Cómo predecir la demanda del mercado para la fijación estratégica de precios de piezas de aeronaves

La gestión de piezas estratégicas de aeronaves es vital para los negocios aeroespaciales. Existe una presión continua para mantener niveles óptimos de inventario con el fin de anticipar la demanda, mantener la rentabilidad y seguir siendo competitivos.

El delicado acto de equilibrio está lleno de desafíos. Con la demanda fluctuante de viajes aéreos y cambios sísmicos en la industria (debido a la gobernanza ESG, avances tecnológicos, eventos geopolíticos, cambio climático y aumento de la demanda), las empresas deben aprovechar las nuevas tecnologías y el análisis de datos para prever la demanda, optimizar el inventario y alinear sus estrategias de precios de manera “justa”.

Este artículo explorará los factores que influyen en la demanda de piezas de aviones, el papel de las tecnologías avanzadas de pronóstico y cómo las empresas pueden mejorar sus métodos de pronóstico para obtener grandes victorias competitivas en la optimización de precios.

Entendiendo la demanda del mercado de piezas de aeronaves

Varios factores clave impulsan la demanda de piezas de aviones, incluyendo avances tecnológicos, tendencias cambiantes de las aerolíneas y desafíos constantes en la cadena de suministro.

Avances tecnológicos

A medida que la industria de la aviación continúa adoptando nuevas tecnologías, las empresas están aprovechando herramientas avanzadas como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático para mejorar la previsión de demanda de piezas de aviones. Las plataformas de IA y las herramientas de análisis predictivo analizan grandes conjuntos de datos de tendencias históricas, datos de flotas y cambios en el mercado para predecir los futuros requerimientos de piezas con mayor precisión que los antiguos sistemas ERP y modelos de software.

Por ejemplo, las empresas que analizan patrones históricos de uso con IA pueden prever la demanda futura con mucha más confianza, almacenando las piezas adecuadas con anticipación y reduciendo los tiempos de espera y faltantes de stock.

Las soluciones basadas en IA, como ePlaneAI, predicen las necesidades de piezas basándose en un flujo constante de datos, extrayendo de las tendencias actuales y las tendencias pasadas de la flota, ayudando a las empresas a planificar el futuro con una precisión inigualable.

Tendencias de la industria aérea

Las tendencias más amplias de las aerolíneas afectan la demanda de piezas específicas y sistemas de inventario avanzados para gestionarlas.

Una tendencia en crecimiento es la demanda de automatización, particularmente en la forma de auto-GCAS, o sistemas automáticos de prevención de colisión con el suelo (Fortune Business Insights: Airborne Collision Avoidance Market).

A medida que las aerolíneas adoptan tecnologías más avanzadas y mejoran su eficiencia de combustible, la demanda de piezas específicas relacionadas con estas innovaciones ha aumentado. Además, el impulso de la industria aérea hacia la sostenibilidad está impulsando la demanda de aeronaves más ligeras y eficientes en el consumo de combustible. Esta tendencia, junto con un cambio más amplio hacia tecnologías y componentes ecológicos, está dando forma al mercado de piezas de aviones. A medida que las aerolíneas y sus clientes priorizan la sostenibilidad, los fabricantes de piezas deben adaptarse para satisfacer estas nuevas demandas, anticipando qué piezas serán necesarias en respuesta a estos avances tecnológicos “limpios” (Fortune Business Insights: Aftermarket Parts Market).

Desafíos de la cadena de suministro

Las interrupciones en la cadena de suministro están impactando a industrias en todas partes, siendo las empresas de aviación especialmente afectadas. La cadena de suministro global ha enfrentado desafíos como la escasez de materiales, la falta de piezas, retrasos en la producción y cuellos de botella logísticos, todos los cuales han resaltado la importancia de una previsión de demanda precisa que pueda identificar y abordar proactivamente las amenazas externas.

Un informe reciente de McKinsey describe cómo el sector aeroespacial ha tenido que adaptarse a las restricciones de la cadena de suministro, lo que ha aumentado las dificultades en la disponibilidad de piezas.

Con retrasos en la producción y acceso limitado a ciertos componentes, la capacidad de predecir la demanda con precisión se vuelve aún más crítica. Las empresas que puedan aprovechar las tecnologías de pronóstico para anticipar la demanda y optimizar el inventario estarán mejor preparadas para manejar estos desafíos (McKinsey & Company: Para mejorar tu cadena de suministro, moderniza tu TI de cadena de suministro).

