航空機の在庫管理におけるグローバルサプライチェーンの可視性が重要な理由
サプライチェーンの可視性は、混乱を防ぎ、円滑な運営を確保するために航空業界にとって不可欠です。老朽化した機材、需要の増加、労働力と材料の不足のようなサプライチェーンの課題に直面して、部品や材料のリアルタイム追跡が重要になります。デジタルツインやAI駆動のツールは、在庫を最適化し、遅延を減らし、メンテナンスの結果を改善するのに役立ちます。世界的な混乱が続く中、航空事業はより賢い予測システムを採用して、回復力と効率を維持する必要があります。
サプライチェーンの可視性はもはや任意ではない
航空業界では、サプライチェーンの管理がこれまで以上に困難になっています。製造業者、流通業者、そして顧客は世界中に広がり、異なるソフトウェアシステムを使用し、異なる政府の規制に従っています。
強く相互接続されているため、追跡されていない一つの当事者が、全体の飛行スケジュールを混乱させ、安全性を損ない、世界の航空業界を膝まずかせる可能性があります。毎年、グローバルサプライチェーンへの可視性の低さが遅延、地上の航空機、失われた企業信頼、さらには規制罰金をもたらしています。
オペレーションはCOVID-19からほとんど回復しました
世界的なサプライチェーンは、パンデミック時代の混乱から回復する上で間違いなく大きな進歩を遂げましたが、すべてのセクターでCOVID以前の状態に完全に戻ったわけではありません。
航空業界は、COVID時代の供給ショックからまだ回復途中にありながら、新たな乱気流に直面しています：急増する乗客の飛行需要、老朽化した機材、そして広範なサプライヤーの制約。技術や製薬などの産業は大きく回復していますが、特定地域の製造に依存する他の産業は、持続的な課題に直面しています。
サプライチェーンの広範な回復に遅れをとっている主要分野：
- 配送と物流： 配送遅延とコンテナ不足は改善されましたが、主要港での混雑は依然として懸念されます。
- 労働力不足：多くの産業が依然として労働力不足に苦しんでおり、特に物流、倉庫運営、トラック運転手の分野で顕著で、商品のスムーズな流通に影響を与えています。
- 半導体不足：半導体の継続的な不足が自動車産業と電子機器産業に影響を与え、生産の遅延を招いています。
- 原材料不足：世界的な原材料の需要が増加しており、特に鋼材、木材、エネルギーなどの材料において供給が追いついていない場合があります。
(出典： Xeneta：2025年の最大のグローバルサプライチェーンリスク、McKinsey & Company：サプライチェーン：依然として脆弱)
これらの長引く衝撃は、アルミニウム、チタニウム、鋼のような材料が航空機の建造と重要な部品に不可欠であるため、航空産業に直接的な影響を与えています（政府説明責任局：商業航空製造：サプライチェーンの課題とそれに対処するための行動）。
同様に、半導体の不足は航空電子機器やアビオニクスに深刻な影響を及ぼし、製造や修理の遅れを引き起こしています。これらのチップは、ナビゲーション、通信、機内エンターテイメント（Glotronic：挑戦を超えて高く舞う：航空業界が2024年の世界的な半導体状況をどのように航行するか）。
おそらく最も重要なことは、航空機整備士、航空電子技術者、倉庫作業員などの重要な役割が不足しており、AI技術が従来の仕事の役割を覆し、新たなスタッフのニーズを生み出していることで、航空供給チェーンにおける労働力不足が大きな課題となっています（Aviation International News：サプライチェーンの問題が航空業界を揺るがし続ける）。
在庫の綱渡りをする
これらの長引く課題は、在庫チームに綱渡りをさせています。コストコントロールと最大限の飛行時間のバランスをとりながら、誤りの余地はほとんどありません。サプライチェーンの各層における可視性—ベンダー、地理、および輸送モードを横断して—は、レジリエンスとカオスの違いを生むものです。
業界内の観察は一致しています。2024年には、サプライチェーンのリーダーの90％が混乱を経験していると報告しましたが、そのリスクを理事会が深く理解していると答えたのは30％未満でした（マッキンゼー・アンド・カンパニー: サプライチェーン：依然として脆弱）。一方で、航空会社が機体の退役を遅らせ、老朽化した艦隊の寿命を延ばすにつれて、メンテナンスの要求は急激に増加しています。
