航空業界における在庫縮小の防止
航空機の在庫が紛失する理由と方法は、想像以上に意外なものです。内部不正から航空機部品の盗難まで、盗難の要因と、AI、RFID、ブロックチェーンなどのテクノロジーがどのように盗難を阻止できるかを探ります。
在庫減少は、盗難、詐欺、または運用上の非効率性による航空機部品、ツール、および材料の損失として定義され、業界にとって継続的な財務および航空セキュリティのリスクです。
エンジンの紛失、部品の無許可での取り外し、サプライ チェーンの管理ミスなど、機体の縮小は航空機の地上待機、業務の中断、法廷闘争につながります。
近年の注目を集めた事件は、この問題の深刻さを浮き彫りにしています。スパイスジェットはリース機から許可なくエンジンを取り外したとして告発され、ジェット・ミッドウエストはオーストラリアのレックス航空が全額支払いなしに機体を解体・廃棄したと主張しています。また、内部からの脅威も大きな役割を果たしており、航空業界の従業員は財政難から密輸、窃盗、詐欺に手を染めています。
航空会社とMROコストの上昇と業務効率化のプレッシャーに直面している中、在庫減少への対策はこれまで以上に重要になっています。この記事では、航空業界が損失を軽減し、説明責任を強化するための、在庫減少の原因、財務への影響、そして最善の予防戦略について考察します。
エンジンの紛失、不正な部品の取り外し、あるいはサプライチェーンの不手際によって、収縮は飛行機の運航停止、業務の混乱、そして法的な争いにつながります。
航空業界における在庫減少の原因は何ですか?
盗難および不正な部品の取り外し
航空資産は非常に価値が高いため、盗難の格好の標的となります。最近の最も衝撃的な事例の一つは、SpiceJet社がリースしていたB737-700（BDSF）貨物機からSpectre Air Capital社の承認を得ずにエンジンを撤去したというものです。リース会社の法務チームはこの行為を「一見したところの窃盗」と断定し、SpiceJet社がエンジンを無報酬で使用したと非難しました（CH-Aviation、2025年1月）。
同様に、ジェット・ミッドウエストはレックス航空に対して訴訟を起こし、同航空会社が200万ドルの購入契約を履行できなかったため、部品のために4機の航空機を解体し、残りの機体を廃棄したと主張した（CH-Aviation、2024年9月）。
これらの事件は、財政難に陥った航空会社と取引する際にリース会社やMROが直面するリスクを浮き彫りにしており、盗難はエンジンなどの主要部品だけに限らない。
によると オスプレイ・フライト・ソリューションズ空港や航空会社の従業員が、内部情報を利用して金、麻薬、その他の貴重品を密輸したとして摘発されています。MRO施設、貨物ターミナル、航空機保管施設におけるセキュリティ上の欠陥は、悪意のある人物が航空資産を悪用するのを容易にしています。
内部脅威と従業員の搾取
航空業界の縮小に内部関係者が関与するのは目新しいことではないが、パンデミック後の経済的困難が問題を悪化させている。2021年の英国国家犯罪庁の報告書は、空港や航空会社の従業員、特にセキュリティに関わる職務に就いている従業員が、経済的困難のために組織犯罪ネットワークの標的になっていると警告している（オスプレイ・フライト・ソリューションズ、2023年1月）。
在庫窃盗以外にも、よくある手口には次のようなものがあります。
- 手荷物取扱員と貨物作業員税関を通過するために荷物タグを交換する。
- 航空会社の整備士航空機の電子機器ベイ内に麻薬や密輸品を隠す。
- 地上クルーと清掃員貴重な物資の密輸ケータリングカートに隠された金。
航空業界はサードパーティのサービスプロバイダーや請負業者に依存しているため、監視がさらに複雑になり、内部者の監視はシュリンクリスクの削減に不可欠であるのと同じくらい困難になっています。
エンジンの紛失、不正な部品の取り外し、あるいはサプライチェーンの不手際によって、収縮は飛行機の運航停止、業務の混乱、そして法的な争いにつながります。
在庫減少による財務的影響
直接的な経済的損失
在庫減少により航空業界は年間数百万ドルの損失を被りますが、その経済的影響は盗難や紛失した部品の直接的な損失だけにとどまりません。
