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Come semplificare i costi di approvvigionamento nel settore dell'aviazione con l'analisi della spesa basata sull'intelligenza artificiale
agosto 18, 2025
I ritardi negli acquisti costano milioni alle compagnie aeree. Scopri come l'analisi della spesa basata sull'intelligenza artificiale aiuta i team del settore aeronautico a ridurre i costi, evitare rotture di stock e negoziare in modo più intelligente con informazioni rapide e chiare. Scopri come iniziare.
L'inefficienza dei processi è un fenomeno che si verifica. Piccoli (e grandi) passi falsi accadono in ogni settore, aggravando problemi più gravi per la supply chain e il flusso di cassa.
Ma in settori sensibili e ad alto contatto come l'aviazione, con reti di fornitura che si estendono su più continenti, gli effetti combinati sono molto più ampi. Le inefficienze nel processo di approvvigionamento rappresentano un inutile spreco di costi e un moltiplicatore di rischi.
Il mercato dell'aviazione risente rapidamente degli shock globali, dalle tensioni geopolitiche alla volatilità dei prezzi delle materie prime. Dato il ruolo cruciale del settore e il severo controllo normativo, complessità e urgenza guidano le decisioni in materia di approvvigionamento, eppure molte aziende aerospaziali continuano a operare con dati isolati in una cultura basata su fogli di calcolo.
L'analisi della spesa basata sull'intelligenza artificiale è qui. Questa funzionalità ha ormai superato gli stadi iniziali, con un'adozione diffusa tra i principali operatori del settore aeronautico. Le analisi basate sull'intelligenza artificiale possono identificare inefficienze di processo, prevedere fluttuazioni dei costi e offrire decisioni di approvvigionamento basate sui dati in pochi minuti (spesso secondi).
Questo articolo esplora i modi in cui le compagnie aeree possono utilizzare l'intelligenza artificiale per ottimizzare i processi di approvvigionamento perdecisioni più rapide e intelligentie guadagni in termini di profitti.
Gli appalti sono pronti per la rivoluzione dell'intelligenza artificiale nell'aviazione
Gli analisti del settore hanno descritto gli appalti nel settore aeronautico come "ad alto rischio", "spietati". L'aggettivo "spietati" potrebbe essere un'esagerazione, ma non di molto: la posta in gioco è incredibilmente alta. Un singolo ritardo in un componente di un aeromobile può avere effetti a catena sull'intera compagnia aerea o persino sull'intero settore.
Quando un aereo è bloccato a terra o in ritardo, ciò compromette la sicurezza del volo, gli orari dei voli, le attività di manutenzione, riparazione e revisione (MRO) e gli audit di conformità.
Attualmente, le compagnie aeree hanno adottato un atteggiamento prevalentemente difensivo o reattivo nei confronti di eventuali interruzioni operative, ma grazie agli strumenti di analisi della spesa basati sull'intelligenza artificiale, le aziende possono adottare un atteggiamento più offensivo e proattivo.
I sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono aiutare le compagnie aeree ad affrontare tre sfide di lunga data:
- Ecosistemi di fornitori complessi: La produzione di aeromobili spesso coinvolge migliaia di componenti provenienti da tutto il mondo. L'intelligenza artificiale può categorizzare, mappare e razionalizzare automaticamente i dati dei fornitori in sistemi diversi, persino nei sub-fornitori.
- Volatilità dei costi: Gli algoritmi predittivi possono rilevare i primi segnali di variazioni di prezzo, come spostamenti nel mercato delle materie prime o interruzioni a monte, e quindi consigliare decisioni di acquisto prima che i costi aumentino vertiginosamente.
- Spesa di coda inefficiente: I team di approvvigionamento spesso scoprono che una piccola frazione di fornitori o transazioni rappresenta la maggior parte della spesa (McKinsey). La regola 80:20 è comune, in base alla quale circa l'80% delle attività rappresenta il 20% della spesa. L'intelligenza artificiale può consolidare le categorie di spesa marginale e suggerire contratti in bundle o fornitori preferenziali per ridurre ridondanze e perdite.
E forse la cosa più importante è che l'intelligenza artificiale riduce la dipendenza dall'intuizione umana. I modelli di apprendimento automatico (ML) possono far emergere anomalie man mano che si verificano, evitando ai team di dover segnalare manualmente i problemi. Questo approccio proattivo può far emergere problemi nascosti e non urgenti, come la mancanza di contratti o la presenza di fornitori duplicati.
Secondo la ricerca di Pricewaterhouse Coopers (PwC) suL'impatto macroeconomico dell'intelligenza artificialeLe aziende che implementano l'intelligenza artificiale per il controllo dei costi potrebbero ottenere risparmi fino al 20% in tutte le attività. I risultati di PwC individuano il procurement come l'area con il più alto potenziale di ROI.PwC).
