Optimización de la Cadena de Suministro Aeroespacial con IA y Big Data

Una sola aeronave puede contener cientos de miles o incluso millones de piezas. La cantidad de piezas que una aerolínea, OEM o taller de MRO debe rastrear aumenta exponencialmente para una flota completa compuesta por diferentes plataformas. Una sola aeronave comercial puede tener hasta 3 millones de piezas, lo que enfatiza la complejidad de la gestión de inventario. Con múltiples proveedores globales y distribuidores de piezas que fabrican o venden piezas, la adquisición se convierte en un proceso complicado e intensivo en datos, donde millones de puntos de datos dinámicos necesitan ser analizados.

Los sitios web de piezas actuales o mercados digitales no son lo suficientemente sofisticados para analizar o extraer información relevante de conjuntos de datos extensos y dinámicos. Se requiere un esfuerzo manual significativo para verificar que las piezas cumplan con los requisitos, estén valoradas a un precio justo de mercado y estén disponibles, lo que hace que el proceso de adquisición sea arduo.

Ciclos de decisión tan prolongados pueden afectar el rendimiento operativo y financiero de los fabricantes de equipos originales (OEM), aerolíneas, talleres de MRO y distribuidores de piezas. Boeing estima que los costos de un Avión en Tierra (AOG) le cuestan a una aerolínea de $10,000 a $20,000 dólares por hora, o incluso tanto como $100,000 en ingresos perdidos y gastos adicionales, dependiendo de la situación actual. En 2018, Airline Economics encontró que los eventos de AOG le cuestan a la industria aérea global un estimado de US $50 mil millones anualmente.

Ser capaz de tamizar y analizar grandes volúmenes – como millones de piezas y sus datos asociados - de información y producir rápidamente una recomendación es una aplicación principal para la tecnología de automatización, como la Inteligencia Artificial (IA), dentro de la industria aeroespacial. La IA puede transformar la compleja red de transacciones de la cadena de suministro en una operación ágil, eficiente y que ahorra costos, permitiéndote no solo gestionar sino también optimizar toda la cadena de suministro en tiempo real.

Modelos de IA como Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y Transformers analizan tendencias de datos secuenciales, permitiendo la toma de decisiones oportunas en la adquisición.

Con más datos, tiempo y entrenamiento, estos modelos de IA específicos para la aviación se volverán más precisos y eficientes. Entrenados con datos de aviación durante los últimos años, estos modelos alcanzan altas métricas de precisión, incluyendo el R², indicando la precisión de las predicciones. Los sistemas de IA están diseñados para ser autoaprendices y autooptimizantes, mejorando continuamente su rendimiento basado en nuevos datos ingresados.

En este libro blanco, aprenderá cómo la tecnología de IA puede optimizar el proceso de adquisición dentro de la industria aeroespacial, lo que lleva a un aumento del rendimiento operativo y financiero.

APROVECHANDO EL PODER DE LOS GRANDES DATOS CON LA TECNOLOGÍA DE BLOCKCHAIN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La industria aeroespacial no carece de datos; incluso podría considerarse como el denominador común en todos los segmentos de la industria. Sin embargo, los datos solo son tan valiosos como las percepciones que pueden proporcionar y la acción que inspiran a una organización a tomar.

Recopilar y analizar grandes volúmenes de datos y producir recomendaciones es el caso de uso perfecto para una solución que incorpora IA respaldada por la tecnología blockchain. Modelos avanzados, como las Redes Neuronales Gráficas (GNNs), facilitan la comprensión de las relaciones entre proveedores y piezas, mejorando la toma de decisiones dentro de los sistemas habilitados por blockchain.

La naturaleza descentralizada de un sistema de blockchain permite búsquedas en tiempo real a nivel de toda la industria utilizando datos públicos, de terceros y internos en cuestión de segundos. Filtra esos resultados en un modelo de IA, y al instante se elabora una solución precisa, creando eficiencias en toda la organización al agilizar y automatizar un proceso muy manual.

ePlaneAI reconoció este caso de uso y desarrolló una plataforma de software como servicio que utiliza inteligencia artificial conversacional y generativa junto con big data para automatizar completamente la industria de piezas aeroespaciales y el proceso de adquisición.

