予測モデルを使用して予備部品の予測を改善する方法

航空業界では、精密さは単なる贅沢ではなく必需品です。予備部品の管理は、艦隊を運用し続け、高額な遅延を避け、顧客の信頼を維持する上で重要な役割を果たしています。しかし、多くの航空会社が予備部品の需要予測を正確に行うことに苦労しており、過剰在庫による高い保有コストや、保有が不十分だった場合のAOG(航空機地上滞留)事故という両極端なコストを負っています。どちらの結果も避けることが可能です。
従来の方法は、スプレッドシートへのデータ入力のようなエラーが発生しやすい手作業に依存していたり、不足に反応する反応的なアプローチを取ることが多く、それらを防ぐためのより積極的な需要予測方法を採用していません。これらは部品管理に隙間を生じさせ、在庫切れや過剰在庫を招くことになります。どちらのシナリオも財政的には致命的になり得ます。
予測モデルは本当にゲームを変える解決策を提供します。航空会社は、高度な在庫分析と定量的需要予測モデルを使用して、比類のない精度で需要を予測することができます。
この記事では、従来の予測方法の短所と予測モデリングアプローチの利点について探求します。また、ePlaneAIの在庫自動化プラットフォームがどのようにして需要を正確に予測し、よりスリムで効率的なサプライチェーンを実現するかについても探ります。
伝統的な予測とその限界
データと市場調査を用いたデータ予測は新しい科学ではありません。人々は長い間、将来の結果や出来事を予測するために測定可能なデータポイントを使用してきましたが、より一貫した入力変数とより正確な予測のために、その方法は時間とともに進化してきました。
スプレッドシートや孤立したデータソースはかつて、20世紀半ば以来手間のかかる手作業を合理化する最先端のツールと見なされていました。しかし、現代の航空オペレーションの速度は、これらの従来の方法を置き去りにしてしまいました。
今日の技術進歩の速度と情報の迅速な流れは、リアルタイムデータとシームレスに連携できるシステムを要求しています。一部の作業タスクはコンピュータベースのシステムに移行しましたが、時代遅れの手動プロセスへの依存がボトルネックを生み出しています。この非効率性は、自動化システムが数秒で膨大なデータを処理する環境では、手動の方法が追いつくのに苦労するほど拡大されています。
これにより、従来の予備部品の予測アプローチは時代遅れになりました。統合、速度、および精度の必要性はこれまで以上に高まっており、何十年も前の方法に固執することは、エラー、遅延、そして増大する非効率性に対してオペレーションを脆弱にするリスクを伴います。
手動のプロセスは非効率を引き起こす
従来の予測方法は、過去の販売データに依存しており、それはスプレッドシートや一般的なERPツールに記録されていますが、これらは人為的なエラーが発生しやすく、リアルタイムの洞察に欠けています。保守チームは、過去の傾向に基づいて需要を見積もる必要がありますが、部品の摩耗、飛行条件、顧客の需要などの重要な動的変数を考慮する能力は限られています。
主要指標がなければ予測は不完全です
予備部品の需要予測において、あなたの予測は持っているデータの質に左右されます。そして従来の方法では大きな隙間が生じます。手動でのデータ入力は不正確さをもたらしますが、実際の問題は手動では対応できない変数の膨大な数です:
- 各倉庫にどれくらいの在庫があるか知っていますか?
- 次にどの地域が部品を必要とするか予測できますか?
- コンポーネントを必要な場所に移動するのにどれくらい時間がかかりますか?