Come funziona l'analisi della spesa basata sull'intelligenza artificiale
Fondamentalmente, l'analisi della spesa basata sull'intelligenza artificiale sfrutta l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per trasformare dati di approvvigionamento grezzi e non strutturati in formati strutturati per ottenere informazioni fruibili. L'intelligenza artificiale può automatizzare ciò che prima richiedeva mesi di analisi manuale di fogli di calcolo e mappatura dei fornitori.
Ecco come funziona in genere:
- Inserimento e normalizzazione dei datiLe piattaforme di intelligenza artificiale estraggono dati da più fonti, tra cui sistemi ERP, fatture, contratti, cataloghi ed e-mail, e li normalizzano in un unico database centralizzato. Gli strumenti di analisi della spesa NLP etichettano e abbinano termini simili (ad esempio, "attuatore del carrello di atterraggio" vs. "attuatore LG") per creare mappature accurate e prive di duplicati di fornitori e categorie.
- Classificazione e clusteringUtilizzando l'apprendimento automatico non supervisionato, le categorie di spesa vengono classificate automaticamente, spesso in modo più accurato rispetto alla codifica UNSPSC (United Nations Standard Products and Services Code) legacy (Mercato globale delle Nazioni Unite). Per l'aviazione, questa maggiore precisione significa una mappatura più precisa delle parti nei sistemi come AOG (aeromobili a terra) rispetto alla manutenzione di routine.
- Rilevamento delle anomalieI modelli di intelligenza artificiale evidenziano irregolarità come spese non autorizzate, sconti sul volume non concessi o discrepanze di prezzo rispetto ai termini contrattuali. Questi segnali d'allarme sono spesso nascosti nelle spese marginali e nei rapporti con i fornitori di fascia media.
- Analisi predittiva e prescrittivaUna volta stabiliti i modelli di base, gli algoritmi possono prevedere le tendenze di spesa future, segnalare i rischi di inflazione e suggerire azioni preventive, come il consolidamento dei fornitori o la rinegoziazione dei contratti prima dei cicli di rinnovo.
Casi d'uso specifici per l'aviazione: ottimizzazione dell'inventario, selezione dei fornitori e previsione delle interruzioni
Esistono tre aree ad alto impatto in cui l'analisi basata sull'intelligenza artificiale produce un ROI immediato.
1. Ottimizzazione dell'inventario
I team di manutenzione degli aeromobili spesso accumulano scorte eccessive di componenti critici "per ogni evenienza", con conseguente spreco di milioni di dollari in scorte inutilizzate. L'intelligenza artificiale aiuta a passare da scorte di sicurezza eccessive a scorte predittive analizzando i tassi di utilizzo, i programmi di manutenzione e i tempi di consegna dei fornitori. Uno studio ha rilevato che le previsioni basate sull'intelligenza artificiale hanno ridotto i costi di inventario in eccesso fino al 20% nelle operazioni di manutenzione, riparazione e revisione (MRO) del settore aerospaziale (Gruppo aeronautico STS).
2. Selezione del fornitore e mitigazione del rischio
L'intelligenza artificiale può rafforzare l'affidabilità dei fornitori, integrando segnali di rischio in tempo reale come instabilità finanziaria, esposizione geopolitica e conformità ESG per supportare scorecard dei fornitori più limitate. Gli algoritmi possono anche suggerire scenari di approvvigionamento strategico basati sul costo totale, non solo sul prezzo unitario (PwC).
3. Previsione delle interruzioni
Le catene di approvvigionamento del settore aeronautico sono particolarmente vulnerabili a interruzioni improvvise: tariffe, pandemie e conflitti geopolitici. I modelli di intelligenza artificiale possono essere addestrati su eventi storici come condizioni meteorologiche avverse, cambi di amministrazione presidenziale o ritardi doganali, allertando i responsabili degli acquisti ben prima che si verifichino colli di bottiglia.
Quantificazione del ROI: KPI di approvvigionamento trasformati dall'intelligenza artificiale
L'analisi della spesa basata sull'intelligenza artificiale non offre solo vantaggi teorici, ma genera anche guadagni misurabili in tutti i principali parametri di approvvigionamento.
Ecco come le compagnie aeree stanno assistendo alla trasformazione:
- Risparmio sui costiLe organizzazioni che utilizzano l'intelligenza artificiale per gli acquisti hanno segnalato riduzioni dei costi dal 5% al 15% solo sulle categorie di spesa indiretta, con risparmi ancora maggiori quando l'intelligenza artificiale viene applicata alla spesa marginale e alle perdite contrattuali (PwC).
