AI統合ERPシステムが現代の航空業界に不可欠な理由

空を飛ぶことは常に困難を伴います。物体や人を制御された軌道で空中に打ち上げることは、決して容易なことではありません。そして現在、航空業界はかつてないほど複雑な時代を迎えています。航空会社は、より多くの航空機をより長い期間、より長く空に留めるという使命を負っています。同時に、労働力不足、グローバルなサプライチェーン、そして高騰するコストにも対処し、厳格な安全基準を維持する必要があります。それは、ミスが許されない綱渡りのようなものです。

航空会社の課題解決を支援:AI ERPシステムこれらの次世代テクノロジー プラットフォームは、エンタープライズ リソース プランニング (ERP) と人工知能を組み合わせたものです。

航空会社にとって、AI ERPプラットフォームは、メンテナンス、サプライチェーン、在庫、そしてフライトオペレーション全体にわたる運用データを、単一のインテリジェントなシステムに統合します。サイロ化された作業や事後対応ではなく、AI ERPはリアルタイムの予測的インサイトを提供し、航空機の運航と乗客の移動を円滑に進めます。

この記事では、AI統合ERPシステムが現代の航空会社にとって不可欠な理由を解説します。これらのシステムが、予知保全、サプライチェーンのレジリエンス強化、従業員の生産性向上、そして航空会社が業界特有の課題を克服する上でどのように役立つかを探ります。さらに、航空会社とMROプロバイダーがAI ERP導入に向けて、今日から実践的なステップを踏むことができる方法も解説します。

今日の航空業務の複雑さ

現代の航空業界は、複雑な状況に陥りながらも、調整の驚異と言えるでしょう。航空会社は、人手不足、運航コストの上昇、サプライチェーンの混乱、そして長引くCOVID-19パンデミックの影響といった問題に対処しなければなりません。これらの要因はそれぞれ単独でも大きな障害となりますが、それらが重なると、非効率性と利益損失という最悪の事態を引き起こします。

まずは人手不足から始めましょう。2019年以降、航空機整備士と整備士の時給は20%以上上昇しました。これは、熟練労働者の需要の高さと供給不足に起因する急激な上昇です。2033年までに、航空整備士の求人の5分の1が埋まらなくなり、既存のチームの負担がさらに増大すると予測されています。さらに、パンデミック時代からの延期された整備の積み残しも存在します。航空機の運航停止と収益の減少に直面した航空会社は、不要不急の整備を延期しました。現在、旅行需要が回復するにつれて、これらの延期された作業が急速に追いつき、予定外のダウンタイムのリスクを高め、整備へのプレッシャーを高めています。

最後に、レガシーシステムが運営の足を引っ張っています。多くの航空会社は依然として断片化されたプラットフォーム、時代遅れのPDF、そして手作業によるデータ入力に依存しており、部門を横断したリアルタイムのインサイトへのアクセスが困難になっています。

統合ツールがなければ、メンテナンス、サプライ チェーン、運用の各チームはサイロ化された状態で作業せざるを得なくなり、シグナルの見逃しやコストのかかる遅延につながります。

これらの複雑さにより、AI ERP システムが現代の航空業界にとって有益であるだけでなく、極めて重要である理由が明らかになります。

AI ERPが航空業界にもたらすもの：統合データ、よりスマートな意思決定

情報が断片化していると航空機の運航が滞る可能性がある業界において、AI ERPシステムは統合力として機能します。整備記録、調達スケジュール、在庫データ、運航状況、さらには技術者の記録までもが、単一の統合プラットフォームに集約されます。この統合により、航空会社にとって生き生きとした運用頭脳が誕生します。

AI ERPシステムは、単なるデータ保存にとどまりません。在庫数やサプライヤー契約といった構造化情報と、保守報告書や技術者の手書きメモといった非構造化データの両方を積極的に分析します。AIを統合することで、スプレッドシートやサイロ化されたシステムに埋もれてしまうような、実用的なインサイトを抽出できるようになります。

顕著な例の一つは、AIコパイロットがメンテナンスワークフローを変革していることです。技術者はPDFや古い記録を掘り返す代わりに、「この部品はいつ、どこで最後に交換されましたか？」「この部品の故障率はどれくらいですか？」といったシンプルな自然言語の質問をするだけで、AIが即座に正確な回答を返してくれます。

