
Intelligentere E-Mails, schnelleres Geschäft. RFQs, Angebote, Bestellungen und mehr automatisch markieren, analysieren und beantworten – sofort.
Vom Marktplatz zum maschinellen Lernen: Wie wir uns für die Zukunft der Luftfahrt weiterentwickelt haben
Juli 15, 2025
Überblick.Wir haben uns vom Marktplatz zum maschinellen Lernen verlagert. Erfahren Sie mehr über die Gründe für diesen Wandel und wie wir die KI-gesteuerte Zukunft der Luftfahrt bis 2025 und darüber hinaus vorantreiben.
Im Jahr 2025 haben wir einen mutigen Wechsel vom Ersatzteilmarktplatz zu einem Portfolio von KI- und ML-gesteuerten Lösungen vollzogen, die speziell für die Luftfahrt entwickelt wurden.
Warum die Verschiebung?Denn die heutige Luftfahrtindustrie ist einem Druck ausgesetzt, der weit über die bloße Beschaffung von Ersatzteilen hinausgeht.
Fluggesellschaften, Wartungs- und Instandhaltungsunternehmen (MROs) und Zulieferer kämpfen mit alternden Flotten, Schwankungen in der Lieferkette und steigenden Anforderungen an Geschwindigkeit, Effizienz und intelligentere Entscheidungsfindung. Diese Herausforderungen lassen sich nicht allein durch Listings lösen.
Stattdessen ist es Zeit für Lösungen, die Luftfahrtdaten in Echtzeitinformationen umwandeln, kritische Arbeitsabläufe optimieren und neue Möglichkeiten für operative Exzellenz eröffnen. Das ist die Zukunft, die wir bei ePlaneAI gestalten, und wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, wie sie Gestalt annimmt.
Unsere Marktplatzreise
Als wir den ePlane Marketplace starteten, war unsere Mission einfach: Käufer und Verkäufer im Luftfahrtbereich zusammenzubringen, um die Teilebeschaffung zu vereinfachen.
Im Laufe der Jahre haben sich Tausende von Benutzern bei Fluggesellschaften, MROs, Teilelieferanten und Logistikanbietern auf unsere Plattform verlassen, um wichtige Komponenten zu beschaffen, Lieferanten zu vergleichen und RFQs zu optimieren.
Durch diese Erfahrung haben wir einzigartige Einblicke in die täglichen Herausforderungen gewonnen, vor denen Luftfahrtunternehmen stehen:
- Fluggesellschaften kämpfen mit AOG-Situationen und knappen Margen
- MROs schaffen ein Gleichgewicht zwischen Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und schnelleren Durchlaufzeiten
- Teilelieferanten sind mit unvorhersehbarer Nachfrage und Preisvolatilität konfrontiert
- Logistikteams sorgen dafür, dass die globalen Lieferketten reibungslos funktionieren
Diese Herausforderungen klangen eher wie Chancen und prägten unser nächstes Kapitel.
Warum die Umstellung auf KI?
Mit der Weiterentwicklung der Luftfahrt stehen mehr auf dem Spiel als je zuvor. Flotten altern. Lieferketten sind angespannt. Und die Anforderungen an Effizienz und Genauigkeit steigen weiter.
Wir haben die Chance erkannt, noch mehr zu bewirken. Wir sind über den Marktplatz hinausgegangen und haben uns den Ursachen von Komplexität und Ineffizienz angenommen.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind in einer einzigartigen Position, um diese Herausforderungen zu lösen:
- Bestandsengpässe vorhersagen und verhindern
- Automatisieren Sie RFQ-Antworten in Minuten, nicht Stunden
- Bereitstellung von Marktinformationen in Echtzeit für intelligentere Entscheidungen
- Identifizieren Sie Dateninkonsistenzen, die Zeit, Geld und Compliance-Risiken kosten
Deshalb haben wir uns gefragt: Wie kann ePlane AI zum Technologiepartner werden, den Luftfahrtunternehmen heute brauchen? So entstand unsere KI- und ML-basierte Produktsuite.
Wir stellen unser Lösungsportfolio vor
Unser neues Produktportfolio spiegelt jahrelange Branchenerfahrung und direktes Feedback von Anwendern wie Ihnen wider. Hier ist ein Einblick in unsere Entwicklung:
- E-Mail-KI→ Analysiert und priorisiert eingehende RFQs automatisch und generiert schnelle, genaue Angebote, die Vertriebsteams dabei helfen, hochkarätige Geschäfte wie AOG abzuschließen, bevor die Konkurrenz überhaupt reagiert.
- Inventar-KI→ Sagt voraus, was, wann und wo in Ihrem Netzwerk gekauft werden soll. Dadurch werden überschüssige Lagerbestände reduziert und kostspielige AOG-Ereignisse präzise vermieden, einschließlich der Optimierung mehrerer Lager.
- Teileanalysator→ Liefert Marktinformationen in Echtzeit, Einblicke in die Konkurrenz und alternative Beschaffungsoptionen, sodass Beschaffungs- und Vertriebsteams Teile zu wettbewerbsfähigen Preisen anbieten und schnell auf veränderte Nachfrage reagieren können.
- KI-Dokument→ Extrahiert, indiziert und organisiert behördliche Dokumente, Lufttüchtigkeitszeugnisse und Wartungsaufzeichnungen mit einer Genauigkeit von über 98 % und speist verifizierte Daten direkt in ERP-Systeme ein, um eine sofortige Rückverfolgbarkeit und Auditbereitschaft zu gewährleisten.
- AeroGenie→ Übersetzt Fragen aus einfachem Englisch in Live-ERP-Abfragen und -Berichte und ermöglicht Teams so den sofortigen Zugriff und die gemeinsame Nutzung von Betriebsdaten ohne Codierung oder IT-Engpässe.
Jede Lösung wurde entwickelt, um spezifische Probleme unserer Marketplace-Nutzer zu lösen. Unser Produktportfolio ermöglicht Teams letztendlich schnelleres, intelligenteres und sichereres Arbeiten.
Was das für Sie bedeutet
Wenn Sie dem ePlane Marketplace vertraut haben, danken wir Ihnen, dass Sie Teil unserer Geschichte waren.
Auch wenn der Marketplace nicht mehr verfügbar ist, ist unser Engagement für die Luftfahrtbranche stärker denn je.
Unsere Lösungen reduzieren manuelle Prozesse, die Ihr Team ausbremsen, verbessern Ihre Margen durch die Beseitigung von Ineffizienzen und helfen Ihnen, Marktveränderungen durch Echtzeit-Einblicke immer einen Schritt voraus zu sein.
Das Ergebnis?Sie können Ihren Betrieb skalieren, ohne den Personalbestand zu erhöhen. Wir sind überzeugt, dass die Zukunft der Luftfahrt Unternehmen gehört, die KI nutzen, um Daten in Entscheidungen umzuwandeln. Und wir unterstützen Sie gerne dabei!
Sind Sie bereit, Ihren Flugbetrieb umzugestalten?
Die Zukunft der Luftfahrt erfordert Geschwindigkeit, Präzision und intelligentere Entscheidungen. Unsere KI-gestützten Lösungen helfen Ihnen, die Nase vorn zu behalten.
Sie schließen dringende Geschäfte schneller ab, verwalten Bestände intelligenter und gewinnen Erkenntnisse aus Ihren Daten.
Warten Sie nicht auf diese Gelegenheit, Ihre Konkurrenz hinter sich zu lassen. Entdecken Sie, wie ePlane AI Ihre Abläufe transformieren und Ihrem Team einen Wettbewerbsvorteil verschaffen kann.
Kontaktieren Sie uns hier, um noch heute Ihre Demo zu buchen
Trends in der Flugzeugwartung, die unter unsicheren Umständen an Dynamik gewinnen könnten
Flugzeuge bleiben länger im Einsatz, Lieferketten sind ein Pulverfass, und die Technologie entwickelt sich über Nacht weiter. Entdecken Sie die immer wichtiger werdenden Wartungstrends und erfahren Sie, was sie für Betreiber bedeuten, die in der Luft bleiben und profitabel bleiben wollen.