例えば、ジェット・ミッドウエストは、レックス航空が全額支払いなしに航空機を解体し、廃棄したとして、同社に720万ドルの損害賠償を求めている（CH-Aviation、2024年9月）。
これらの訴訟以外にも、縮小は次のような結果をもたらします。
- 地上にとどまった航空機による収入の損失エンジン、着陸装置、航空電子機器などの重要な部品が消失すると、航空機は使用不能となり、運航に支障をきたします。
- 保険料の上昇盗難や部品の紛失による請求が頻繁に発生すると、航空盗難リスク保険のコストが上昇する可能性があります。
- 罰金と訴訟費用リース違反や資産紛失をめぐる紛争では、数百万ドルの和解金が発生することがよくあります。
業務の中断とサプライチェーンの問題
在庫減少は貸借対照表に悪影響を及ぼすだけでなく、国際航空事業にも支障をきたす可能性があります。
1つ マッキンゼー 2024年6月レポート消費者向けパッケージ商品やプラスチック・紙製パッケージ企業は、依然としてCOVID-19以前の平均よりも15～20％高い在庫レベルを抱えている一方で、小売業者は損失を最小限に抑えるために在庫レベルを積極的に削減していることを強調した。
航空業界も同様のバランスを取る必要に直面しており、過剰在庫は廃棄につながる可能性がある一方で、減耗による不足は遅延やサプライチェーンのボトルネックを引き起こす可能性があります。
運用上の結果は次のとおりです。
- フライトのキャンセルと遅延:部品が不足すると、航空機は AOG (地上航空機) イベントとして分類され、コストのかかる混乱が発生します。
- メンテナンスの所要時間が長くなる:重要なコンポーネントが消失した場合、保守チームは交換品を調達する必要があり、ダウンタイムが増加します。
- サプライチェーンの非効率性:航空会社は盗難や詐欺のリスクを回避するために必要以上の在庫を保有する必要があり、他の場所に有効に配分できる資本が拘束されている。
これらのリスクを考慮すると、航空会社、MRO、リース会社は、在庫を追跡し、航空セキュリティプロトコルを強化するための積極的な対策を講じる必要があります。
エンジンの紛失、不正な部品の取り外し、あるいはサプライチェーンの不手際によって、収縮は飛行機の運航停止、業務の混乱、そして法的な争いにつながります。
在庫減少を防ぐ戦略
高度な追跡およびセキュリティ対策の実装
高価値部品の不正な持ち出しを防ぐために、航空会社はテクノロジー主導のソリューション のような：
- 航空機部品のRFIDおよびGPS追跡これらのシステムにより、エンジン、航空電子機器、その他の重要な在庫をリアルタイムで監視できます。
- ブロックチェーンベースの資産追跡: コンポーネントの所有権と譲渡に関する不変の記録を提供し、不正行為のリスクを軽減します。
- メンテナンス施設や保管場所でのAIを活用した監視: 立ち入り禁止区域への不正アクセスなど、従業員の異常な行動を特定するのに役立ちます。
いくつかの業界はすでにこれらの技術の恩恵を受けており、航空業界も収縮リスクを減らすためにそれに倣う必要があります。
内部統制と監査の強化
定期的な監査と在庫調整により、在庫損失を大幅に削減できます。企業は以下の点に留意すべきです。
- 抜き打ち検査を実施するメンテナンス現場や倉庫などで。
- 高価値部品へのアクセスを制限する削除には多層的な承認が必要です。
- 二重認証が必要インサイダー詐欺を防止するための部品の移送および撤去。
航空会社はまた、Jet Midwest や SpiceJet のケースで見られたような紛争を防ぐために、リース契約に明確な資産保護条項が含まれていることを確認する必要があります。
エンジンの紛失、不正な部品の取り外し、あるいはサプライチェーンの不手際によって、収縮は飛行機の運航停止、業務の混乱、そして法的な争いにつながります。
コラボレーションと業界標準
業界協力を強化してシュリンクに対抗
航空業界は、特に内部からの脅威や組織犯罪が関与している場合、在庫の減少を抑えるために協力的なアプローチを採用する必要があります。オスプレイ・フライト・ソリューションズ報告経済的に困窮している航空業界の従業員が、麻薬、武器、貴重な航空機部品の密輸のために犯罪組織の標的になっていることを明らかにした。
この問題は経済不況時に悪化するため、従業員のスクリーニングとセキュリティ トレーニングが重要になります。