メリットはprocurement そして 在庫管理AI ERPプラットフォームは部品の使用傾向を継続的に監視し、将来の需要を予測することで、航空会社が不足と過剰在庫の両方を回避するのに役立ちます。この予測機能により、チームはメンテナンススケジュールをサプライヤーのリードタイムに合わせて調整し、重要な部品を最も必要な時に必要な場所に供給し続けることができます。

つまり、AI ERP システムは、データを受動的な記録管理機能から動的な意思決定エンジンに変換します。

予測保守とAI ERPの融合

予知保全は航空業界において既に大きな効率向上をもたらしていますが、AI ERPシステムと統合することで、その効果はさらに高まります。デルタ航空がエアバス・スカイワイズ・プラットフォームを活用している例を例に挙げましょう。このプラットフォームは、故障の兆候を特定する予測成功率が95%を超えています（デルタテックオペレーションズ）。このような予測的な洞察を AI ERP システムに直接統合することで、メンテナンス スケジュール、部品調達、および人員割り当てをリアルタイムで自動的に調整できるようになります。

AI ERPがなければ、予知保全洞察は別のシステムに存在する場合があり、それは確かに価値あるものの、日々の運用ワークフローから切り離されているため、あまり役に立ちません。しかし、統合によって、AIが生成した予測はメンテナンスカレンダーや在庫管理ツールにシームレスに反映され、故障が発生する前に部品と技術者を確保できるようになります。

生成AIは、インテリジェンスに新たなレイヤーを追加します。これらのシステムは、障害履歴を自動的に要約し、予防措置を推奨し、さらには問題が深刻化する前に対処するための作業指示書を生成することさえ可能です。航空会社は、問題発生後に事後対応するのではなく、ニーズを予測し、精密なメンテナンス活動を調整するなど、プロアクティブに行動できるようになります。

おそらく最も重要なのは、AI ERPが予測的な洞察とサプライチェーンの準備状況を統合することです。重要な部品に早期の摩耗の兆候が見られた場合、システムは即座に在庫レベルを確認し、部品を再発注し、サプライヤーのスケジュールを更新することで、修理の遅延を防止します。

つまり、航空会社は予測保守を ERP ワークフローに接続することで、よりスマートで応答性に優れた保守エコシステムを構築し、予定外のダウンタイムが避けられない偶発的な発生ではなく、まれな例外となるようにします。

AI ERPがサプライチェーンのレジリエンスを強化

航空業界のサプライチェーンは、数百万点もの部品、数十ものベンダー、そして天候の乱れや世界的な供給不足といった無数の変数を網羅する、極めて複雑な構造をしています。たった一つの脆弱なリンクが機能不全に陥ると、その影響はオペレーション全体に波及します。

AI を活用した ERP システムは、通信フロー、出荷データ、サプライヤーのパフォーマンスを継続的に分析し、中断の兆候を早期に特定します。

配送が遅れたり、ベンダーが生産上の問題に直面したりした場合、システムが事前にリスクを警告するこれにより、調達チームは代替の調達先を確保したり、保守スケジュールを調整したりする時間を確保できます。

AI 強化されたこれらのコントロール タワーは、部門横断的な可視性を提供し、部品の可用性、リード タイム、修理のニーズを一元的に把握しながら、メンテナンス、在庫、サプライ チェーンの各チームが同じリアルタイム データに基づいて業務を遂行できるようにします。

AI ERPシステムは外部連携も強化します。航空会社は需要予測や部品要件をサプライヤーと共有することで、在庫切れや生産のボトルネックのリスクを軽減できます。より優れた洞察力を持つサプライヤーは、航空会社のニーズに合わせて生産を調整できるため、エコシステム全体が強化されます。

さらに、AI ERPは、サプライヤー記録の照合や手作業による発注書の管理といった管理負担を軽減します。自動化されたシステムがこれらのタスクを迅速かつ正確に処理します。

AI ERPは従業員の生産性とスキルアップを向上します

航空業界の労働力は大きなプレッシャーにさらされています。経験豊富な技術者は退職し、人手不足は深刻化し、若手スタッフは迅速に業務に慣れなければなりません。AI ERPシステムは、このギャップを埋め、生産性を向上させると同時に、新しい人材のスキルアップを支援する上で重要な役割を果たします。

ERPシステムに統合されたAIコパイロットは、技術者のトラブルシューティング作業をガイドし、試行錯誤への依存を軽減します。これらのシステムは既に他の業界でその有効性を実証しており、トラブルシューティング時間を35%、修理時間を25%削減しています。

