Verbetering van de risicobeoordeling van leveranciers in de luchtvaart met behulp van AI

De nieuwe grens van risico: waarom de luchtvaart nu slimmere beoordelingen nodig heeft

Veiligheidsrichtlijnen en best practices zijn voortdurend in ontwikkeling. Tegen de tijd dat iedereen in uw organisatie op één lijn zit, zijn die laatste richtlijnen mogelijk al achterhaald. Bijblijven kan frustrerend zijn, vooral wanneer u deze eisen moet vermenigvuldigen met elk onderdeel van elk vliegtuig in uw hele vloot.

Luchtvaartbedrijven maken steeds vaker gebruik van AI om de last te verlichten. Bedrijven gebruiken kunstmatige intelligentie (AI) om risicomanagementprocessen te automatiseren en te optimaliseren, waarbij ze de stabiliteit van leveranciers en mogelijke kwaliteits- en leveringsproblemen onderzoeken.

Traditionele hulpmiddelen voor het beoordelen van luchtvaartrisico's richten zich vooral op mechanische faalpercentages, onderhoudsintervallen en naleving van regelgeving, maar de oplossingen van vandaag de dag kunnen een veel vollediger beeld schetsen.

Hulpmiddelen voor leveranciersrisicobeoordeling met behulp van AI kunnen:

AI heeft een enorm potentieel om risico's te beheersen, maar het gebruik van de technologie brengt op zichzelf al risico's met zich mee.

Momenteel gebruiken lucht- en ruimtevaartbedrijven machine learning om voorspellend onderhoud uit te voeren met een succespercentage van meer dan 95% (Delta Tech Ops), maar het is nog steeds onduidelijk hoeveel vertrouwen we blindelings moeten stellen in ondoorzichtige algoritmen. Velen zijn van mening dat de sector als geheel een duidelijke strategie voor AI-risicomanagement moet definiëren.

Volgens het Georgetown Center for Security and Emerging Technology (CSET) is risico-identificatie niet langer de grootste uitdaging; het gaat om het op een verantwoorde manier integreren van AI in systemen. De sleutel is om kunstmatige intelligentie te implementeren op een manier die beheersbaar, transparant en traceerbaar is voor OEM's, luchtvaartmaatschappijen, leveranciers en andere belanghebbenden.Georgetown CSET).

De Federal Aviation Administration (FAA) en andere toezichthouders proberen nu te bepalenHoe AI kan veilig worden geïntroduceerd in de huidige veiligheidskaders zonder het toezicht in gevaar te brengen. Ondertussen heroverwegen luchtvaartmaatschappijen hoe ze risicobeoordelingen uitvoeren voor leveranciers en andere bedrijfsonderdelen.

Kan AI leveranciers helpen bij het selecteren van veiligere, betrouwbaardere leveranciers en zo de luchtveiligheid verbeteren? Momenteel zijn de belangrijkste meetpunten waar bedrijven op vertrouwen de stipte leveringspercentages en de prestaties van onderdelen. Die laatste zijn vaak lastig te meten in een sector die zo breed en complex is als de luchtvaart, waar onderdelen tientallen keren of vaker van eigenaar wisselen.

Maar met geavanceerde AI-mogelijkheden nemen de mogelijkheden voor leveranciersbeoordeling enorm toe. AI kan bedrijven helpen bij het analyseren van de softwaresystemen, automatiseringstools, protocollen voor gegevensuitwisseling en meer van leveranciers.

De evolutie van leveranciersrisico's en de noodzaak van meer toezicht

Met een wereldwijd netwerk van directe en gelaagde leveranciers is risicomanagement complexer dan ooit. Maar voor de luchtvaart, met constante overheidscontrole, krappe prijsmarges en constantetoeleveringsketeninstabiliteit, het is nog meer gefragmenteerd.

Eén enkele verstoring bij een Tier 4-componentleverancier kan de productie van kritieke avionicasystemen stilleggen, de certificering van de regelgeving vertragen en zelfs grondvluchten vertragen. Bedrijven hebben robuuste, krachtige oplossingen nodig (die verder gaan dan spreadsheets en insiderrelaties) om de prestaties van leveranciers objectief te evalueren.

