AIを活用して航空調達ワークフローを簡素化する
AIは、タスクを自動化し、サプライヤー選定を改善し、意思決定を強化することで、航空調達を変革しています。部品、サービス、および機器の取得プロセスを合理化し、コストを削減し、遅延を最小限に抑え、厳格な航空基準への準拠を保証します。AI駆動のツールは需要を予測し、価格を最適化し、コスト削減、サプライヤーのリードタイム、購買発注サイクルなどの主要業績評価指標（KPI）を監視します。
航空業界において、調達は複雑で重要な機能です。これは、安全かつ生産的な運用に必要な部品、サービス、および機器のタイムリーな取得に依存しています。
航空会社、MRO、および部品供給業者は、調達プロセスを合理化するために人工知能（AI）をますます活用しています。AIには変革的な能力があり、航空供給チェーンに高いレベルの効率性とビジネス洞察をもたらしています。
この記事では、AIが航空調達プロセスをどのように簡素化するか、関連する主要業績評価指標（KPI）と、AIソリューションを統合する際の考慮事項について探求しています。
調達とは何ですか？
調達には、組織の運用上のニーズを満たすために外部の供給者から商品やサービスを戦略的に調達し、購入するプロセスが関与しています。
In aviation, this encompasses aircraft parts, MRO (Maintenance Repair Overhaul) services, fuel, and ground handling services. Effective procurement practices ensure cost-efficiency, quality assurance, and compliance with FAA regulatory standards, all of which are crucial in the aviation sector.
調達は、必要な商品やサービスを取得する戦略的プロセスを定義していますが、調達サイクル全体はこのプロセスを明確な段階に分け、これらの取得が開始から終了までどのように管理されるかの詳細を示しています。
調達サイクル
航空業界において、調達サイクルには、必要不可欠なリソースを効率的かつタイムリーに取得するための一連の重要なステップが含まれています：
- 需要分析：運用スケジュール、保守要件、および在庫レベルに基づいて部品、材料、またはサービスの需要を予測し特定する。
- サプライヤーの調達：必要な部品やサービスを提供できる資格のあるベンダーを評価し、厳格な航空基準を満たしながら選定します。
- RFQ管理：サプライヤーに見積依頼（RFQ）を発行し、価格、納期、在庫状況を評価して、コスト効率を維持し、タイムリーな調達を確実にするための情報に基づいた決定を行います。このステップは非常に重要です。
- 注文の配置：明確な仕様、納期、契約条件を含む購買注文を作成します。
- 配送と検査：商品のタイムリーな配送を確実にし、品質検査を行い、FAAおよびその他の規制基準への準拠を確認します。
- 支払いと業績評価：財務取引を完了し、将来の調達決定を導くためにサプライヤーのパフォーマンスを評価します。
AOGと例外的状況
緊急シナリオ、例えば航空機が地上にある（AOG）状況のような場合、このプロセスは迅速化されます。AI駆動のツールにより、より速いRFQの回答、サプライヤーの選定、そして注文の配置が可能となり、ダウンタイムと運用の中断を最小限に抑えます。例外的なケースでは、同じサイクルを追うことがありますが、予測分析と自動化を活用して、高いリスクを伴うニーズを優先する形で加速されたペースで進行します。
最適化された調達プロセスフローは遅延を最小限に抑え、コストを管理し、重要なリソースの継続的な可用性を保証します。
調達におけるKPI
主要業績評価指標（KPI）は、調達ワークフローの効果と全体的な成功を測定する重要な指標です。航空業界では、リスクが高く、誤差の余地はほとんどありません。そのため、これらのKPIを追跡することは、運用の卓越性を維持するために不可欠です。人工知能（AI）の統合により、組織がこれらのKPIを監視し最適化する方法が向上し、トレンドを分析し、結果を予測し、プロセスを自動化するための高度なツールが導入されました。
コスト削減
コスト削減は効率の最も直接的な指標の一つです。交渉、タイミングの改善、大量注文、または代替調達を通じて達成された経費削減を追跡することで、組織は自らの戦略が財務目標とどのように整合しているかを測定することができます。
AIは、サプライヤー契約の最適化や無駄な支出パターンの特定など、コスト削減の機会を予測分析を用いて特定することで、コスト削減を強化します。
調達のROI
調達ROIは、調達活動からの利益を発生したコストと比較することによって、投資に対する財務的なリターンを評価します。
AIツールはこの計算を自動化によってさらに合理化します。システム全体のデータを集約して分析するとき、調達チームはROIをより迅速かつ正確に評価できます。
サプライヤーのリードタイム
サプライヤーのリードタイムは、発注後に商品やサービスが納品されるまでの平均時間を測定します。これを時間をかけて追跡することで、異なる部品に対して最も信頼性が高く一貫性のあるサプライヤーを特定するのに役立ちます。パフォーマンスは部品によって、または年間を通じて異なる場合があります。これを知ることで、サプライヤーの管理と選択がより適切に行えます。