Herramientas y tecnologías avanzadas para la predicción

El mercado aeroespacial de hoy es rápido y, podría decirse, extremadamente volátil. Las empresas están recurriendo a tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para responder mejor a las irracionalidades del mercado. Estas tecnologías de última generación permiten a los negocios analizar grandes cantidades de datos (anteriormente oscuros), identificar tendencias que antes se pasaban por alto y realizar pronósticos confiables que mejoran las estrategias de fijación de precios de las piezas.

Aquí se presentan algunas de las herramientas y tecnologías clave que impulsan el pronóstico de demanda en el mercado de piezas de aviones.

Inteligencia artificial y aprendizaje automático

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están transformando la manera en que las empresas predicen la demanda de piezas de aviones. Estas soluciones analizan datos históricos, condiciones actuales del mercado y tendencias predictivas para ofrecer perspectivas en tiempo real sobre los requerimientos de las piezas. Las compañías que utilizan algoritmos de aprendizaje automático pueden ajustar continuamente sus pronósticos a medida que llegan nuevos datos, mejorando constantemente la precisión de las predicciones.

ePlaneAI es una plataforma de inteligencia artificial que permite a las empresas predecir la demanda futura con una precisión sin precedentes, no solo para piezas de repuesto sino también para otras actividades de adquisición y operaciones en toda la empresa. Estas tecnologías también ayudan en la automatización de tareas que tradicionalmente requerirían la intervención humana, como la planificación de la demanda y el pronóstico. Mediante la reducción de la intervención manual, las empresas pueden minimizar los errores humanos y optimizar sus operaciones.

Analítica predictiva y grandes datos

Otro componente crítico en la previsión de la demanda es el análisis predictivo. Armadas con grandes datos y herramientas expertas de análisis, las empresas descubren valiosas perspectivas sobre los patrones de demanda y los posibles cambios en el mercado.

Estas soluciones permiten a las empresas procesar y analizar grandes volúmenes de datos operativos más que nunca antes, y de todas las fuentes empresariales. Las compañías pueden observar el comportamiento del cliente, las tendencias del mercado, los patrones climáticos, la demanda del mercado, y los historiales de pedidos anteriores al gestionar la adquisición de repuestos. Con esta riqueza de información, las empresas pueden generar pronósticos más precisos y negociar mejores ahorros de costos.

Además, las empresas pueden utilizar estas analíticas para optimizar otros aspectos de su cadena de suministro. Aislándose de los riesgos de tener exceso o falta de stock, estas empresas pueden aprovechar la analítica predictiva y la inteligencia artificial para prepararse para cambios sísmicos en la demanda que paralizan las operaciones de sus competidores (Fortune Business Insights: Aftermarket Parts Market).

Beneficios de las herramientas avanzadas de pronóstico

La integración de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el análisis predictivo aporta numerosos beneficios a las empresas en el mercado de piezas de aviones:

Con la creciente complejidad de la cadena de suministro aeroespacial y el aumento de la demanda de aviones, piezas de aviones y viajes aéreos, las empresas que utilizan estas tecnologías avanzadas están posicionadas competitivamente para la resiliencia operativa y el dominio del mercado.

Actores clave y sus estrategias de precios

El mercado de piezas de aeronaves está formado por actores clave, incluyendo a los fabricantes de equipos originales (OEM) y proveedores de piezas. Estas empresas deben colaborar estrechamente para asegurar la entrega eficiente de las partes.

Echemos un vistazo a cómo el gigante de la industria Boeing y los OEMs y proveedores más pequeños están trabajando juntos para formar estrategias de precios basadas en la demanda.

Boeing y su papel en los marcos de fijación de precios

Boeing juega un papel central en el establecimiento de las tendencias de precios para la industria aeroespacial, tanto para aeronaves nuevas como para piezas de posventa.

La perspectiva de mercado de la empresa y las previsiones de demanda son críticas para las decisiones de precios tomadas tanto por otras aerolíneas como por proveedores. Boeing publica regularmente su Commercial Market Outlook, que detalla la demanda de nuevas aeronaves y piezas en un horizonte de 20 años, ayudando a orientar las expectativas de precios para el sector aeroespacial.

