
Smarter email, faster business. Auto-tag, parse, and respond to RFQs, quotes, orders, and more — instantly.
Hoe luchtvaartbedrijven AI kunnen inzetten om ERP-analyses te verbeteren
maart 20, 2025
Luchtvaartbedrijven vertrouwen op ERP-systemen voor operationeel beheer, maar traditionele systemen schieten tekort. AI-gestuurde ERP-analyses vullen de achterstand in. Van voorspellend onderhoud tot echt efficiënte, realtime besluitvorming, AI kan uw bedrijfsvoering slimmer en kostenefficiënter maken. Ontdek hoe toonaangevende bedrijven AI vandaag de dag gebruiken om hun ERP-analyses te verbeteren.
ERP-systemen (Enterprise Resource Planning) zorgen ervoor dat luchtvaartmaatschappijen draaiende blijven en vlootoperaties, onderhoudsschema's, compliance en meer afhandelen. Maar naarmate de luchtvaartactiviteiten steeds complexer worden, schieten traditionele ERP-analyses vaak tekort. Daar komt AI om de hoek kijken, waardoor ERP-systemen slimmer, sneller en voorspellender worden.
In de luchtvaart, waar elke vertraging, inefficiëntie en onderhoudsprobleem miljoenen kost, helpt AI in ERP-analyse luchtvaartmaatschappijen geld te besparen en de veerkracht van hun bedrijf te waarborgen. De mogelijkheid om realtime, op data gebaseerde beslissingen te nemen, verlaagt de kosten, vermindert verstoringen en verbetert de vlootprestaties.
In dit artikel wordt beschreven hoe luchtvaartbedrijven AI kunnen gebruiken in ERP-analyses, van voorspellend onderhoud tot fraudedetectie, en tegelijkertijd de uitdagingen van AI-implementatie rechtstreeks kunnen aanpakken.
De rol van ERP-analyse in de luchtvaart
ERP-analyse verwijst naar de datagestuurde inzichten die uit ERP-systemen worden gehaald en die bedrijven helpen hun activiteiten te stroomlijnen, de toewijzing van middelen te optimaliseren en beter geïnformeerde beslissingen te nemen. In de luchtvaart speelt ERP-analyse een cruciale rol bij het beheer van complexe workflows, naleving van regelgeving en het gebruik van activa.
Hoe luchtvaartbedrijven ERP-analyses gebruiken
- Vlootbeheer:Luchtvaartmaatschappijen vertrouwen op ERP-analyses om het gebruik van vliegtuigen te monitoren, onderhoud te plannen en brandstofefficiëntie te volgen. AI-gestuurde ERP kan de voorraadrotatie verbeteren, wat resulteert in een 50-100% hogere omloopsnelheid van activa per jaar en een 30% hogere beschikbaarheid van de vloot.
- Voorraadbeheer:AI-gestuurde ERP-analyses verbeteren het beheer van reserveonderdelen, waardoor de overtollige voorraad met wel 40% wordt verminderd en tegelijkertijd wordt gegarandeerd dat kritieke onderdelen altijd beschikbaar zijn (IotoneVlootbeheer:
- Onderhoudsplanning:Vloten die gebruikmaken van ERP-systemen met voorspellende analyses kunnen een kostenbesparing van 15-30% realiseren door het optimaliseren van onderhoud, het verminderen van de uitvaltijd en het verhogen van de arbeidsoutput (McKinsey & BedrijfVlootbeheer:
- Naleving en wettelijke rapportage:AI-verbeterde ERP automatiseert de rapportage aan de regelgeving en helpt luchtvaartmaatschappijen om te voldoen aan de luchtvaartautoriteiten. Het stroomlijnen van deze workflows kan aanzienlijke kostenbesparingen opleveren, aangezien administratieve overhead (documentverwerking en andere handmatige processen) 40% van alle nalevingskosten uitmaakt (Globalscape).
Dankzij verbeteringen op basis van AI evolueert ERP-analyse in de luchtvaart van reactieve besluitvorming naar voorspellende intelligentie. Hierdoor verandert de manier waarop luchtvaartmaatschappijen hun activiteiten beheren.
Hoe AI in ERP-analyses de luchtvaartactiviteiten verbetert
AI zorgt voor een revolutie in ERP-analysesDoor automatisering, voorspellende mogelijkheden en realtime inzichten te introduceren. Veel luchtvaartbedrijven maken al gebruik van AI ERP-systemen voor verbeterde efficiëntie en cashflow.
