Comprendere i modelli di costo della produzione aerospaziale e come i produttori possono ridurre i costi con l'intelligenza artificiale

Quali sono i modelli di costo della produzione aerospaziale?

I modelli di costo della produzione aerospaziale sono quadri di riferimento per gestire i costi di produzione dei componenti degli aeromobili e dei sistemi avionici.

Questi modelli includono costi fissi come attrezzature e spese in conto capitale, costi variabili come manodopera e materiali e costi indiretti come garanzia della qualità, logistica e conformità.

Poiché gli aerei moderni diventano sempre più complessi, le compagnie aeree devono tenere conto di una gamma sempre più ampia di variabili.

Se ben realizzati, questi modelli consentono agli OEM di fornire componenti ad alta precisione sotto stretto controllo normativo, mantenendo al contempo i costi sotto controllo. I produttori, sia nei settori della difesa che in quelli commerciali, fanno affidamento su una modellazione accurata per la sopravvivenza finanziaria.

Oggi, i modelli di costo sono sottoposti a pressioni più forti che mai.Settimana dell'aviazionerelazioni, contratti a lungo terminePotereoffrono una maggiore prevedibilità dei costi. Tuttavia, la crescente volatilità nelle catene di approvvigionamento, inclusi dazi, manodopera e altri fattori dirompenti geopolitici, sta costringendo i produttori a rivedere regolarmente le ipotesi di prezzo.

La pressione aumenta: perché i costi stanno aumentando

I costi nella produzione aerospaziale stanno aumentando rapidamente. JetBlue, ad esempio, ha recentemente annunciato che ritirerà gli aerei, ridurrà i voli e riconsidererà la struttura di leadership, dopo aver stabilito che è "improbabile" raggiungere il pareggio di bilancio nel 2025.

Il calo della domanda di viaggi, i controlli sempre più rigorosi dei motori e l'incertezza economica sono i principali fattori che determinano le pessimistiche prospettive dell'azienda, e JetBlue non è l'unica a operare in rosso.

Spirit AeroSystems sta attraversando un profondo riassetto dopo aver dovuto affrontare una serie di difficoltà finanziarie. Boeing sta riacquistando Spirit AeroSystems per 4,7 miliardi di dollari in un accordo di riacquisizione che include il trasferimento di asset chiave ad Airbus. Errori nel controllo qualità, come l'esplosione del portellone del 737 MAX a 9 porte nel 2024, il caos produttivo dovuto alla pandemia e anni di crescenti difficoltà finanziarie hanno spinto a questo insolito accordo di acquisto.

La verità più ampia e di fondo è che OEM e fornitori vengono emarginati. Entrambi devono ripensare il loro approccio alla modellazione dei costi, altrimenti rischiano di subire danni da entrambe le parti, con prezzi dei materiali più elevati e una minore tolleranza dei clienti per ritardi o difetti.

Quando la sicurezza capovolge i modelli di costo

I titoli delle notizie recenti non fanno che aumentare il mercato econtrollo normativoMolti consumatori, sostenitori ed enti governativi sono diffidenti nei confronti delle nuove tecnologie di intelligenza artificiale utilizzate nei componenti e nella produzione di aeromobili. L'anno è stato costellato da incidenti aerei mortali come la collisione in volo dell'American Airlines con un elicottero militare a Washington D.C., che ha causato la morte di 67 passeggeri nel gennaio 2025, e il volo Boeing 787 di Air India, precipitato poco dopo il decollo, uccidendo 270 passeggeri e 29 passanti a terra nel giugno 2025.

Sebbene i viaggi aerei rimangano ampiamente sicuri, la sorveglianza governativa sta aumentando. La FAA, accusata di essere troppo permissiva e "non interventista", ha intensificato la sua supervisione su Boeing. La FAA ha condotto un numero senza precedenti di audit su Boeing e la sua "più severa" supervisione "continuerà a tempo indeterminato".

