AIとビッグデータを活用した航空宇宙サプライチェーンの最適化

1機の航空機には数十万、あるいは数百万もの部品が含まれていることがあります。航空会社、OEM、またはMROショップが異なるプラットフォームで構成された全艦隊の部品を追跡する必要があるため、部品の数は指数関数的に増加します。商用航空機1機には最大で300万個の部品があり、在庫管理の複雑さを強調しています。複数のグローバルサプライヤーや部品ディストリビューターが部品を製造または販売しているため、調達は複雑でデータ集約型のプロセスとなり、分析する必要がある動的なデータポイントが数百万にも及びます。

現在の部品ウェブサイトやデジタルマーケットプレイスは、広範で動的なデータセットから関連情報を解析したり抽出したりするのに十分に洗練されていません。部品が要件を満たしていること、公正な市場価格であること、そして利用可能であることを確認するためには、かなりの手作業が必要です。これにより、調達プロセスは困難なものになっています。

そのような長い意思決定サイクルは、OEM、航空会社、MROショップ、および部品ディストリビューターの運用上および財務上のパフォーマンスに影響を与える可能性があります。ボーイングは、航空機の地上滞在（AOG）コストが、航空会社にとって1時間あたり10,000ドルから20,000ドル、状況によっては最大で100,000ドルの収益損失および追加費用になると推定しています。2018年には、Airline EconomicsはAOGイベントが世界の航空業界に年間約500億米ドルのコストがかかると推定しました。

航空宇宙産業において、何百万もの部品とそれに関連するデータなどの大量の情報を迅速に選別・分析し、推奨事項を生み出すことは、人工知能（AI）のような自動化技術にとって主要な応用分野です。AIは、供給チェーンの複雑な取引の網を、効率的でコスト削減につながる合理化されたオペレーションに変えることができます。これにより、リアルタイムで全供給チェーンを管理するだけでなく、最適化することも可能になります。

AIモデル、例えばリカレントニューラルネットワーク（RNN）やトランスフォーマーは連続したデータの傾向を分析し、調達におけるタイムリーな意思決定を可能にします。

より多くのデータ、時間、およびトレーニングを経ることで、これらの航空特有のAIモデルはより正確で効率的になるでしょう。過去数年間の航空データに基づいて訓練されたこれらのモデルは高い精度指標を達成しており、予測の精密さを示すR²を含んでいます。AIシステムは自己学習および自己最適化を目指して設計されており、新しいデータ入力に基づいて継続的にその性能を向上させています。

このホワイトペーパーでは、AI技術が航空宇宙産業における調達プロセスを最適化し、運用と財務のパフォーマンスを向上させる方法を学ぶことができます。

ビッグデータの力をブロックチェーンとAIテクノロジーで活用する

航空宇宙産業にデータが不足しているわけではありません。むしろ、産業の各セグメントに共通する要素として分類されるかもしれません。しかし、データの価値は、それが提供できる洞察と組織が取る行動に触発されることによってのみ決まります。

大量のデータを収集・分析し、推奨事項を生成することは、AIを支えるブロックチェーン技術を取り入れたソリューションにとって最適な使用例です。グラフニューラルネットワーク（GNN）などの高度なモデルは、サプライヤーと部品間の関係性を理解し、ブロックチェーンを活用したシステム内での意思決定を強化します。

ブロックチェーンシステムの分散型の性質により、公開データ、第三者データ、内部データを使用して、業界全体でリアルタイムの検索が数秒で可能になります。その結果をAIモデルにフィルタリングすると、即座に正確な解決策が考案されます。これにより、非常に手作業的なプロセスを合理化し、自動化することで組織全体の効率が向上します。

ePlaneAIはこのユースケースを認識し、会話型および生成型AIをビッグデータと組み合わせて使用し、航空宇宙部品産業と調達プロセスを完全に自動化するソフトウェア・アズ・ア・サービスプラットフォームを開発しました。

