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Riduzione dei costi di approvvigionamento nell'aviazione con offerte dirette basate sull'intelligenza artificiale

L'approvvigionamento è la colonna vertebrale delle operazioni aeronautiche. Le compagnie aeree dipendono dall'acquisizione di tutto, dai pezzi di ricambio ai servizi di manutenzione in modo efficiente per mantenere le loro flotte in aria. Detto ciò, l'approvvigionamento in aviazione non è semplice: è una complessa rete di catene di fornitura globali, costi fluttuanti e ostacoli normativi, dove piccole inefficienze portano a grandi perdite finanziarie.
Razionalizzare gli acquisti è un'opportunità inesplorata per ridurre i costi e aumentare l'efficienza. Con l'intervento dell'IA, le compagnie aeree ora dispongono di strumenti avanzati e risorse per trasformare il modo in cui gestiscono l'approvvigionamento, le relazioni con i fornitori, i flussi operativi e altro ancora. Non si tratta solo di risparmiare denaro: è questione di rimanere competitivi in un'industria spietata che opera con margini estremamente ridotti.
Le sfide che affliggono l'approvvigionamento nel settore dell'aviazione
L'approvvigionamento nell'industria aeronautica è tutt'altro che “navigazione tranquilla”. Ecco alcuni dei principali ostacoli che gli specialisti dell'approvvigionamento aeronautico devono affrontare.
Interruzioni della catena di approvvigionamento globale
L'industria aeronautica si basa su una vasta catena di approvvigionamento interconnessa. Disastri naturali, conflitti geopolitici o anche qualcosa di semplice come un piccolo ritardo in un porto possono creare caos.
Quando le parti critiche subiscono ritardi, le compagnie aeree si affannano a trovare alternative, spesso a un costo elevato. Queste interruzioni non danneggiano solo gli approvvigionamenti: possono anche tenere a terra gli aerei e sconvolgere gli orari.
Processi manuali ingombranti
Per molte compagnie aeree, l'approvvigionamento comporta ancora metodi dispendiosi in termini di tempo come setacciare lunghe catene di email, fogli di calcolo e interminabili catene di approvazione.
Anche questi processi manuali sono soggetti a errori, dove un dettaglio minore come un punto decimale fuori posto può trasformarsi in ritardi costosi o carenze di inventario.
Aumento dei costi in un mercato volatile
Il carburante, la manutenzione e i pezzi di ricambio non sono immuni all'inflazione o ad altre volatilità di mercato. I team di approvvigionamento devono gestire i prezzi fluttuanti mantenendo bilanci ristretti. Questa costante pressione per ridurre i costi può portare a decisioni affrettate o soluzioni a breve termine che creano inefficienze e costi gonfiati in seguito.
Mal di testa per la conformità normativa
L'aviazione è uno dei settori più regolamentati al mondo. Ogni decisione di approvvigionamento deve essere conforme alle normative di sicurezza, ambientali e regionali per la FAA, EASA e altri enti regolatori.
Le posta in gioco è alta, poiché la non conformità può portare a multe, danni alla reputazione o addirittura a flotte a terra. I team di approvvigionamento devono destreggiarsi tra questi requisiti pur gestendo carichi di lavoro già opprimenti.
Rivoluzionando l'approvvigionamento con soluzioni basate sull'intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale ha ridefinito ciò che è possibile nel settore degli approvvigionamenti. Con l'automazione dei compiti di routine, l'IA può analizzare i dati in tempo reale e migliorare il coordinamento dei fornitori. La tecnologia odierna sta risolvendo sfide che hanno frenato le compagnie aeree per decenni.
Automatizzare il lavoro pesante
L'intelligenza artificiale sta cambiando le regole del gioco quando si tratta di approvvigionamento. La tecnologia AI può automatizzare fino al 90% degli acquisti di basso costo e ad alto volume—transazioni che storicamente hanno consumato molto tempo e risorse. Invece di essere oberati da ordini di routine, i team di approvvigionamento possono concentrarsi su compiti strategici ad alto valore.
Nicole Mena, un'acquirente per JetBlue, descrive come l'IA ha trasformato il suo flusso di lavoro in un articolo di Aviation Pros.
