Ottimizzazione della catena di approvvigionamento aerospaziale con AI e Big Data

Un singolo aereo può contenere centinaia di migliaia o addirittura milioni di parti. Il numero di parti che una compagnia aerea, un OEM o un negozio MRO deve tenere sotto controllo aumenta esponenzialmente per un'intera flotta composta da diverse piattaforme. Un singolo aereo commerciale può avere fino a 3 milioni di parti, sottolineando la complessità della gestione dell'inventario. Con più fornitori globali e distributori di parti che producono o vendono parti, l'approvvigionamento diventa un processo complicato e ricco di dati, dove milioni di punti dati dinamici devono essere analizzati.

I siti web o i marketplace digitali attuali non sono sufficientemente sofisticati per analizzare o estrarre informazioni pertinenti da set di dati estesi e dinamici. È necessario un notevole sforzo manuale per verificare che i componenti soddisfino i requisiti, siano prezzati a un valore di mercato equo e siano disponibili – rendendo il processo di approvvigionamento faticoso.

Cicli decisionali così lunghi possono influenzare le prestazioni operative e finanziarie dei produttori di apparecchiature originali, delle compagnie aeree, degli atelier di manutenzione, riparazione e revisione, e dei distributori di parti di ricambio. Boeing stima che i costi di un Aereo a Terra (AOG) possano costare a una compagnia aerea da 10.000 a 20.000 dollari all'ora, o addirittura fino a 100.000 dollari in entrate perse e spese aggiuntive, a seconda della situazione. Nel 2018, Airline Economics ha scoperto che gli eventi AOG costano all'industria aeronautica globale circa 50 miliardi di dollari USA all'anno.

Essere in grado di setacciare e analizzare grandi volumi - come milioni di componenti e i loro dati associati - di informazioni e produrre rapidamente una raccomandazione è una delle principali applicazioni per la tecnologia di automazione, come l'Intelligenza Artificiale (AI), all'interno dell'industria aerospaziale. L'AI può trasformare la complessa rete di transazioni della catena di approvvigionamento in un'operazione snella, efficiente e che permette di risparmiare costi, consentendoti di non solo gestire ma anche ottimizzare l'intera catena di approvvigionamento in tempo reale.

I modelli di intelligenza artificiale come le Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e i Trasformatori analizzano le tendenze dei dati sequenziali, consentendo la presa di decisioni tempestive nell'approvvigionamento.

Con più dati, tempo e formazione, questi modelli di intelligenza artificiale specifici per l'aviazione diventeranno più accurati ed efficienti. Allenati su dati di aviazione negli ultimi anni, questi modelli raggiungono elevate metriche di precisione, inclusa la R², indicando la precisione delle previsioni. I sistemi di IA sono progettati per essere auto-apprendenti e auto-ottimizzanti, migliorando continuamente le loro prestazioni basate su nuovi input di dati.

In questo white paper, scoprirai come la tecnologia AI può ottimizzare il processo di approvvigionamento all'interno dell'industria aerospaziale portando a un incremento delle prestazioni operative e finanziarie.

SFRUTTARE IL POTERE DEI BIG DATA CON LA TECNOLOGIA BLOCKCHAIN E AI

Il settore aerospaziale non manca di dati; potrebbe addirittura essere considerato come il denominatore comune tra i vari segmenti industriali. Tuttavia, i dati sono preziosi solo quanto le intuizioni che possono fornire e le azioni che ispirano un'organizzazione a intraprendere.

Raccogliere e analizzare grandi volumi di dati e produrre raccomandazioni è il caso d'uso perfetto per una soluzione che incorpora l'AI supportata dalla tecnologia blockchain. Modelli avanzati, come le Reti Neurali Grafo (GNNs), facilitano la comprensione delle relazioni tra fornitori e componenti, migliorando il processo decisionale all'interno dei sistemi abilitati alla blockchain.

La natura decentralizzata di un sistema blockchain consente ricerche in tempo reale su scala industriale utilizzando dati pubblici, di terze parti e interni in pochi secondi. Filtrando questi risultati in un modello di intelligenza artificiale, viene istantaneamente elaborata una soluzione accurata — creando efficienze in tutta l'organizzazione semplificando e automatizzando un processo molto manuale.

ePlaneAI ha riconosciuto questo caso d'uso e ha sviluppato una piattaforma software-as-a-service che utilizza intelligenza artificiale conversazionale e generativa insieme a big data per automatizzare completamente l'industria dei componenti aerospaziali e il processo di approvvigionamento.