Ogni nuovo mandato di ispezione, pur essendo fondamentale per la sicurezza, introduce rallentamenti nella produzione, cicli di rilavorazione e costi di conformità. I modelli di costo tradizionali non sono stati concepiti per tenere conto della carenza di manodopera, di errori di produzione come la caduta dei pannelli delle portiere a metà volo o dell'incessante pressione normativa.

Boeing ha speso oltre 4 miliardi di dollari in un solo trimestre per risolvere i problemi di sicurezza, costi che i suoi clienti non sono disposti ad assorbire. Compagnie aeree come Ryanair, Delta e Southwest hanno pubblicamente resistito ai tentativi di Boeing di scaricare sui clienti costi più elevati, derivanti da modifiche alla sicurezza e ritardi normativi, eppure le compagnie aeree dipendono dal produttore per la futura crescita della flotta, poiché altri OEM non sono in grado di colmare il vuoto di domanda.

Mentre Boeing si accollerà parte di questi costi, lo stesso faranno le compagnie aeree, intrappolate in un ecosistema OEM limitato. Aumenti di prezzo a lungo termine saranno probabilmente inclusi nei contratti futuri, con condizioni di finanziamento più creative.

Come gestire i costi imprevisti delle ricadute sulla sicurezza

Questo è dovesistemi predittiviPuò effettivamente cambiare le cose. GE Aerospace segnala che la manutenzione predittiva rileva i problemi ai motori fino al 60% in anticipo e riduce di un terzo le rimozioni non programmate. Queste funzionalità, insieme all'analisi SmartSignal che può far risparmiare milioni di dollari per avviso, offrono ai produttori e ai loro partner B2B la lungimiranza necessaria per prevedere gli obblighi di ispezione e altre interruzioni che generano costi prima che si verifichino.

Le previsioni basate sull'intelligenza artificiale aiutano inoltre i pianificatori a simulare l'impatto sui costi dovuto a carenza di manodopera, cicli di rilavorazione e ritardi normativi. Nel settore dell'aviazione, caratterizzato da margini di profitto ridotti, una visibilità del modello di costo come questa aiuta le aziende a rimanere operative quando le condizioni diventano instabili.

La complessità delle moderne catene di fornitura aerospaziali

L'attuale catena di fornitura aerospaziale è un po' caotica; deve sottostare a molteplici enti normativi internazionali che stanno rafforzando la supervisione.

Le operazioni iper-globali di Airbus ci mostrano quanto sia complesso il mercato dell'aviazione. L'OEM si affida a oltre 8.000 fornitori diretti (o 18.000 con i sub-tier) in 90 paesi, una rete titanica ma più piccola della più ampia rete di Boeing, che conta oltre 20.000 fornitori. Un solo aeromobile può richiedere milioni di componenti da migliaia di aziende in 30 paesi. OEM, compagnie aeree e passeggeri dipendono tutti da una rete globale di fornitori e sub-fornitori per consegne sicure ed economiche.

Questa frammentazione complica la modellazione dei costi. Ogni sito fornitore ha i propri costi di manodopera, livelli di produttività e fattori di rischio, e un vettore deve moltiplicarli per 8.000. Le attuali perturbazioni geopolitiche, come dazi doganali e tensioni commerciali, non fanno che aggravare queste vulnerabilità.

Airbus, che ha evitato i problemi di sicurezza di Boeing, sottolinea di aver faticato a far fronte a queste crescenti spese, con numerosi aumenti dei costi legati all'inflazione e ai prezzi dell'energia. Pertanto, nel tentativo di contrastare la crescente volatilità, Airbus si è assicurata contratti a lungo termine con condizioni tutt'altro che ideali.

I modelli di costo tradizionali, basati su presupposti prevedibili ormai in gran parte obsoleti, stanno fallendo. Le politiche tariffarie frammentate e protezionistiche dell'attuale amministrazione presidenziale stanno gettando benzina sul fuoco.

