予測モデルを使用して予備部品の予測を改善する方法

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：

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：

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：

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。

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。

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