“Abbiamo notevolmente aumentato la nostra produttività automatizzando le transazioni di parti di basso valore e alto volume, e concentrandoci sul nostro tempo e sforzo in compiti ad alto valore.”
Questi compiti ad alto valore includono la valutazione dei fornitori per garantire l'affidabilità, il rafforzamento dei contratti con clienti e fornitori per consentire una maggiore flessibilità e l'aggiustamento dinamico dei prezzi per ulteriormente razionalizzare i processi di approvvigionamento automatizzati.
Relazioni più intelligenti con i fornitori
Le relazioni solide con i fornitori sono essenziali e l'AI le rafforza come mai prima d'ora. Semplificando la comunicazione e creando trasparenza, le piattaforme AI aiutano le compagnie aeree a negoziare accordi migliori, ottenere prezzi competitivi e migliorare la gestione delle scorte. Questa lente imparziale e neutrale porta a maggiori risparmi sui costi e a minori interruzioni.
Intuizioni in tempo reale attraverso i dati
L'intelligenza artificiale elimina le incertezze dagli acquisti. L'analisi predittiva aiuta i team di approvvigionamento a prevedere la domanda, valutare le prestazioni dei fornitori e ottimizzare le strategie di approvvigionamento. Per le compagnie aeree che operano con margini ridotti, queste intuizioni sono inestimabili per prendere decisioni più informate e rapide.
Storie di successo che dimostrano l'efficacia dell'IA
Delta Airlines: una trasformazione da 2 miliardi di dollari
Nel 2015, Delta Airlines ha intrapreso una revisione completa dei suoi processi di approvvigionamento. La compagnia aerea ha consolidato le operazioni di approvvigionamento, implementato l'automazione e sviluppato partnership a lungo termine con i fornitori. I risultati sono stati sorprendenti: 2 miliardi di dollari di risparmi sui costi in cinque anni, insieme a una riduzione del 20% della velocità di approvvigionamento, una riduzione del 20% delle emissioni di carbonio dalle attività di approvvigionamento e una diminuzione del 50% dei tempi del ciclo di approvvigionamento complessivo.
Perché questo è importante ora
Delta ha iniziato questo viaggio nel 2015, investendo molto nell'intelligenza artificiale e perfezionando i suoi sistemi nel corso degli anni. Ora, non è necessario reinventare la ruota: hanno già aperto la strada. Con soluzioni di intelligenza artificiale pronte all'uso come quelle di ePlaneAI, non stai costruendo la tecnologia da zero; stai implementando sistemi provati che funzionano.
Ma ecco l'inghippo: se puoi adottare queste soluzioni, anche i tuoi concorrenti possono farlo. Questo rende ancora più urgente l'esigenza di agire. L'industria ha raggiunto un punto di svolta: ritardare significa rimanere indietro in una gara in cui lo sparo di partenza è già stato dato. Se non hai iniziato ad integrare l'IA, il divario tra te e la concorrenza sta solo aumentando.
Le operazioni di approvvigionamento su larga scala di Avianca
Avianca, la seconda compagnia aerea più antica del mondo in continua attività, ha adottato l'intelligenza artificiale per espandere le sue operazioni. La compagnia aerea ha dedicato il 2023 al miglioramento dell'efficienza e dell'efficacia operativa attraverso la valutazione dei processi, l'ottimizzazione e l'automazione, ha detto Luis Angel Rodriguez Molana, coordinatore degli acquisti tecnici della compagnia.
Con una rete ampliata di fornitori che offrono soluzioni innovative basate sull'intelligenza artificiale, adattate alle specifiche esigenze di Avianca, la compagnia aerea ha ridotto i tempi del ciclo di approvvigionamento e migliorato la gestione delle scorte e le strategie di approvvigionamento strategico, realizzando significativi risparmi sui costi.
Costruire una roadmap per l'adozione dell'IA negli acquisti con ePlaneAI
Passare a un approvvigionamento gestito dall'intelligenza artificiale potrebbe sembrare complesso, ma ePlaneAI semplifica il processo con strategie mirate e a basso rischio, progettate per fornire risultati immediati e misurabili.
Con le sue soluzioni personalizzate come Inventory AI, ePlaneAI permette alle aziende aeronautiche di trasformare i processi di approvvigionamento senza interrompere le operazioni in corso.
