予測モデルを使用して予備部品の予測を改善する方法

航空業界において、精度は単なる贅沢ではなく、必要不可欠なものです。スペアパーツ管理は、航空機の運航維持、コストのかかる遅延の回避、そして顧客の信頼維持に極めて重要な役割を果たします。しかし、多くの航空会社はスペアパーツの需要を正確に予測することに苦労しており、過剰在庫による高額な保管コストや、在庫不足によるAOG（機体不具合）発生といった、双方に負担をかけています。どちらの結果も回避可能です。

従来の方法は、スプレッドシートへのデータ入力など、エラーが発生しやすい手作業に依存しています。あるいは、不足を予防するためのより積極的な需要予測手法ではなく、不足が生じてから対応するという事後対応的なアプローチをとっています。こうした方法では部品管理にギャップが生じ、在庫切れや過剰在庫につながります。どちらのシナリオも、財務的に大きな打撃となる可能性があります。

予測モデルは真に革新的なソリューションを提供します。航空会社は、高度な在庫分析と定量的な需要予測モデルを活用することで、比類のない精度で需要を予測できます。

この記事では、従来の予測手法の欠点と予測モデリングアプローチの利点について考察します。また、ePlaneAIの在庫自動化プラットフォームが、よりスリムで効率的なサプライチェーンを実現するために、どのように需要を正確に予測するかについても考察します。

従来の予測とその欠陥

データと市場調査を用いてデータ予測を行うことは、新しい科学ではありません。人々は長年にわたり、測定可能なデータポイントを用いて将来の結果や出来事を予測してきましたが、その手法は時間とともに進化し、より一貫性のある入力変数とより正確な予測を実現してきました。

スプレッドシートとサイロ化されたデータソースはかつて、20世紀半ばから煩雑な手作業で行われてきたプロセスを効率化する最先端のツールと考えられていました。しかし、現代の航空運航のスピードは、これらの従来の手法を凌駕しています。

今日の技術革新のスピードと情報の急速な流れは、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求めています。一部の業務はコンピューターベースのシステムに移行していますが、時代遅れの手作業への依存がボトルネックを生み出しています。自動化システムが膨大な量のデータを数秒で処理する一方で、手作業では追いつけないという環境では、こうした非効率性はさらに深刻化します。

これにより、スペアパーツの予測における従来のアプローチは時代遅れとなりました。統合、スピード、そして正確性の必要性はかつてないほど高まっており、何十年も前の手法に固執すると、業務にミス、遅延、そして非効率性の増大を招くリスクがあります。

手動プロセスは非効率につながる

従来の予測手法は、スプレッドシートや汎用ERPツールなどの過去の売上データに依存することが多く、どちらも人為的ミスが発生しやすく、リアルタイムの洞察が得られません。メンテナンスチームは、部品の摩耗、飛行状況、顧客需要といった重要な動的変数を考慮に入れながら、過去の傾向に基づいて需要を予測しなければなりません。

主要な指標がなければ予測は不完全である

スペアパーツの需要予測では、予測精度は保有するデータ量に左右されます。従来の方法では、予測精度に大きなギャップが生じます。手作業によるデータ入力は不正確さを招きますが、真の問題は、手作業では考慮できない変数の数の多さにあります。

今日の正確な予測には、静的なデータと定期的な更新だけでは不十分です。在庫チェックと需要評価の頻度は、現代の航空活動のスピードに合致する必要があります。

事後予測では遅すぎる

従来の予測方法では、航空会社は反応するデータへのアクセスは容易ではありません。重要な部品が入手不能になったり、部品の過剰在庫によって保管コストが高額になったりといった問題が発生すると、企業は迅速な解決策を模索します。こうした事後対応的な対応は、航空機の地上待機や運航の混乱を招くことが多く、航空機地上停止（AOG）は、航空会社に1時間あたり1万ドルの損害を与えています（AAA航空支援）。

他のリアルタイムデータとの統合の欠如

多くのプロセスがデジタル化されている航空業界では、従来のシステムでは対応に苦戦しています。他の分野では自動化とリアルタイムコンピューティングの恩恵を受けている一方で、従来の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。

最新のパフォーマンスデータとの統合が欠如しているため、在庫管理は非効率で事後対応的になります。さらに、これらのレガシーシステムでは、分析できる履歴データの量が限られていることが多く、BIチームとデータチームがそれぞれ独立したチームでインサイトをまとめる作業に追われています。その結果、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スピードとのギャップがさらに顕著になります。

正確な在庫予測のための予測モデル

予測モデリングは、過去の使用傾向、運用状況、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大規模なデータセットを分析・学習することで、従来の手法では解決できなかった課題を解決します。その仕組みは以下のとおりです。

