewältigen, und dann wieder zurückskalieren. Snowflake bietet außerdem sichere Funktionen für Datenfreigabe und -integration, die wir verwenden, um Daten aus verschiedenen Quellen abzurufen und bei Bedarf sogar bestimmte Ergebnisse mit Partnern zu teilen, und das alles unter Wahrung strenger Sicherheitsvorschriften (SOC 2- und ISO 27001-Konformität zum Datenschutz wird unterstützt). Durch den Einsatz von Snowflake kann unsere Inventory AI-Plattform große Datenmengen verarbeiten (z. B. jahrelange Transaktionshistorie, Millionen von Teileaufzeichnungen) und Aktualisierungen nahezu in Echtzeit durchführen. Der Cloud-Data-Warehouse-Ansatz befreit Kunden von der Verwaltung von Datenbanken und bietet eine einzige Quelle der Wahrheit, auf die alle anderen Komponenten (die ML-Engines, das Dashboard und bei Bedarf sogar die anderen BI-Tools des Kunden) zugreifen können.

KI-Verarbeitung und Skalierbarkeit:Die Machine-Learning-Komponenten von Inventory AI werden ebenfalls in der Cloud bereitgestellt. Für maximale Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit werden die Vorhersagemodelle und Optimierungsroutinen auf Cloud-Computing-Diensten gehostet (z. B. mit AWS Lambda oder Cloud-VMs). Das bedeutet, dass das System, sobald es eine neue Prognose oder Empfehlung erstellen muss, Cloud-Funktionen aufrufen kann, die die ML-Modelle mit den neuesten Snowflake-Daten ausführen. Die Bereitstellung der KI in der Cloud stellt sicher, dass rechenintensive Aufgaben (wie das Trainieren eines neuen Modells oder die Auswertung Tausender Szenarien) effizient ausgeführt und parallelisiert werden können. Es gibt keinen Single Point of Failure; die Architektur kann Ausfälle durch Umleitung auf andere Cloud-Ressourcen oder -Zonen tolerieren. Darüber hinaus ermöglicht die Cloud-Bereitstellung die kontinuierliche Bereitstellung von Updates – neue Modellverbesserungen oder Funktionserweiterungen können nahtlos und ohne lokale Installationen für alle Benutzer bereitgestellt werden. Das Ergebnis sind Echtzeit- oder On-Demand-Analysefunktionen: Benutzer sehen stets aktuelle Prognosen auf dem Dashboard und können darauf vertrauen, dass die KI im Hintergrund die aktuellsten Daten verarbeitet. Ein Händler für Flugzeugteile kann beispielsweise die KI unmittelbar nach dem Hochladen der Verkaufsdaten des letzten Monats Prognosen erneut ausführen lassen. Dank der bedarfsgerechten Skalierbarkeit der Cloud führen die Cloud-Funktionen die aktualisierte Prognose aus und aktualisieren das Dashboard innerhalb weniger Minuten. Wie bereits erwähnt, ermöglicht die Bereitstellung in der Cloud Händlern jederzeit den Zugriff auf Echtzeitinformationen und die bedarfsgerechte Skalierung, um Nachfragespitzen zu bewältigen.