July 17, 2025
So nutzen Sie automatisierte RFQ-Software zum Extrahieren von Daten für präzise Angebote
Die Beschaffung in der Luft- und Raumfahrt steht an einem Wendepunkt. Erfahren Sie, wie KI-Automatisierung und Process Mining Luftfahrtunternehmen helfen, Verzögerungen zu reduzieren, Prognosen zu verbessern und ihre Lieferketten zukunftssicher zu machen.

July 15, 2025
Verstehen der Haltbarkeit von Flugzeugteilen zur Erstellung Ihres nächsten Austauschplans
Flugzeugteile halten nicht ewig. Erfahren Sie, wie Haltbarkeitsverfolgung und KI-gestützte Planung die Luftsicherheit und Compliance optimieren können.

July 15, 2025
Vector DB. Entschlüsseln Sie die unstrukturierten Erkenntnisse der Luftfahrt.
Vektordatenbanken indizieren hochdimensionale Einbettungsvektoren, um die semantische Suche in unstrukturierten Daten zu ermöglichen. Im Gegensatz zu herkömmlichen relationalen Speichern oder Dokumentspeichern, die exakte Übereinstimmungen mit Schlüsselwörtern verwenden, verwalten Vektordatenbanken dichte numerische Vektoren (oft 768–3072 Dimensionen), die die Semantik von Text oder Bildern darstellen. Zum Zeitpunkt der Abfrage findet die Datenbank die nächsten Nachbarn zu einem Abfragevektor, indem sie Suchalgorithmen für ungefähre nächste Nachbarn (ANN) verwendet. Ein graphenbasierter Index wie Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW) erstellt beispielsweise geschichtete Näherungsgraphen: eine kleine obere Schicht für die grobe Suche und größere untere Schichten zur Verfeinerung (siehe Abbildung unten). Die Suche „springt“ diese Schichten hinunter – und lokalisiert schnell einen Cluster, bevor sie die lokalen Nachbarn erschöpfend durchsucht. Dabei wird der Trefferquotient (Finden der wahren nächsten Nachbarn) gegen die Latenz abgewogen: Durch Erhöhen des HNSW-Suchparameters (efSearch) wird der Trefferquotient auf Kosten einer längeren Abfragezeit erhöht.