ブロックチェーン内の各パートレコードには、状態、位置、コンプライアンスなどの属性の不変の履歴が含まれており、偽造リスクを軽減し、透明性を高め、EASAやFAAのような業界規制への準拠を強化する安全で改ざん防止のデジタル記録を提供します。

部品検索の結果が集計されると、それらは生成的AIモデルを通じて処理され、リアルタイムの航空宇宙市場データに基づいて自動化され、自己調整するカスタマイズされた推薦が生成されます。部品のコスト、場所、または利用可能性の変更は推奨されるソリューションに考慮されます。したがって、もし月曜日の朝にパートAを検索しても、火曜日まで購入しない場合、その部品は利用できなくなっているか、反映される価格が変わっている可能性があります—Amazonカートでの購入を遅らせるようなものです。

AIが大量のデータセット（およびタイプ）を扱い、さまざまなパターンや生産の複雑さに適応する固有の能力は、長期的な持続可能性とスケーラビリティを保証します。世界のMRO市場は2026年までに1190億ドルに達すると予測されており、総MRO費用の60〜70％が労働コストで占められているため、効率的なAIソリューションはコスト削減と運用効率の向上に大きく貢献できます。

AIの増大するデータ需要をサポートするためには、超高速データベースが不可欠です。従来のデータベースは、リアルタイムデータ処理に必要な速度とスケーラビリティがしばしば不足しており、成功したAI実装には先進的なデータベース技術が重要です。クラウドコンピューティングのコスト自体は、1時間あたり0.25ドルから、高性能な1時間あたり30ドル以上のシングルGPUシステムに至るまで様々です。しかし、これらの技術はスケーラブルであり、小規模なオペレーションを含むあらゆる規模のビジネスがアクセス可能です。AIの能力は特定のニーズに合わせて調整可能で、すぐに利益を享受できるようになっています。

大規模な企業は、膨大なデータセット全体にわたって継続的なAI駆動の洞察を活用することで、さらに大きな効率性とコスト削減を期待できます。サブセカンドのクエリ応答時間が可能な現代のデータベースは、在庫管理からAOG状況の是正に至るまで、より速く、より正確な推奨を提供するAIソリューションを実現します。

ePlaneAIのソリューションを通じて収集され、処理される膨大で一定のデータ量により、AI技術は時間とトレーニングを重ねるごとに絶えず向上します。データ量が増えるほど、より多くのパターンやトレンドを識別できるようになり、それによってユーザーにとって好ましいソリューションを生成する能力が向上します。

人間の分析を超えた洞察

航空機部品のデータのテラバイトを消費し処理することは、何百ものデータサイエンティストが数ヶ月かけて行動に移せる結果を出すのに必要です。しかし、AIによる意思決定の主要なボトルネックの一つはデータベースのインフラです。一部のデータベースはクエリを1秒未満で処理できる一方で、他のデータベースは同じ結果を出すのに最大15分かかることがあります。この遅延は、運用効率を維持し財務への影響を最小限に抑えるために速さが不可欠な重要な調達シナリオでのリアルタイムな意思決定に大きな影響を与える可能性があります。例えば、各商用航空機は年間約3-5回の大規模なメンテナンスイベントを経験し、航空機1機あたりの平均メンテナンスコストは300万ドルに達します。

部品の遅延や予定外のメンテナンスは、プレミアムコストの発生、長期のダウンタイムによる将来のチケット販売の損失、そして増加する遅延やキャンセルによる顧客の忠誠心の低下につながる可能性があります。

