Comment prévoir la demande du marché pour la tarification stratégique des pièces d'avions

La gestion des pièces stratégiques d'aéronefs est essentielle pour les entreprises aérospatiales. Il y a une pression constante pour maintenir des niveaux de stock optimaux afin d'anticiper la demande, de préserver la rentabilité et de rester compétitif.

L'équilibre délicat est plein de défis. Avec la demande fluctuante pour les voyages aériens et les changements sismiques dans l'industrie (en raison de la gouvernance ESG, des avancées technologiques, des événements géopolitiques, du changement climatique et de la demande accrue), les entreprises doivent tirer parti des nouvelles technologies et de l'analyse des données pour prévoir la demande, optimiser les stocks et aligner leurs stratégies de tarification de manière très précise.

Cet article examinera les facteurs influençant la demande en pièces d'avion, le rôle des technologies de prévision avancées et comment les entreprises peuvent améliorer leurs méthodes de prévision pour obtenir de grands avantages concurrentiels dans l'optimisation des prix.

Comprendre la demande du marché des pièces d'avion

Plusieurs facteurs clés stimulent la demande en pièces d'avion, y compris les avancées technologiques, les tendances évolutives des compagnies aériennes et les défis constants de la chaîne d'approvisionnement.

Progrès technologiques

Alors que l'industrie aéronautique continue d'adopter de nouvelles technologies, les entreprises exploitent des outils avancés tels que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique pour améliorer la prévision de la demande en pièces d'avion. Les plateformes d'IA et les outils d'analyse prédictive analysent de grands ensembles de données issus des tendances historiques, des données de flotte et des évolutions du marché pour prédire les besoins futurs en pièces avec une précision supérieure à celle des anciens systèmes ERP et des modèles logiciels. 

Par exemple, les entreprises qui analysent les modèles d'utilisation historiques avec l'IA peuvent prévoir la demande future avec beaucoup plus de confiance, en stockant à l'avance les pièces appropriées et en réduisant les temps d'attente et les ruptures de stock.

Les solutions basées sur l'IA, telles que ePlaneAI, prévoient les besoins en pièces en se basant sur un afflux incessant de données, en s'appuyant sur les tendances actuelles et les tendances passées des flottes, aidant ainsi les entreprises à planifier l'avenir avec une précision inégalée.

Tendances de l'industrie aérienne

Les tendances générales des compagnies aériennes influencent la demande en pièces spécifiques et en systèmes d'inventaire avancés pour les gérer.

Une tendance croissante est la demande pour l'automatisation, en particulier sous la forme de systèmes d'évitement automatique de collision au sol (auto-GCAS), ou systèmes automatiques d'évitement de collision au sol (Fortune Business Insights : Airborne Collision Avoidance Market).

Alors que les compagnies aériennes adoptent des technologies plus avancées et améliorent leur efficacité énergétique, la demande pour des pièces spécifiques liées à ces innovations a augmenté. De plus, l'engagement de l'industrie aérienne en faveur de la durabilité entraîne une demande accrue pour des avions plus légers et plus économes en carburant. Cette tendance, parallèlement à un changement plus large vers des technologies et composants écologiques, façonne le marché des pièces d'avion. Alors que les compagnies aériennes et leurs clients privilégient la durabilité, les fabricants de pièces doivent s'adapter pour répondre à ces nouvelles exigences, en prévoyant quelles pièces seront nécessaires en réponse à ces avancées technologiques « propres » (Fortune Business Insights : Marché des pièces de rechange).

Défis de la chaîne d'approvisionnement

Les perturbations de la chaîne d'approvisionnement affectent les industries partout, avec des entreprises de l'aviation particulièrement durement touchées. La chaîne d'approvisionnement mondiale a été confrontée à des défis tels que des pénuries de matériaux, des pénuries de pièces, des retards de production et des goulots d'étranglement logistiques, ce qui a mis en évidence l'importance d'une prévision de la demande précise qui peut identifier et aborder de manière proactive les menaces externes.

Un rapport récent de McKinsey décrit comment le secteur aérospatial a dû s'adapter aux contraintes de la chaîne d'approvisionnement, ce qui a aggravé les difficultés de disponibilité des pièces.

