調達ダッシュボードにどの指標を含めるべきですか？
調達は簡単なバランス行為ではありません。適切な部品が手元になければ、飛行機は地上にとどまり顧客の信頼を失います。在庫が多すぎると、在庫が古くなったり時代遅れになることがあります。実際、無駄な在庫は航空会社に年間100億ドルのコストがかかります。それは保管やメンテナンスの頭痛の種、保険、廃棄物処理費用を考慮する前の話です。
航空業界にとって、効率的な調達プロセスは特に重要です。なぜなら、企業は不安定な需要、商品材料の持続的な不足、労働力の課題（需要と利用可能な人材の間のスキルギャップに加えて、高齢化する労働力）、そして弱まったサプライチェーンに直面しているからです。
航空宇宙サプライヤーは、財政の安定性や調達プロセスの洗練度において、自動車産業など他の産業に追いつくのに苦労しています。マッキンゼー・アンド・カンパニーによる詳細な研究では、スキルギャップが15％に達しており、航空業界は調達効率において他の産業に比べて15％遅れているとされています。
適切なデジタルツールを採用することは、ゲームを変えることができます。よく設計された調達ダッシュボードは、調達活動に関するリアルタイムの洞察を提供し、積極的なリアルタイムデータに基づいて賢明な決定を可能にします。
以下では、調達ダッシュボードに含めるべき基本的な生データと指標、およびそれが航空供給チェーンに与える影響について探求します。また、これらのダッシュボードを既存のOMS（オーダーマネジメントシステム）やERP（エンタープライズリソースプランニング）システムとどのように設定し統合するかについても案内します。
調達ダッシュボードとは何ですか？
調達ダッシュボードは、調達に関連するすべての活動のパフォーマンスを測定する視覚的なツールです。主要業績評価指標（KPI）およびその他の指標が表示され、簡単なベンチマーキングのためにしばしば目標となるパフォーマンス目標と並んでいます。
この一元化された調達KPIのビューは、すべての関係者がより迅速なワークフローの最適化、戦略の転換、その他の迅速な意思決定のために同じデータにアクセスできるようにします。
航空業界では、厳しい規制の課題と非効率な調達ワークフローが存在する中、このデータビューは非常に重要です。調達KPIは、キャッシュフロー管理、サプライヤーのパフォーマンス、契約管理、材料の可用性、サプライチェーンリスク指標、およびその他の内部プロセスを追跡、測定、評価します。
これらの活動をリアルタイムで完全に把握することで、調達部門は最も複雑なサプライチェーンの課題を軽減することができます。
財務パフォーマンス指標
これらの主要指標はコスト効率を追跡し、財務目標との整合性を保証します：
- コスト削減：大量購入や代替調達などの戦略を通じて調達費用の削減を図る措置。
- 調達ROI：調達活動のコストに対する財務上のリターンを評価します。
- キャッシュフローの影響：調達活動が流動性にどのように影響するかを追跡します。これには支払いスケジュールや運転資本が含まれます。
- 総所有コスト（TCO）：製品のライフサイクルを通じて直接的および間接的なコストを検討し、価値のより明確な視点を提供します。
- 予算の差異：予算と実際の調達費用との差異を測定し、予測の精度を向上させるための指標です。
サプライヤーのパフォーマンス指標
サプライヤーの信頼性と品質を監視することで、業務がスムーズに運営されます：
- サプライヤーのリードタイム：納期を追跡し、在庫保有コストを削減します。
- 定時配達率：約定した日付までに、またはその日付より前に配達された注文の割合を測定します。
- サプライヤーの利用可能性：注文通りに供給を実行するサプライヤーの信頼性を評価します。
- サプライヤーの不良率：不良注文の割合を監視し、品質と安全を優先します。
- サプライヤーによる革新的な貢献：サプライヤーが提案したコスト削減のアイデアやプロセスの改善を追跡します。
- サプライヤーの能力利用率：ピーク時における生産または調達の需要をサプライヤーが満たせるかどうかを分析します。
運用効率の指標
これらの指標は調達プロセスの速度と効率を評価します：
- 購買発注サイクル時間：購買発注を完了するまでの時間を測定します。
- プロキュア・トゥ・ペイ自動化率：デジタルツールを通じて自動化された調達プロセスの割合を評価します。
- 調達予測の精度：予測された調達ニーズと実際の注文を比較して、過剰または不足を減らします。
- 在庫回転率：在庫が使用されたり販売されたりする頻度を追跡し、陳腐化や保有コストを最小限に抑えます。
- 発注依頼から注文までの比率：承認のボトルネックを明らかにするため、どれだけの発注依頼が成功した注文に結びついているかを評価します。
- バックオーダー率：在庫不足により遅延した注文の割合を追跡し、供給チェーンの信頼性に関する洞察を提供します。
リスクとコンプライアンスの指標
サプライチェーンリスクを軽減し、規制要件を満たすための鍵：
- サプライチェーンリスク指数：地政学的リスクやサプライヤーの安定性などの要因を総合的なリスクスコアに集約します。
- 規制基準の遵守：航空業界の規制への遵守を追跡し、罰金や業務の中断を避けます。
- 契約遵守率： 供給者が合意した契約条件にどれだけ従っているかを測定します。
- 緊急購入比率：計画外の購入の頻度を監視し、調達計画の有効性を示します。