Met op AI gebaseerde hulpmiddelen voor het beoordelen van leveranciersrisico's kunt u alles evalueren, van de financiële gezondheid en geopolitieke risico's tot de kwaliteit van tijdige leveringen en wettelijke boetes.

Volgens onderzoekers Cohen en Tang, die schreven voor het Georgetown Journal of International Affairs (GJJA), beweerde slechts 2% van de ondervraagde bedrijven dat zij verder kijken dan hun tweedelijnsleveranciers.

Dit gebrek aan diepgang creëert een enorm risico in een sector waarin één ogenschijnlijk kleine verstoring hele vloten plat kan leggen (GJJA). AI kan deze zichtbaarheidskloof dichten. AI kan automatisch gegevens uit inkooporders, vrachtlogboeken, douaneaangiften, leverancierscertificeringen en meer extraheren en synthetiseren, en deze dynamisch in kaart brengen zodat inkoopteams continu leveranciersrisico's kunnen beoordelen. Hierbij kunnen teams rekening houden met realtime omstandigheden zoals weersgerelateerde havensluitingen, handelssancties of vertragingen in conflictgebieden.

PricewaterhouseCoopers (PwC) stelt dat dit niveau van risicovooruitzicht steeds meer verplicht wordt. In PwC's onderzoek naar een verantwoord AI-kader dringen ze aan op transparantie en eerlijk bestuur in de manier waarop risicobeoordeling wordt uitgevoerd. Dit betekent dat er systemen moeten worden gebouwd die documenteren hoe risicoscores worden gegenereerd, afwijkingen signaleren en waar nodig menselijke tussenkomst mogelijk maken.PricewaterhouseCoopers).

AI voor strategische, voorspellende kracht

Moderne AI-risicobeoordelingstools bieden vrijwel kristalheldere inzichten in potentiële bedreigingen op de radar. Ze kunnen macro-economische indicatoren, valutastabiliteit, politieke verkiezingen, weerpatronen en regionale conflictgebieden monitoren en inkoopteams waarschuwen ruim voordat een leverancier een risico vormt.

Deze tools gebruiken natuurlijke taalverwerking (NLP) en machine learning om gestructureerde en ongestructureerde data te verwerken, waaronder nieuwsberichten, wettelijke documenten, berichten op sociale media en zelfs post-its. Wanneer potentiële bedreigingen worden gedetecteerd, stuurt AI automatisch een waarschuwing met een rode vlag.

Veel bedrijven gebruiken proactieve AI-systemen naast traditionele meetgegevens zoals defectpercentages of prijsvoorwaarden om dynamische leveranciersprofielen te genereren.

Bedrijven met deze gemengde aanpak kunnen de kosten verlagen en de risico's met meer dan 67% verminderen, volgens een onderzoek van de University of Tennessee Halsam College of Business (Haslam UTKLogistieke teams maken bijvoorbeeld al gebruik van AI om bezorgroutes te optimaliseren en bedreigingen voor vertragingen te detecteren en te beperken, en zo de tijdige levering te verbeteren.

Dezelfde technologie die pakketten omleidt, kan worden gebruikt om een leverancier te downgraden als zijn betrouwbaarheidsscore daalt. Met altijd actuele inzichten in de best presterende leveranciers zijn bedrijven beter gepositioneerd om eventuele problemen op te vangen.toeleveringsketenschokken.

Het rapport van McKinsey uit 2025 over deDe staat van AIbevestigt dat bedrijven die AI aan hun workflows hebben toegevoegd, met name voor realtime toezicht, een aanzienlijke impact op de winstgevendheid zien.McKinseyVoor luchtvaartmaatschappijen betekent dit betrouwbaardere en consistentere vluchtdiensten en bedrijfsactiviteiten.

Overheidsaanpak voor het reguleren van AI

Tot op zekere hoogte bevinden we ons in een afwachtende houding. Maar op dit moment hebben veel federale overheidsinstanties in ieder geval een blauwdruk voor AI-integratie.