グローバルな可視性があなたのサプライチェーンに今組み込まれていないなら、追いつく時です。
航空機の在庫管理におけるユニークな課題
ミッションクリティカルな部品と高い複雑性
航空機の在庫管理は他とは異なります。単に余分な製品をストックしておくだけではなく、正確な部品を確保しておくことが重要です。完全なトレーサビリティと航空適合性の文書は、いつでも、どこでも必要に応じて利用できるようにしておかなければなりません。
予備部品や必要な書類が不足することの結果は、ほとんどの産業よりもはるかに深刻です：地上に留まる航空機、遅延するフライト、規制上の罰金、及び連鎖する運用コスト。
この複雑さは、関与する部品の種類と、これらの部品をどのように保管、維持、監視する必要があるかによってさらに複雑になります。
ローテーブルズ（着陸装置や航空電子機器のような修理可能なアイテム）は、複数のライフサイクルにわたって追跡されなければなりません。エクスペンダブルズ（修理不可能で一回限りの使用アイテム）も、慎重な記録と交換予測が必要です。すべてのアイテムは厳格な規制監督に準拠しなければならず、供給チームは、世界的な艦隊を通じて数百万、場合によっては数十億のSKUを管理しなければなりません。
在庫管理者は、在庫数、コスト、調達物流だけでなく、規制リスク、予測不可能な需要、そして常に存在するAOG（航空機の地上滞留）イベントの脅威を管理しなければなりません。この環境では、リアルタイムの可視性が、タイムリーで安全かつ効率的な決定を下す最良の方法です。
需要の増加、余剰の縮小
航空業界は再び活況を呈していますが、新しい飛行機の生産数は以前より少なくなっています。16,000機を超える史上最高のバックログがあるため、航空会社は現在の機材の寿命を延ばしています（マッキンゼー・アンド・カンパニー：商業航空整備の未来には何が待っているのでしょうか？）。
パンデミック前の水準と比較して退職率が24%下がっており、必要なメンテナンス作業の量と緊急性が増しています（マッキンゼー・アンド・カンパニー：商業航空機のメンテナンスの未来はどうなるか？）。同時に、商業航空機の平均年齢は2024年時点で歴史的な高さ—14.8年に達しており、古い航空機はより頻繁なサービスが必要です（フォーブス：飛行機の平均年齢は14.8年。フロンティア航空の飛行機の平均年齢は4.6年）。退役機が少ないため、多くの航空会社がMROコストを抑えるために依存している中古の使用可能な材料（USM）も不足しています。
この二重の縛り—老朽化した艦隊と限られた原料—は、これまで以上に積極的な在庫計画を困難にしています。グローバルなサプライチェーンの可視性がなければ、航空チームは激動する市場で目隠し飛行をしているようなものです。
可視性がより良いMROの結果を支える方法
より少ないリソースでより多くをサービスする：高齢化する艦隊の課題
The global MRO (maintenance, repair, and overhaul) is being battered by a new wave of demand. With airlines deferring aircraft retirements and stretching existing assets longer, maintenance volume is rising fast. From 2024 to 2026, retirement rates are expected to be lower than the pre-pandemic average, while overall MRO spending is projected to climb 1.2% annually through 2034, hitting $135 billion (McKinsey & Company: What does the future hold for commercial-aviation maintenance?).