Interaktives Dashboard mit Qlik:Auf der Front-End-Seite bietet Inventory AI ein benutzerdefiniertes KI-Dashboard auf Basis von Qlik, einem führenden Analyse- und Business-Intelligence-Tool. Qlik ist direkt mit dem Snowflake-Data-Warehouse verbunden und kann so die aktuellsten Daten abfragen und Ausgaben mit hoher Leistung modellieren. Durch die Verwendung von Qlik erhält der Endbenutzer umfangreiche interaktive Visualisierungs- und Analysefunktionen. Wir haben mithilfe der Analyse-Engine von Qlik verschiedene Dashboard-Ansichten und Diagramme (Bestandstrends, Prognose vs. Ist, Bestandsverteilung, Leistungs-KPIs usw.) erstellt. Die KI-Erkenntnisse sind in diese Dashboards eingebettet – das System kann beispielsweise Teile hervorheben, bei denen in den nächsten 30 Tagen ein Lagerbestandsmangel prognostiziert wird, überschüssige Lagerbestände kennzeichnen oder Leistungsbewertungen von Lieferanten anzeigen – alles in einer interaktiven Oberfläche, in der Benutzer nach Flugzeugflotte, Standort, Zeitrahmen usw. filtern können. Die Integration von Qlik mit Snowflake ist für Echtzeitanalysen optimiert, d. h. alle neuen Daten, die in Snowflake geladen werden (oder jede neue generierte KI-Empfehlung), können sofort im Dashboard angezeigt werden. Die Benutzer profitieren von einem reibungslosen, reaktionsschnellen System, in dem sie Daten detailliert untersuchen, Ad-hoc-Fragen stellen und sogar Abfragen in natürlicher Sprache (mit KI-Unterstützung) verwenden können, um Antworten aus den Bestandsdaten zu erhalten. Die Qlik-Ebene kümmert sich auch um Alarme und Benachrichtigungen – beispielsweise konfigurieren wir Alarme für bestimmte Bedingungen wie „kritisches Teil unter Sicherheitsbestand“ oder „Prognosefehler über X %“, die Qlik per E-Mail oder mobiler Benachrichtigung an Bestandsmanager senden kann, um sicherzustellen, dass nichts Wichtiges übersehen wird. Kurz gesagt: Qlik dient als benutzerorientiertes Intelligence-Portal und wandelt die Rohprognosen und Zahlen der KI in intuitive Diagramme, KPIs und umsetzbare Dashboards für Entscheidungsträger um. Es schließt die Lücke zwischen der komplexen Datenwissenschaft im Backend und der praktischen Entscheidungsfindung im Frontend und ermöglicht es so auch nicht-technischen Benutzern (Planern, Einkäufern, Vertriebsteams), KI-gesteuerte Analysen in ihren täglichen Arbeitsabläufen zu nutzen.

Integration und Kompatibilität:Unsere Cloud-Architektur ist so konzipiert, dass sie sich in die bestehende IT-Landschaft von Luftfahrtunternehmen integriert. Unabhängig davon, ob der Kunde ein traditionelles ERP-System (wie SAP, Ramco, Amos) nutzt oder bereits Daten in einem Cloud-Lake/-Warehouse speichert, lässt sich unsere Lösung nahtlos integrieren. Die Plattform arbeitet mit SAP, Snowflake, Oracle, AMOS, Quantum und anderen Luftfahrtsystemen zusammen und sorgt für eine reibungslose Unternehmensintegration. Wir bieten Konnektoren/API-Endpunkte für die kontinuierliche Einspeisung von ERP-Daten in Snowflake und können ebenso Ergebnisse (wie Bestellempfehlungen oder Preisaktualisierungen) in das ERP-System oder andere Systeme zurückspeisen. Diese umfassende Kompatibilität bedeutet, dass alle ERP-Systeme unterstützt werden – die KI muss Ihr ERP-System nicht ersetzen, sondern ergänzt es, indem sie in der Cloud sitzt und Daten nach Bedarf liest und schreibt. Die Cloud-basierte Lösung bedeutet zudem minimalen Installationsaufwand vor Ort; der Zugriff auf die Lösung erfolgt über einen Webbrowser und stellt eine sichere Verbindung zu den Datenquellen her. Luftfahrtunternehmen schätzen die Einhaltung der IT-Sicherheits- und Datenverwaltungsrichtlinien durch diese Architektur: Datenübertragungen sind verschlüsselt, der Zugriff wird über Rollen gesteuert und die Cloud-Umgebung entspricht Branchenstandards. Die Kombination aus der sicheren Daten-Cloud von Snowflake und den verwalteten Analysen von Qlik gewährleistet Sicherheit und Compliance auf Unternehmensniveau und bietet gleichzeitig modernste KI-Funktionen. Das gesamte System ist mandantenfähig und skalierbar. Unabhängig davon, ob ein Kunde einen oder mehrere Standorte, wenige oder Hunderte von Benutzern hat, bleibt die Leistung schnell und zuverlässig. Durch den Fokus auf Cloud Computing und eine flexible Integrationsebene lässt sich Inventory AI schnell implementieren und arbeitet harmonisch mit den bereits vorhandenen Tools und Prozessen von Luftfahrtunternehmen zusammen.