I produttori faticano a far fronte alle oscillazioni politiche. Chi ha lungimiranza utilizza dati in tempo reale, pianificazione di scenari e previsioni basate sull'intelligenza artificiale per tenere conto dei continui cambiamenti nella salute dei fornitori, nei tempi di consegna e nella disponibilità di materiali e manodopera. Sebbene queste previsioni non siano perfette, sono infinitamente superiori alle proiezioni assemblate a partire da fonti di dati disparate e datate.

L'intelligenza artificiale può colmare le lacune dei modelli di costo tradizionali

I modelli di costo tradizionali si basano in larga misura su registrazioni storiche anziché su dati in tempo reale, su supposizioni umane anziché su fatti concreti e su report dipartimentali isolati anziché su sistemi integrati: chiaramente insufficienti per affrontare le sfide odierne.

Strumenti aeronautici basati sull'intelligenza artificialeCome ePlaneAI, è possibile aggregare flussi di dati in tempo reale da sistemi ERP, fornitori, piattaforme logistiche, linee di prodotto e persino dal sentiment politico. Utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), sistemi avanzati possono leggere segnali di rischio geopolitico in tempo reale provenienti da titoli di notizie, briefing governativi, aggiornamenti sulle politiche commerciali e altro ancora. Questi sistemi possono quindi etichettare e classificare il sentiment o il livello di minaccia e simulare come ciò influenzerebbe il costo del venduto (COGS), i tempi di consegna, la disponibilità dei fornitori, i buffer di inventario richiesti, i ritardi nelle ispezioni e altro ancora.

Pertanto, i sistemi di intelligenza artificiale consentono ai produttori di:

Come nota IBM nella sua guidaIntelligenza artificiale per le catene di fornitura, gli algoritmi predittivi sono fondamentali per prevenire interruzioni operative su vasta scala, consentendo ai team di approvvigionamento di avere tempo sufficiente per reindirizzare, rinegoziare o persino stampare in 3D alternative.

Inoltre, la ricerca IATA dimostra che la tecnologia dei gemelli digitali e l'apprendimento automatico possono simulare la produzione su larga scala. Invece di affidarsi a stime approssimative, i produttori possono testare l'andamento dei costi in un ambiente virtuale senza dover acquistare o ridistribuire risorse.

L'intelligenza artificiale in azione: come stanno rispondendo i principali attori del settore aerospaziale

L'intelligenza artificiale viene impiegata su larga scala dai leader dell'aviazione, riducendo con successo i costi e accelerando i tempi di risposta alle interruzioni.

Airbus ha integrato analisi predittive e modellazione digitale nei suoi flussi di lavoro di produzione, principalmente per affrontare i rischi legati a ritardi nella fornitura, controllo qualità e allocazione della forza lavoro. Questi strumenti hanno aiutato Airbus ad adattarsi dinamicamente ai punti di pressione della supply chain, anziché attendere revisioni trimestrali per identificare eventuali sforamenti dei costi.

JetBlue è un altro esempio di azienda che risponde alle pressioni finanziarie con decisioni in tempo reale e basate sui dati. Oltre a parcheggiare gli aerei e ridurre le rotte, la compagnia aerea sta rinviando la consegna di 44 nuovi Airbus, per un valore di 3 miliardi di dollari, tra il 2025 e il 2029. Inoltre, JetBlue ha sospeso a tempo indeterminato l'ammodernamento di diversi aerei più vecchi.

Non sarebbe stato possibile ottenere informazioni utili per queste oculate mosse di riduzione dei costi senza strumenti di modellazione e ottimizzazione degli scenari basati su software di intelligenza artificiale.

E Boeing, con l'acquisizione di Spirit AeroSystems e la gestione di problematiche produttive, sottolinea ulteriormente l'importanza dell'intelligenza artificiale. Il loro rapporto annuale 2024 rivela che l'aumento dei costi di inventario e le interruzioni della supply chain hanno danneggiato significativamente i margini della loro clientela di aerei commerciali. Gli strumenti di intelligenza artificiale predittiva sono essenziali per rilevare e gestire questo tipo di complessa esposizione finanziaria in futuro.