正確な予測には、静的なデータや定期的な更新だけでは不十分です。在庫のチェックと需要の評価の頻度は、現代の航空活動の速さに合わせる必要があります。
リアクティブな予測は遅すぎる
従来の予測方法では、航空会社はデータに対してのみ反応することができます。問題が発生した場合、たとえば重要な部品が利用できなかったり、過剰在庫のコンポーネントが高い保管コストを発生させたりすると、会社は迅速な解決策を見つけようと奔走します。この反応的なアプローチは、しばしば航空機の運航停止や運用の混乱を引き起こし、地上滞留航空機(AOG)イベントは航空会社にとってスターターとして1時間あたり10,000ドルのコストがかかります(AAA Air Support)。
他のリアルタイムデータとの統合不足
従来のシステムは、多くのプロセスがデジタル化されている航空業界でのスピードに追いつくのに苦労しています。自動化やリアルタイムコンピューティングの恩恵を受ける他の分野とは異なり、レガシーな手動プロセスは依然として重大なボトルネックとなっています。
現在のパフォーマンスデータとの統合が不足しているため、在庫管理が非効率的で反応的になっています。さらに、これらのレガシーシステムは、分析できる歴史データの量をしばしば制限し、BIチームとデータチームが別々に洞察を組み立てる必要があります。これにより、実用的な情報へのアクセスが遅れ、周囲のデジタル化されたプロセスの速度との対照が一層鮮明になります。
正確な在庫予測のための予測モデル
予測モデリングは、従来の方法では埋められなかったギャップに対処し、歴史的な使用傾向、運用条件、コンポーネントのライフサイクル、その他のパターンを含む広範なデータセットを分析し、トレーニングします。こうして彼らは機能します:
- 在庫の動向と動きを分析する
予測アルゴリズムは、歴史的な使用データ、ロケーション間の在庫の動き、補充パターンを評価してトレンドを特定し、将来の需要を予測します。例えば、部品が不足を補うためにハブ間で頻繁に移動される場合、モデルは輸送の遅延とコストを減らすために各ロケーションに最適な在庫レベルを推奨することができます。 - 地域や運用の変数を取り入れて
保守スケジュール、地域の需要パターン、運用状況などの要因を考慮して在庫ニーズを予測します。例えば、旅行のピークシーズン中の高需要地域では、交通量の少ない地域と比較して、より頻繁に在庫の補充が必要になるかもしれません。 - ロケーション間での在庫レベルのバランス予測モデルは、複数の倉庫における在庫の不一致と使用率を分析し、再分配または調達戦略を提案します。このアプローチにより、重要なエリアでの在庫切れを最小限に抑えつつ、需要の低い場所での過剰在庫を防ぎ、全体的な在庫効率を最適化します。
予測予報の主な利点
1. 在庫切れを避ける
在庫切れは保守スケジュールを乱し、航空機を運行不能にすることがあり、莫大な財務損失につながることがあります。予測モデルを使用することで、航空会社は前もって計画を立てることができ、必要な時には常に重要な部品が利用可能であることを保証します。
2. 過剰在庫の削減
部品の過剰在庫は資本を拘束するだけでなく、保管および減価償却コストも発生させます。予測モデルは、在庫量を実際の需要予測に合わせて調整することで、在庫レベルのバランスを取ります。これらのツールを使用している航空会社は、運搬コストの大幅な削減を報告しています。
3. メンテナンススケジュールの最適化
予測的な予測により、メンテナンスチームはスペアパーツの可用性を計画されたメンテナンスのウィンドウに合わせることができます。この調整により、ダウンタイムが最小限に抑えられ、艦隊の可用性と全体的な運用効率が最大化されます。
4. 財務計画の改善
予測モデルは在庫を実際の需要と合わせることで運転資本を解放し、不必要な支出を削減します。この最適化は、特に利益率の低い運送業者にとって、長期的な財政安定を支えることが重要です。
5. キャッシュフローと在庫回転率の向上
効率的な予備部品の予測により、在庫レベルが需要と密接に一致し、余分な在庫に資本が縛られるのを防ぎます。このアプローチはキャッシュフローを改善し、リソースを最も必要とされる場所に割り当てることができます。さらに、在庫回転率の向上は陳腐化のリスクを減少させ、廃棄物を最小限に抑え、運用効率を最大化します。
ePlaneAIの予測的なスペアパーツ管理アプローチ
