Optimisation de la chaîne d'approvisionnement aérospatiale avec l'IA et les mégadonnées

Un seul avion peut contenir des centaines de milliers, voire des millions de pièces. Le nombre de pièces qu'une compagnie aérienne, un OEM ou un atelier MRO doit suivre augmente de façon exponentielle pour une flotte entière composée de différentes plateformes. Un seul avion de ligne peut avoir jusqu'à 3 millions de pièces, soulignant la complexité de la gestion des stocks. Avec de multiples fournisseurs mondiaux et distributeurs de pièces fabriquant ou vendant des pièces, l'approvisionnement devient un processus compliqué et riche en données, où des millions de points de données dynamiques doivent être analysés.

Les sites web actuels de pièces détachées ou les places de marché numériques ne sont pas suffisamment sophistiqués pour analyser ou extraire des informations pertinentes à partir de jeux de données vastes et dynamiques. Un effort manuel important est nécessaire pour vérifier que les pièces répondent aux exigences, sont évaluées à leur juste valeur marchande et sont disponibles – rendant le processus d'approvisionnement laborieux.

De tels cycles de décision prolongés peuvent affecter la performance opérationnelle et financière des fabricants d'équipements d'origine, des compagnies aériennes, des ateliers de MRO et des distributeurs de pièces. Boeing estime que les coûts liés aux Avions au Sol (AOG) coûtent à une compagnie aérienne de 10 000 à 20 000 dollars par heure, ou même jusqu'à 100 000 dollars en termes de revenus perdus et de dépenses supplémentaires, selon la situation. En 2018, Airline Economics a découvert que les événements AOG coûtaient à l'industrie aérienne mondiale environ 50 milliards de dollars américains par an.

Être capable de trier et d'analyser de grands volumes – tels que des millions de pièces et leurs données associées - d'informations et de produire rapidement une recommandation est une application de choix pour la technologie d'automatisation, comme l'Intelligence Artificielle (IA), au sein de l'industrie aérospatiale. L'IA peut transformer le réseau complexe de transactions de la chaîne d'approvisionnement en une opération rationalisée, efficace et économique—vous permettant de non seulement gérer mais aussi d'optimiser l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement en temps réel.

Les modèles d'IA tels que les Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) et les Transformers analysent les tendances des données séquentielles, permettant une prise de décision opportune dans les achats.

Avec plus de données, de temps et d'entraînement, ces modèles d'IA spécifiques à l'aviation deviendront plus précis et efficaces. Formés sur des données aéronautiques au cours des dernières années, ces modèles atteignent une haute précision des métriques, y compris le R², indiquant la précision des prédictions. Les systèmes d'IA sont conçus pour être auto-apprenants et auto-optimisants, améliorant continuellement leurs performances sur la base de nouvelles entrées de données.

Dans ce livre blanc, vous découvrirez comment la technologie IA peut optimiser le processus d'approvisionnement dans l'industrie aérospatiale, conduisant à une amélioration des performances opérationnelles et financières.

EXPLOITER LA PUISSANCE DES GRANDES DONNÉES AVEC LA TECHNOLOGIE BLOCKCHAIN ET IA

Le secteur aérospatial ne manque pas de données ; on pourrait même dire que c'est le dénominateur commun à travers les segments de l'industrie. Cependant, les données ne sont précieuses que pour les perspectives qu'elles peuvent fournir et les actions qu'elles inspirent à une organisation à entreprendre.

La collecte et l'analyse de grands volumes de données et la production de recommandations constituent le cas d'utilisation idéal pour une solution qui intègre l'IA soutenue par la technologie blockchain. Des modèles avancés, tels que les Réseaux Neuronaux Graphiques (GNNs), facilitent la compréhension des relations entre fournisseurs et pièces, améliorant ainsi la prise de décision au sein des systèmes activés par la blockchain.

La nature décentralisée d'un système de blockchain permet des recherches en temps réel à l'échelle de l'industrie en utilisant des données publiques, tierces et internes en quelques secondes. Filtrez ces résultats dans un modèle d'IA, et instantanément une solution précise est conçue — créant des efficacités à travers une organisation en rationalisant et en automatisant un processus très manuel.

ePlaneAI a reconnu ce cas d'utilisation et a développé une plateforme logicielle en tant que service qui utilise l'IA conversationnelle et générative ainsi que les mégadonnées pour automatiser entièrement l'industrie des pièces aérospatiales et le processus d'approvisionnement.