Como el mayor fabricante de aviones comerciales, las decisiones de precios de Boeing impactan significativamente en el precio de los componentes. Por ejemplo, las proyecciones de Boeing sobre futuras entregas de aviones y la demanda de piezas específicas influyen en cómo se desarrollan los modelos de precios por parte de los proveedores y fabricantes de componentes. Estos modelos se basan en una comprensión profunda del uso de las piezas, su ciclo de vida y la tasa de reemplazo (McKinsey & Company: La demanda de aviones eficientes se mantiene: Una entrevista con Darren Hulst).

Asociaciones OEM y redes de cadena de suministro

Las asociaciones sólidas con los fabricantes de equipos originales (OEM) son cruciales para establecer estrategias de precios competitivas. Compañías como STS Component Solutions aprovechan las relaciones con los OEM para garantizar el acceso a piezas de alta calidad mientras mantienen modelos de precios predecibles. Estas asociaciones ayudan a mantener las piezas de alta calidad disponibles a precios competitivos (STS Aviation Group).

Los proveedores que colaboran estrechamente con los fabricantes de equipos originales pueden anticipar calendarios de producción más precisos basados en la demanda y ajustar las estrategias de precios para reflejar las condiciones del mercado. Estas colaboraciones también ayudan a minimizar los problemas de falta de stock y sobreinventario, lo que conduce a pronósticos más exactos y precios estables.

El papel de la segmentación de mercado en la estrategia de precios

Al pronosticar la demanda de piezas de aviones, la segmentación del mercado juega un papel crucial en el establecimiento de estrategias de precios que se adaptan a diferentes tipos de aeronaves, operaciones y clientes.

Aviación civil vs aviación militar

La demanda de piezas de aviones difiere significativamente entre los sectores de aviación civil y militar.

La aviación civil generalmente requiere una amplia gama de piezas para aviones comerciales, que incluyen desde motores hasta componentes de la cabina. Estas partes están sujetas a fluctuaciones de demanda basadas en patrones de viaje globales y factores económicos. Por ejemplo, las interrupciones en los viajes aéreos como la pandemia de COVID-19 o eventos geopolíticos impactan la demanda de piezas de repuesto, ya que las aerolíneas extienden la vida útil de sus flotas existentes para hacer frente a la disminución de la demanda de viajes.

Por otro lado, las piezas de aviación militar tienden a tener una demanda más predecible, impulsada por los presupuestos de defensa, los ciclos de adquisición y los factores geopolíticos. Las piezas requeridas por las aeronaves militares a menudo necesitan cumplir con estándares más estrictos, y las cadenas de suministro pueden ser más robustas en términos de satisfacer las necesidades de las operaciones de defensa. Sin embargo, la aviación militar puede experimentar desafíos únicos, como la necesidad de piezas altamente especializadas o la rápida introducción de nuevos modelos de aeronaves impulsados por los requisitos de defensa en evolución (Fortune Business Insights: Aircraft Aftermarket Parts Market).

Tendencias tecnológicas y su impacto en la segmentación

Las tecnologías emergentes continúan influyendo en la demanda tanto en la aviación civil como militar.

En el sector de la aviación civil, las aerolíneas se están centrando cada vez más en tecnologías eficientes y ecológicas, como las aeronaves eléctricas de despegue y aterrizaje vertical (eVTOL) y el combustible sostenible para la aviación (McKinsey & Company: La demanda de aviones eficientes se mantiene: Una entrevista con Darren Hulst). Estos avances están influyendo en los tipos de piezas que se necesitan y cómo se fijan los precios de estas. Por ejemplo, la creciente adopción de eVTOLs puede requerir nuevos tipos de piezas que anteriormente no tenían demanda, abriendo oportunidades para los proveedores de componentes.

En la aviación militar, tendencias tecnológicas como el desarrollo de aviónica avanzada, sistemas de radar y tecnologías de propulsión también están impulsando cambios en la demanda de piezas. Las aeronaves militares a menudo requieren piezas diseñadas para un alto rendimiento, alta durabilidad y características de seguridad más rigurosas. A medida que los contratistas de defensa desarrollan nuevos sistemas, los proveedores de piezas deben adaptarse a estos cambios tecnológicos y planificar la demanda en consecuencia (Deloitte).