これらのリスクに対処するために、航空関係者は次のことを行う必要があります。
- 盗難パターンに関する情報を共有する航空会社、MRO、法執行機関など多岐にわたります。
- 報告手順を標準化する盗難または紛失した部品の闇市場での転売活動を追跡します。
- グローバルセキュリティ認証の開発高価値部品を扱う航空従業員向け。
空港や整備施設では、従業員が疑わしい行為を報告するよう奨励するために、身元調査を強化し、内部告発者保護を確立する必要もある。
テクノロジーを活用して説明責任を強化する
AIと自動化不正行為防止において、ますます重要な役割を担っています。業界のリーダーは、以下に投資すべきです。
- AIを活用した不正検出システムトランザクション データの異常性を分析します。
- 自動在庫監査機械学習を使用して不一致をフラグ付けします。
- 安全なデジタル記録部品の移動に関する透明性があり、改ざん防止のログを作成します。
マッキンゼーの2024年6月レポートで示されているように、過剰在庫は負債となり得ますが、在庫を過度に削減するとサプライチェーンの混乱に対する脆弱性が高まります。AIを活用した予測モデルは、セキュリティとコンプライアンスを維持しながら在庫レベルのバランスをとるのに役立ちます。
エンジンの紛失、不正な部品の取り外し、あるいはサプライチェーンの不手際によって、収縮は飛行機の運航停止、業務の混乱、そして法的な争いにつながります。
航空業界における在庫減少の防止
在庫の減少は単なる会計上の問題ではなく、運用効率、財務の安定性、そして業界の信頼を直接脅かすものです。航空会社によるリース機の解体、内部不正による貴重な部品の密輸、サプライチェーンの脆弱性に起因する在庫の紛失など、航空業界は損失を軽減するために積極的な対策を講じなければなりません。
主な戦略は次のとおりです。
- セキュリティプロトコルの強化RFID追跡、AI監視、ブロックチェーンベースの資産管理を通じて。
- 内部監査と説明責任の強化内部者による詐欺や不正な部品の取り外しを防止するためです。
- 業界全体のコラボレーションを奨励在庫減少傾向に関する報告と情報共有を改善する。
- AIと自動化を活用するより正確な在庫管理システムを構築し、経済的損失を防止します。
在庫減少を防ぐことはすべての人に利益をもたらす
在庫減少は、セキュリティを強化する十分な理由である組織の財務上および運用上の課題を克服することだけではありません。航空エコシステム全体の安全を守ることにもつながります。
セキュリティ プロトコルを強化し、在庫管理を改善することで、企業は財務上の損失から保護され、従業員も保護され、非剥離の認証済み部品を使用した航空機の飛行が向上し、世界的なセキュリティに貢献します。
盗難や詐欺を減らす企業は、従業員、特に低賃金でリスクの高い職務に就いている従業員を保護しています。従業員は犯罪組織に搾取される危険性があります。より安全で透明性の高い在庫システムにより、重要な航空機部品が適切な場所に保管され、コストのかかる不足を防ぎ、資源を浪費する不必要な在庫積み増しをなくすことができます。
航空機のシュリンク（縮小）への対応は、経済的なメリットだけでなく、世界的な安全性にも広範な影響を及ぼします。航空機部品の追跡と管理が確保されれば、改ざんのリスクが低減し、より安全な飛行が確保されます。違法品が航空路を経由せず輸送されれば、サプライチェーンの安全性が維持され、麻薬密輸などの違法行為の実行がより困難になります。
つまり、在庫減を防ぐことは、エンジンや航空電子機器の部品を保護するだけにとどまりません。地上の作業員から空の航空会社まで、すべての関係者は、説明責任、セキュリティ、そして効率性を最優先するシステムの恩恵を受けます。業界の未来は、よりスマートで安全な在庫管理にかかっており、今投資すれば、運用の安定性、コスト削減、そして長期的な信頼という恩恵を受けることができるでしょう。
在庫減少により艦隊が停止する前に、在庫減少に対処してください。ePlaneAIで通話を予約するAI、ブロックチェーン、RFID を活用した当社のソリューションが、盗難防止、高価値部品の追跡、航空サプライ チェーンの徹底的なセキュリティ確保にどのように役立つかをご覧ください。
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。