Avec les retards de production et l'accès limité à certains composants, la capacité à prévoir la demande avec précision devient encore plus critique. Les entreprises qui peuvent tirer parti des technologies de prévision pour anticiper la demande et optimiser les stocks seront mieux préparées à gérer ces défis (McKinsey & Company : Pour améliorer votre chaîne d'approvisionnement, modernisez votre IT de chaîne d'approvisionnement).

Outils et technologies avancés pour la prévision

Le marché aérospatial d'aujourd'hui est rapide et, on pourrait dire, extrêmement volatile. Les entreprises se tournent vers des technologies avancées telles que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour mieux répondre aux irrationalités du marché. Ces technologies de la dernière vague permettent aux entreprises d'analyser de vastes quantités de données (auparavant obscures), d'identifier des tendances autrefois manquées et de faire des prévisions fiables qui améliorent les stratégies de tarification des pièces.

Voici quelques-uns des outils et technologies clés qui stimulent la prévision de la demande sur le marché des pièces d'avion.

IA et apprentissage automatique

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique transforment la manière dont les entreprises prévoient la demande en pièces d'avion. Ces solutions analysent les données historiques, les conditions actuelles du marché et les tendances prédictives pour offrir des aperçus en temps réel des besoins en pièces. Les entreprises qui utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent ajuster en continu leurs prévisions à mesure que de nouvelles données sont disponibles, améliorant constamment la précision des prédictions.

ePlaneAI est une plateforme d'IA qui permet aux entreprises de prédire la demande future avec une précision inégalée, non seulement pour les pièces détachées mais aussi pour d'autres activités d'approvisionnement et opérations à l'échelle de l'entreprise. Ces technologies aident également à automatiser des tâches qui nécessiteraient traditionnellement une intervention humaine, telles que la planification de la demande et les prévisions. Grâce à la réduction de l'intervention manuelle, les entreprises peuvent minimiser les erreurs humaines et rationaliser leurs opérations.

Analytique prédictive et grandes données

Un autre composant critique dans la prévision de la demande est l'analytique prédictive. Armées de grandes quantités de données et d'outils d'analyse experts, les entreprises dévoilent des aperçus précieux sur les modèles de demande et les changements potentiels du marché.

Ces solutions permettent aux entreprises de traiter et d'analyser des volumes importants de données opérationnelles plus que jamais auparavant, et ce, provenant de toutes les sources commerciales. Les entreprises peuvent examiner le comportement des clients, les tendances du marché, les modèles météorologiques, la demande du marché, et l'historique des commandes passées lors de la gestion de l'approvisionnement en pièces de rechange. Avec cette richesse d'informations, les entreprises peuvent générer des prévisions plus précises et négocier de meilleures économies de coûts.

De plus, les entreprises peuvent utiliser ces analyses pour optimiser d'autres facettes de leur chaîne d'approvisionnement. En se protégeant contre les risques de surstockage et de sous-stockage, ces entreprises peuvent tirer parti de l'analytique prédictive et de l'IA pour se préparer aux changements sismiques de la demande qui paralysent les opérations de leurs concurrents (Fortune Business Insights: Aftermarket Parts Market).

Avantages des outils de prévision avancés

L'intégration de l'IA, de l'apprentissage automatique et de l'analyse prédictive apporte de nombreux avantages aux entreprises du marché des pièces d'avion :

Avec la complexité croissante de la chaîne d'approvisionnement aérospatiale et la demande en hausse pour les avions, les pièces d'avion et les voyages aériens, les entreprises qui utilisent ces technologies avancées sont en bonne position pour la résilience opérationnelle et la dominance sur le marché.

Acteurs clés et leurs stratégies de tarification

Le marché des pièces d'avion est façonné par des acteurs clés, y compris les fabricants d'équipement d'origine (OEM) et les fournisseurs de pièces. Ces entreprises doivent collaborer étroitement pour garantir la livraison efficace des pièces.

Examinons comment le géant de l'industrie Boeing et les plus petits OEM et fournisseurs collaborent pour élaborer des stratégies de tarification basées sur la demande.

Boeing et son rôle dans les cadres de fixation des prix

Boeing joue un rôle central dans la détermination des tendances de prix pour l'industrie aérospatiale, tant pour les nouveaux avions que pour les pièces de rechange.

The company’s market outlook and demand forecasts are critical for pricing decisions made by all other airlines and suppliers alike. Boeing regularly publishes its Commercial Market Outlook, which outlines demand for new aircraft and parts over a 20-year horizon, helping to guide pricing expectations for the aerospace sector.