KI für die Luftfahrt: Anwendungsfälle und Branchenintegration

Die Entwicklung einer KI zur Bestandsoptimierung speziell für die Luftfahrtindustrie erfordert die Berücksichtigung der besonderen Herausforderungen und Arbeitsabläufe von Fluggesellschaften, MROs und Flugzeugteilelieferanten. Unsere Lösung ist daher optimal auf Anwendungsfälle in der Luftfahrt abgestimmt: Sie verwaltet Ersatzteile für Flugzeugflotten, unterstützt MRO-Lieferketten und ermöglicht den effizienten Handel mit überschüssigen Teilen. Im Folgenden erläutern wir die Anwendung von Inventory AI in diesem Bereich und die besonderen Funktionen, die sowohl Verkäufern als auch Käufern (Fluggesellschaften, MROs, Teilehändlern) in der Luftfahrtbranche Vorteile bieten.

Nachfrageprognose für Flugzeugteile:Der Bedarf an Ersatzteilen in der Luftfahrt ist bekanntermaßen schwer vorherzusagen – er folgt häufig einem intermittierenden Muster (lange Perioden ohne Verwendung, unterbrochen von plötzlichem Bedarf, insbesondere bei kritischen LRUs). Die KI begegnet diesem Problem durch ausgefeilte Prognosen, die auf das Verhalten von Ersatzteilen zugeschnitten sind. Wie in der Forschung festgestellt wurde, ist die Prognosegenauigkeit für Ersatzteile ein entscheidender Faktor zur Gewährleistung der Betriebsbereitschaft und Budgeteffizienz. Unser System enthält Wahrscheinlichkeitsmodelle zur Handhabung intermittierender Nachfrage (Crostons Methode oder auf Croston basierende Modelle für intermittierende Nachfrage können neben ML-Modellen integriert werden) und nutzt Flottendaten (z. B. Flugstunden, Zyklen, Wartungspläne von Flugzeugen), um vorherzusagen, wann Teile benötigt werden. Durch eine höhere Genauigkeit bei der Vorhersage des Teilebedarfs können Fluggesellschaften sicherstellen, dass sie das richtige Teil zur richtigen Zeit haben und AOG-Situationen (Aircraft on Ground) minimieren. Eine Fallstudie in der Militärluftfahrt hat gezeigt, dass die gemeinsame Anwendung mehrerer KI-Modelle die Prognosegenauigkeit für Ersatzteile deutlich verbessert, was den Wert eines Ensemble-KI-Ansatzes bestätigt. In der Praxis könnte unsere KI den nächsten wahrscheinlichen Ausfall oder Wartungsbedarf einer Komponente anhand von Nutzungsmustern vorhersagen, sodass die Fluggesellschaft oder der Wartungs- und Reparaturdienst dieses Teil vorbestellen kann. Dies reduziert Notfallbestellungen und beschleunigt die Bearbeitung, wodurch Kosten und Flugzeugausfallzeiten reduziert werden.