Cada registro de parte dentro de la cadena de bloques contiene un historial inmutable de atributos, como la condición, ubicación y cumplimiento, proporcionando un registro digital seguro y a prueba de manipulaciones que mitiga los riesgos de falsificación, aumenta la transparencia y refuerza el cumplimiento con regulaciones de la industria como EASA y FAA.

A medida que se recopilan los resultados de una búsqueda de piezas, estos pasan por el modelo de IA generativa, produciendo una recomendación personalizada que es automatizada y se autoajusta basada en datos del mercado aeroespacial en tiempo real. Cualquier cambio en el costo, ubicación o disponibilidad de una pieza se toma en cuenta en la solución recomendada. Por lo tanto, si buscas la Pieza A un lunes por la mañana pero no la compras hasta el martes, puede que no esté disponible, o el precio reflejado podría haber cambiado—como retrasar una compra en tu carrito de Amazon.

La capacidad inherente de la IA para manejar grandes conjuntos de datos (y tipos) y adaptarse a patrones y complejidades de producción variables asegura sostenibilidad y escalabilidad a largo plazo. Con el mercado global de MRO proyectado a alcanzar 119 mil millones de dólares para el 2026, y los costos laborales representando el 60-70% de los gastos totales de MRO, soluciones eficientes de IA pueden impulsar significativamente el ahorro de costos y la eficiencia operacional.

Para respaldar las crecientes demandas de datos de la IA, bases de datos ultra rápidas son esenciales. Las bases de datos tradicionales a menudo carecen de la velocidad y escalabilidad necesarias para el procesamiento de datos en tiempo real, lo que hace que las tecnologías avanzadas de bases de datos sean críticas para una implementación exitosa de la IA. El costo de la computación en la nube puede variar desde $0.25 por hora hasta más de $30 por hora para sistemas de una sola GPU de gama alta. Sin embargo, estas tecnologías son escalables y accesibles para empresas de todos los tamaños, incluyendo operaciones más pequeñas. Las capacidades de la IA se pueden personalizar para satisfacer necesidades específicas para que todos obtengan beneficios inmediatos.

Las empresas más grandes pueden esperar aún mayores eficiencias y ahorros en costos a medida que aprovechan las percepciones continuas impulsadas por la IA en conjuntos de datos masivos. Las bases de datos modernas capaces de tiempos de respuesta de consultas de sub-segundos permiten que las soluciones de IA ofrezcan recomendaciones más rápidas y precisas para la gestión de inventarios hasta la remediación de situaciones de AOG.

Con una cantidad vasta y constante de datos siendo recolectados y procesados a través de la solución de ePlaneAI, la tecnología de IA mejora consistentemente con el tiempo y el entrenamiento. Cuantos más patrones y tendencias pueda identificar basándose en el aumento de la cantidad de datos, mejor puede generar una solución preferida para el usuario.

PERSPECTIVAS MÁS ALLÁ DEL ANÁLISIS HUMANO

Los terabytes de datos de piezas de aeronaves que pueden ser consumidos y procesados requerirían cientos de científicos de datos meses para producir resultados accionables. Sin embargo, uno de los principales cuellos de botella en la toma de decisiones impulsada por la IA es la infraestructura de la base de datos. Mientras que algunas bases de datos pueden procesar consultas en menos de 1 segundo, otras pueden tardar hasta 15 minutos en entregar los mismos resultados. Este retraso puede afectar significativamente la toma de decisiones en tiempo real en escenarios críticos de adquisición, donde la velocidad es esencial para mantener la eficiencia operativa y minimizar el impacto financiero. Por ejemplo, cada avión comercial se somete a alrededor de 3-5 eventos de mantenimiento mayores anualmente, con un costo promedio de mantenimiento por avión de 3 millones de dólares​.

Los retrasos en las piezas y el mantenimiento no planificado pueden llevar a costos adicionales, pérdida de futuras ventas de boletos debido a tiempos de inactividad prolongados y disminución de la lealtad del cliente debido a mayores retrasos y cancelaciones.

Desviar recursos internos de las tareas operativas diarias para buscar en el inventario o pedir piezas y tomar decisiones críticas rápidamente con información limitada provoca más interrupciones operativas.