しかし、ここに落とし穴があります：次世代の航空機が今後10年間にわたって艦隊に導入されると、メンテナンスの頻度が低下します。これは、今日のMRO活動の急増は、主に老朽化した艦隊に関連した短期的な急増であることを意味します。
MROプロバイダーと航空会社のチームは、供給チェーンの運営に直接かつ透明なアクセスを必要としており、それによって今日のハイタッチなニーズに対応し、明日の低需要予測に合わせて迅速に対応できるようになります。
サプライチェーンの可視性は、利害関係者がMRO在庫レベルを監視し、使用率を予測し、最適な航空機メンテナンスウィンドウと部品の可用性を一致させる能力を与えます。AIと予測分析と組み合わせることで、より賢い部品の共有、より良いリードタイムの見積もり、そしてハンガーでの予期せぬ問題を減らすことができます。
AOG時間とメンテナンス遅延の削減
滑走路で部品を待っている航空機は、顧客体験と連鎖的な運行遅延の両方にとって災害です。AOG（航空機地上滞留）イベントは航空会社にとって、1時間に数万ドルの収益損失、乗客への補償、乗務員の再予約、そしてスケジュールが厳密に組まれたルート全体に広がる波及効果でコストがかかります。
リアルタイムのサプライチェーンの可視性は、これらの故障が発生する前に予測するのに役立ちます。デジタルツインや予測AIモデルなどのツールを使用して、航空会社やMROは複数のメンテナンスシナリオをシミュレートし、部品を先回りして迂回させ、リアルタイムの部品の可用性に基づいてフライトスケジュールを調整することができます。
商用航空機のOEMが予測分析と早期警告システムを使用することで、コンポーネント不足を25％削減したというマッキンゼーのケーススタディがあります（マッキンゼー・アンド・カンパニー：継続する乱気流への対応：商用航空宇宙サプライチェーン）。
デジタルツインと予測ツールがゲームを変えている
デジタルツインが実際に行うこと
デジタルツインをあなたのサプライチェーン、倉庫、または保守作業の仮想複製と考えてください。これらは静的なダッシュボードではありません。リアルタイムおよび歴史的データによって動力を供給される動的なシミュレーションです。デジタルツインは、需要の変動、供給の中断、気象イベント、または部品の故障など、異なるシナリオの下で在庫がどのように持ちこたえるかを予測します。
既存のサプライチェーン管理（SCM）ツール、例えば倉庫や輸送管理システムと統合されたデジタルツインは、会社のテクノロジースタックの上にあるAIパワーの脳のように機能します。ツインは、在庫をどこに移動するか、どの出荷を優先するか、または安全在庫をどのように再割り当てするかについて、最新の指導を提供します。
結果は驚異的です。デジタルツインを使用している航空事業者は、定時配達で最大20％の改善、労働コストで10％の削減、収益で5％の増加を見ています（McKinsey & Company：デジタルツイン：サプライチェーンの成長を最大限に引き出す鍵）。
予測から処方へ：賢い決定を自動化する
デジタルツインは重要な指針を提供し、運用を反応的なものから予防的なものへと変えます。例えば、部品が不足するのを待つのではなく、デジタルツインに結びついたAIモデルは、現在の艦隊利用状況、季節的な飛行パターン、またはサプライヤーの信頼性に基づいて、再注文ポイントをトリガーすることができます。
そのため、航空会社は「念のため」の在庫保有から、よりスリムで賢いシステムへと移行することができます。マッキンゼーの一例では、グローバルOEMがデジタルツインを使用してアウトバウンドロジスティクスを最適化し、貨物および損傷コストを8％削減しました（マッキンゼー・アンド・カンパニー：デジタルツイン：エンドツーエンドのサプライチェーン成長を解き放つ鍵）。
壊れやすいサプライチェーンにおける可視性の低さのコスト
隠された、サブイテレーションサプライヤーレベルでの混乱を防ぐ
航空機のOEMおよびMROプロバイダーは、材料の不足、鋳造品や鍛造品の遅延、半導体から電子部品に至るまでの世界的なボトルネックに引き続き直面しています。これらの不足は納期を狂わせ、全体のコストを押し上げます。
サプライヤーのサブティアーに対する可視性のギャップは、組織が何層にも及ぶ問題に気づかず、深刻な障害が発生するまで潜在的な問題が検出されないことが多いことを意味しています。
あるケースでは、サブティアのベンダーをマッピングした企業が、生産スループットに影響を与える重要なチップ供給業者を発見しました。対処後、スループットは45%増加しました（McKinsey & Company：続く乱気流への対応：商業航空宇宙のサプライチェーン）。
この利益は、表面的な可視性だけでは不十分である理由を示しています。洞察が深ければ深いほど、在庫切れ、出荷遅延、および高額なダウンタイムを事前に防ぐことができます。
その場しのぎの意思決定の代償