In 2024 bracht de FAA deFAA-routekaart voor veiligheidsgaranties met kunstmatige intelligentie, gevolgd door een bericht van maart 2025 over deGebruik van generatieve AI-tools en -services.

Deze documenten markeren de eerste grote inspanningen van de FAA om een veiligheidskader voor AI te creëren en een evenwicht te vinden tussen innovatie en operationele verantwoording.

De roadmap schetst hoe AI stapsgewijs in luchtvaartsystemen kan worden geïntroduceerd, te beginnen met toepassingen met een laag risico. Zodra de implementatie veilig blijkt, kunnen bedrijven geleidelijk opschalen.

FAA-documenten maken ook onderscheid tussen "geleerde AI" (offline en statisch getraind) en "lerende AI" (dynamisch en realtime aanpasbaar). Dit onderscheid is cruciaal, aangezien de FAA lerende AI-modellen te onvoorspelbaar acht voor gebruik. Ondertussen heeft de FAA lerende AI gecategoriseerd als "ontdekkingsgereedheid", wat aangeeft dat het nog jaren duurt voordat ze worden goedgekeurd voor omgevingen met een hoog risico.

Geleerde AI wordt echter al in veel luchtvaarttoepassingen gebruikt, bijvoorbeeld bij risicobeoordelingen van leveranciers.

Hoewel geen van beide documenten direct ingaat op leveranciersrisico's, maakt de FAA duidelijk dat elke AI die voor operationele beslissingen wordt gebruikt, moet voldoen aan hoge normen op het gebied van transparantie, uitlegbaarheid en traceerbaarheid. Systemen moeten een gedocumenteerde risicobeoordeling, duidelijke audit trails en menselijk toezicht omvatten.

Deze beleidsmaatregelen wijzen op bredere verwachtingen van de overheid ten aanzien van de inzet van AI buiten de lucht- en ruimtevaart:

Het Georgetown Center for Security and Emerging Technology (CSET) vergelijkt deze AI-risicokaders met cyberbeveiligingsbeleid en stelt dat inkoopvereisten (regels en voorwaarden waaraan leveranciers moeten voldoen om producten of diensten aan een bepaald bedrijf of agentschap te verkopen) een krachtige hefboom kunnen zijn om naleving af te dwingen (CSET).

Onder regie van de overheid kan AI bedrijven helpen hun toeleveringsketens toekomstbestendig te maken en de risicobeoordeling van leveranciers te optimaliseren. AI kan de efficiëntie verbeteren en de aansprakelijkheid verminderen, omdat nauwkeurigere en transparantere gegevens duidelijk laten zien wie waarvoor verantwoordelijk is, waar en waarom.

Veerkracht opbouwen met AI: risico's op meerdere niveaus in kaart brengen

Verstoringen komen vaak voor in de luchtvaarttoeleveringsketen, maar ze komen zelden van je meest zichtbare partners. Bedreigingen liggen meestal onder de service, twee of drie (of meer) lagen diep, waar bedrijven veel minder zicht en nog minder invloed hebben. Dat is wat er gebeurde met het tekort aan halfgeleiders tijdens COVID-19. De afhankelijkheid zat zo diep in de toeleveringsketen dat het pas op de radar verscheen toen het te laat was.

AI kan inzicht bieden in meerlaagse leveranciersnetwerken om verborgen afhankelijkheden en risico's aan het licht te brengen. AI-tools synthetiseren enorme hoeveelheden data (gestructureerd en ongestructureerd), in verschillende formaten en talen, om realtime visuele kaarten te creëren van wereldwijde leveranciersnetwerken die de gezondheid van leveranciers weergeven.

Technologiebedrijven beginnen deze realtimekaarten te bouwen op basis van openbare en privégegevens, met chatbotinterfaces en documentverwerkingspijplijnen om zwakke schakels te identificeren en te escaleren (Georgetown JIA).

Het inzetten van AI versterkt de risicobeoordeling van leveranciers. De technologie versterkt de veerkracht en zorgt voor snellere risicodetectie en betere simulatie van mogelijke reacties.

