航空調達を購入発注の自動化で合理化－エラーの削減、タイムラインの短縮、コストの削減
航空業界で働くということは、多くの買い物を伴います。新しい部品、交換部品、念のための予備部品が絶えず必要とされるため、絶え間なく購買注文（PO）を管理する必要があります。
これは合計で246億5000万ドルにも上る航空部品だけにMROが費やした金額です。技術者の労働、輸送、保管料、保険、その他関連する費用を加えると、書類の嵐が雪崩になります。
この高額で厳格に規制された業界では、購入プロセスを含むすべての業務において精度が重要です。発注（PO）プロセスでの任意のエラーは、運用の遅延、AOG（地上の航空機）イベント、そして収益と顧客信頼の大きな損失につながる可能性があります。
自動化された発注システムを使用することで、手動でのデータ入力ミス、自動化の不足、サプライヤーとのコミュニケーション不足、一貫性のない発注承認プロセスなど、多くの一般的な理由によるPOエラーを最小限に抑えることができます。
この記事では、航空事業がAIを活用して調達プロセスを合理化し、向上させる方法について検討します。これにより生産性を高め、調達サイクルを短縮し、ビジネスの全体的な効率を改善することができます。
購買注文とは何ですか？
まず初めに、購買注文またはPOが何であるかについて合意しましょう。購買注文（PO）は、バイヤーがセラーに与える正式な文書です。それはセラーに必要な詳細を提供し、バイヤーが必要とする商品やサービス、必要な数量、合意された価格、そしてそれらを送付し請求する場所についての情報を含んでいます。
購買注文書は、調達プロセスの正式な部分として、両当事者にとって法的に拘束力のある合意として機能し、両当事者の責任を明確に定めています。POは誤解を防ぎ、円滑なビジネス運営を可能にするために不可欠です。
航空業界では、厳格な安全基準と規制要件のため、購買注文が特に重要です。航空機の適航性を保証し、ビジネスのコンプライアンスを証明する明確な監査証跡を維持するためには、すべての部品とサービスの正確な文書化が必須です。
確定注文とオプション
さらに詳しく見ていくと、調達においては2種類の購入契約が存在します：確定注文とオプション。
- 「確定注文」とは、買い手と売り手の間の拘束力のある合意であり、買い手は合意された条件の下で指定された商品またはサービスを購入する義務があり、売り手はそれを履行する義務があります。一度行われると、両当事者を取引にコミットさせ、売り手が商品またはサービスを提供し、買い手が購入を完了させることを保証します。
- An option grants the buyer the right, but not the obligation, to purchase goods or services at predetermined terms within a specified timeframe. This allows the buyer to secure terms without committing to the purchase immediately, providing flexibility to decide later based on needs or market conditions. This can greatly speed up the re-order process.
購買発注の自動化
購買発注（PO）の自動化は、確定注文とオプションの両方に対する購買発注の作成、承認、および管理を合理化します。
- Firm orders can be generated using automated systems based on inventory levels, shifting demand forecasts, or predefined procurement schedules. This ensures timely replenishment and optimal stock levels.
- オプション： 一般的な調達プロセスではオプションはあまり一般的ではありませんが、航空業界ではかなり一般的です。自動化システムはオプション契約を追跡し、有効期限を監視し、決定が必要な時に調達チームに警告を発し、オプションを確定注文にタイムリーに変換することを容易にします。
オプションの確定注文への変換
自動化システムを利用すると、オプションは簡単に確定注文に変換できます。その際、バイヤーが所定の期間内にオプションを行使することを決定した場合です。
この変換には、購入者の購入に対する正式なコミットメントを定式化することが含まれます。この場合、購入注文が発行され、自動的に元の合意を参照し、任意のオプションに関する条件を強調します。
自動化システムによって購入プロセスを管理することができます：
- 追跡： オプション契約とそれに関連するタイムラインの監視。
- アラート： オプション行使の迫る締め切りを調達チームに通知する。
- 処理中： オプションから確定注文へ移行し、必要な文書と承認を生成しています。
購買発注の自動化を実装するための4つのステップ
航空業界における発注自動化を成功させることは、単に手作業のプロセスをデジタル化するだけではありません。明確な計画、適切なツール、既存のシステムとのシームレスな統合が必要です。それを実現する方法はこちらです：
1. 適切な発注書自動化ソフトウェアを選択する
航空業界のニーズに応えるよう設計されたプラットフォームを選ぶことが最初のステップです。リアルタイム追跡、AIによる需要予測、合理化された承認ワークフローなどの機能を提供するソリューションを探してください。
例えば、ePlaneのInventory AIは航空調達のために特別に設計されており、すべての主要な航空ERPシステムと統合されています。MROや航空会社が在庫を追跡し、サプライヤーとの関係を管理し、発注書の作成と承認を自動化するために必要な機能をすべて備えています。