サプライチェーンのデータが分散していたり、古くなっていたり、情報が孤立していると、意思決定が遅くなったり、最悪の場合は完全に停止してしまいます。マッキンゼーの2024年のサプライチェーンレジリエンス調査によると、取締役会でサプライチェーンの問題を定期的に議論しているのは25%に過ぎず、新しいディープティアの透明性規制に準拠している企業はわずか9%です（マッキンゼー・アンド・カンパニー：サプライチェーン：依然として脆弱、エコバディス：EU企業の持続可能性デューデリジェンス指令（CSDDD）と進化する規制の風景）。
今日の消防士のような在庫管理は多くの問題を緩和するかもしれませんが、スケールアップはできず、確実にコストを削減するわけではありません。
より賢い計画によって、混乱からの回復が早くなります
その場しのぎの修正から自己修復するシステムへ
サプライチェーンの混乱からの回復は、週単位ではなく、時間単位で測定されるべきです。しかし、平均して、企業が大きな混乱に効果的に対応するまでには依然として2週間全体がかかります（McKinsey & Company：サプライチェーン：依然として脆弱）。その遅れは、航空業界では壊滅的です。
航空宇宙企業が予測システムやリアルタイムモニタリングに投資することで、回復時間を劇的に短縮することができます。早期警告システム、AI支援計画、シミュレーションモデリングなどのツールは、遅延を予見し、スケジュールの調整、在庫の迂回、調達のエスカレーションなど、リアルタイムで対応するためのレバーを組織に提供します。
デジタルサプライチェーンツインと高度な計画システムを使用している航空宇宙企業は、物流のボトルネックの削減、よりスムーズな製造フロー、そしてより効率的な在庫回転を報告しています（マッキンゼー・アンド・カンパニー：デジタルツインを活用してサプライチェーンの成長を解き放つ）。
適切なデータがなければAIは機能しません
人工知能は強力ですが、正確で最新で包括的なデータを供給されている場合に限ります。マッキンゼーの研究によると、AIベースのAPSシステム（高度な計画およびスケジューリング）を展開している企業はしばしば不十分で、これらのシステムを完全に展開しているのは10％に過ぎず、多くの企業がまだどのようにしてその技術を活用するかで手探り状態にあります（マッキンゼー・アンド・カンパニー：サプライチェーン：依然として脆弱）。
80/20の法則が適用されます：ほとんどの価値は、まずまずの良いデータで始めるだけで生まれます。航空業界では、これは保守データを部品調達プラットフォームと統合することや、フライトスケジュールをサプライヤーの注文サイクルと連携させることを意味するかもしれません。
パフォーマンスを向上させる可視性を取り入れる
あなたのサプライチェーンの生きて呼吸する地図を作成する
デジタルツイン—サプライチェーンプロセスのリアルタイムでAI強化されたレプリカ—はもはや未来の夢物語ではありません。これらの強力なモデルは在庫の流れをシミュレートし、需要の変動を予測し、倉庫の利用を最適化し、高価な現実になる前に「もしも」のシナリオをテストします。
航空会社がハンガーやMRO施設、世界中のサプライヤーにわたって部品配布を行う際、デジタルツインは統合された管制塔を提供します。
既存の技術スタックに予測洞察を統合する
デジタルツインは既存の技術スタックを一新する必要はありません。WMS、TMS、APSツールなどの従来のサプライチェーンソフトウェアと統合して、既存のシステムを置き換えるのではなく、データ品質と意思決定を向上させます。
先進的な航空会社は、SKUレベルの安全在庫を動的に調整し、天候の乱れを避けて出荷ルートを変更し、追加料金が発生する前に予測するためにこの設定を使用しています。
そのような予測可能な可視性は、世界的にビジネスを行う新たなコストになりつつあります。
航空業界において在庫の可視性がミッションクリティカルである理由
航空業界は常に精密さを要求してきました。しかし、需要が増加し、艦隊が老朽化し、世界的な混乱が増える中で、在庫管理はもはや不透明で反応的である余裕はありません。
真の可視性とは、持っているものとその場所だけでなく、何が来ているのか、何が遅れているのか、何がリスクを伴っているのか、そして今何をすべきかを知ることで、業務が中断なく続けられるようにすることです。
ツールはここにあります：AI、デジタルツイン、早期警告システム、予測分析。次に必要なのはマインドセットの変化です。真のレジリエンスのためのより深いグローバルな洞察と機能横断的な協力へのコミットメントです。
サプライチェーンの可視性を高め、 航空機の在庫管理を改善する準備はできていますか？
本日よりePlaneAIと提携し、最先端の予測技術を駆使してサプライチェーンを管理しましょう。
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。