Inizia con un programma pilota
L'approccio di ePlaneAI inizia con un programma pilota mirato. Questo permette ai team di approvvigionamento di sperimentare direttamente quanto facilmente e in che misura l'AI può ridurre i tempi del ciclo di acquisto, razionalizzare i flussi di lavoro e generare risparmi sui costi.
La fase pilota è progettata per integrarsi senza problemi con i dati ERP esistenti, senza richiedere complessi rifacimenti del sistema, offrendo un modo a basso impegno e ad alto impatto per valutare i benefici dell'IA. Ad esempio, le funzionalità di generazione automatica degli ordini di acquisto e di valutazione dei fornitori di InventoryAI consentono ai team di vedere miglioramenti immediati in termini di efficienza e precisione durante questa fase di prova.
Scalabilità e integrazione senza soluzione di continuità
Una volta che il programma pilota dimostra un successo misurabile (solitamente questione di settimane, non mesi), ePlaneAI supporta una transizione senza problemi verso un dispiegamento su larga scala. La piattaforma continua ad automatizzare i compiti di approvvigionamento mentre si integra con i sistemi ERP esistenti e di gestione degli asset aziendali (EAM).
Questo approccio per fasi mantiene al minimo le interruzioni, consentendo alle compagnie aeree di adottare l'IA gradualmente pur mantenendo il loro slancio operativo. Ad esempio, l'analisi dei dati in tempo reale di InventoryAI può sincronizzarsi senza sforzo con sistemi ERP come Oracle o SAP, offrendo una visibilità migliorata sulle prestazioni dei fornitori e sui costi di approvvigionamento.
Strategie per ottimizzare i processi di approvvigionamento con ePlaneAI
L'intelligenza artificiale non è una soluzione autonoma. Quando viene abbinata a strategie di approvvigionamento più ampie, l'IA può aiutare a integrare e migliorare l'efficienza per benefici significativi. Ecco come la piattaforma AI di ePlaneAI supporta le migliori pratiche per massimizzare l'efficienza e il risparmio sui costi:
Razionalizzare e standardizzare le operazioni
Ridurre le ridondanze e semplificare i flussi di lavoro è fondamentale per ottimizzare i processi di approvvigionamento. Le piattaforme di ePlaneAI automatizzano compiti di routine, come l'elaborazione di transazioni a basso costo e ad alto volume, liberando i team di approvvigionamento per concentrarsi su attività strategiche.
Con InventoryAI, le compagnie aeree ottengono visibilità in tempo reale sui livelli di scorta, assicurando di mantenere il giusto equilibrio di inventario per evitare costosi ritardi o eccessive scorte.
Favorire relazioni collaborative con i fornitori
ePlaneAI rafforza le relazioni con i fornitori attraverso le sue avanzate funzionalità di comunicazione e coordinamento. InventoryAI facilita gli acquisti in massa e gli accordi di approvvigionamento strategico offrendo approfondimenti basati sui dati sulla affidabilità dei fornitori e sulle tendenze dei prezzi.
Tali intuizioni migliorano la trasparenza e l'allineamento tra le compagnie aeree e i loro fornitori, risultando in minori interruzioni e prezzi più competitivi.
Sfrutta il processo decisionale basato sui dati
Gli strumenti di ePlaneAI potenziano i team di approvvigionamento con intuizioni azionabili. L'analisi predittiva in InventoryAI aiuta a prevedere la domanda, identificare le tendenze e valutare le prestazioni dei fornitori con KPI di riferimento oggettivi.
Ciò garantisce che le decisioni di approvvigionamento siano imparziali e informate, le risorse siano allocate efficacemente e i rischi siano minimizzati. Ad esempio, l'Inventory AI può analizzare i modelli di consegna dei fornitori per raccomandare aggiustamenti che prevengano ritardi e ottimizzino l'efficienza dei costi.
Il futuro dell'IA nell'acquisizione aeronautica con ePlaneAI
L'industria dell'aviazione si trova in un punto critico. La crescente domanda operativa, i margini più stretti e la spinta verso la sostenibilità rendono essenziale un'acquisizione efficiente. Le soluzioni di ePlaneAI sono progettate per evolversi insieme alle esigenze del settore, garantendo agilità e competitività.