Perché l'adozione dell'intelligenza artificiale è ancora lenta e come risolverla

Nonostante i suoi comprovati benefici, l'adozione dell'intelligenza artificiale nella produzione aerospaziale è stata lenta. Diversi fattori spiegano il ritardo del settore:

Tuttavia, le aziende che ritardano la modernizzazione si trovano ad affrontare una crescente minaccia esistenziale. Il rapporto annuale 2024 del Gruppo Lufthansa evidenzia le inefficienze di costo della manutenzione non programmata e della logistica reattiva. Questi costi non fanno che aumentare senza modelli predittivi per prevedere le interruzioni e ottimizzare l'inventario nelle reti MRO.

Per le organizzazioni che si avviano, IBM consiglia di iniziare con un programma pilota in grado di mostrare un ROI immediato. Secondo la loro esperienza, un piccolo investimento nella modellazione dei costi basata sull'intelligenza artificiale, come l'analisi dei 20 principali centri di costo lungo la supply chain, può produrre chiari risultati e ottenere un'adesione precoce da parte della leadership.

Gli OEM stanno ristrutturando per riprendere il controllo

La ristrutturazione strategica delle principali catene di fornitura delle compagnie aeree, come Boeing e Airbus, è una delle principali tendenze del 2025 che modellerà i modelli dei costi di produzione.

In particolare, Airbus ha assorbito diverse strutture di Spirit AeroSystems, tra cui stabilimenti in Kansas, Carolina del Nord, Francia e Marocco, nel tentativo di riprendere il controllo verticale e ridurre i rischi nella produzione dei programmi A220 e A350, insieme ad altri componenti critici.

Mentre i titoli si concentrano su acquisizioni e proprietà, il sottotesto è sui costi e sui rischi. Airbus sta portando internamente pacchetti di lavoro di alto valore per ridurre i ritardi dei fornitori e le carenze di qualità, due problemi fondamentali che fanno lievitare i costi di rilavorazione e innescano penali per ritardi di produzione.

Questa mossa rispecchia la precedente decisione di Boeing di concentrare più lavoro internamente a seguito degli eccessivi costi derivanti dalla produzione esternalizzata durante il programma 787 Dreamliner. Il rapporto annuale 2024 dell'azienda rivela che le scorte (inclusi i prodotti non finiti) sono aumentate a causa della carenza di fornitori, evidenziando i limiti dei modelli di costo che si basano eccessivamente sull'outsourcing.

In sintesi, gli OEM si stanno reintegrando verticalmente con l'aiuto di modelli di produzione basati sull'intelligenza artificiale. I produttori stanno sfruttando l'intelligenza artificiale per anticipare imprevisti guasti dei subappaltatori e prevedere meglio i costi nei programmi globali.

I dati in tempo reale determinano la redditività

Nessuno può migliorare ciecamente i propri profitti, pertanto i dati in tempo reale sono al centro di qualsiasi strategia di successo sui costi di produzione aerospaziale.

I dati della Federal Reserve sui costi unitari del lavoro per la produzione di prodotti e componenti aerospaziali mostrano una ripresa della produzione dopo il 2023. La produzione reale, tuttavia, è ancora inferiore ai trend di crescita pre-pandemia.

La lenta ripresa del settore riflette rallentamenti che potrebbero essere mitigati con previsioni migliori e feedback in tempo reale. In questo contesto, gli strumenti di intelligenza artificiale sono in grado di elaborare dati ad alta frequenza per monitorare costantemente le prestazioni e prevedere con precisione gli skid di produzione a valle prima che si trasformino in scadenze mancate.

Il whitepaper AHM 2022 dell'International Air Transport (IATA) illustra come le compagnie aeree e le aziende di manutenzione e riparazione (MRO) che utilizzano la manutenzione predittiva supportata dall'intelligenza artificiale stiano ottenendo risultati positivi su più fronti. Queste aziende stanno riducendo i guasti imprevisti dei componenti, semplificando l'approvvigionamento dei componenti e ottimizzando la manodopera dei tecnici. Questi risultati sono fondamentali, poiché i tempi di inattività non programmati costano miliardi al settore ogni anno.