- Riduzione del tempo di cicloL'intelligenza artificiale riduce i cicli di approvvigionamento e negoziazione dei contratti automatizzando i processi RFx (richieste di proposte,quotations, informazioni o offerte) per generare schede di valutazione dei fornitori e visualizzare le clausole contrattuali pertinenti. I cicli di approvvigionamento che un tempo richiedevano mesi ora possono essere completati in settimane o giorni.
- Miglioramento della conformità contrattualeL'intelligenza artificiale è in grado di identificare e segnalare rapidamente le spese non conformi (che si discostano dai termini negoziati), contribuendo a garantire una maggiore conformità.
- Maggiore visibilità della spesaI motori NLP e di classificazione migliorano l'accuratezza dei dati e la copertura delle categorie, espandendo la visibilità degli acquisti dal 60-70% nei sistemi tradizionali al 95-99% con sistemi supportati dall'intelligenza artificiale (Digitate).
- ROI degli acquisti più elevatoLa ricerca McKinsey suggerisce che l'analisi avanzata può migliorare il ROI degli acquisti di 3 volte, con periodi di ammortamento spesso inferiori a 12 mesi, soprattutto nei settori con catene di fornitura complesse e di alto valore come l'aerospaziale (McKinsey).
Ostacoli all'adozione e come i leader dell'aviazione possono superarli
Nonostante i suoi evidenti vantaggi, molte aziende aerospaziali e aeronautiche sono ancora in ritardo nell'adozione dell'IA. Esistono ostacoli reali, ma è possibile superarli.
1. Dati frammentati e non puliti
Molti reparti acquisti si scontrano con sistemi legacy e fonti di dati isolate, rendendo difficile l'implementazione dell'intelligenza artificiale. Per iniziare, le organizzazioni devono concentrarsi sulla pulizia dei dati, partendo dalle categorie ad alta spesa. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono supportare l'autoclassificazione e la deduplicazione dei fornitori, anche da fonti di dati non strutturate, riducendo così l'errore umano e accelerando il time-to-value.
2. Lacune di talento e fiducia
I professionisti degli acquisti spesso non hanno una formazione specifica in materia di data science e c'è scetticismo nei confronti delle raccomandazioni generate dall'intelligenza artificiale. Progetti pilota interfunzionali che coinvolgono team di approvvigionamento, analisti di dati e membri del team finanziario possono demistificare l'intelligenza artificiale e creare fiducia. Formare i team su come utilizzare gli strumenti di intelligenza artificiale e interpretarne le informazioni è fondamentale per l'adozione.
3. Integrazione con i sistemi esistenti
L'intelligenza artificiale non deve sostituire i sistemi ERP o MRO. Le piattaforme basate su cloud possono sovrapporsi all'architettura esistente, estraendo dati in tempo reale e restituendo informazioni utili alle dashboard già utilizzate dai team di approvvigionamento. Questo approccio modulare riduce gli attriti e minimizza gli investimenti iniziali.
4. Problemi di sicurezza e conformità
Le compagnie aeree gestiscono contratti con fornitori sensibili e dati proprietari. Fortunatamente, molte piattaforme di intelligenza artificiale offrono ora modelli di distribuzione sicuri, on-premise o ibridi, con percorsi di controllo completi eConformità SOC 2Le organizzazioni avverse al rischio possono iniziare con implementazioni limitate in aree di spesa non regolamentate.
5. Inerzia nella gestione del cambiamento
La resistenza al cambiamento è forse l'ostacolo più grande. Affinché l'intelligenza artificiale abbia successo, è necessario un pieno coinvolgimento culturale. Affinché i team possano fare il grande passo, le aziende devono vedere un supporto visibile dall'alto verso il basso, compresi i quadri intermedi, insieme a KPI chiari e incentivi per i dipendenti, come premi spot o benefit per il risparmio di tempo, per ottimizzare i risultati delle prestazioni.
Creazione di una roadmap: come iniziare con l'analisi della spesa basata sull'intelligenza artificiale
Le aziende aeronautiche possono apportare piccole modifiche per replicare i vantaggi dell'intelligenza artificiale negli acquisti. La chiave è iniziare in piccolo, rimanere concentrati e crescere rapidamente.
Ecco una tabella di marcia pratica in cinque fasi per l'implementazione:
1. Diagnosticare lo stato attuale
Inizia con l'audit del tuo panorama di dati di approvvigionamento. Identifica:
- Dove risiedono i dati (ERP, MRO, fogli di calcolo)
- Quanta spesa è attualmente visibile e classificata
- Quali categorie presentano la maggiore perdita o variazione dei costi
Concentrarsi innanzitutto sulla spesa indiretta e marginale, dove la conformità contrattuale è solitamente più debole e i risparmi sui costi sono più immediati.