Adattarsi alle tendenze del settore
Le capacità di apprendimento automatico di ePlaneAI consentono di affrontare le sfide dinamiche dell'approvvigionamento nell'aviazione. Che si tratti di prevedere interruzioni della catena di fornitura o di raccomandare fornitori alternativi, gli strumenti di ePlaneAI dotano le compagnie aeree della flessibilità necessaria per mantenersi in vantaggio in un settore che valuta l'adattabilità e la precisione.
Promuovere gli sforzi per la sostenibilità
ePlaneAI aiuta le compagnie aeree a raggiungere gli obiettivi di sostenibilità ottimizzando i cicli di approvvigionamento, riducendo gli sprechi e consolidando le spedizioni per minimizzare le impronte di carbonio.
Ad esempio, utilizzando l'Inventario AII per migliorare l'accuratezza delle previsioni di domanda si possono eliminare ordini non necessari, riducendo sia i costi che l'impatto ambientale, aiutando le compagnie aeree membri dell'IATA nel loro ambizioso obiettivo di raggiungere la neutralità carbonica entro il 2050.
Perché l'efficienza migliorata negli approvvigionamenti è importante e come ePlaneAI guida il settore
Le inefficienze negli acquisti non sono solo frustranti: prosciugano risorse e ostacolano la competitività in un'industria veloce. Con l'evoluzione dell'aviazione, il ruolo dell'intelligenza artificiale negli acquisti sta diventando indispensabile. Le flotte aeree che esitano rischiano di rimanere indietro rispetto ai concorrenti che già sfruttano l'IA per ridurre i costi, aumentare l'efficienza e guidare l'innovazione.
ePlaneAI è all'avanguardia in questa trasformazione con la sua piattaforma di ottimizzazione dell'inventario aeronautico. ePlane automatizza compiti di scarso valore, consentendo una presa di decisioni più intelligente con intuizioni basate sui dati e rafforzando le partnership con i fornitori. Dall'abbreviare i tempi del ciclo di approvvigionamento alla riduzione dell'impatto ambientale, ePlaneAI fornisce le soluzioni di cui l'industria aerospaziale ha bisogno per prosperare nel panorama odierno attento ai costi e focalizzato sulla sostenibilità.
CTA: Le compagnie aeree che investono oggi in ePlaneAI si posizionano per un successo a lungo termine. Pronti a migliorare i vostri processi di approvvigionamento? Contattate ePlaneAI per scoprire come ProcurementAI e InventoryAI possono rivoluzionare le vostre operazioni. Parliamone ora!
Domande frequenti
Secondo Google Search, ecco alcune delle domande o termini più comunemente ricercati dalle persone quando cercano informazioni su come (ridurre) i costi di approvvigionamento nell'aviazione.
Cos'è l'intelligenza artificiale generativa nell'approvvigionamento?
L'intelligenza artificiale generativa negli acquisti si riferisce all'uso di sistemi avanzati di intelligenza artificiale per creare modelli predittivi, generare raccomandazioni e semplificare i processi di approvvigionamento.
A differenza dell'intelligenza artificiale tradizionale, l'intelligenza artificiale generativa utilizza l'apprendimento automatico per analizzare i modelli nei dati e generare soluzioni che affrontano le sfide degli approvvigionamenti, come la selezione dei fornitori, la previsione della domanda e le negoziazioni contrattuali.
ePlaneAI sfrutta soluzioni basate sull'intelligenza artificiale per introdurre questa tecnologia avanzata nell'approvvigionamento aeronautico, offrendo soluzioni personalizzate che minimizzano i costi e migliorano l'efficienza operativa.
Quali sono alcuni casi d'uso dell'acquisizione di AI generativa?
L'intelligenza artificiale generativa presenta diversi casi d'uso trasformativi nell'ambito degli approvvigionamenti:
- Previsione della domanda: Prevedere le necessità future basandosi su dati storici e in tempo reale per garantire livelli ottimali di inventario.
- Selezione del fornitore: Valutazione e raccomandazione di fornitori affidabili analizzando le prestazioni di consegna, le tendenze dei prezzi e i record di conformità.