En tant que plus grand fabricant d'avions commerciaux, les décisions de tarification de Boeing ont un impact significatif sur les prix des pièces détachées. Par exemple, les prévisions de Boeing concernant les futures livraisons d'avions et la demande pour des pièces spécifiques influencent la manière dont les modèles de tarification sont développés par les fournisseurs de pièces et les fabricants. Ces modèles sont basés sur une compréhension approfondie de l'utilisation des pièces, de leur cycle de vie et de leur taux de remplacement (McKinsey & Company : La demande pour des avions efficaces reste : Une interview avec Darren Hulst).

Partenariats OEM et réseaux de chaînes d'approvisionnement

Des partenariats solides avec les fabricants d'équipement d'origine (OEM) sont cruciaux pour établir des stratégies de tarification compétitives. Des entreprises telles que STS Component Solutions tirent parti de leurs relations avec les OEM pour garantir l'accès à des pièces de haute qualité tout en maintenant des modèles de tarification prévisibles. Ces partenariats permettent de maintenir la disponibilité de pièces de haute qualité à des prix compétitifs (STS Aviation Group).

Les fournisseurs qui collaborent étroitement avec les fabricants d'équipement d'origine peuvent anticiper des calendriers de production plus précis basés sur la demande et ajuster leurs stratégies de tarification pour refléter les conditions du marché. Ces collaborations aident également à minimiser les ruptures de stock et les problèmes de surstockage, conduisant à des prévisions plus exactes et à une tarification stable.

Le rôle de la segmentation du marché dans la stratégie de tarification

Lors de la prévision de la demande en pièces d'avion, la segmentation du marché joue un rôle crucial dans l'établissement de stratégies de tarification adaptées aux différents types d'avions, opérations et clients.

Aviation civile contre aviation militaire

La demande en pièces d'avion diffère considérablement entre les secteurs de l'aviation civile et militaire.

L'aviation civile nécessite généralement une large gamme de pièces pour les avions commerciaux, incluant tout depuis les moteurs jusqu'aux composants de la cabine. Ces pièces sont sujettes à des fluctuations de la demande basées sur les modèles de voyage globaux et les facteurs économiques. Par exemple, les perturbations du voyage aérien telles que la pandémie de COVID-19 ou les événements géopolitiques impactent la demande en pièces de rechange, alors que les compagnies aériennes prolongent la durée de vie de leurs flottes existantes pour faire face à la baisse de la demande de voyages.

D'autre part, les pièces d'aviation militaire ont tendance à avoir une demande plus prévisible, dictée par les budgets de défense, les cycles d'approvisionnement et les facteurs géopolitiques. Les pièces requises par les avions militaires doivent souvent répondre à des normes plus strictes, et les chaînes d'approvisionnement peuvent être plus robustes en termes de satisfaction des besoins des opérations de défense. Cependant, l'aviation militaire peut rencontrer des défis uniques, tels que le besoin de pièces hautement spécialisées ou l'introduction rapide de nouveaux modèles d'avions poussée par l'évolution des exigences de défense (Fortune Business Insights : Aircraft Aftermarket Parts Market).

Tendances technologiques et leur impact sur la segmentation

Les technologies émergentes continuent d'influencer la demande dans l'aviation civile et militaire.

Dans le secteur de l'aviation civile, les compagnies aériennes se concentrent de plus en plus sur des technologies écoénergétiques et respectueuses de l'environnement, telles que les aéronefs à décollage et atterrissage verticaux électriques (eVTOL) et le carburant d'aviation durable (McKinsey & Company : La demande pour des avions efficaces reste : Une interview avec Darren Hulst). Ces avancées influencent les types de pièces nécessaires et la manière dont ces pièces sont tarifées. Par exemple, l'adoption croissante des eVTOLs peut nécessiter de nouveaux types de pièces qui n'étaient auparavant pas en demande, ouvrant ainsi des opportunités pour les fournisseurs de pièces.

Dans l'aviation militaire, les tendances technologiques telles que le développement d'avioniques avancées, de systèmes radar et de technologies de propulsion entraînent également des changements dans la demande de pièces. Les aéronefs militaires nécessitent souvent des pièces conçues pour des performances élevées, une grande durabilité et des caractéristiques de sécurité plus rigoureuses. À mesure que les entrepreneurs de la défense développent de nouveaux systèmes, les fournisseurs de pièces doivent s'adapter à ces changements technologiques et planifier la demande en conséquence (Deloitte).