Optimierte Beschaffung und automatisierte RFQs:In der Luftfahrtbeschaffung gehört die Verwaltung von RFQs (Request for Quotes) zur täglichen Aufgabe – Einkäufer versenden RFQs an Lieferanten oder prüfen Ersatzteilmarktplätze, um benötigte Komponenten zu finden. Inventory AI rationalisiert und automatisiert einen Großteil dieses Arbeitsablaufs. Das System kann automatisch RFQs oder Kaufanfragen generieren, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind (z. B. wenn der Bestand unter den von der KI berechneten Nachbestellpunkt fällt oder eine Prognose einen zukünftigen Engpass signalisiert). Diese RFQs werden mit den Teiledetails, der benötigten Menge, dem Bedarfsdatum und sogar einem empfohlenen Zielpreis gefüllt, der vom Preismodell der KI bestimmt wird. Durch die Automatisierung der RFQ-Erstellung und sogar der Antwortanalyse „automatisiert die Plattform RFQs, Angebote und Beschaffungsabläufe und spart so täglich Stunden“. Wenn einer Fluggesellschaft beispielsweise eine bestimmte Avionikeinheit fehlt, kann die KI zugelassene Lieferanten für diese Einheit identifizieren, eine RFQ-Nachricht verfassen und sie per E-Mail oder über die Marktplatz-API versenden. Wenn Lieferanten Angebote einreichen, kann die KI (mithilfe der natürlichen Sprachverarbeitung unseres E-Mail-KI-Moduls) die Antworten analysieren, Preise und Liefertermine vergleichen und dem menschlichen Käufer die beste Option empfehlen. Routinekäufe von Standardteilen lassen sich oft vollständig automatisieren: Das System wählt das optimale Angebot basierend auf Leistung und Preis des Lieferanten und löst anschließend eine Bestellung im ERP-System aus – ganz ohne manuelle Eingriffe. Dieser Automatisierungsgrad beschleunigt nicht nur die Lieferkette (entscheidend bei engen Wartungsplänen), sondern stellt auch sicher, dass Beschaffungsentscheidungen datenbasiert sind. Jede eingehende Anfrage und jedes Angebot bereichert die Daten weiter, die die KI nutzt, um Preistrends und Lieferantenverhalten zu lernen und so ihre Empfehlungen kontinuierlich zu verbessern.

Kaufen und Verkaufen mit drei Klicks (Marktplatzintegration):Ein herausragendes Merkmal unserer auf die Luftfahrt ausgerichteten Inventory AI ist die nahtlose Integration mit Branchenmarktplätzen wie ILS (Inventory Locator Service) und PartsBase. Auf diesen Online-Plattformen kaufen und verkaufen Luftfahrtunternehmen weltweit Ersatzteile. Wir haben ihre APIs direkt in das Inventory AI-Dashboard integriert, sodass Benutzer Marktplatzaktionen mit nur wenigen Klicks ausführen können. Das System identifiziert überschüssige oder schwer verkäufliche Lagerbestände in Ihrem Inventar – Teile, die in absehbarer Zeit nicht benötigt werden – und kann sie nahezu augenblicklich bei ILS/PartsBase zum Verkauf anbieten. Benutzer können die von der KI vorgeschlagene Liste (einschließlich empfohlener Preise) prüfen und sie dann mit buchstäblich drei Klicks veröffentlichen. Wenn die KI einen zukünftigen Mangel an einem Teil erkennt, kann sie den Marktplatz nach verfügbaren Lagerbeständen durchsuchen und entweder direkt einen Kauf einleiten oder dem Benutzer zumindest die Optionen für eine Bestellung mit einem Klick präsentieren. Diese tiefe Integration bedeutet, dass Sie „Lagerbestände auf führenden Marktplätzen auflisten, synchronisieren und verwalten, ohne die Plattform zu verlassen“. Beispielsweise kann ein MRO ein Dashboard mit überschüssigen Teilen einsehen, die zu verkaufenden auswählen und das System leitet diese Angebote zusammen mit allen notwendigen Details (Zustand, Zertifikate usw.) an ILS und PartsBase weiter. Dies spart im Vergleich zur manuellen Listung enorm Zeit. Auf der Käuferseite kann das System, sobald ein benötigtes Teil an diesen Börsen verfügbar ist, Live-Daten zu Preis und Verfügbarkeit abrufen. Die Plattform kann auch eine Liste bevorzugter Lieferanten pflegen und Marktplatzanbieter mit bekannten Leistungsträgern abgleichen. Das Drei-Klick-Paradigma unterstreicht, wie einfach und schnell dieser Prozess wird: Was früher separate Systeme und manuelle Dateneingabe erforderte, ist heute ein integriertes Erlebnis – Bedarf oder Überschuss identifizieren, Marktoptionen per Klick anzeigen und Transaktion per Klick bestätigen. Dies steigert die Agilität beim Bestandsausgleich erheblich, macht Überbestände zu Bargeld und schließt Lücken proaktiv.