2. 購買発注システムをERPや他のシステムと統合する
オートメーションは真空中に存在するわけではありません。既存のエンタープライズリソースプランニング（ERP）システム、例えばSAP、Oracle NetSuite、IFS Aerospace & Defenseなどとシームレスに連携する必要があります。統合により、購買発注が在庫レベル、サプライヤー契約、保守スケジュールなどのデータを自動的に引き出し、データのサイロ化を最小限に抑え、重複したエントリの排除を実現します。
たとえば、RFID追跡をERPシステムに統合することで、部品在庫を直接POにリンクさせることができます。部品が使用または配送のためにスキャンされると、システムは自動的に再注文をトリガーし、在庫不足による遅延を減らすことができます。
3. RFID、IoT、その他の在庫追跡を設定する
RFIDタグとIoTセンサーは、調達プロセスの自動化を推進するリアルタイムデータの可視性を提供します。航空MROの文脈では、RFIDはサプライチェーン全体で物理的な部品を追跡し、倉庫内であれ輸送中であれ、荷物の正確な位置の可視性を確保します。一方、IoTセンサーは、安全性と品質基準の遵守を維持するために、温度や湿度などの保管条件を監視します。
このデータは追跡で終わるわけではありません。統合されたAIシステムは、航空機の組み立てにおけるIoTセンサーからの入力を分析し、部品が故障する可能性を予測し、予防保全や交換を引き起こします。
予測される需要と予期せぬ需要を予測することにより、これらのシステムは在庫がなくなる前に自動的に再注文を開始することができ、AOGを減らし、運用効率を向上させることができます。
4. 調達チームに新しいワークフローを教育する
POオートメーションを導入することは、プロセスから手作業のステップを必然的に取り除きます。調達チームは新しいプロセスを理解し、何か問題が発生した場合の安全策を確実に理解する必要があります。異常を検出する方法、それが起こったときに何をすべきか？など。チームはソフトウェアの動作を理解する必要があり、承認ワークフロー、カスタマイズ可能なダッシュボード、エラー報告ツールなどの機能を含みます。
トレーニングセッションは以下に焦点を当てるべきです：
- 自動化が日々の業務を改善し、チームを退屈で手作業の多い発注処理から解放する方法。
- 例外の管理—エラーを記録する方法と人間の監視が必要な場所。
- 動的ワークフローのためのビジネスルール（承認パラメーター）やしきい値を調整する。
購買発注の自動化のメリット
購買チームが発注処理を自動化すると、エラーが少なくなり、購入効率が大幅に向上するという証拠が山ほどあります。以下にいくつかの例を挙げます：
- 支払い残高日数（DPO）が18%減少。これは年間約5.5日に相当します（Aberdeen Strategy & Research）。
- MROコストの削減。ボストン コンサルティング グループによると、MROコストは総収入の4.5%にも達することがあり、したがってその削減は大きな影響を与える可能性があります。
- 請求書の処理に関連するコストが49％削減されます。自動化されたセットアップで請求書を処理することにより、発注書はより迅速かつ一貫して処理されます。
- Cost savings for early-payment discounts. Most vendors offer this discount, yet fewer than 21% of businesses can take advantage of it due to process inefficiencies.
- 4.11倍の請求書が処理できるようになります。発注の自動化により、企業は4倍以上の請求書を処理することができ調達サイクルを加速し、不足している部品を待っている間に航空機が地上にとどまることがないようにします。
ケーススタディ
ガルフストリーム・エアロスペース
ガルフストリーム・エアロスペース・コーポレーションは、手動の請求書処理システムに関連する非効率性とコスト増加に対処するために、支払い自動化プロジェクトを実施しました。この取り組みにより、生産性は20％を超える増加を達成し、運用効率が大幅に向上しました（ECM Connection）。
AMP MRO部品
AMPは購買発注を自動化することで、供給チェーンを革新しました。AMPは手動での発注管理を、人的介入を最小限に抑える合理化されたシステムに置き換え、エラーを大幅に削減し調達サイクルを加速しました。部品は迅速に到着し、運用がスムーズに行われ、コストが削減されました。AMPは1つの発注書ごとに平均で20分の時間を節約しました。
10万件の発注書ごとに、それは200万分または約33,333時間の時間節約になります。
発注の自動化により、時間とお金と頭痛の節約になります
航空業界では、速さと正確さは贅沢品ではなく、業界の看板言葉です。遅延は飛行機を地上に留め、些細なデータ入力の誤りが数百万のコストになることもあります。購買発注の自動化は、遅くて混乱しやすいプロセスに速さと明瞭さをもたらします。購買発注の自動化は承認を合理化し、在庫の必要性を追跡し、サプライヤーのパフォーマンスを監視し、推測の余地をなくします。
数字を読みました。事実を見ました。今こそ行動の時です。
ePlaneAIは、調達を変革するために必要な自動化ツールを提供します。
より速い注文。エラーが少ない。完全なコントロール。
次の遅延が数百万をコストする前に待たないでください。
本日中にデモをスケジュールして、自動化された航空調達を実際にご覧ください。
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。
