AI駆動のダイレクト入札による航空業界の調達コスト削減
調達は航空運用の基盤です。航空会社は、機体を空中に保つために、スペアパーツからメンテナンスサービスまで、効率的に調達することに依存しています。とは言え、航空における調達は単純なものではありません。それは、変動するコストやコンプライアンスの障壁がある、グローバルな供給チェーンの複雑な網であり、小さな非効率性が大きな財務損失につながります。
調達を合理化することは、コスト削減と効率向上のための未開拓の機会です。AIが導入されることで、航空会社は調達、サプライヤーとの関係、運用ワークフローなどを変革するための先進的なツールやリソースを手に入れることができます。これは単にお金を節約するだけでなく、最小限の利益で運営されている競争の激しい業界で競争力を維持することについてです。
航空調達に悩まされる課題
航空業界における調達は「順調」とは程遠いものです。ここでは、航空調達の専門家が直面する主な障害についていくつか紹介します。
グローバルサプライチェーンの混乱
航空業界は広大で相互に接続されたサプライチェーンに依存しています。自然災害、地政学的な紛争、あるいは小さな港の遅延といった単純なことでも混乱を引き起こす可能性があります。
重要な部品の納期が遅れると、航空会社は代替品を見つけるために奔走し、しばしば高額なコストを支払うことになります。これらの混乱は調達にだけ影響を与えるわけではなく、飛行機を地上に留め、スケジュールを乱す可能性があります。
面倒な手作業のプロセス
多くの航空会社にとって、調達はまだ長いメールのやり取りやスプレッドシート、終わりのない承認プロセスなど、時間がかかる方法を含んでいます。
これらの手動プロセスはエラーが発生しやすく、小さなミスである小数点の配置間違いが高額な遅延や在庫不足につながることもあります。
不安定な市場でのコスト増
燃料、メンテナンス、予備部品もインフレーションやその他の市場の変動を免れることはありません。調達チームは、厳しい予算のバランスを取りながら、変動する価格に対応しなければなりません。コスト削減への絶え間ない圧力は、非効率を生み、将来的にコストを膨らませる急いだ決定や短期的な解決策を招くことがあります。
規制遵守の頭痛の種
航空は世界で最も厳しく規制されている産業の一つです。すべての調達決定は、FAA、EASA、その他の管理団体の安全、環境、および地域規制に沿う必要があります。
違反すると罰金が科せられたり、評判が損なわれたり、あるいは機材が運用停止に追い込まれる可能性があるため、リスクは高いです。調達チームは、既に圧倒的な仕事量を管理しながら、これらの要件を満たす必要があります。
AI駆動のソリューションによる調達の刷新
AIは調達において何が可能かを再定義しました。日常的なタスクの自動化により、AIはリアルタイムでデータを分析し、サプライヤーの調整を改善することができます。今日の技術は、何十年もの間航空会社を抑えてきたような課題を解決しています。
単純作業の自動化
AIは調達のゲームを変えています。AI技術は、最大90％の低コストで高ボリュームな購入を自動化することができます。これは、歴史的に多くの時間とリソースを消費していた取引です。日常の注文に煩わされることなく、調達チームは高価値の戦略的タスクに集中できます。
Nicole MenaはJetBlueのバイヤーとして、AIが彼女のワークフローをどのように変えたかをAviation Prosの記事で語っています。
「低価格で高ボリュームの部品取引を自動化することで、生産性を大幅に向上させ、時間と労力を高価値のタスクに集中させることができました。」
これらの高付加価値タスクには、信頼性を確保するためのサプライヤーの評価、より大きな柔軟性を可能にするための顧客およびサプライヤー契約の強化、自動化された調達プロセスをさらに合理化するための動的な価格調整が含まれます。
より賢いサプライヤーとの関係
強固なサプライヤーとの関係は不可欠であり、AIはかつてないほどそれを強化します。コミュニケーションを合理化し透明性を高めることで、AIプラットフォームは航空会社がより良い取引を交渉し、競争力のある価格を確保し、在庫管理を改善するのに役立ちます。この偏りのない、中立的な視点は、より大きなコスト削減と混乱の少ない結果をもたらします。
リアルタイムでのデータを通じた洞察
AIは調達の推測をなくします。予測分析は、需要予測、サプライヤーのパフォーマンス評価、調達戦略の最適化を調達チームが行うのに役立ちます。利益率の低い航空会社にとって、これらの洞察はより情報に基づいた、より迅速な意思決定を行うために非常に貴重です。
AIが機能することを証明する成功事例
デルタ航空：20億ドルの変革
2015年に、デルタ航空は調達プロセスの全面的な見直しに乗り出しました。同社は調達業務を集約し、自動化を導入し、長期的なサプライヤーとのパートナーシップを築きました。その結果は驚異的でした：5年間で20億ドルのコスト削減、調達スピードの20％短縮、調達活動による炭素排出量の20％削減、そして調達サイクル時間の全体的な50％減少。
なぜこれが今重要なのか