Automatisering van gegevensverwerking
AI elimineert de noodzaak voor handmatige gegevensinvoer, vermindert menselijke fouten en bereikt een datanauwkeurigheid van meer dan 99%. AI ERP-systemen kunnen enorme hoeveelheden operationele gegevens verwerken, zoals vluchtschema's, brandstofverbruik en ticketprijzen, allemaal in realtime om inefficiënties te identificeren en de toewijzing van middelen te optimaliseren.
Voorspellend onderhoud
Vliegtuigonderhoud is een van de grootste kostenposten in de luchtvaart. AI ERP-analyses kunnen sensordata analyseren en mogelijke storingen voorspellen voordat ze optreden. Dit leidt tot minder onderhoudsvertragingen en geoptimaliseerde vervangingscycli voor onderdelen.
Volgens een onderzoek van McKinsey uit 2022 naar reisluchtvaartmaatschappijen wordt 60% van alle vluchtvertragingen veroorzaakt door beheersbare, MRO-gerelateerde factoren (McKinsey & BedrijfZelfs een kleine verbetering in stiptheid kan grote voordelen opleveren voor de omzet, operationele continuïteit en klantloyaliteit.
Sommige bronnen voorspellen een vermindering van alle onderhoudsgerelateerde vertragingen met wel 30% door de implementatie van een voorspellend, datagestuurd systeem (AAA-ondersteuning).
Analyse van brandstofefficiëntie
ERP-systemen op basis van AI gebruiken machine learning om vliegroutes, weerpatronen en vliegtuigprestaties te analyseren. Hierdoor kunnen luchtvaartmaatschappijen hun brandstofkosten met 1-3% verlagen door route-optimalisatie. Voor grote luchtvaartmaatschappijen (Honeywell Aerospace Technologies) betekent dit een besparing van tientallen miljoenen dollars per jaar.
Naast vluchtanalyse kan AI de brandstofkosten verder verlagen door de slijtage van de vloot nauwlettend te volgen. Met AI kunnen organisaties het optimale en meest kostenefficiënte moment kiezen om vliegtuigen te vervangen of nieuwe aan te schaffen, en kiezen voor nieuwere, groenere modellen die het brandstofverbruik met 25% kunnen verlagen.McKinsey & Bedrijf).
AI-gestuurde voorspellingen en besluitvorming
Een van de grootste voordelen van AI in ERP-analyses is de mogelijkheid om resultaten te voorspellen en strategische besluitvorming te automatiseren. AI-algoritmen analyseren historische en realtime data om omzet te voorspellen, ticketprijzen te optimaliseren en de algehele financiële planning te verbeteren.
Omzetprognose
Traditionele omzetprognoses zijn gebaseerd op historische trends, die onnauwkeurig kunnen zijn tijdens economische recessies of verstoringen in de sector. ERP AI-systemen verbeteren de nauwkeurigheid aanzienlijk door machine learning te gebruiken om vraagschommelingen, prijzen van concurrenten en externe marktfactoren te analyseren.
Bij bedrijven die geen gebruik maken van AI-gestuurde prognoses, gaat ongeveer 50% van de eenmalige aankopen verloren als gevolg van slechte prognoses en daaropvolgende gebrekkige planning (ForbesIn de luchtvaart, waar elke vertraging, inefficiëntie en onderhoudsprobleem miljoenen kost, helpt AI in ERP-analyse luchtvaartmaatschappijen geld te besparen en bedrijfscontinuïteit te waarborgen. Het vermogen om realtime, op data gebaseerde beslissingen te nemen verlaagt de kosten, vermindert verstoringen en verbetert de vlootprestaties.
De implementatie van een AI-oplossing verbetert de winstgevendheid duidelijk, hoewel niet alle oplossingen gelijk zijn. McKinsey heeft ontdekt dat het testen van verschillende AI-modellen een stapsgewijze verbetering van bijna 10% in planningsnauwkeurigheid kan opleveren (McKinsey & Bedrijf).
Dynamische prijsstelling
Luchtvaartmaatschappijen zijn verder gegaan dan traditionele statische prijsmodellen en gebruiken AI-verbeterde ERP-analyses om ticketprijzen in realtime aan te passen op basis van vraag, stoelbeschikbaarheid en marktomstandigheden. Klanten houden hier rekening mee, volgen tariefschommelingen, stellen meldingen in en wachten op prijsdalingen voordat ze boeken.