航空業界では、遅延が運用を停止させる可能性があるため、予測可能なサプライヤーのリードタイムは、その速さと同じくらい重要です。AI駆動のツール、例えば機械学習（ML）モデルは、歴史的データやサプライチェーンの混乱といった外部要因に基づいてサプライヤーの遅延を予測することができます。AIを使用することで、調達チームは遅延が発生する前にそれを緩和することができます。
購買発注サイクル時間
このKPIは、購入リクエストを処理する時間、購入申請を発行する時間、承認を確保する時間、そして購入注文をベンダーに提出する時間を追跡します。
AIは、データ入力や文書のルーティングのような繰り返し作業を自動化することでこのプロセスを簡素化します。インテリジェントなワークフロー自動化ツールは、ボトルネックを特定し、調達ワークフローの改善を提案し、サイクルタイムを短縮することができます。このようにして、調達活動は運用上のニーズに追いつくことができます。
サプライヤーの不良率
サプライヤーの不良率は、不良品または非適合品で受け取った注文の割合を測定します。この洞察は、航空業界のようなハイステークスな産業において非常に重要です。
AIはサプライヤーのパフォーマンスの傾向を監視し、自然言語処理（NLP）を使用して、検査報告書、メール、メンテナンスログなどの欠陥に関連するコミュニケーションを分析し、反復する問題を特定してサプライヤーの審査プロセスを改善することができます。
管理下の支出
この指標は、総調達支出のうち、間接的な調達活動ではなく、正式な調達プロセスを通じて管理されている割合を示しています。
より高いパーセンテージは、より良い監視と管理を反映しています。AIツールは自動的に支出を分類し分析することができ、一匹狼のまたは承認されていない購入を示唆するパターンを特定します。これらの洞察はチームにコンプライアンスを強化し、無許可の支出を最小限に抑える力を与えます。
緊急購入比率
緊急購入比率は、計画外または緊急の購入が全体の購入に占める割合を計算します。高い比率はしばしば、不適切な計画、部門間のコミュニケーション不足、および在庫管理のその他の非効率性を示しています。
AIを活用した需要予測ツールは、フライトスケジュール、メンテナンスサイクル、過去の消費と需要のパターンなどの要因を基に将来のニーズを予測することで、緊急購入を最小限に抑えることができます。
サプライヤーの在庫状況
サプライヤーの可用性は、要求された通りに注文を履行するサプライヤーの信頼性を評価します。AIによる分析は、時間をかけてサプライヤーのパフォーマンスを追跡し、潜在的なリスクを示すことができます。AIはまた、進化するパフォーマンス指標に基づいてランキングを調整するダイナミックなサプライヤースコアリングモデルを可能にし、調達チームは常に最新の洞察を得ることができます。
ERP統合
ERP（エンタープライズリソースプランニング）システムは、財務会計、サプライチェーンと在庫管理、人事、製造と生産など、異なるビジネス部門のシステムを一つのプラットフォームに統合します。
航空業界において、ERP統合は調達部門と他のビジネスユニット間でのリアルタイムデータ共有を容易にし、迅速な調整と迅速な意思決定を可能にします。
調達業務をERPシステムと統合することで、一元化されたデータ管理、調達プロセスの全体的な自動化、コンプライアンスの向上、および強化されたレポーティングが可能になります。これらの改善は、最小限の無駄と最大限の効率を実現するために不可欠です。
航空調達に関する特別な考慮事項
航空機調達は、業界の厳格な安全基準、規制監督、およびタイムリーな部品の入手可能性の重要性により、独自の課題を提示します。
主な考慮事項には以下が含まれます：
これらの考慮事項に対処することは、安全かつ効率的な航空運航を維持するために不可欠です。
AIは航空調達のワークフローをどのように簡素化できますか？
人工知能（AI）は、自動化を通じて航空調達を変革しています。これは繰り返し作業を排除し、膨大なデータセットを分析して、実用的な洞察を提供します。
AIが航空調達プロセスを簡素化する方法の内訳は次のとおりです：
予測分析は、ニーズが生じる前にそれを予測します
AIは、歴史的データやメンテナンススケジュールなどを基に部品やサービスの需要を予測するための予測分析を活用しています。また、不足や過剰在庫の可能性を減らすために、天候や地政学的なイベントなどの外部要因もAIが加味しています。
たとえば、航空会社の調達チームは、AIを使用してピーク旅行シーズン中に特定の部品の需要が急増することを予測し、好条件で在庫を事前に確保することができます。この能力は、緊急購入を減らすだけでなく、計画外のメンテナンスによって引き起こされる運用ダウンタイムも最小限に抑えます。
サプライヤー評価は自信を持って適切なパートナーを選ぶのに役立ちます
AIツールは、納期、不良率、価格、対応性などの主要なパフォーマンス指標に基づいて、サプライヤーを評価しランク付けすることができます。
従来の方法とは異なり、手動レビューと主観的な判断に大きく依存しているのに対して、AIはリアルタイムおよび歴史的なデータを使用してサプライヤーのパフォーマンスを評価します。AIは偏りのない正確な評価を提供するのに役立ちます。
機械学習アルゴリズムは、航空基準を満たす可能性が最も高い傾向を分析し、品質の不一致や財政的不安定性などの潜在的なリスクを特定することができます。この洞察により、調達チームはより強固で信頼性の高いパートナーシップを築くことができ、結果としてサプライチェーンのリスクを減少させることができます。
プロセスの自動化は非効率を排除します
手動での作業、例えば発注書の作成、請求書の処理、契約管理などは時間がかかり、人的ミスが発生しやすいものです。AIによる自動化はこれらの非効率性を排除し、プロセスを合理化し、正確性を保証します。
支出分析によって節約の機会が明らかになる
AIは、コスト削減の機会を特定するために複雑な調達支出パターンを分析することに長けています。例えば、AIアルゴリズムは、部門を越えた類似の購入をグループ化して、一括購入によってコストを削減できる領域を明らかにすることができます。また、予算管理を損なう無鉄砲な支出の事例を特定することもできます。
リスク管理は常に混乱に先んじて行われます
航空機の調達は、地政学的不安定さから自然災害に至るまで、多くのリスクを伴います。AIツールはこれらの外部要因を継続的に監視・分析し、脆弱性を特定して緩和策を提案します。
政治的に不安定な地域のサプライヤーが高リスクとしてマークされた場合、AIは代替のサプライヤーを推薦したり、遅延を避けるために重要なコンポーネントを予め在庫しておくことを提案できます。この先見的なリスク管理アプローチにより、運用の継続性が保たれ、高額な中断を防ぐことができます。
コンプライアンスモニタリングは航空業界の厳格な基準を満たしています
航空業界は厳格な規制監督の下で運営されており、コンプライアンス違反は重大な罰則や評判の損傷につながることがあります。AIは規制要件を追跡し、調達活動がそれらと一致するようにすることで、コンプライアンス監視を簡素化します。
自然言語処理（NLP）ツールは、例えば、契約書、請求書、およびメンテナンスログをスキャンして、コンプライアンス関連情報を抽出し検証することができます。AIは自動チェックを通じて監査準備が整った文書を自動的に提供することで、エラーの可能性を減少させます。
ダイナミックプライシング分析により、データに基づいたコスト決定が行われます
AIはリアルタイムで市場価格の動向を分析し、調達チームに競争力を提供することができます。航空業界では、チタンや燃料などの材料コストが大きく変動することがありますが、この能力により、最適な価格での購入が可能になります。
チャットボットとバーチャルアシスタントは生産性を向上させるのに役立ちます
AI駆動のチャットボットとバーチャルアシスタントは、調達チームが情報に迅速にアクセスできるように支援し、日々の業務を効率化します。これらのツールは、サプライヤー関連の問い合わせに答えたり、調達ワークフローをガイドしたり、注文の状況を一瞬で更新したりすることができます。
契約管理におけるNLPは、非構造化データから価値を抽出します
自然言語処理（NLP）は契約管理に特に価値があります。AIは契約をスキャンして重要な用語、期限、違約金を抽出し、相違点や懸念事項を示します。
航空機の調達において、契約が複雑な条項や規制要件を含むことが多い場合、NLPは重要な詳細が見落とされることがないようにします。また、契約のレビューを加速し、調達チームがより迅速に取引を完了できるようにし、リスクを最小限に抑えます。
航空調達ワークフローのためのAIソリューションの見つけ方
適切なAIソリューションを選択するには、組織の調達の課題と目標を明確に理解することが必要です。まず、現在のプロセスの非効率性、例えば供給業者とのコミュニケーションの遅延やコンプライアンス追跡の困難さなどを評価してください。これにより、AIが最も価値をもたらすことができる領域、例えば繰り返しのタスクの自動化や需要予測の改善などを特定するのに役立ちます。
航空業界向けに設計されたAIプラットフォームを探し、既存のERPやOMSとシームレスに統合してリアルタイムでデータ共有とプロセス自動化を実現できるものを選びましょう。スケーラビリティとベンダーサポートも重要です—あなたのセクターで実績のあるプロバイダーを選ぶことが肝心です。
最終的に、投資が測定可能な節約、効率の向上、およびリスクの軽減をもたらすことを確認するために、コストベネフィット分析を実施してください。業界の専門知識を優先し、運用との互換性を重視することで、調達ワークフローを変革するAIソリューションを自信を持って採用することができます。
最終的な考察
人工知能を航空調達に取り入れることで効率が向上し、コストを削減しながらもコンプライアンスを維持する能力が向上します。
調達ワークフローにおける主要業績指標を監視し、AIの力を活用したAI駆動ソリューションを活用してください。組織に成功裏に統合されると、より大きな機敏性と精度で調達操作をナビゲートすることができます。
コスト削減、品切れの解消、調達ワークフローの合理化をePlaneAIで実現しましょう。AI駆動のツールで、シームレスな運用と賢い意思決定を支援します。今日お問い合わせいただき、調達プロセスを変革しましょう。
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。