デルタは2015年にこの旅を始め、AIに大きく投資し、年月をかけてシステムを洗練させてきました。今日に至るまで、車輪を一から再発明する必要はありません。彼らが道を開いてくれたのです。ePlaneAIのような既製のAIソリューションを使えば、技術を一から構築するのではなく、実証済みのシステムを導入しているのです。
しかし、ここに罠があります：これらの解決策を採用できるなら、競合他社も同様にできます。それは行動を起こす緊急性をさらに高めます。業界は転換点に達しており、遅れをとると、すでにスタートガンが鳴らされたレースで後れを取ることを意味します。AIを統合し始めていないなら、あなたと競争相手との間のギャップはどんどん広がっているだけです。
アビアンカのスケールアップした調達業務
アビアンカは、連続運行中の世界で2番目に古い航空会社で、運用を拡大するためにAIを採用しました。同航空会社の技術調達コーディネーターであるルイス・アンヘル・ロドリゲス・モラナ氏によると、2023年は運用の効率性と有効性をプロセス評価、最適化、および自動化を通じて高めることに専念しました。
アビアンカの特定のニーズに合わせて革新的なAIソリューションを提供するサプライヤーネットワークが拡大したことで、同航空会社は調達サイクル時間を短縮し、在庫管理と戦略的調達戦略を改善し、大幅なコスト削減を実現しました。
調達におけるAI導入のためのロードマップをePlaneAIと共に構築する
AI駆動の調達への移行は複雑に聞こえるかもしれませんが、ePlaneAIはターゲットを絞った低リスクの戦略を用いてプロセスを簡素化し、即時かつ測定可能な結果を提供するように設計されています。
インベントリAIのような特別なソリューションを用いて、ePlaneAIは航空会社が進行中の業務を妨げることなく調達プロセスを変革することを可能にします。
パイロットプログラムから始める
ePlaneAIのアプローチは、集中的なパイロットプログラムから始まります。これにより、調達チームはAIがどれほど簡単に購買サイクル時間を短縮し、ワークフローを合理化し、コスト削減を生み出すかを直接体験することができます。
パイロットフェーズは、既存のERPデータとシームレスに統合するように設計されており、複雑なシステムのオーバーホールを必要とせず、AIのメリットを評価するための低コミットメントで高インパクトな方法を提供します。例えば、InventoryAIの自動購買発注生成とサプライヤー評価機能により、チームはこの試用フェーズ中に効率と精度の即時改善を実感できます。
シームレスなスケーリングと統合
パイロットプログラムが測定可能な成功を実証すると（通常は数週間であり、数ヶ月ではない）、ePlaneAIはフルスケールでの展開へのシームレスな移行をサポートします。このプラットフォームは調達作業の自動化を継続しながら、既存のERPおよびエンタープライズ資産管理（EAM）システムとの統合を図ります。
この段階的なアプローチは、最小限の混乱を保ちながら、航空会社が運用の勢いを保ちつつ徐々にAIを採用できるようにします。例えば、InventoryAIのリアルタイムデータ分析は、OracleやSAPのようなERPシステムと簡単に同期でき、サプライヤーのパフォーマンスと調達コストへの洞察を向上させます。
ePlaneAIを活用した調達プロセスの最適化戦略
AIは単独のソリューションではありません。より広範な調達戦略と組み合わせることで、AIは効率性を補完し、大きな利益のための効率を高めることができます。ここでは、ePlaneAIのAIプラットフォームが効率性とコスト削減を最大化するためのベストプラクティスをどのようにサポートしているかを紹介します：
業務を合理化し、標準化する
調達プロセスを最適化するためには、冗長性を減らしワークフローを簡素化することが重要です。ePlaneAIのプラットフォームは、低コストで高ボリュームの取引処理のような日常的なタスクを自動化し、調達チームが戦略的な活動に集中できるようにします。
InventoryAIを使用すると、航空会社は在庫レベルをリアルタイムで把握でき、コストのかかる遅延や過剰在庫を避けるために適切な在庫バランスを維持できます。
協力的なサプライヤー関係を育成する
ePlaneAIは、高度なコミュニケーションと調整機能を通じてサプライヤーとの関係を強化します。InventoryAIは、サプライヤーの信頼性と価格動向に関するデータに基づいた洞察を提供することで、一括購入と戦略的調達契約を容易にします。
そのような洞察は、航空会社とそのサプライヤー間の透明性と一致を向上させ、結果として中断が少なくなり、より競争力のある価格設定が可能になります。
データ駆動型の意思決定を活用する
ePlaneAIのツールは、調達チームに実用的な洞察を提供します。InventoryAIの予測分析は、需要予測、トレンドの特定、客観的なベンチマークKPIを用いたサプライヤーのパフォーマンス評価を支援します。
これにより、調達の決定が偏りなく、情報に基づいて行われ、資源が効果的に割り当てられ、リスクが最小限に抑えられます。例えば、インベントリAIは供給業者の納品パターンを分析して、遅延を防ぎ、コスト効率を最適化する調整を推奨することができます。