Chaque enregistrement de pièce au sein de la blockchain contient un historique immuable d'attributs—tels que l'état, l'emplacement et la conformité—fournissant un registre numérique sécurisé et inviolable qui atténue les risques de contrefaçon, accroît la transparence et renforce la conformité avec les réglementations industrielles telles que l'EASA et la FAA.

Lorsque les résultats d'une recherche de pièce sont compilés, ils passent ensuite par le modèle d'IA générative, produisant une recommandation personnalisée qui est automatisée et auto-ajustable en fonction des données du marché aérospatial en temps réel. Tout changement de coût, de localisation ou de disponibilité d'une pièce est pris en compte dans la solution recommandée. Ainsi, si vous recherchez la Pièce A un lundi matin mais ne l'achetez que le mardi, il se peut qu'elle ne soit plus disponible, ou que le prix affiché ait changé—comme lorsque vous retardez un achat dans votre panier Amazon.

La capacité intrinsèque de l'IA à gérer de grands ensembles de données (et types) et à s'adapter à des modèles et complexités de production variables assure une durabilité et une évolutivité à long terme. Avec le marché mondial de la MRO prévu pour atteindre 119 milliards de dollars d'ici 2026, et les coûts de main-d'œuvre représentant 60-70% des dépenses totales de MRO, des solutions d'IA efficaces peuvent entraîner d'importantes économies de coûts et des gains d'efficacité opérationnelle​.

Pour répondre aux besoins croissants en données de l'IA, des bases de données ultra-rapides sont essentielles. Les bases de données traditionnelles manquent souvent de vitesse et d'évolutivité nécessaires pour le traitement des données en temps réel, rendant les technologies de bases de données avancées cruciales pour une mise en œuvre réussie de l'IA. Le coût du cloud computing peut varier de 0,25 $ par heure à plus de 30 $ par heure pour des systèmes à GPU unique haut de gamme. Cependant, ces technologies sont évolutives et accessibles aux entreprises de toutes tailles, y compris les petites opérations. Les capacités de l'IA peuvent être adaptées pour répondre aux besoins spécifiques afin que tous puissent en tirer des bénéfices immédiats.

Les grandes entreprises peuvent s'attendre à des gains d'efficacité et des économies de coûts encore plus importants lorsqu'elles exploitent des insights continus pilotés par l'IA sur d'énormes ensembles de données. Les bases de données modernes capables de temps de réponse aux requêtes de moins d'une seconde permettent aux solutions d'IA de fournir des recommandations plus rapides et plus précises pour la gestion des stocks jusqu'à la remédiation des situations AOG.

Avec une quantité immense et constante de données collectées et traitées par la solution ePlaneAI, la technologie IA s'améliore continuellement avec le temps et l'entraînement. Plus elle peut identifier de motifs et de tendances à partir d'une quantité accrue de données, mieux elle peut générer une solution préférée pour l'utilisateur.

APERÇUS AU-DELÀ DE L'ANALYSE HUMAINE

Les téraoctets de données sur les pièces d'avion qui peuvent être consommés et traités nécessiteraient des centaines de scientifiques de données des mois pour produire des résultats exploitables. Cependant, l'un des principaux goulets d'étranglement dans la prise de décision pilotée par l'IA est l'infrastructure de base de données. Alors que certaines bases de données peuvent traiter des requêtes en <1 seconde, d'autres peuvent prendre jusqu'à 15 minutes pour livrer les mêmes résultats. Ce délai peut avoir un impact significatif sur la prise de décision en temps réel dans des scénarios d'approvisionnement critiques, où la rapidité est essentielle pour maintenir l'efficacité opérationnelle afin de minimiser l'impact financier. Par exemple, chaque avion commercial subit environ 3 à 5 événements de maintenance majeurs annuellement, avec des coûts de maintenance moyens par avion atteignant 3 millions de dollars​.

Les retards de pièces et la maintenance imprévue peuvent entraîner des coûts supplémentaires, une perte de ventes de billets futures en raison d'une durée d'arrêt prolongée, et une diminution de la fidélité des clients due à l'augmentation des retards et des annulations.

Le fait de détourner des ressources internes des tâches opérationnelles quotidiennes pour rechercher des stocks d'inventaire ou commander des pièces et prendre rapidement des décisions critiques avec des informations limitées provoque une perturbation opérationnelle supplémentaire.