Ogni record di parte all'interno della blockchain contiene una storia immutabile di attributi—come condizione, posizione e conformità—fornendo un registro digitale sicuro e a prova di manomissione che riduce i rischi di contraffazione, aumenta la trasparenza e rafforza la conformità con le normative del settore come EASA e FAA.

Mentre i risultati di una ricerca di componenti vengono raccolti, questi passano attraverso il modello di intelligenza artificiale generativa, producendo una raccomandazione personalizzata che è automatizzata e si auto-aggiusta in base ai dati di mercato aerospaziale in tempo reale. Qualsiasi cambiamento nel costo, nella localizzazione o nella disponibilità di un componente viene preso in considerazione nella soluzione raccomandata. Quindi, se cerchi il Componente A di lunedì mattina ma non lo acquisti fino a martedì, potrebbe non essere disponibile, o il prezzo riflettuto potrebbe essere cambiato—come ritardare un acquisto nel tuo carrello Amazon.

La capacità intrinseca dell'IA di gestire grandi dataset (e tipologie) e di adattarsi a modelli e complessità produttive variabili garantisce sostenibilità e scalabilità a lungo termine. Con il mercato globale MRO previsto per raggiungere 119 miliardi di dollari entro il 2026, e i costi del lavoro che rappresentano il 60-70% delle spese MRO totali, efficienti soluzioni di IA possono notevolmente ridurre i costi e aumentare l'efficienza operativa.

Per sostenere la crescente domanda di dati dell'IA, database ultra-veloci sono essenziali. I database tradizionali spesso non dispongono della velocità e della scalabilità necessarie per l'elaborazione dei dati in tempo reale, rendendo le tecnologie avanzate di database fondamentali per un'implementazione di IA di successo. Il costo del cloud computing può variare da 0,25 dollari all'ora a oltre 30 dollari all'ora per sistemi di fascia alta con singola GPU. Tuttavia, queste tecnologie sono scalabili e accessibili ad aziende di tutte le dimensioni, incluse le piccole operazioni. Le capacità dell'IA possono essere personalizzate per adattarsi a esigenze specifiche affinché tutti possano trarre benefici immediati.

Le grandi imprese possono aspettarsi efficienze ancora maggiori e risparmi sui costi man mano che sfruttano intuizioni continue guidate dall'IA su vasti set di dati. Database moderni in grado di fornire tempi di risposta alle query inferiori al secondo consentono alle soluzioni IA di offrire raccomandazioni più veloci e accurate per la gestione delle scorte fino alla risoluzione delle situazioni di AOG.

Con un'enorme e costante quantità di dati raccolti ed elaborati attraverso la soluzione di ePlaneAI, la tecnologia AI migliora costantemente nel tempo e con l'addestramento. Più modelli e tendenze riesce a identificare in base all'aumento dei dati, migliore sarà la soluzione preferenziale che può generare per l'utente.

INTUIZIONI OLTRE L'ANALISI UMANA

I terabyte di dati sui componenti degli aerei che possono essere consumati ed elaborati richiederebbero a centinaia di scienziati dei dati mesi per produrre risultati azionabili. Tuttavia, uno dei principali colli di bottiglia nella presa di decisioni guidata dall'IA è l'infrastruttura del database. Mentre alcuni database possono elaborare interrogazioni in <1 secondo, altri possono impiegare fino a 15 minuti per fornire gli stessi risultati. Questo ritardo può influenzare significativamente la presa di decisioni in tempo reale in scenari di approvvigionamento critici, dove la velocità è essenziale per mantenere l'efficienza operativa al fine di minimizzare l'impatto finanziario. Ad esempio, ogni aereo commerciale subisce circa 3-5 grandi eventi di manutenzione all'anno, con costi di manutenzione medi per aereo che raggiungono i 3 milioni di dollari​.

I ritardi nella consegna dei pezzi e la manutenzione non pianificata possono portare a costi elevati, perdita di vendite future di biglietti a causa di tempi di inattività prolungati e diminuzione della fedeltà dei clienti a causa dell'aumento dei ritardi e delle cancellazioni.

Avere risorse interne distolte dai compiti operativi quotidiani per cercare scorte di inventario o ordinare parti e prendere decisioni critiche rapidamente con informazioni limitate causa ulteriori interruzioni operative.