2. Definire il caso d'uso
L'intelligenza artificiale non è un'unica soluzione adatta a tutti. Chiarisci l'obiettivo iniziale:
- È per ridurre i costi?
- Migliorare il consolidamento dei fornitori?
- Segnala anomalie nei prezzi?
Scegli un problema con un ROI misurabile e KPI chiaramente definiti.
3. Selezionare il giusto set di strumenti di intelligenza artificiale
A seconda delle tue esigenze, puoi optare per:
- Piattaforme di analisi degli acquisti pronte all'uso come Sievo o SpendHQ
- Modelli AI/ML personalizzati sviluppati internamente o con un fornitore
- Strumenti NLP leggeri per migliorare i dashboard BI esistenti
Lo strumento dovrebbe essere in grado di gestire strutture di classificazione specifiche per l'aviazione e dati di fornitori multilivello, tra cui parti, componenti riparabili e articoli con tempi di consegna lunghi.
4. Pilotare e perfezionare
Implementare la soluzione di intelligenza artificiale su un ambito limitato: una regione, una business unit o una categoria di spesa. Monitorare l'interazione degli utenti con lo strumento. Perfezionare il motore di classificazione e le raccomandazioni di sourcing in base al feedback degli utenti e ai modelli di acquisto reali.
5. Scala e governa
Una volta comprovata la validità, estenderla a tutta l'organizzazione. Definire protocolli di governance per:
- Igiene dei dati
- Aggiornamenti del modello AI
- Monitoraggio delle prestazioni
- Proprietà interfunzionale tra finanza, approvvigionamento e operazioni
Con le giuste basi, l'analisi della spesa basata sull'intelligenza artificiale diventa auto-rinforzante. Più viene utilizzata, migliori saranno le analisi dei dati e le raccomandazioni.
Prospettive future: la prossima frontiera negli appalti aeronautici
Con la continua evoluzione dell'intelligenza artificiale, il procurement è sull'orlo di una trasformazione ancora più profonda. In futuro, l'analisi della spesa sarà meno incentrata sui dashboard e più su processi decisionali incentrati sul team.
Ecco cosa ci aspetta:
Approvvigionamento autonomo
Aspettatevi processi di RFx completamente automatizzati. Gli agenti di intelligenza artificiale creeranno richieste di preventivo, selezioneranno i fornitori, negozieranno i prezzi iniziali e persino redigeranno le condizioni contrattuali. Gli esseri umani avranno comunque l'ultima parola, potendo approvare eventuali eccezioni.
Intelligence ESG (ambientale, sociale e di governance) integrata
I fattori ambientali e sociali saranno integrati direttamente nella valutazione dei fornitori, segnalando i fornitori con dati scarsi sulle emissioni o violazioni normative, allineando gli acquisti con i più ampi mandati ESG aziendali.
Collaborazione dinamica con i fornitori
Invece di contratti annuali statici, gli OEM e i primi livelli del settore aeronautico collaboreranno costantemente con i fornitori, adeguando dinamicamente i tempi di consegna, le dimensioni dei lotti e i prezzi in base alla domanda in tempo reale e alle previsioni dell'intelligenza artificiale.
L'approvvigionamento come servizio
Le aziende più avanzate possono esternalizzare intere categorie di approvvigionamento a fornitori di BPO (Business Process Outsourcing) di approvvigionamento basati sull'intelligenza artificiale, specializzati nella gestione delle funzioni di approvvigionamento. Questi esperti terzi utilizzano l'intelligenza artificiale per ottimizzare le decisioni di approvvigionamento, automatizzare i flussi di lavoro di conformità e garantire risparmi sui costi per ogni categoria.
Trasformare gli acquisti in un motore di costo strategico
L'industria aeronautica non è nota per muoversi velocemente. MentreAdozione dell'intelligenza artificialeè un processo lento, ma una volta implementato, l'intelligenza artificiale garantisce una velocità e una lungimiranza senza pari nella pianificazione degli acquisti e in altre operazioni.
I sistemi basati sull'intelligenza artificiale forniscono ai responsabili degli acquisti dati più accurati e un modo più rapido per standardizzare decisioni basate sui fatti. Gli stakeholder possono vedere immediatamente dove la loro supply chain sta registrando maggiori perdite e individuare la variabilità dei costi.
Che siano entusiasti o riluttanti, la transizione verso un procurement basato sull'intelligenza artificiale è, a un certo punto, inevitabile per le aziende. Quelle più intelligenti stanno integrandosi in anticipo per ottenere un vantaggio iniziale e raccogliere i frutti del loro vantaggio.
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