La plateforme ePlaneAI utilise des Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNN) pour identifier les données de pièces basées sur des images et des Autoencodeurs pour la détection d'anomalies, assurant l'exactitude des données et le contrôle de qualité. Ces modèles fonctionnent de manière autonome, s'ajustant aux modèles de données évolutifs pour maintenir une haute précision et performance dans le temps. Cette capacité autonome réduit l'intervention humaine et augmente l'efficacité opérationnelle. En tirant parti de ce type de solution, les organisations auront une meilleure compréhension du stock d'inventaire et de son utilisation, ce qui permet une prévision précise des besoins à court et long terme pour atténuer les problèmes d'inventaire futurs. La solution peut automatiquement acheter du stock au meilleur prix disponible sur le marché.

CAS D'USAGE : Automatisation des achats et optimisation des stocks

Une entreprise du secteur aéronautique a été confrontée à d'importants défis avec les commandes AOG qui représentaient 70 % de leurs commandes totales de pièces. Cela impliquait plus de 500 fournisseurs et la gestion de plus de 70 000 UGS réparties dans cinq entrepôts. Leur optimisation du niveau de stock se produisait rarement, seulement une fois par an, ce qui entraînait des inefficacités et une pression sur les employés pour prendre des décisions critiques. En moyenne, les compagnies aériennes visent un taux de rotation des stocks de 1,5 à 2 fois par an, ce qui signifie que l'inventaire des pièces est généralement remplacé tous les 6 à 8 mois.

Cette entreprise a mis en place une solution personnalisée de ePlaneAI qui utilisait XGBoost et Random Forests pour optimiser les plannings d'approvisionnement et la gestion des stocks, garantissant des ajustements précis des niveaux de stock et des prévisions de la demande. Les résultats spécifiques comprenaient :

Même en exploitant uniquement les données internes de l'ERP, une solution d'IA peut devenir plus prédictive en fonction des préférences des utilisateurs. Par exemple, être capable d'exploiter les décisions d'achat historiques – quantités, fournisseurs, rythme de livraison forme le modèle d'IA pour générer non seulement la meilleure décision, mais aussi une solution préférée.

CAS D'UTILISATION : Prévisions à long terme et planification de la production

Un fabricant de pièces aérospatiales a été confronté à des défis importants en raison de délais de production très longs dépassant huit mois et de fenêtres de livraison courtes allant de 1 à 10 jours. Ces contraintes nécessitaient une solution robuste pour prévoir la demande avec précision et planifier la production de manière efficace.

Ils ont mis en place une solution d'IA personnalisée de ePlaneAI pour prévoir avec précision et identifier les modèles et tendances saisonnières et informer un calendrier de production annuel complet incluant les valeurs supérieures, inférieures et médianes.

Des modèles tels que Prophet et ARIMA permettent une prévision précise de la demande, tandis que les Algorithmes Génétiques optimisent les plannings de production en fonction des tendances saisonnières.

Les résultats spécifiques comprenaient :

PROCESSUS AUTOMATISÉS DE LA COMPRÉHENSION À LA TRANSACTION

ePlaneAI guide automatiquement l'utilisateur pour compléter la transaction une fois qu'une recommandation est fournie. En intégrant l'Apprentissage par Renforcement (RL), le système s'adapte aux conditions du marché dynamiques, permettant des ajustements de prix en temps réel pour les transactions d'approvisionnement. Ces algorithmes adaptatifs fonctionnent en mode autonome, nécessitant une intervention manuelle minimale tout en maximisant l'efficacité et la rentabilité. Cela est réalisé grâce à la vitrine autonome qui fournit une tarification automatisée – ajustée au taux du marché actuel - et un système de paiement et de caisse B2B mondial basé sur les termes du contrat.

L'automatisation de ce processus permet d'augmenter l'efficacité opérationnelle et la performance et, par conséquent, la rentabilité grâce à :

Les transactions automatisées créent également des journaux numériques détaillés qui facilitent la traçabilité en tant que mesure de conformité améliorée. Ces enregistrements détaillés garantissent également que la transaction respecte toutes les directives nécessaires du processus d'achat.

L'automatisation du processus de transaction est la dernière étape pour faciliter une stratégie d'approvisionnement plus rationalisée et efficace.

CONCLUSION

Une stratégie d'approvisionnement plus simplifiée et efficace conduit à une augmentation de l'efficacité opérationnelle et, en fin de compte, à une entreprise plus rentable.

Pour que chaque segment de l'industrie aérospatiale maintienne un avantage concurrentiel et augmente sa rentabilité, il doit adopter des technologies qui optimisent le processus d'approvisionnement complexe, coûteux en main-d'œuvre et en temps. Étant donné que les coûts de détention d'inventaire dans l'industrie de l'aviation varient de 15 à 25 % de la valeur de la pièce par an, l'optimisation de l'inventaire pilotée par l'IA peut entraîner des économies substantielles.