La plataforma ePlaneAI utiliza Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) para identificar datos de piezas basados en imágenes y Autoencoders para la detección de anomalías, asegurando la precisión de los datos y el control de calidad. Estos modelos operan de manera autónoma, ajustándose a los patrones de datos que evolucionan para mantener una alta precisión y rendimiento a lo largo del tiempo. Esta capacidad autónoma reduce la intervención humana y aumenta la eficiencia operativa. Al aprovechar este tipo de solución, las organizaciones tendrán una mejor comprensión del inventario existente y su utilización, lo que permite una previsión precisa de las necesidades a corto y largo plazo para mitigar problemas de inventario futuros. La solución puede comprar automáticamente stock al mejor precio de mercado disponible.

CASO DE USO: Automatización de la Adquisición y Optimización del Inventario

Una empresa del sector aeronáutico enfrentó desafíos significativos con los pedidos AOG, que representaban el 70% de sus pedidos totales de piezas. Estos involucraban a más de 500 proveedores y la gestión de más de 70,000 SKUs en cinco almacenes. La optimización de su nivel de par ocurrió con poca frecuencia, solo una vez al año, lo que llevó a ineficiencias y presión sobre los empleados para tomar decisiones críticas. En promedio, las aerolíneas apuntan a una tasa de rotación de inventario de 1.5 a 2 veces por año, lo que significa que el inventario de piezas se reemplaza típicamente cada 6-8 meses.

Esta empresa implementó una solución personalizada de ePlaneAI que utilizó XGBoost y Random Forests para optimizar los horarios de adquisición y la gestión de inventario, asegurando ajustes precisos del nivel de par y la previsión de la demanda. Los resultados específicos incluyeron:

Incluso cuando solo se aprovechan los datos internos del ERP, una solución de IA puede volverse más predictiva basada en las preferencias de los usuarios. Por ejemplo, ser capaz de aprovechar las decisiones de compra históricas – cantidades, proveedores, tasa de entrega entrena al modelo de IA para generar no solo la mejor decisión, sino también una solución preferida.

CASO DE USO: Pronóstico a Largo Plazo y Programación de la Producción

Un fabricante de piezas aeroespaciales enfrentó desafíos significativos debido a largos plazos de entrega que superaban los ocho meses y breves ventanas de entrega que variaban de 1 a 10 días. Estas limitaciones requerían una solución robusta para prever la demanda con precisión y planificar la producción de manera efectiva.

Implementaron una solución de IA personalizada de ePlaneAI para pronosticar con precisión e identificar patrones y tendencias estacionales e informar un calendario de producción anual completo que incluye valores superiores, inferiores y medianos.

Modelos como Prophet y ARIMA permiten una predicción precisa de la demanda, mientras que los Algoritmos Genéticos optimizan los cronogramas de producción basados en tendencias estacionales.

Los resultados específicos incluyeron:

PROCESOS AUTOMATIZADOS DESDE EL ANÁLISIS HASTA LA TRANSACCIÓN

ePlaneAI guía automáticamente al usuario para completar la transacción una vez que se proporciona una recomendación. Al integrar Aprendizaje por Refuerzo (RL), el sistema se adapta a las condiciones dinámicas del mercado, permitiendo ajustes de precios en tiempo real para las transacciones de adquisición. Estos algoritmos adaptativos operan en modo autónomo, requiriendo una intervención manual mínima mientras maximizan la eficiencia y la rentabilidad. Esto se logra a través de la tienda autónoma que ofrece precios automatizados – ajustados a la tasa de mercado actual - y un sistema global de pago y facturación B2B basado en los términos del contrato.

Automatizar este proceso permite aumentar la eficiencia operativa y el rendimiento y, por lo tanto, la rentabilidad a través de:

Las transacciones automatizadas también crean registros digitales detallados que facilitan la trazabilidad como una medida de cumplimiento mejorada. Estos registros detallados también aseguran que la transacción cumpla con todas las directrices necesarias del proceso de compra.

Automatizar el proceso de transacción es el paso final para facilitar una estrategia de adquisición más ágil y efectiva.

CONCLUSIÓN

Una estrategia de adquisiciones más simplificada y efectiva conduce a un aumento de la eficiencia operativa y, en última instancia, a una empresa más rentable.

Para que cada segmento de la industria aeroespacial mantenga una ventaja competitiva y aumente su rentabilidad, necesitan adoptar tecnologías que optimicen el complejo proceso de adquisición, el cual es intensivo en mano de obra y tiempo. Considerando que los costos de mantenimiento de inventario en la industria de la aviación varían entre el 15-25% del valor de la pieza por año, la optimización de inventario impulsada por IA puede generar ahorros sustanciales.