AI-gestuurde ERP-systemen monitoren dit veranderende consumentengedrag. Met behulp van deep reinforcement learning (RL) om het aankoopgedrag van klanten te volgen, wisselen luchtvaartmaatschappijen hoge en lage prijzen af tijdens uitverkoopperiodes om de omzet te maximaliseren. Dit is effectiever dan het geleidelijk verhogen van vliegtickets rond vertrekdata.
Met ERP AI-analyses kunnen luchtvaartmaatschappijen vraagverschuivingen in realtime identificeren en hierop inspelen, en hun prijzen dienovereenkomstig aanpassen. Ze kunnen wisselende prijzen hanteren in plaats van te vertrouwen op een voorspelbare lineaire stijging. Dit model past zich aan grillig consumentengedrag aan, verhoogt de ticketinkomsten en vermindert prognosefouten.Science Direct: Technische toepassingen van kunstmatige intelligentie).
Operationele besluitvorming
Met ERP AI-analyses kunnen luchtvaartmaatschappijen operationele beslissingen automatiseren, zoals het aanpassen van de personeelsbezetting tijdens piekperiodes of het omleiden van vliegtuigen naar aanleiding van weersomstandigheden. Deze mogelijkheden verminderen inefficiënties aanzienlijk en verbeteren de algehele winstgevendheid.
Alleen al voor MRO-workflows kan deze verbeterde besluitvorming de operationele kosten met 15-30% verlagen en het aantal vertraagde of aan de grond gehouden vluchten aanzienlijk verminderen.
Procesautomatisering en efficiëntieverbeteringen
AI-gestuurde ERP-analyses verbeteren niet alleen de besluitvorming, maar stroomlijnen ook de bedrijfsvoering door repetitieve taken te automatiseren. Zo wordt de werklast van mensen verminderd en de productiviteit van werknemers verhoogd.
Taak- en procesmining
ERP AI-systemen maken gebruik van procesmining om te analyseren hoe workflows worden uitgevoerd en knelpunten te identificeren.
Uit een onderzoek van McKinsey & Company uit 2023 blijkt dat 60-70% van de tijd van werknemers geautomatiseerd zou kunnen worden met behulp van de huidige generatieve AI-mogelijkheden (McKinsey & Company:In de luchtvaart, waar elke vertraging, inefficiëntie en onderhoudsprobleem miljoenen kost, helpt AI in ERP-analyse luchtvaartmaatschappijen geld te besparen en bedrijfscontinuïteit te waarborgen. Het vermogen om realtime, op data gebaseerde beslissingen te nemen verlaagt de kosten, vermindert verstoringen en verbetert de vlootprestaties.Door handmatige en repetitieve taken te automatiseren, wordt de administratieve last verminderd, waardoor professionals in de luchtvaart zich kunnen richten op werk met meer toegevoegde waarde.
MRO-technici en andere kenniswerkers besteden bijvoorbeeld tot wel 20% van hun tijd aan het verwerken van RFQ's, het bellen van andere werkplaatsen voor reserveonderdelen en het zoeken naar informatie (McKinsey & Company:Economisch potentieel van generatieve AIDankzij AI-automatisering bespaart u honderden uren per werknemer per jaar.
Fraudedetectie en financiële veiligheid
Financiële fraude is een groeiend probleem in de luchtvaart, waar dagelijks enorme transacties door ERP-systemen stromen. AI-gestuurde analyses kunnen verdachte activiteiten in realtime signaleren en dubbele facturen, ongeautoriseerde toegang tot rekeningen en onregelmatige uitgaven detecteren voordat ze een kostenpost worden.
McKinsey schat dat AI-gestuurde fraudedetectie in de financiële dienstverlening binnenkort een markt van 3 miljard dollar zal zijn (McKinsey & Company:In de luchtvaart, waar elke vertraging, inefficiëntie en onderhoudsprobleem miljoenen kost, helpt AI in ERP-analyse luchtvaartmaatschappijen geld te besparen en bedrijfscontinuïteit te waarborgen. Het vermogen om realtime, op data gebaseerde beslissingen te nemen verlaagt de kosten, vermindert verstoringen en verbetert de vlootprestaties.) voor bedrijven in de lucht- en ruimtevaartsector, waar zij alles regelen, van brandstofcontracten tot onderhoudsbetalingen en alle andere activiteiten waarbij financieel toezicht vereist is.