ePlaneAIは、航空特有の知識と高度な予測分析を組み合わせて、卓越した在庫予測を実現します。プラットフォームが提供するものは次のとおりです:
膨大なデータセットを実用的な洞察に変える
ePlaneは、歴史的データの洪水の中でトレンドパターンを見ることができます。つまり、木々の中の森を見ることができるのです。このプラットフォームは歴史的データを処理し、艦隊の使用状況、環境要因、および他の変数を調べて、需要を正確に予測します。
リアルタイム在庫モニタリング
このシステムはAIをERPおよび在庫管理システムと統合して、在庫レベルと部品のライフサイクルに関するリアルタイムの更新情報を提供します。予測アラートは、設定されたしきい値に達した時や部品の使用可能な寿命が近づいている時にチームに通知します。これにより、ビジネスルールに従って自動的な調達がトリガーされる可能性があります。
フリート要件に合わせてカスタマイズ可能
ePlaneAIの航空AIプラットフォームは、航空機隊のユニークな要求に適応するように設計されています。地域航空会社の在庫管理であれ、グローバルキャリアの運用であれ、複数の場所を持つMROであれ、システムは業界特有の運用ニーズに合わせています。
どんなシナリオにおいても、ePlaneAIは予測される需要に基づいて自動的に注文を再発注または調整することができます。これは必要なスペアパーツを入手するための十分なリードタイムを意味すると同時に、余分な注文をキャンセルすることもできます。
スペアパーツの予測を実行中
供給予測が運用効率を向上させる実際の例をいくつか紹介します:
- AOGイベントが最大30%削減されます。予防的なMROメンテナンスを通じて、業界の研究によると、航空会社は潜在的なメンテナンス問題を早期に発見し、含めてスペアパーツの必要性を把握して、飛行機の地上滞留を最小限に抑えることができると報告しています。
- フリートおよびOEMメーカーとの協力強化。 データフローを開放することで、航空会社とOEM間で在庫レベル、リードタイム、メンテナンススケジュールをリアルタイムで共有できます。この透明性により、スペアパーツの配送遅延を防ぎ、サプライチェーンの全体的な調整を改善します。
- 予定外のメンテナンスへの対応時間が速くなります。 予測データ分析により、航空会社は部品不足を事前に予測し、重要な状況で予備部品を確保できるようになります。これにより修理時間が短縮され、運用がスムーズに維持されます。
- コスト管理と廃棄物削減が向上します。予測ツールは動きの遅い部品や時代遅れの部品を示し、企業が在庫を再配置したり、より正確な在庫レベルについて供給業者と交渉することを可能にします。これにより、在庫過多に関連する持続コストと廃棄物が削減されます。
部品予測のための予測モデルの仕組み
データ統合
予測モデルは、ニューラルネットワークのような高度な技術を駆使して、歴史的な使用傾向、リアルタイムの在庫レベル、サプライヤーのパフォーマンス指標、フライトスケジュールや季節要求などの運用変数を含む幅広いソースからデータを引き出します。
これらのモデルは、センサーデータのようなハイテクシナリオにだけ焦点を当てるのではなく、パンとバターのような基本的な在庫管理タスクも扱います。
例: このシステムは、複数の倉庫における毎日の在庫動向を分析し、不一致を特定して、一方の場所での過剰在庫を避け、他方での不足を防ぐためのリアルタイムの調整を提案するかもしれません。
パターン認識これらのアルゴリズムは、手作業では明らかにならない相関関係や傾向を見つけることに長けています。予測分析は、在庫の使用パターン、サプライヤーの信頼性、または天候や地政学的な出来事のような外部要因によって引き起こされる需要の変動などのパターンを特定することができます。
例: 特定のサプライヤーが常に遅れて納品する場合、そのモデルは問題を指摘し、バッファー在庫を維持するために発注リードタイムの調整を推奨することができます。
積極的な計画
予測モデルはシミュレーションを使用して、日常的なシナリオと潜在的な混乱に備えるための計画を立てます。それらは需要の急増や在庫の枯渇を予測するだけでなく、チームに最適な再注文ポイントと調達スケジュールを指南し、円滑な運営を確保するための指針も提供します。
例:繁忙期には、システムが座席カバーや電球などのよく使われる消耗品の事前注文を推奨し、同時に需要の高い地域の補充サイクルを最適化することがあります。