Carenza di manodopera e colli di bottiglia nelle ispezioni

I modelli di costo spesso presuppongono che la manodopera sia stabile e scalabile, ma il 2025 ha dimostrato quanto possa essere errata questa ipotesi. Gli aerei parcheggiati di JetBlue sono dovuti, in parte, alla carenza di manodopera e alle pressioni del mercato.

Questa carenza di personale addetto alla manutenzione, riparazione e revisione sta ritardando le ispezioni critiche dei motori degli aerei con motori Pratt & Whitney GTF. Un minor numero di ispettori comporta costi di ispezione più elevati e tempi di attesa più lunghi.

L'esperienza di JetBlue riflette una verità più ampia: la domanda di mercato per il vostro servizio non garantisce risultati finanziari solidi. Purtroppo, la carenza di manodopera e la lentezza dei flussi di lavoro di ispezione possono paralizzare operazioni altrimenti solide.

I modelli di costo tradizionali non riescono a tenere conto di questo tipo di effetto a cascatainefficienza legata al lavoro, ma gli strumenti di intelligenza artificiale possono prevedere e minimizzare l'impatto di questi inconvenienti. I sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono ottimizzare i programmi di manutenzione, modellare dinamicamente le ore di lavoro e segnalare potenziali ritardi in base alle attività di volo e manutenzione in tempo reale.

Approccio finale: protezione futura con controllo dei costi basato sull'intelligenza artificiale

Se il settore aerospaziale vuole mantenere la redditività nonostante la crescente volatilità, l'integrazione dell'intelligenza artificiale nei modelli di costo è essenziale. La trasformazione digitale di Airbus offre una roadmap per altri produttori e vettori. La loro trasformazione amplia l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per prevedere sforamenti di costo, semplificare gli acquisti e gestire reti di fornitori complesse in modo più efficiente.

Analogamente, Lufthansa Group ha registrato solidi utili nel primo trimestre del 2024, ma ha riconosciuto che la resilienza a lungo termine dipende dalla completa trasformazione digitale, dalla modernizzazione della supply chain e dall'adozione e integrazione dell'intelligenza artificiale. I loro modelli di costo vengono ricalibrati per riflettere l'instabilità geopolitica, i costi del lavoro e la crescente necessità di dati di precisione just-in-time.

L'intelligenza artificiale non elimina i rischi, ma consente di sapere cosa si sta affrontando, o cosa si potrebbe affrontare, per fornire alle aziende gli strumenti per prevedere con precisione i costi reali, strumenti che non esistevano nemmeno pochi anni fa. Con la modellazione integrata con l'intelligenza artificiale, le aziende evitano costose sorprese e reagiscono più rapidamente quando si verificano interruzioni.

Modelli di costo obsoleti e dati di fine trimestre in ritardo non saranno sufficienti. Per rimanere competitivi, i produttori necessitano di input in tempo reale, strumenti di previsione flessibili e piena visibilità sulle loro reti di fornitura. ePlaneAI offre esattamente questo: aggrega dati in tempo reale, simula i rischi di costo e aiuta i team ad adattarsi più rapidamente in caso di interruzioni. Dall'approvvigionamento alla produzione, la piattaforma consente ai leader del settore aerospaziale di ridurre gli sprechi, anticipare i punti di pressione e creare modelli di costo sufficientemente resilienti per qualsiasi evenienza futura.

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Risorse:

Settimana dell'aviazione

Reuters

Tempi economici

Consiglio nazionale per la sicurezza dei trasporti

Notizie AP

Reuters

Reuters

Notizie ABC

Immersione nella produzione

GE Aerospace

ResearchGate

Airbus

Boeing

Accelleron

Financial Times

Rapporto annuale Airbus 2024

IBM

Libro bianco IATA sull'AHM

Rapporto annuale Boeing 2024

Relazione annuale 2024 del Gruppo Lufthansa

Federal Reserve Bank di St. Louis