予測予測の主なメリット

1.在庫切れを避ける

在庫切れメンテナンススケジュールや航空機の地上運用に支障をきたし、莫大な経済的損失につながる可能性があります。予測モデルを活用することで、航空会社は事前に計画を立て、重要な部品を必要な時にいつでも確実に入手できるようにすることができます。

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、保管費や減価償却費も発生します。予測モデルは、在庫数量を実際の需要予測と一致させることで在庫レベルのバランスを保ちます。これらのツールを活用している航空会社は、保管コストを大幅に削減できたと報告しています。

3. メンテナンススケジュールの最適化

予測予測により、保守チームはスペアパーツの在庫状況をメンテナンススケジュールに合わせて調整できます。この調整により、ダウンタイムを最小限に抑え、車両の可用性と全体的な運用効率を最大化できます。

4. 財務計画の改善

予測モデルは、在庫を実需要と一致させることで運転資本を解放し、不要な支出を削減します。この最適化は長期的な財務安定性をサポートし、特に利益率の低い航空会社にとって重要です。

5. キャッシュフローと在庫回転率の向上

効率的なスペアパーツ予測により、在庫レベルが需要と密接に連動し、過剰在庫による資本の滞留を防止します。このアプローチはキャッシュフローを改善し、最も必要な場所にリソースを配分することを可能にします。さらに、在庫回転率の向上は陳腐化リスクを軽減し、廃棄を最小限に抑え、運用効率を最大化します。

ePlaneAIのスペアパーツ管理における予測的アプローチ

ePlaneAI高度な予測分析と航空業界特有の知識を組み合わせ、卓越した在庫予測を実現します。このプラットフォームが提供する機能は以下のとおりです。

膨大なデータセットを実用的な洞察に変える

ePlaneAIは、膨大な履歴データから全体像を把握するのに役立ちます。つまり、膨大な履歴データからトレンドパターンを捉えるのです。このプラットフォームは履歴データを処理し、航空機の使用状況、環境要因、その他の変数を分析することで、需要を正確に予測します。

リアルタイム在庫監視

このシステムはAIとERPを統合し、在庫管理システム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、事前に設定されたしきい値に達した場合や、部品の使用可能期間が近づいた場合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た自動調達をトリガーできます。

艦隊の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、航空機フリートの固有のニーズに適応するように設計されています。地域航空会社、グローバル航空会社、あるいは複数の拠点を持つMRO（保守・整備）の在庫管理など、このシステムは業界特有の運用ニーズに対応します。

ePlaneAIは、あらゆるシナリオにおいて、予測需要に基づいて既存の注文を自動的に再注文または調整できます。これにより、必要なスペアパーツの入手や過剰注文のキャンセルに十分なリードタイムを確保できます。

スペアパーツ予測の実践

以下に、供給予測によって業務効率がどのように向上するかを示す実際の例をいくつか示します。

部品予測における予測モデルの仕組み

データ統合

予測モデルニューラル ネットワークなどの高度な技術を活用した は、過去の使用傾向、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 メトリック、フライト スケジュールや季節的な需要などの運用上の変数など、幅広いソースからデータを取得します。

これらのモデルは、センサー データなどのハイテク シナリオに焦点を当てるだけでなく、基本的な在庫管理タスクも処理します。

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。システムは、複数の倉庫間の毎日の在庫移動を分析して不一致を特定し、ある場所での過剰在庫を回避しながら別の場所での不足を防ぐためのリアルタイムの調整を提案します。

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の発見に優れています。予測分析は、在庫の使用状況、サプライヤーの信頼性、さらには天候や地政学的イベントなどの外的要因による需要の変動といったパターンを特定できます。

例：特定のサプライヤーが継続的に遅れて納品する場合、モデルは問題にフラグを立て、バッファ在庫を維持するために注文リードタイムを調整することを推奨できます。

積極的な計画

予測モデルは、シミュレーションを用いて日常的なシナリオや潜在的な混乱を想定した計画を立てます。需要の急増や在庫の枯渇を予測するだけでなく、最適な再発注ポイントや調達スケジュールをチームに指示し、シームレスな運用を実現します。

例：旅行のピーク月には、シートカバーや電球など、頻繁に使用される消耗品の事前注文をシステムが推奨するとともに、需要の高い地域の補充サイクルを最適化することもあります。

予測モデルの微調整

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、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、死角を最小限に抑えます。ユーザーは、AOG部品のリードタイムや優先度などの変数を調整することで、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できる

厳しい業界環境において、オペレーションの最適化と事業のレジリエンス維持を目指す航空業界にとって、予測的な在庫予測は必須です。ePlaneAIのようなプラットフォームを活用すれば、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できます。

高度なアルゴリズムとリアルタイム データを使用することで、航空会社はスペアパーツ管理を事後対応的な負担から、よりスマートな意思決定、より無駄のない運用、いつでも飛行可能な航空機群を実現するための積極的な利点へと変革できます。

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