同様に重要なのは、AI ERPプラットフォームが組織の知識を収集・共有することです。バーチャルアシスタントは、段階的な修理ガイドの提供、過去のメンテナンス記録の参照、実証済みのソリューションの提案などを通じて、若手技術者を支援します。

専門知識の民主化により、経験の浅いチームメンバーでも高いレベルのパフォーマンスを発揮できるようになり、熟練した専門家の減少への依存が軽減されます。

格納庫フロア以外では、AI ERP は、作業指示書の生成、ログの更新、コンプライアンス ドキュメントの自動提出など、メンテナンスに関連する事務作業の多くを自動化します。

本質的に、AI ERP は人材開発のデジタル バックボーンとなり、航空会社が労働力に制約のある環境でもチームのトレーニング、維持、生産性の最大化を実現できるよう支援しています。

航空業界における AI ERP 導入の障壁（およびその克服方法）

AI ERPシステムは大きな可能性を秘めていますが、航空業界への導入は、プラグアンドプレイで済むような単純なものではありません。航空会社は、レガシーシステム、規制当局の監視、そしてデジタルトランスフォーメーションを阻害する文化的な課題といった、特有の問題に直面しています。

まず、レガシーインフラが依然として大きな障壁となっています。多くの航空会社は、依然として断片化された時代遅れのシステムに依存しており、手作業による入力と静的なPDF記録に依存しています。AI ERPが真価を発揮するには、航空会社はデータ環境を近代化する必要があります。つまり、記録をデジタル化し、多様なシステムを相互に接続して「対話」できるようにする必要があります。

次に、安全性が極めて重要な環境という避けられない問題があります。民間航空業界ではエラーは一切許されません。AIは人間の専門知識を補完するものであり、置き換えるものではありません。AI ERPシステムによる推奨事項は、特にミッションクリティカルな保守に関する意思決定においては、人間による検証が必要です。

説明可能なAI（XAI）ここでXAIが重要な役割を果たします。AIが生成した洞察を透明かつ分かりやすくすることで、XAIは保守チーム、エンジニア、そして経営陣との信頼関係の構築に役立ちます。チームがシステムがどのように結論に至ったかを理解すれば、推奨事項を信頼し、（実装前に）検証する可能性がはるかに高くなります。

変革管理には人的要素も重要です。AI ERP導入の成功は、部門間の従業員のエンゲージメントにかかっています。技術チーム、整備員、調達担当者間の連携を促進する航空会社は、導入を加速し、成果を最大化することができます。

これらの障壁を克服することは可能であり、そして不可欠です。綿密な計画を立てることで、航空会社は将来を見据えた業務運営を実現し、既存のERPシステムと次世代AIのギャップを埋めることができます。

AI ERPの導入：航空会社とMRO向けの手順

AI ERP導入への道のりは、必ずしも困難ではありません。航空会社やMROプロバイダーは、明確で管理しやすいステップを踏むことで、導入の推進力を高め、プロセスの早い段階で価値を実証することができます。

まずは、影響が大きくリスクが低いユースケースをターゲットにしましょう。例えば、AI ERPを在庫予測あるいは、保守スケジュールの策定は、厳しい規制上のハードルを回避しながら、迅速な成果をもたらします。これらのパイロットは、システムの潜在能力を実証し、組織の信頼を築くのに役立ちます。

次に、データ基盤が強固であることを確認してください。AI ERPシステムは、クリーンで連携されたデータによって機能します。航空会社は、既存の記録をデジタル化し、ERPのインテリジェンスエンジンにデータを提供する一元化されたデータインフラストラクチャの構築に投資する必要があります。

人材育成も同様に重要です。例えばデルタ航空の予知保全における成功は、AIの推奨を検証し、モデルを継続的に改良する経験豊富な社内チームの存在に根ざしています（デルタテックオペレーションズ航空会社は、AI ツールを最も効果的に活用できるように従業員のスキルを向上させる必要があります。

最後に、エコシステム全体にわたる連携が鍵となります。航空会社、ERPベンダー、OEM、サプライヤーは、データ戦略とシステム統合の整合性を図るために協力する必要があります。接続されたネットワークを構築することで、予測的なインサイトがオペレーションのあらゆる部分にスムーズに流れ込むようになります。

艦隊の将来性を確保する準備はできていますか?方法をご覧くださいePlaneAI航空業界に特化した AI を既存の ERP に統合し、業務を円滑に進めることができます。

参照： マッキンゼー・アンド・カンパニー：航空会社の整備における生成AIのチャンス。