Anbieterkonnektivität und Leistungsverfolgung:In der Lieferkette der Luftfahrtindustrie sind enge Lieferantenbeziehungen und die Überwachung der Leistung unerlässlich (verspätete Teilelieferungen können für Fluggesellschaften hohe Kosten verursachen). Inventory AI bietet Funktionen zur Lieferantenanbindung, die eine direkte Integration mit Lieferantensystemen und eine Echtzeit-Leistungsverfolgung ermöglichen. Die Plattform kann sich mit Lieferantenportalen verbinden oder elektronische Updates empfangen, sodass Daten wie Sendungsverfolgung, Lieferbestätigungen und Qualitätsberichte direkt in das KI-System einfließen. Die Plattform „bietet Lieferantenintegration in Echtzeit für eine nahtlose Bestellung“ – das heißt, sobald eine Bestellung aufgegeben wurde, überwacht sie kontinuierlich deren Status. Verzögert sich eine Lieferung über die übliche Lieferzeit des Lieferanten hinaus, weist die KI darauf hin und empfiehlt gegebenenfalls die Beschaffung von Ersatzlieferanten. Das System protokolliert außerdem jede Lieferantentransaktion, um ein Leistungsprofil zu erstellen (Pünktlichkeit %, durchschnittliche Lieferzeit im Vergleich zum Versprechen, Fehlerquote usw.). Diese Kennzahlen sind auf dem Dashboard sichtbar und geben der Beschaffung auf einen Blick einen klaren Überblick über die Lieferantenleistung. Ein Widget kann beispielsweise anzeigen, dass Lieferant X eine Pünktlichkeitsrate von 95 % und eine durchschnittliche Lieferzeit von 5 Tagen aufweist, während Lieferant Y eine Pünktlichkeitsrate von 80 % und eine durchschnittliche Lieferzeit von 9 Tagen aufweist. Solche Erkenntnisse veranlassen den Käufer, Lieferant X für kritische Teile zu bevorzugen. Im Laufe der Zeit können die von der KI gesammelten Lieferantendaten sogar Risiken vorhersagen: Wenn ein normalerweise zuverlässiger Lieferant anfängt, nachzulassen, wird dieser Trend frühzeitig erkannt. Dies ist besonders nützlich für MROs, die Reparaturen verwalten, da sie häufig Teile an externe Werkstätten schicken; die KI kann auch diese Reparaturzykluszeiten überwachen. All dies stellt sicher, dass die Angebotsseite des Lagerbestands streng kontrolliert und optimiert wird – Sie lagern nicht nur die richtige Menge, sondern beziehen sie auch zur richtigen Zeit von der richtigen Quelle.

Cloudbasierte Zusammenarbeit und ERP-Kompatibilität:Da die Lösung cloudbasiert ist, greifen alle Beteiligten (vom Vertriebsteam über Einkäufer bis hin zur Bestandsplanung) auf dasselbe Live-System zu. Das Vertriebsteam einer Fluggesellschaft kann über das Dashboard feststellen, ob Teile vorhanden sind, die es anbieten kann (Angabe von Überbeständen und des von der KI empfohlenen Verkaufspreises), während das Beschaffungsteam das Dashboard gleichzeitig zur Verwaltung des eingehenden Bedarfs nutzt. Die Plattform ist mit allen gängigen ERP-Systemen kompatibel und fügt sich nahtlos in bestehende Prozesse ein. Beispielsweise kann die KI bei der Nutzung von SAP die optimierten Min.-/Max.-Level oder Nachbestellpunkte, die sie berechnet, in den SAP-Materialstamm zurückschreiben und so die ERP-Planungsparameter effektiv mit KI-Erkenntnissen aktualisieren. Sie kann auch offene RFQs aus dem ERP übernehmen und Antworten automatisieren. Unabhängig davon, welches ERP- oder Wartungssystem (AMOS, TRAX usw.) verwendet wird, gewährleistet die Cloud-Integrationsebene einen unterbrechungsfreien Datenfluss. Diese Flexibilität ist in der Luftfahrt wichtig, da viele Unternehmen über Altsysteme verfügen – unsere KI fügt ihnen eine moderne Intelligenzebene hinzu, ohne dass ein kompletter Austausch erforderlich ist. Und weil alles in der Cloud läuft, können sogar Remote-Teams (beispielsweise ein Einkaufsleiter in einer Außenstelle) über das Internet auf die Tools zugreifen und am Workflow teilnehmen. Dies stellt eine große Verbesserung gegenüber isolierten Desktop-Tools oder Tabellenkalkulationen dar.