- Elaborazione automatica delle RFQ: Semplificazione del processo di richiesta di quotazione automatizzando i compiti ripetitivi e garantendo una comunicazione più rapida con i fornitori.
- Ottimizzazione del contratto: Identificazione di opportunità di risparmio sui costi e negoziazione di termini migliori attraverso intuizioni generate dall'IA.
ProcurementAI di ePlaneAI è un esempio di questi casi d'uso, consentendo alle compagnie aeree di migliorare l'efficienza degli approvvigionamenti e la presa di decisioni.
Quali aziende utilizzano l'intelligenza artificiale per gli approvvigionamenti?
Un numero crescente di aziende nei settori dell'aviazione, della produzione e della logistica ha adottato soluzioni di approvvigionamento basate sull'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza. Grandi attori come Delta Airlines e Avianca hanno implementato l'IA per ottimizzare le relazioni con i fornitori, ridurre i tempi di ciclo e razionalizzare le operazioni.
ePlaneAI è leader nell'approvvigionamento guidato dall'intelligenza artificiale per l'aviazione, offrendo strumenti specializzati come ProcurementAI e InventoryAI per aiutare le compagnie aeree e le aziende aerospaziali a raggiungere un successo simile. Queste soluzioni sono progettate per affrontare le sfide uniche dell'approvvigionamento nell'aviazione, dalla conformità normativa alla gestione delle catene di approvvigionamento globali.
June 16, 2025
7 report e dashboard essenziali che ogni compagnia aerea dovrebbe avere
La tua compagnia aerea sta volando alla cieca? Scopri le 7 dashboard essenziali che aiutano compagnie aeree, MRO e fornitori a operare in modo più intelligente, sicuro e redditizio.

June 15, 2025
Vector DB. Sblocca l'intelligenza non strutturata dell'aviazione.
I database vettoriali indicizzano vettori di incorporamento ad alta dimensionalità per consentire la ricerca semantica su dati non strutturati, a differenza dei tradizionali archivi relazionali o di documenti che utilizzano corrispondenze esatte per le parole chiave. Invece di tabelle o documenti, gli archivi vettoriali gestiscono vettori numerici densi (spesso con dimensioni comprese tra 768 e 3072) che rappresentano la semantica di testo o immagini. In fase di query, il database trova i vicini più prossimi a un vettore di query utilizzando algoritmi di ricerca di vicini più prossimi approssimati (ANN). Ad esempio, un indice basato su grafi come Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW) costruisce grafi di prossimità a strati: un piccolo strato superiore per la ricerca grossolana e strati inferiori più grandi per il raffinamento (vedi figura sotto). La ricerca "salta" lungo questi strati, localizzandosi rapidamente in un cluster prima di cercare in modo esaustivo i vicini locali. Questo bilancia la recall (ricerca dei veri vicini più prossimi) con la latenza: aumentando il parametro di ricerca HNSW (efSearch) aumenta la recall a scapito di un tempo di query più lungo.

June 15, 2025
Portale della Supply Chain. Un solo venditore. Molti acquirenti. Controllo totale.
L'Aviation Supply Chain Portal è essenzialmente una piattaforma di e-commerce privata, pensata su misura per i fornitori del settore aeronautico e i loro clienti. Progettato esclusivamente per compagnie aeree, MRO e distributori di ricambi, centralizza inventario, approvvigionamento e collaborazione con i fornitori in un unico sistema sicuro. In pratica, un OEM o un distributore di ricambi assegna a questo portale un'etichetta bianca e invita i propri acquirenti approvati (compagnie aeree, MRO, ecc.) ad accedervi. Questi acquirenti visualizzano un catalogo completo di ricambi (sincronizzato in tempo reale dall'ERP del venditore) e possono cercare, filtrare e confrontare gli articoli proprio come farebbero su un grande mercato online. A differenza delle borse pubbliche, tuttavia, questo portale è privato: solo un fornitore (con molti acquirenti) è presente sulla piattaforma, il che conferisce all'azienda il controllo completo su prezzi, scorte e accesso degli utenti.

June 14, 2025
Inventario AI. Prevedi ogni esigenza di componenti aeronautici.