Métodos para evaluar la precisión de las previsiones de demanda.

Existen varios métodos que las empresas utilizan para validar la precisión de sus pronósticos. Exploremos más.

Utilizando datos históricos

Una de las herramientas más importantes son los datos históricos existentes. Al analizar las tendencias de demanda pasadas, las empresas pueden evaluar la efectividad de sus modelos de pronóstico y hacer ajustes para las predicciones futuras.

Aunque los hechos y cifras históricas por sí solos no son suficientes, si tus pronósticos difieren enormemente de las tendencias históricas pasadas, casi con seguridad algo no está bien. Los datos históricos son un sólido indicador que te dice hacia dónde soplan los vientos de la oferta y la demanda.

Por ejemplo, observar el rendimiento histórico de ciertas aeronaves durante las temporadas de viaje pico o en respuesta a eventos globales específicos (como la pandemia) puede ayudar a refinar las previsiones de demanda para eventos futuros similares.

Los datos históricos también permiten a las empresas comprender de manera general los ciclos de vida de las diferentes piezas, con qué frecuencia necesitan ser reemplazadas y cómo su demanda se correlaciona con factores externos como las operaciones de las aerolíneas, las condiciones económicas o las fluctuaciones en el precio del combustible (Fortune Business Insights: Aftermarket Parts Market).

Colaborando con los fabricantes de equipos originales para obtener datos más precisos

Además de los datos históricos, la colaboración con los fabricantes de equipos originales (OEM) es clave para mejorar la precisión de las previsiones. Compartir datos con proveedores, aerolíneas y fabricantes de piezas permite a las empresas obtener perspectivas más precisas sobre las necesidades futuras.

Los fabricantes de equipos originales (OEM) suelen tener acceso a información detallada sobre los cronogramas de producción de aeronaves, los requisitos de mantenimiento y la longevidad de las piezas. Incorporar estos datos en modelos de pronóstico ayuda a las empresas a reducir la incertidumbre en torno a la demanda de piezas específicas y a alinear mejor sus estrategias de precios con la necesidad real del mercado (STS Aviation Group).

Desafíos en la precisión y cómo superarlos

A pesar de los mejores esfuerzos por utilizar datos históricos y colaborar con los fabricantes de equipos originales, existen desafíos. Por ejemplo, eventos globales impredecibles, como la pandemia de COVID-19 o crisis geopolíticas, pueden alterar drásticamente los patrones de demanda. De manera similar, los cambios en los hábitos de viaje aéreo—como el auge de las aerolíneas de bajo costo o el aumento de la demanda de vuelos de carga—pueden impactar en la demanda de piezas.

Para superar estos desafíos, las empresas necesitan métodos de pronóstico ágiles que puedan adaptarse y flexibilizarse rápidamente a las condiciones cambiantes. El análisis de datos en tiempo real y las actualizaciones continuas de los modelos de pronóstico pueden ayudar a las empresas a mantenerse por delante de las tendencias del mercado y ajustar sus estrategias de precios en consecuencia (McKinsey & Company: Para mejorar tu cadena de suministro, moderniza tu TI de la cadena de suministro).

El futuro de la valoración y predicción de la demanda de piezas de aviones

Para mantener una ventaja competitiva duradera, las empresas deben adoptar continuamente nuevas tecnologías que permitan operaciones más inteligentes y eficientes, así como la previsión de la demanda. Cuando un gran competidor se adentra y adopta una nueva tecnología, obliga al resto de la industria a seguir su ejemplo o arriesgarse a quedar obsoletos operacionalmente.

La inteligencia artificial y los sistemas de datos conectados en tiempo real están elevando el nivel para todos en el espacio aeronáutico. La demanda de piezas está impulsada por una variedad de factores internos y externos, que están en constante cambio.

Las empresas que aprovechan soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático para obtener perspectivas más inteligentes están liderando el camino y están posicionadas para mantenerse a la vanguardia.

En una industria de alta precisión, las compañías de aviación que mejoran constantemente sus procesos de pronóstico para obtener pequeñas (y grandes) ganancias día tras día pueden cumplir de manera confiable con las expectativas de los clientes y del mercado.

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