Méthodes d'évaluation de la précision des prévisions de la demande.

Il existe plusieurs méthodes que les entreprises utilisent pour valider l'exactitude de leurs prévisions. Explorons cela plus en détail.

En utilisant des données historiques

L'un des outils les plus importants est les données historiques existantes. En analysant les tendances de la demande passée, les entreprises peuvent évaluer l'efficacité de leurs modèles de prévision et apporter des ajustements pour les prédictions futures.

Bien que les faits et chiffres historiques ne suffisent pas à eux seuls, si vos prévisions diffèrent grandement des tendances historiques passées, il y a presque certainement quelque chose qui ne va pas. Les données historiques sont un indicateur fiable qui vous montre dans quelle direction soufflent les vents de l'offre et de la demande.

Par exemple, l'examen des performances historiques de certains avions pendant les saisons de voyage de pointe ou en réponse à des événements mondiaux spécifiques (comme la pandémie) peut aider à affiner les prévisions de demande pour des événements futurs similaires.

Les données historiques permettent également aux entreprises de comprendre de manière générale les cycles de vie des différentes pièces, la fréquence à laquelle elles doivent être remplacées et comment leur demande est corrélée avec des facteurs externes tels que les opérations aériennes, les conditions économiques ou les fluctuations des prix du carburant (Fortune Business Insights : Marché des pièces de rechange).

Collaboration avec les fabricants OEM pour obtenir des données plus précises

En plus des données historiques, la collaboration avec les OEM (fabricants d'équipements d'origine) est essentielle pour améliorer la précision des prévisions. Le partage de données avec les fournisseurs, les compagnies aériennes et les fabricants de pièces permet aux entreprises d'obtenir des aperçus plus précis des besoins à venir.

Les fabricants d'équipement d'origine ont généralement accès à des informations détaillées sur les calendriers de production des avions, les exigences de maintenance et la longévité des pièces. L'intégration de ces données dans les modèles de prévision aide les entreprises à réduire l'incertitude entourant la demande pour des pièces spécifiques et à mieux aligner leurs stratégies de tarification avec les besoins réels du marché (STS Aviation Group).

Défis en matière de précision et comment les surmonter

Malgré les meilleurs efforts pour utiliser les données historiques et collaborer avec les OEM, il existe des défis. Par exemple, des événements mondiaux imprévisibles, tels que la pandémie de COVID-19 ou les crises géopolitiques, peuvent modifier radicalement les modèles de demande. De même, les changements dans les habitudes de voyage aérien—comme l'émergence des compagnies à bas prix ou la demande accrue pour les vols de fret—peuvent avoir un impact sur la demande de pièces.

Pour surmonter ces défis, les entreprises ont besoin de méthodes de prévision agiles capables de s'adapter rapidement et de s'ajuster aux conditions changeantes. L'analyse des données en temps réel et les mises à jour continues des modèles de prévision peuvent aider les entreprises à devancer les tendances du marché et à ajuster leurs stratégies de tarification en conséquence (McKinsey & Company : Pour améliorer votre chaîne d'approvisionnement, modernisez votre système informatique de chaîne d'approvisionnement).

L'avenir de la tarification des pièces d'avion et de la prévision de la demande

Pour maintenir un avantage concurrentiel durable, les entreprises doivent constamment adopter de nouvelles technologies qui permettent des opérations plus intelligentes et économes, ainsi qu'une prévision de la demande. Lorsqu'un grand concurrent se lance et adopte une nouvelle technologie, cela force le reste de l'industrie à suivre ou à risquer une obsolescence opérationnelle.

L'IA et les systèmes de données en temps réel connectés relèvent le niveau pour tous les acteurs de l'espace aéronautique. La demande de pièces est dictée par une variété de facteurs internes et externes, qui changent constamment.

Les entreprises exploitant l'IA et les solutions d'apprentissage automatique pour des analyses plus intelligentes sont à l'avant-garde et sont positionnées pour rester en tête.

Dans une industrie de haute précision, les compagnies aériennes qui améliorent constamment leurs processus de prévision pour de petits (et grands) gains jour après jour peuvent répondre de manière fiable aux attentes des clients et du marché.

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