AIを活用した航空機調達の未来 ePlaneAI
航空業界は重要な岐路に立っています。運用要求の増加、利益率の縮小、持続可能性への取り組みが、効率的な調達を不可欠にしています。ePlaneAIのソリューションは、業界のニーズの進化に合わせて設計されており、機動性と競争力を確保します。
業界のトレンドに適応する
ePlaneAIの機械学習機能により、航空調達のダイナミックな課題に対応することができます。サプライチェーンの混乱を予測することから代替サプライヤーを推薦することまで、ePlaneAIのツールは航空会社に柔軟性を提供し、適応性と精度を重視する業界で先を行くために必要な装備を整えています。
サステナビリティへの取り組みを推進する
ePlaneAIは、調達サイクルを最適化し、廃棄物を削減し、炭素足跡を最小限に抑えるために出荷を統合することで、航空会社が持続可能性の目標を達成するのを支援します。
たとえば、在庫管理AIを使用して需要予測の精度を向上させることで、不必要な注文をなくし、コストと環境への影響を減らすことができ、IATA加盟航空会社が2050年までにネットゼロカーボンを目指す野心的な取り組みを支援します。
なぜ強化された調達効率が重要か、そしてePlaneAIがどのように先導しているか
調達の非効率性は単にイライラするだけでなく、資源を浪費し、急速に進化する業界での競争力を阻害します。航空業界が進化するにつれて、調達におけるAIの役割は不可欠になってきています。ためらう航空機隊は、コスト削減、効率向上、そしてイノベーションを推進するためにAIを既に活用している競合他社に後れを取るリスクがあります。
ePlaneAIは、航空機の在庫最適化プラットフォームでこの変革をリードしています。ePlaneは低価値のタスクを自動化し、データ駆動の洞察によりより賢い意思決定を可能にし、サプライヤーとのパートナーシップを強化します。調達サイクル時間の短縮から環境への影響を減らすことまで、ePlaneAIは今日のコスト意識と持続可能性に焦点を当てた風景で繁栄するために航空宇宙産業が必要とするソリューションを提供します。
CTA: ePlaneAIに今投資する航空会社は長期的な成功に向けて自らを位置づけます。調達プロセスを向上させる準備はできていますか？ProcurementAIとInventoryAIがどのようにあなたの運営を革命的に変えることができるか、ePlaneAIにお問い合わせください。さあ、今すぐ話しましょう！
よくある質問
Google検索によると、航空における（削減）調達コストに関する情報を検索する際に、人々がよく検索する質問や用語がいくつかあります。
調達における生成型AIとは何ですか？
調達における生成型AIは、予測モデルを作成し、推奨事項を生成し、調達プロセスを合理化するために高度な人工知能システムを使用することを指します。
従来のAIとは異なり、生成AIはデータ内のパターンを分析し、サプライヤー選定、需要予測、契約交渉などの調達課題に対処するソリューションを生成するために機械学習を使用します。
ePlaneAIはAI駆動のソリューションを活用して、航空調達にこの先進技術を導入し、コストを最小限に抑えつつ運用効率を高めるための特別なソリューションを提供しています。
生成型AIの調達におけるユースケースにはどのようなものがありますか？
調達において、生成型AIはいくつかの変革的な使用例があります：
- 需要予測：歴史的およびリアルタイムデータに基づいて将来のニーズを予測し、在庫レベルを最適化すること。
- サプライヤー選定：納期実績、価格動向、およびコンプライアンス記録を分析して信頼できるサプライヤーを評価し推薦します。
- 自動化されたRFQ処理：繰り返し作業を自動化し、サプライヤーとのコミュニケーションを迅速化することで見積もり依頼プロセスを合理化します。
- 契約の最適化：AIが生成した洞察を通じて、コスト削減の機会を特定し、より良い条件で交渉すること。
ePlaneAIのProcurementAIはこれらのユースケースを体現しており、航空会社が調達の効率と意思決定を改善するのを可能にします。
どの企業が調達のためにAIを使用していますか？
航空、製造、物流業界の企業が増え続けており、効率を高めるためにAI駆動の調達ソリューションを採用しています。デルタ航空やアビアンカなどの主要企業は、サプライヤーとの関係を最適化し、サイクルタイムを短縮し、業務を合理化するためにAIを導入しています。
ePlaneAIは、航空業界のAI駆動調達のリーダーであり、ProcurementAIやInventoryAIのような特化ツールを提供して、航空会社や宇宙企業が同様の成功を収めるのを支援しています。これらのソリューションは、規制遵守からグローバルサプライチェーンの管理まで、航空調達のユニークな課題に対処するために設計されています。
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。