Verantwoordelijke AI: risico's beheren die risico's beoordelen

Er schuilt een zekere ironie in het gebruik van AI om risico's te beheersen, aangezien AI zelf ook nieuwe risico's met zich meebrengt. Wanneer AI-systemen niet worden gecontroleerd, kunnen ze vooroordelen versterken, vals vertrouwen wekken of zonder enige verantwoording opereren.

PricewaterhouseCoopers (PwC) stelt dat ‘verantwoordelijke AI’ betekent dat governance, transparantie en menselijke verantwoording in elke fase van ontwikkeling en implementatie worden ingebed (PwC). Toegepast op de luchtvaart betekent dit dat u ervoor moet zorgen dat uw hulpmiddelen voor leveranciersrisicobeoordeling bedreigingen signalerenEn Leg uit hoe en waarom deze bedreigingen zijn geïdentificeerd. Het betekent ook dat u valideert dat uw AI geen gebrekkige of bevooroordeelde trainingsdata gebruikt om leveranciers onterecht te straffen.

Deze verhoogde transparantie is met name cruciaal bij het gebruik van AI voor inkoop- en compliancebeslissingen, en sluit ook aan bij de paraatheid van het personeel. AI vervangt de behoefte aan menselijk oordeel niet, maar verandert wel waar en hoe menselijk oordeel wordt toegepast. McKinsey merkt op dat de grootste winst op de winst met AI niet alleen voortkomt uit de technologie, maar uit het herontwerpen van workflows rond teams die getraind zijn om AI-inzichten verantwoord te gebruiken.McKinsey).

Realtime inzichten en voorspellingen: AI als co-piloot in de cockpit

Risico's in de luchtvaart evolueren met het uur. Effectieve tools voor risicobeoordeling verwerken live datastromen, signaleren afwijkingen en simuleren verstoringen voordat ze zich voordoen, waaronder vertragingen in de levering, havensluitingen en klimaatgerelateerde bedreigingen.Haslam UTK).

Deze op AI gebaseerde modellen kunnen voorspellingsfouten tot wel 50% verminderen (McKinsey), waardoor bedrijven een stabielere basis krijgen voor noodplannen en budgettoewijzing. Het is altijd makkelijker om alternatieven te plannen als je niet wacht tot lekken gedicht moeten worden.

De toeleveringsketen toekomstbestendig maken: naleving, veerkracht en concurrentievoordeel

AI in de luchtvaart heeft zich al bewezen met grote voordelen op het gebied van voorspellend onderhoud, prognoses en leveranciersrisicobeoordeling. Bedrijven bouwen systemen rond verantwoorde AI-governanceprincipes, anticiperend op toekomstige wereldwijde regelgeving.

Bedrijven zijn geïnteresseerd in wat je met nieuwe AI-tools kunt doen,En hoe we ervoor kunnen zorgen dat ze voldoen aan de transparantie- en controleerbaarheidsnormen die wereldwijd door overheden worden ingevoerd (CSET).

De luchtvaartsector, die al onder streng toezicht staat, staat op het punt om het voortouw te nemen in alle bedrijfssegmenten. De druk is hoog. Elke tegenslag wordt groter, maar de best practices die luchtvaartmaatschappijen ontwikkelen, kunnen sectoronafhankelijke standaarden worden. Investeringen in de lucht- en ruimtevaart zullen op de lange termijn onze toeleveringsketen veerkrachtiger maken en echte duurzaamheidsdoelen ondersteunen door leveranciers met een lage impact te ondersteunen in plaats van louter greenwashing.PwC).

Uw bedrijf kan vandaag nog beginnen met het opbouwen van sterkere risicobeoordelingsinformatie. Dankzij AI zijn de tools en knowhow beschikbaar voor slankere, responsieve netwerken die flexibel kunnen inspelen op elke nieuwe uitdaging.

Bent u klaar om uw leveranciersrisicostrategie te moderniseren?Ontdek hoe ePlaneAI luchtvaartleiders helpt realtime inzicht te krijgen en veerkracht te creëren met AI-gestuurde tools.Boek vandaag nog een demo!