予測モデルのファインチューニング
正確な予測は、クリーンで包括的なデータから始まります。ePlaneAIのプラットフォームは、IoTセンサー、ERPシステム、およびサプライヤーネットワークからのリアルタイム更新を継続的に統合して、ブラインドスポットを最小限に抑えます。ユーザーは、リードタイムやAOG部品の優先度などの変数を調整して、モデルが運用の現実を反映するようにすることができます。
- 重要な変数を優先する
すべてのデータポイントが同じ重要度を持つわけではありません。システムは、AOG優先部品のような高影響変数を強調し、それほど重要ではないコンポーネントを軽視するように設計されており、予測が艦隊の準備に最も重要なことに焦点を当てるようにしています。 - フィードバック駆動の改善
ePlaneAIの予測モデルは非常に高度ですが、時折調整が必要です。実際のフィードバックが不一致を特定した場合(例えば、特定の部品の需要の誤算など)、ePlaneAIのチームはユーザーと協力してモデルを洗練させます。このプロセスは、新しいデータポイントと要因を取り入れ、時間をかけて精度と適応性を向上させます。 - 運用の変更に適応する
航空運用は動的であり、ePlaneAIプラットフォームもそれに合わせて進化します。艦隊が拡大し、ルートが変更され、環境条件が変化しても、プラットフォームは在庫予測が正確で実用的であることを保証するために調整します。
AIと予測モデリングは在庫予測を再定義することができる
予測的な在庫予測は、運用を最適化し、困難な業界でビジネスの回復力を維持しようとする航空事業にとって必須です。ePlaneAIのようなプラットフォームを使用すると、需要を予測し、在庫を合理化し、コストのかかるダウンタイムを削減することができます。
先進的なアルゴリズムとリアルタイムデータを活用することで、航空会社はスペアパーツ管理を受動的な負担から、より賢明な意思決定、より効率的な運用、常に飛行準備が整った艦隊を実現するための積極的な利点へと変革することができます。
推測を排除してあなたの艦隊を運用し続ける準備はできていますか?InventoryAIがいかにしてあなたのスペアパーツ管理を最適化し、運用を効率化するかを発見してください。ePlaneAIとのミーティングを予約してください。
不確実な状況下で勢いを増す可能性のある航空機整備のトレンド
航空機の運航期間が長くなり、サプライチェーンは火薬庫のように不安定になり、テクノロジーは急速に進化しています。勢いを増すメンテナンスのトレンドと、運航維持と収益確保を目指す運航事業者にとっての意味を探ります。

Vector DB。航空業界の非構造化インテリジェンスを解き放つ。
ベクターデータベースは、高次元の埋め込みベクトルにインデックスを付けて、非構造化データに対するセマンティック検索を可能にします。これは、キーワードの完全一致を使用する従来のリレーショナルストアやドキュメントストアとは異なります。テーブルやドキュメントの代わりに、ベクターストアはテキストまたは画像のセマンティクスを表す高密度の数値ベクトル (多くの場合 768~3072 次元) を管理します。クエリ時に、データベースは近似最近傍 (ANN) 検索アルゴリズムを使用して、クエリベクトルに最も近いものを検索します。たとえば、階層型ナビゲート可能スモールワールド (HNSW) などのグラフベースのインデックスは、粗い検索用の小さな最上位層と、絞り込み用の大きな下位層という階層化された近接グラフを構築します (下の図を参照)。検索はこれらの層を「ホップ」して下降し、ローカルな近傍を徹底的に検索する前にクラスターにすばやくローカライズします。これにより、再現率 (真の最近傍の検索) とレイテンシがトレードオフされます。つまり、HNSW 検索パラメータ (efSearch) を上げると、再現率は上がりますが、クエリ時間は長くなります。

サプライ チェーン ポータル。1 つの販売者。多数の購入者。完全なコントロール。