- サイバーセキュリティコンプライアンス率：調達システムが業界標準にどれだけ適合しているかを評価し、データ侵害を防ぐ。
戦略的および持続可能性の指標
組織全体の目標と調和する調達戦略の指標：
- 管理下の支出：調達支出のうち、正式なプロセスを通じて管理されている割合を示します。
- 市場購入価格の差異：調達コストが市場価格にどれだけ適合しているかを評価します。
- サステナビリティコンプライアンス率：調達活動におけるESG（環境、社会、ガバナンス）基準への遵守を追跡します。
- サプライヤー多様性指標：多様なサプライヤーへの支出を追跡し、サプライチェーンのリスクを低減しながら企業の社会的責任目標を支援します。
- グリーン調達比率：調達活動における環境に配慮した製品やサービスの割合を監視します。
- カーボンフットプリントの影響：調達活動に関連する排出量を測定し、持続可能性の目標を達成するための支援をします。
ダッシュボードでメトリクスを優先順位付けする方法
運用効率と財務成績に直接影響を与える指標から始めてください。例えば、コスト削減、サプライヤーのリードタイム、MRO在庫回転率などです。
基本的な指標が確立されたら、持続可能性の遵守やサプライヤーの多様性のような戦略的指標を統合して、調達業務を長期的な目標に合わせます。
調達ダッシュボードをOMSまたはERPと設定し統合する方法
効果的な調達ダッシュボードは、リアルタイムで実用的な洞察を提供するために、他のビジネスシステムとシームレスに統合されるべきです。
調達パフォーマンスダッシュボードを設定するための手順の概要をここに示します。
1. 目的と範囲を定義する
ダッシュボードの主要な目標を特定します。例えば、コスト削減、リスク管理、またはサプライヤーのパフォーマンス向上などです。航空業界では、部品不足によるダウンタイムを最小限に抑えることなど、目標を優先することが望ましいかもしれません。
2. 適切な指標を選択する
前のセクションで提供されたKPIの包括的なリストを参照して、目標と整合する指標を選択してください。これにより、ダッシュボードが組織の特定の目標に合わせてカスタマイズされ、財務パフォーマンス、サプライヤーの信頼性、リスク管理に焦点を当てるかどうかにかかわらず、その目的を達成できるようになります。
3. プラットフォームを選択する
ePlaneAIは、QuantumやSAPのようなERPシステムとシームレスに統合し、複数のソースからのデータを一元的に集約するため、航空調達ダッシュボードに最適な選択です。
ePlaneAIの強力な機能は単なるデータ表示を超えています。ePlaneAIは、比較されないかもしれないデータを統合し、処理し、分析し、推論を導き出し、実用的な洞察を提供します。多様なソースからのデータをマッシュアップし、高度な分析を適用することで、ePlaneAIは生データをリアルタイムで意味のあるダッシュボードに変換し、在庫、サプライヤーのパフォーマンス、調達の傾向にわたってより賢い決定を下すことを可能にします。
4. データソースを統合する
ダッシュボードをERP、OMS、その他のツールと接続するにはAPIまたはWebサービスを使用します。 ePlaneAIは すべての人気のある航空ERPおよびOMシステムと統合され、正確でリアルタイムなデータ統合を可能にし、新たな洞察とリアルタイムの意思決定能力を提供します。
5. ビジュアライゼーションをカスタマイズする
サプライヤーリスクのヒートマップや支出分析のトレンドグラフのような視覚化を用いて直感的なダッシュボードを設計します。正確なビジネスニーズに合わせてビューをカスタマイズしてください。経営陣には高レベルの概要だけが必要かもしれませんが、調達チームには詳細な洞察が必要かもしれません。
6. プロセスを自動化する
ePlaneAIを通じてRFQ管理、発注、在庫更新を自動化します。AI/MLの機能を活用して需要パターンを予測し、高額になる前に調達の異常を検出します。
7. モニタリングと最適化
ダッシュボードのパフォーマンスを定期的に評価し、必要に応じて指標と視覚化を洗練させてください。ePlaneAIの高度な分析は、航空チームが進化する課題に適応し、全体的な運用効率を維持しながら方向転換するのに役立ちます。
8. チームを訓練する
ダッシュボードの洞察をナビゲートし、行動に移すためにチームにスキルを装備させましょう。ePlaneAIは使いやすいツールを提供しており、学習曲線を最小限に抑え、チームが調達プロセスに関する貴重な洞察を初日から活用できるようにします。
あなたに合わせた調達ダッシュボードを作成しましょう
航空会社にとって、よく設計された調達KPIダッシュボードは、コスト削減やより効率的な支出とリソース配分のための指揮センターです。
最も重要な指標に焦点を当てた調達ダッシュボードを構築することで、チームはより賢明で先見的な決定を下し、サプライヤー管理の改善とコスト削減を実現することができます。適切な指標を追跡する正しいダッシュボードは、供給チェーン全体を強化し、ビジネスの波乱に備えて定期的な更新と改善を確実に行うことができます。
あなたのサプライチェーンは待ってくれません。そして、あなたも待つべきではありません。ePlaneAIは、混乱を明確さに、複雑さをコントロールに変えるAIツールを提供します。今すぐ統合して、調達に精度を取り戻しましょう。
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。