La piattaforma ePlaneAI utilizza Reti Neurali Convoluzionali (CNN) per identificare i dati delle parti basati su immagini e Autoencoder per il rilevamento delle anomalie, garantendo l'accuratezza dei dati e il controllo di qualità. Questi modelli operano autonomamente, adattandosi ai modelli di dati in evoluzione per mantenere un'elevata precisione e prestazioni nel tempo. Questa capacità autonoma riduce l'intervento umano e aumenta l'efficienza operativa. Sfruttando questo tipo di soluzione, le organizzazioni avranno una migliore comprensione dello stock di inventario e del suo utilizzo, il che consente una previsione accurata delle necessità a breve e lungo termine per mitigare problemi futuri di inventario. La soluzione può acquistare automaticamente scorte al miglior prezzo di mercato disponibile.

CASO D'USO: Automazione degli acquisti e ottimizzazione dell'inventario

Un'azienda del settore aeronautico ha affrontato sfide significative con gli ordini AOG che rappresentavano il 70% del totale dei loro ordini di parti. Questi coinvolgevano oltre 500 fornitori e la gestione di oltre 70.000 SKU distribuiti in cinque magazzini. L'ottimizzazione del livello di scorta avveniva raramente, solo una volta all'anno, il che portava a inefficienze e pressione sui dipendenti per prendere decisioni critiche. In media, le compagnie aeree mirano a un tasso di rotazione delle scorte di da 1,5 a 2 volte all'anno, il che significa che il magazzino delle parti viene tipicamente sostituito ogni 6-8 mesi.

Questa azienda ha implementato una soluzione personalizzata da ePlaneAI che utilizzava XGBoost e Random Forests per ottimizzare i programmi di approvvigionamento e la gestione delle scorte, garantendo aggiustamenti precisi dei livelli di par e previsioni della domanda. I risultati specifici includevano:

Anche sfruttando solo i dati ERP interni, una soluzione AI può diventare più predittiva in base alle preferenze degli utenti. Ad esempio, essere in grado di sfruttare le decisioni di acquisto storiche – quantità, fornitori, velocità di consegna addestra il modello AI a generare non solo la decisione migliore, ma anche una soluzione preferenziale.

CASO D'USO: Previsioni a Lungo Termine e Pianificazione della Produzione

Un produttore di componenti aerospaziali ha affrontato sfide significative a causa di lunghi tempi di attesa superiori agli otto mesi e brevi finestre di consegna che variano da 1 a 10 giorni. Queste limitazioni hanno reso necessaria una soluzione robusta per prevedere la domanda con precisione e pianificare efficacemente la produzione.

Hanno implementato una soluzione AI personalizzata da ePlaneAI per prevedere con precisione e identificare modelli e tendenze stagionali e informare un programma di produzione annuale completo che include valori massimi, minimi e mediani.

Modelli come Prophet e ARIMA consentono una previsione accurata della domanda, mentre gli Algoritmi Genetici ottimizzano i programmi di produzione basati sulle tendenze stagionali.

I risultati specifici includono:

PROCESSI AUTOMATIZZATI DALL'INTUIZIONE ALLA TRANSAZIONE

ePlaneAI guida automaticamente l'utente a completare la transazione una volta fornita una raccomandazione. Integrando il Reinforcement Learning (RL), il sistema si adatta alle condizioni di mercato dinamiche, consentendo aggiustamenti dei prezzi in tempo reale per le transazioni di approvvigionamento. Questi algoritmi adattivi operano in modalità autonoma, richiedendo un intervento manuale minimo pur massimizzando l'efficienza e la convenienza economica. Ciò è reso possibile attraverso il negozio autonomo che fornisce una tariffazione automatizzata – aggiustata al tasso di mercato attuale - e un sistema globale di checkout e pagamento B2B basato sui termini del contratto.

Automatizzare questo processo consente di aumentare l'efficienza operativa e le prestazioni e, di conseguenza, la redditività attraverso:

Le transazioni automatizzate creano anche registrazioni digitali dettagliate che facilitano la tracciabilità come misura di conformità migliorata. Questi registri dettagliati assicurano inoltre che la transazione soddisfi tutte le linee guida necessarie del processo di acquisto.

Automatizzare il processo di transazione è il passo finale per facilitare una strategia di approvvigionamento più snella ed efficace.

CONCLUSIONE

Una strategia di approvvigionamento più semplificata ed efficace porta ad un aumento dell'efficienza operativa e, in ultima analisi, a un'azienda più redditizia.

Per ogni segmento dell'industria aerospaziale, al fine di mantenere un vantaggio competitivo e aumentare la propria redditività, è necessario adottare tecnologie che ottimizzino il complesso processo di approvvigionamento, che richiede molto lavoro e tempo. Considerando che i costi di mantenimento delle scorte nell'industria dell'aviazione variano dal 15-25% del valore della parte all'anno, l'ottimizzazione dell'inventario guidata dall'IA può portare a notevoli risparmi.