航空サプライ チェーン ポータルは、本質的には、航空サプライヤーとその顧客向けにカスタマイズされたプライベート e-コマース プラットフォームです。航空会社、MRO、部品販売業者専用に設計されており、在庫、調達、サプライヤーとのコラボレーションを 1 つの安全なシステムに一元化します。実際には、OEM または部品販売業者がこのポータルを「ホワイト ラベル化」し、承認されたバイヤー (航空会社、MRO など) にログインを招待します。これらのバイヤーは、部品の完全なカタログ (販売者の ERP からリアルタイムで同期) を参照し、大規模なオンライン マーケットプレイスと同じようにアイテムを検索、フィルター、比較できます。ただし、公開されている取引所とは異なり、このポータルはプライベートです。プラットフォーム上には 1 つのサプライヤー (多くのバイヤーを持つ) のみが存在

在庫AI。あらゆる航空部品のニーズを予測します。
在庫AIのためのデータエンジニアリングと準備
効果的な在庫AIは、堅牢なデータパイプラインから始まります。企業システムと外部ソースからのすべての関連データは、AIが利用できるように集約、クレンジング、変換される必要があります。これには、在庫データ(過去の売上、現在の在庫レベル、部品の属性)と需要促進要因(市場動向、保守スケジュール、プロモーションなど)が含まれます。社内ERPレコードと外部要因(業界動向や季節パターンなど)を統合することで、モデルは需要に影響を与える要因を包括的に把握できます。データパイプラインの主なステップは、通常、以下のとおりです。
- データ抽出と統合:ERPシステム(SAP、Oracle、Quantumなど)やその他のソース(サプライヤーデータベース、マーケットフィードなど)からデータを取得します。プラットフォームは、様々な航空システムへの自動コネクタをサポートし、スムーズなデータインフローを実現します。例えば、過去の使用状況、リードタイム、未発注の注文情報を、グローバルな航空機稼働率やマクロ経済指標などの外部データと統合できます。
- データ変換とクリーニング:取り込まれたデータは、クリーニングと標準化が行われます。これには、欠損値の処理、単位の正規化(例:飛行時間、サイクル)、そして意味のある特徴量への構造化が含まれます。AI対応データセットを準備するために、カスタム変換とデータウェアハウス自動化を適用することも可能です。目標は、在庫状況(在庫数、場所、コスト)とコンテキスト変数(例:需要の共変量、ベンダーのリードタイム)を捉える統合データモデルを作成することです。
- クラウドへのデータロード:準備されたデータは、スケーラブルなクラウドデータプラットフォームにロードされます。当社のアーキテクチャでは、Snowflakeを中央クラウドデータウェアハウスとして使用し、バッチまたはリアルタイムストリームを取り込み、大量のトランザクションデータを処理できます。Snowflakeの即時的な弾力性により、ストレージとコンピューティングをオンデマンドで拡張できるため、大規模なERPデータセットや予測機能も効率的に処理できます。このクラウドベースのリポジトリは、下流のすべての分析と機械学習における唯一の信頼できる情報源として機能します。
- 事業固有の微調整:重要な準備ステップは、データとモデルのパラメータを各航空事業の微妙な差異に合わせて調整することです。航空会社やMROはそれぞれ、独自の消費パターン、リードタイム制約、サービスレベル目標を持つ場合があります。Inventory AIシステムは、クライアントの履歴データとビジネスルールに合わせてモデルを「微調整」し、組織の需要リズムと在庫ポリシーを効果的に学習します。これには、企業データのサブセットを使用して予測モデルを調整したり、最適化の制約(重要なAOG部品の最小在庫レベルなど)を調整したりすることが含まれます。AIを事業に合わせてカスタマイズすることで、予測と推奨事項はより正確になり、クライアントの業務に即したものになります。
継続的なデータ更新:在庫AIは一度きりの分析ではなく、継続的に学習します。データパイプラインは頻繁に(例:毎日または毎時間)更新されるようにスケジュール設定されており、新しいトランザクション(売上、出荷、見積依頼など)がモデルに入力されます。これにより、AIは常に在庫と需要の最新の状態に基づいて意思決定を行うことができます。入力データの異常を検出するために、自動化されたデータ品質チェックとモニタリングが実施されているため、不要なデータが誤った予測につながることはありません。つまり、クラウドに統合されたクリーンなデータの強固な基盤があることで、AIモデルは最適なパフォーマンスを発揮し、時間の経過とともに変化に適応することができます。