Ingegneria dei dati e preparazione per l'intelligenza artificiale dell'inventario
Un'intelligenza artificiale efficace per l'inventario inizia con una solida pipeline di dati. Tutti i dati rilevanti provenienti dai sistemi aziendali e da fonti esterne devono essere aggregati, ripuliti e trasformati per essere utilizzati dall'intelligenza artificiale. Ciò include i dati di inventario (vendite storiche, livelli di stock attuali, attributi dei componenti) e i fattori di domanda (tendenze di mercato, programmi di manutenzione, promozioni, ecc.). Integrando i record ERP interni con fattori esterni (ad esempio, tendenze di settore o andamenti stagionali), il modello ottiene una visione completa dei fattori che influenzano la domanda. I passaggi chiave nella pipeline di dati includono in genere:
- Estrazione e integrazione dati: estrai dati da sistemi ERP (ad esempio SAP, Oracle, Quantum) e da altre fonti (database dei fornitori, feed di mercato). La piattaforma supporta connettori automatizzati a vari sistemi aeronautici, garantendo un flusso di dati fluido. Ad esempio, l'utilizzo storico, i tempi di consegna e gli ordini aperti vengono integrati con dati esterni come l'utilizzo della flotta globale o gli indicatori macroeconomici.
- Trasformazione e pulizia dei dati: una volta acquisiti, i dati vengono puliti e standardizzati. Ciò comporta la gestione dei valori mancanti, la normalizzazione delle unità (ad esempio, ore di volo, cicli) e la strutturazione dei dati in feature significative. Trasformazioni personalizzate e automazione del data warehouse possono essere applicate per preparare set di dati pronti per l'intelligenza artificiale. L'obiettivo è creare un modello di dati unificato che catturi lo stato dell'inventario (quantità disponibili, ubicazioni, costi) e le variabili contestuali (ad esempio, covariate della domanda, tempi di consegna dei fornitori).
- Caricamento dei dati nel cloud: i dati preparati vengono caricati in una piattaforma dati cloud scalabile. Nella nostra architettura, Snowflake viene utilizzato come data warehouse cloud centrale, in grado di gestire flussi batch o in tempo reale e grandi volumi di dati transazionali. L'elasticità immediata di Snowflake consente di scalare l'archiviazione e l'elaborazione su richiesta, in modo che anche i set di dati ERP e le funzionalità di previsione di grandi dimensioni vengano elaborati in modo efficiente. Questo repository basato su cloud funge da unica fonte di verità per tutte le analisi downstream e il machine learning.
- Ottimizzazione specifica per il business: una fase preparatoria cruciale è l'allineamento dei dati e dei parametri del modello alle specificità di ogni settore aeronautico. Ogni compagnia aerea o MRO può avere modelli di consumo, vincoli di lead time e obiettivi di livello di servizio specifici. Il sistema di intelligenza artificiale per l'inventario "ottimizza" i propri modelli in base ai dati storici e alle regole aziendali del cliente, apprendendo efficacemente i ritmi della domanda e le politiche di inventario dell'organizzazione. Ciò potrebbe comportare la calibrazione dei modelli previsionali con un sottoinsieme dei dati aziendali o l'adeguamento dei vincoli di ottimizzazione (come i livelli minimi di scorta per i componenti critici AOG). Adattando l'intelligenza artificiale al business, le previsioni e le raccomandazioni diventano molto più accurate e pertinenti per le operazioni di quel cliente.
Aggiornamenti continui dei dati: l'intelligenza artificiale per l'inventario non è un'analisi una tantum, ma apprende costantemente. Le pipeline di dati sono programmate per aggiornarsi frequentemente (ad esempio, quotidianamente o ogni ora), alimentando il modello con nuove transazioni (vendite, spedizioni, richieste di preventivo, ecc.). Questo garantisce che l'intelligenza artificiale basi sempre le decisioni sullo stato più recente dell'inventario e della domanda. Sono in atto controlli e monitoraggi automatizzati della qualità dei dati per individuare anomalie nei dati di input, in modo che i dati inutili non portino a previsioni errate. In sintesi, una solida base di dati integrati e puliti nel cloud consente ai modelli di intelligenza artificiale di funzionare in modo ottimale e di adattarsi ai cambiamenti nel tempo.