日常業務から在庫の検索や部品の発注に社内リソースが割かれ、限られた情報で迅速な意思決定を行うことは、さらなる運営の混乱を引き起こします。

ePlaneAIプラットフォームは、画像ベースの部品データを識別するために畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用し、異常検出にはオートエンコーダーを使用して、データの正確性と品質保証を確保しています。これらのモデルは自律的に動作し、時間が経つにつれて進化するデータパターンに適応して、高い精度とパフォーマンスを維持します。この自律的な能力は人間の介入を減らし、運用効率を高めます。このタイプのソリューションを活用することで、組織は在庫のストックと利用状況をよりよく理解し、将来の在庫問題を軽減するために短期および長期のニーズを正確に予測することができます。このソリューションは、最適な市場価格で自動的に在庫を購入することができます。

ユースケース：自動化された調達と在庫最適化

航空業界の会社は、AOG（航空機地上待機）注文による大きな課題に直面しており、それが総部品注文の70％を占めていました。これには500社以上のベンダーが関与し、5つの倉庫を通じて70,000以上のSKUを管理していました。彼らのパーツレベルの最適化はめったに行われず、年に一度だけで、これが非効率と従業員に重要な決断を迫るプレッシャーをもたらしていました。平均して、航空会社は在庫回転率を年に1.5から2回と目指しており、これは部品在庫が通常、6ヶ月から8ヶ月ごとに交換されることを意味しています。

この会社は、調達スケジュールと在庫管理を最適化するためにePlaneAIのカスタムソリューションを導入し、XGBoostおよびランダムフォレストを使用して、正確なパーレベルの調整と需要予測を実現しました。具体的な結果には以下のものが含まれます：

社内のERPデータのみを活用しても、AIソリューションはユーザーの好みに基づいてより予測的になることができます。例えば、過去の購入決定 – 数量、ベンダー、納品の速度を活用することで、AIモデルは最良の決定だけでなく、好まれるソリューションを生成する訓練を受けます。

ユースケース：長期予測と生産スケジューリング

航空宇宙部品メーカーは、8ヶ月を超える長いリードタイムと1日から10日の短い納期の窓による大きな課題に直面していました。これらの制約は、需要を正確に予測し、生産を効果的に計画するための堅牢なソリューションを必要としました。

ePlaneAIからのカスタムAIソリューションを実装し、正確に予測し、パターンと季節のトレンドを特定し、上限、下限、中央値を含む包括的な年間生産スケジュールを通知します。

モデル、例えばプロフェットやARIMAは正確な需要予測を可能にし、遺伝的アルゴリズムは季節の傾向に基づいて生産スケジュールを最適化します。

具体的な結果には以下が含まれます：

インサイトからトランザクションまでの自動化されたプロセス

ePlaneAIは推奨事項を提供すると、自動的にユーザーが取引を完了するように誘導します。強化学習（RL）を統合することで、システムは動的な市場状況に適応し、調達取引のためのリアルタイム価格調整を可能にします。これらの適応アルゴリズムは自律モードで動作し、効率とコスト効果を最大化しながら、最小限の手動介入を必要とします。これは、現在の市場レートに調整された自動価格設定を提供する自律型ストアフロントと、契約条件に基づいたグローバルB2Bチェックアウト＆支払いシステムを通じて実現されます。

このプロセスを自動化することで、運用効率とパフォーマンスを向上させ、それによって収益性を高めることができます：

自動化された取引によって、コンプライアンスを強化するための追跡可能性を容易にするデジタルで詳細な記録が作成されます。これらの詳細な記録によって、取引が必要な購買プロセスのガイドラインを全て満たしていることも保証されます。

取引プロセスを自動化することは、より合理化され効果的な調達戦略を促進する最終段階です。

結論

より簡素化され、効果的な調達戦略は運用効率を向上させ、結果としてより利益の高い会社につながります。

航空宇宙産業の各セグメントが競争上の優位性を維持し、収益性を高めるためには、複雑で労働集約的かつ時間を要する調達プロセスを最適化する技術を取り入れる必要があります。航空業界における在庫保有コストが年間で部品価値の15〜25%にも及ぶことを考慮すると、AIによる在庫最適化は大幅な節約をもたらすことができます。