Verwaltung des gesamten Inventarlebenszyklus:Inventory AI deckt den gesamten Lebenszyklus des Teilemanagements in der Luftfahrt ab. Es beginnt mit der Planung – Bedarfsprognose und Festlegung optimaler Lagerbestände. Anschließend informiert es den Einkauf – automatisiert RFQs, schlägt Bestellungen vor und handhabt die Interaktionen mit Lieferanten. Als nächstes unterstützt es den Betrieb – überwacht Lagerbestände in Echtzeit, löst Nachschub aus und gibt Warnmeldungen bei Anomalien aus (z. B. plötzliche Nachfragespitzen oder Warnungen bei niedrigen Lagerbeständen). Es hilft auch den Vertrieb/die Disposition – identifiziert Lagerbestände mit geringem Umschlag oder veraltete Lagerbestände und erleichtert deren Verkauf über Marktplätze oder Umverteilung. Während dieses Zyklus optimiert die KI die Finanz- und Serviceergebnisse: Sie reduziert überschüssige Lagerbestände (und setzt so Betriebskapital frei) und reduziert gleichzeitig Fehlbestände (und verbessert so das Serviceniveau für die Instandhaltung). Das System bietet Nutzungsanalysen, die zeigen, wie Lagerbestände verbraucht oder umgeschlagen werden. Dies hilft dabei, Ineffizienzen wie Teile zu identifizieren, die sich seit Jahren nicht bewegt haben (Kandidaten für den Verkauf) oder Teile mit extrem hohem Umschlag (Kandidaten für die Aufstockung des Lagerbestands). Darüber hinaus ist eine Was-wäre-wenn-Analyse verfügbar: Benutzer können Szenarien wie die bevorstehende Außerdienststellung einer Flotte oder die Schließung eines Lieferanten simulieren. Die KI prognostiziert die Auswirkungen auf den Bestand und empfiehlt Maßnahmen (wie etwa den proaktiven Verkauf von Teilen außer Dienst gestellter Flugzeuge oder den Kauf zusätzlicher Lagerbestände bei alternativen Lieferanten im Falle einer Störung).

Die Lösung legt den Schwerpunkt auf ROI und Ergebnisse für Kunden aus der Luftfahrtbranche. Durch die Implementierung von Inventory AI können Fluggesellschaften und MROs mit spürbaren Verbesserungen rechnen: niedrigere Lagerhaltungskosten, weniger AOG-Vorfälle aufgrund fehlender Teile, schnellere Angebots- und Verkaufszyklen für überschüssige Teile sowie Produktivitätssteigerungen (da die manuelle Datenverarbeitung und RFQ-Bearbeitung deutlich reduziert wird). In einer Branche, in der jede Minute, in der ein Flugzeug am Boden bleibt, Zehntausende von Dollar kosten kann, führt eine KI, die Ersatzteile optimal verwaltet, direkt zu verbesserter Betriebszeit und Kosteneinsparungen. Die gesamte Plattform arbeitet in Echtzeit und in der Cloud, sodass die Intelligenz rund um die Uhr überwacht, prognostiziert und optimiert. Das ist die Stärke einer maßgeschneiderten Inventory AI für die Luftfahrt: Sie vereint modernstes maschinelles Lernen mit branchenspezifischer Integration (ERP, ILS, PartsBase usw.) und präsentiert diese über ein benutzerfreundliches Cloud-Dashboard. Das Ergebnis: Fluggesellschaften und Wartungsunternehmen können mithilfe KI-gestützter Einblicke in Nachfrage, Preise und Lagerbestände schnellere und intelligentere Entscheidungen treffen – und das alles innerhalb eines einheitlichen Systems. Durch die Nutzung dieser fortschrittlichen Funktionen können Luftfahrtunternehmen Nachfrageschwankungen frühzeitig erkennen, effizienter mit Lieferanten verhandeln und ihre Lagerbestände von einem Kostenfaktor in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln.