歴史的データを使用して航空供給チェーンの混乱を予測する
すべての航空会社が経験していることがあります。重要な部品が輸送中に立ち往生したり、サプライヤーによって遅延したりして、航空機が地上にとどまり、スケジュールがめちゃくちゃになることです。航空会社にとって、これらの混乱は単なる不便ではありません。それは収益、顧客の信頼、そして運用効率に影響を与えます。
航空業界におけるサプライチェーンの問題には常に単純な解決策があるわけではありませんが、より賢く管理する方法があります。歴史的データを活用することで、サプライチェーンの混乱を事前に予測することができます。トレンドを見極め、リスクを発見し、予防的な調整を行う力を持つことで、予測保守はサプライチェーン管理を推測のゲームから戦略的な優位性へと変貌させます。
この記事では、データの洞察が航空サプライチェーンに関わる全員が共通の目標に向かって努力するのにどのように役立つかを探ります。その目標とは、どんな困難があろうとも飛行機を空中に保ち、運用をスムーズに行うことです。
航空供給チェーン管理
世界の航空業界における物流は非常に複雑で、調達から配送に至るまでの各ステップが、航空機を運用し、スケジュール通りに動かすためには不可欠です。
-航空における効率的なサプライチェーン管理（SCM）は、ガートナーのサプライチェーンフレームワークなどの主要なモデルで特定された主要な領域を統合することが求められます：計画、調達、製造、配送、および返品。
計画には需要の予測と運用準備を確保するためのリソースの整合が含まれ、調達は重要な部品を確保するためのベンダー選定、調達戦略、および契約管理に重点を置いています。
「メイク」フェーズは航空業界では目立たないものの、整備、修理、オーバーホール（MRO）活動を含み、部品やコンポーネントが配備のために準備されることを保証します。デリバリーは物流の最適化に焦点を当て、輸送を合理化し、部品やコンポーネントのタイムリーな配送を確実にしてダウンタイムを最小限に抑えます。
最終的に、返品プロセスには、持続可能性を維持し環境規制に準拠するために、使用できなくなった部品のリサイクル、再生、または廃棄が含まれます。
これらの核心領域に加えて、航空SCMは在庫管理、労働力計画、リアルタイムデータ分析のような横断的機能にも対応しなければなりません。これらの相互に関連するコンポーネントをバランス良く管理することで、航空会社はスケジュールの整合性を維持し、混乱に適応し、業界の厳格な安全基準とコンプライアンス基準を満たすことができます。
航空業界におけるユニークなサプライチェーンの課題：
- 多くのステークホルダー：航空SCMは、製造業者からMROプロバイダーまで、広範なネットワークを通じた調整を含んでおり、それぞれが航空機を飛行可能な状態に保つために重要な役割を果たしています。
- 特殊部品への依存：必要不可欠でありながらしばしば不足している部品のタイムリーな納品が重要です。エンジンのような大きなコンポーネントからセンサーのような小さくても重要なアイテムまで、すべての部品が正確に必要な時に到着しなければ、航空機の運航を停止させることになりかねません。
- 遅延のカスケード効果：一つの遅延がドミノ効果を生み出し、サプライチェーン全体に影響を及ぼす可能性があります。一つの分野でのわずかな遅れが、下流のサプライチェーンプロセス全体に大きな遅延を引き起こすことにつながることがあります。
航空サプライチェーンにおける一般的な混乱要因
航空供給チェーンは、潜在的な障害に直面する複雑な状況にあります。わずかな遅延がエスカレートし、運用を混乱させ、スケジュールに影響を与える可能性があります。ここに、歴史的データが管理に役立ついくつかの一般的な混乱要因を示します：
- サプライヤーの遅延と需要の急増：需要の急増やサプライヤーからの遅延は、特に需要が高いか供給が限られている部品において、重大な不足を引き起こす可能性があります。
- 規制上の障害：複雑な航空規制は特定の承認や認証を必要とすることが多く、これらのプロセスが遅れると、厳しく規制された業界では一連の業務が滞る原因となることがある。
- 地域的な混乱：自然災害や地元の出来事により、輸送ルートが遮断されたり、重要な部品へのアクセスが制限されたりして、供給チェーン全体に影響を及ぼす可能性があります。または、飛行機のメンテナンススケジュールを乱し、短期間で他の場所でサービスを受ける必要が生じることもあります。
これらに加えて、国際関税、貿易政策の変更、材料不足、労働ストライキなどが不確実性をさらに増大させる要因となります。これらのいくつかは過去のデータだけでは予測できないかもしれませんが、航空サプライチェーン管理における柔軟で先見的なアプローチの重要性を浮き彫りにしています。
歴史的な傾向を分析することで、航空会社は多くのリスクを予測することができ、より強靭な運営のための緩衝戦略を作り出すことに役立ちます。
歴史的データを使用してサプライチェーンの混乱を防ぐ
歴史的なデータは、供給チェーン機能に影響を与える繰り返しパターンや潜在的な問題点を洞察するための手がかりを提供します。航空会社は、過去の問題点—例えば、供給業者の遅延、部品需要の変動、または季節的な供給のボトルネックなど—を検討することで、将来のリスクを発見することができます。
これらの洞察をもとに、航空会社とMROプロバイダーは、問題が運用に影響を与えるのを待つのではなく、問題に備えて対処することができます。
航空データ分析の主要な応用分野:
- 需要予測：歴史的なトレンドへの継続的なアクセスにより、航空会社は部品の需要をより正確に予測し、在庫レベルを最適化し、品切れのリスクを最小限に抑えることができます。在庫レベルがPAR以下に下がった場合には、調達を自動化することもできます。
- サプライヤーのパフォーマンス評価：過去のサプライヤーの実績分析により、品質と時間通りの部品納入で信頼できるベンダーを特定し、リードタイムや予想される遅延に対する計画を立てることができます。
- 季節的なパターンの特定：一部のサプライチェーンの課題は季節的なもので、例えば旅行のピーク時に部品の需要が増加します。これらのパターンを理解することで、航空会社は在庫レベルと調達スケジュールを調整し、遅延を避け、需要が高い時期に円滑な運営を確保することができます。
予測分析は歴史的データに基づいてサプライチェーンのリスクを特定する
歴史的なデータは過去の問題を特定するのに役立ちますが、予測分析はそのデータを使用して、問題が発生する前に潜在的な中断を予測することで一歩進んでいます。
ある程度、アナリストは歴史的データを見て将来のイベントを計画することができます。しかし、予測分析は高度な機械学習（ML）アルゴリズムを歴史的記録に適用し、より正確なピンポイントの精度を実現するため、航空会社はより自信を持って積極的な調整を行うことができ、これらの措置が正当化されるという保証が得られます。
サプライチェーンの文脈における予測分析の仕組みは以下の通りです：
- データ収集：予測システムは、在庫管理システム、資産管理システム、およびサプライヤーデータベースなど、さまざまなソースからの歴史データを収集します。これらのデータを組み合わせることで、予測アルゴリズムが数秒で分析できる広範囲にわたる包括的な記録が形成されます。
- トレンド分析：機械学習を通じて、予測ソフトウェアはリードタイム、ピーク需要、およびサプライヤーの定時性能の繰り返しパターンを特定します。例えば、システムはサプライヤーAが夏の間は最悪のパフォーマンスを示すが、冬から初春にかけては最高のパフォーマンスを示すことを検出するかもしれません。これらの洞察がなければ、あなたはサプライヤーAを完全に切ってしまい、年間の25%の運営コストを大幅に増加させてしまうかもしれません。
- リスク評価：このソフトウェアは、高リスクの供給業者、部品、および地理的地域を特定します。この評価により、航空会社は部品の再注文時期や代替ベンダーからの調達時期、そしてフライトスケジュールの調整時期と場所について、情報に基づいた決定を下すことができます。
これらの実用的な洞察は、今日の航空ビジネスに有意義な違いをもたらしています。
航空サプライチェーンにおける予測的洞察の実例
企業が航空サプライチェーンの混乱を防ぐために歴史的データを使用した実際の応用例をいくつか紹介します。
デルタ航空
潜在的な故障を95％以上の精度で予測するデルタの予測保全プログラムは信頼性の新たな基準を打ち立てます。この予測保全は、歴史的データと重要なコンポーネントのセンサーからのリアルタイムデータの絶え間ない流入の両方を使用して、MROの効率を最大化します。
アラスカ航空
AIシステムは、アラスカ航空のFlywaysのように、移動中に飛行ルートを最適化します。天候、航空機の重量、計画された経路、その他の歴史データを分析することにより、Flyways技術は最も効率的なコースを見つけ出します。わずか6ヶ月で、Flywaysは48万ガロンの燃料を節約し（約300万ドルの推定節約が見込まれ）、4,600トンの炭素排出を削減しました。
これらの例は、過去のデータに基づいた予測分析が、航空会社がよりスムーズに運営し、コストを削減し、機体を飛行準備状態に保つのにどのように役立っているかを示しています。
航空サプライチェーンにおける歴史的データ利用の戦略的利点
航空会社にとって、歴史的データの力は個々の問題を特定することを超えています。それはより強固なサプライチェーンと忠実な顧客基盤のための基盤を提供します。
最大限に活用可能な艦隊
予測的な洞察により、予期しない遅延や不足を最小限に抑え、航空機がスケジュール通りのフライトの準備が整い、高額なダウンタイムを削減します。必要な時に部品を利用可能にすることで、航空会社は運用の可用性を高め、乗客の需要により確実に応えることができます。これは特に重要です。なぜならアメリカの航空旅客の40%が乗り継ぎ便を利用しているからです。その数値は2030年までに45%に上昇すると予想されています。
Airlines using historical data plus AI to keep planes operational are poised to capture more market share from airlines that rely on dated methods to predict (guess at) future supply chain performance.
コスト削減
歴史的なデータが継続的に更新され、専門的に分析されることで、より良い機器の保守と飛行の最適化が可能となり、燃料費を削減することができます。燃料はどの航空会社の年間予算にも大きな部分を占めているため、たとえ1%の削減でも、数百万ドルの節約になります。
最適化された乗客負荷
効果的なサプライチェーン管理により、航空会社は高い搭乗率を一貫して維持することができ、85％以上を目指します。タイムリーな航空機のメンテナンスは、必要な時に全ての部品が良好な状態で利用可能であることを保証し、フライトのキャンセルを最小限に抑え、より多くの航空機を運用可能にします。これにより、より一貫性のある信頼性の高いスケジューリングが可能になります。
デルタ航空は著名な例として、2010年の5,600件だった整備関連のフライトキャンセルを、歴史的データを活用して予測保守戦略を改善することで、2018年には驚異の55件に減少させました。これはMRO（保守、修理、整備）問題によるフライトキャンセルを99.1％削減したことになります。
この成功は注目に値するものですが、多くの航空会社がまだ同様の戦略を採用していません。デルタのように積極的なステップを踏んでいる航空会社が1つある一方で、他に2つは古い方法に頼り続け、利益を逃しているだけでなく、収益性を損ない、評判をリスクにさらしています。データ駆動の洞察を取り入れることで、航空会社は先を行くことができ、より強靭で効率的なサプライチェーンの恩恵を受けることができます。
より強固で信頼性の高いパートナーシップ
歴史的なパフォーマンスを分析することで、企業は実績のある品質と信頼性を持つベンダーを優先することができ、安定した供給網を作り出すことができます。この安定性は信頼を築きます。信頼できるプロバイダーに依存する航空機隊から、一貫して提供する航空会社を信頼する乗客や貨物顧客まで。
ePlaneAIを活用したサプライチェーンのレジリエンスの実現
航空業界において、サプライチェーンのレジリエンスは非常に重要です。ePlaneAIの自動化された在庫管理プラットフォームは、リアルタイムモニタリングと予測分析を提供し、オペレーションがスムーズに運営されるよう支援します。その方法は以下の通りです：
- リアルタイムアラート：ePlaneAIは重要な供給指標を常に追跡し、在庫不足、サプライヤーの問題、または配送遅延などのリスクにチームを警告し、小さな問題が拡大する前に管理します。
- 信頼できるベンダー選定： 過去のサプライヤーデータを分析し、ePlaneAIは信頼性の高いベンダーとパフォーマンスが不安定なベンダーを識別し、企業が信頼できるパートナーシップを確保しリスクを最小限に抑えるのに役立ちます。
- 正確な需要予測：ePlaneAIの予測アルゴリズムは需要予測を改善し、過剰在庫、品切れ、不必要な保管コストを防ぎつつ、航空機の運航停止を避けることができます。
- ダイナミック在庫最適化： このプラットフォームは、リアルタイムの使用データ、季節のパターン、予想される需要に基づいて在庫レベルを動的に調整し、必要な時に常に適切な部品が利用可能であることを保証します。
- シームレスな統合：ePlaneAIは既存のERP、MRO、およびサプライチェーンシステムと接続し、統一されたワークフローを実現し、手動でのデータ転送や冗長なプロセスの必要性をなくします。
- リスク軽減の洞察： このプラットフォームは、高リスクのサプライヤー、部品、および場所を特定し、チームが積極的に行動し、潜在的なサプライチェーンの混乱の影響を最小限に抑えることを可能にします。
- データに基づく意思決定：包括的なサプライチェーンの洞察により、航空会社は迅速かつ戦略的な選択を行い、艦隊を運用し競争力を維持することができます。
ePlaneAIは過去のデータを使用してパターンを把握し、必要性を予測し、リアルタイムデータを使用して問題に対処します。これらが合わさって、供給網を安定させ、航空機を空中に保つのに役立ちます。
最終的な考察
航空業界では、タイミングと信頼性が全てです。AIによってますます動かされる世界で関連性を保つためには、データを用いてサプライチェーンの混乱を予測することが必須です。
ePlaneAIとの提携により、企業は過去のデータを予測的な戦略に変えることができます。これにより、ダウンタイムの削減、コストの低減、および艦隊の即応性の向上が可能になります。予測的なアプローチは、レジリエンス、効率性、そして挑戦に備えることを意味します。
リアクティブなメンテナンスや直前の修正から一歩進んでみませんか？ あなたがフリートを管理しているか、部品を供給しているか、航空物流を監視しているかにかかわらず、ePlaneAIはあなたの歴史的データを予測の力に変えるお手伝いをします。オペレーションを合理化し、効率を向上させ、何が起ころうともサプライチェーン全体をスムーズに運営し続けましょう。
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。