AI maakt financiële audits ook sneller en goedkoper. Geautomatiseerde systemen kunnen auditkosten tot 35% verlagen en tegelijkertijd de nauwkeurigheid verbeteren (McKinsey & Company:Impact op grote schaal creëren met automatisering en AIVoor luchtvaartmaatschappijen betekent dit minder handmatige beoordelingen en betrouwbaardere financiële controles.
Toezichthouders treden streng op en het niet naleven van de regels kost veel geld. ERP AI-systemen verminderen risico's door transacties continu te monitoren en zo het risico op onbedoelde vergissingen te minimaliseren.
Automatisering van naleving van regelgeving
Luchtvaartmaatschappijen opereren onder strenge regelgeving en het niet naleven hiervan kan leiden tot hoge boetes. AI-geïntegreerde ERP-analyse automatiseert het volgen van naleving door realtime data te vergelijken met regelgevingskaders. Dit zorgt voor nauwkeurigere rapportage en een betere auditparaatheid.
Uitdagingen en overwegingen bij de adoptie van AI-gestuurde ERP
Ondanks de simpele voordelen van het gebruik van eenAI-gestuurde ERP, implementatiekan allesbehalve. Het onboarden van een ERP-systeem met AI-mogelijkheden vereist een aantal overwegingen:
Data-integratie
Veel luchtvaartbedrijven en -bedrijven in het algemeen vertrouwen nog steeds op verouderde ERP-systemen die niet geschikt zijn voor AI-integratie. Het migreren van data van verouderde systemen naar AI-gestuurde ERP-platformen kan complex en tijdrovend zijn en aanzienlijke IT-investeringen vereisen.
Cybersecurity
AI-gestuurde ERP-systemen analyseren enorme hoeveelheden gevoelige data, waardoor ze een doelwit zijn voor cyberaanvallen. Zonder de juiste beveiligingsprotocollen kunnen AI-gestuurde inzichten kwetsbaar zijn voor datalekken en ongeautoriseerde toegang.
Implementatiekosten
Hoewel AI-gestuurde ERP-systemen op de lange termijn kostenbesparingen opleveren, is de initiële investering hoger dan bij traditionele ERP-implementaties. Hoewel de efficiëntiewinst onmiskenbaar is, worstelen sommige bedrijven met de initiële kosten.
Aanpassing van de beroepsbevolking
AI-automatisering verandert de manier waarop luchtvaartprofessionals omgaan met ERP-systemen. Bedrijven moeten investeren in AI-trainingsprogramma's om medewerkers te helpen zich aan te passen aan nieuwe workflows en de voordelen van AI-gestuurde ERP-analyses te maximaliseren.
Hoewel er nog steeds uitdagingen bestaan, kunnen strategische planning, correcte implementatie, voortdurende training en consistent gebruik luchtvaartbedrijven helpen om AI succesvol te integreren in hun ERP-systemen.
Trends in AI-gestuurde ERP voor de luchtvaart
De luchtvaartindustrie evolueert razendsnel en AI-gestuurde ERP-analyses zullen de komende jaren innovatie blijven stimuleren. Van voorspellende intelligentie tot geautomatiseerde workflows: AI transformeert de manier waarop luchtvaartmaatschappijen en lucht- en ruimtevaartbedrijven hun activiteiten beheren.
Naarmate de technologie vordert, worden ERP-systemen adaptiever, responsiever en beter in staat om de complexiteit van de moderne luchtvaart aan te pakken.
Hier zijn enkele belangrijke trends die de toekomst van AI-gestuurde ERP in de sector bepalen.
AI-aangedreven digitale tweelingen
Digital twin-technologie stelt luchtvaartmaatschappijen in staat om realtime virtuele modellen te maken van hun activiteiten, waaronder vliegtuigprestaties, luchthavenlogistiek en onderhoudscycli. Deze AI-verbeterde simulaties integreren real-world data uit ERP-systemen, waardoor luchtvaartmaatschappijen storingen kunnen voorspellen, het brandstofverbruik kunnen optimaliseren en de inzet van activa kunnen verbeteren voordat ze kostbare, realistische beslissingen nemen.
Met behulp van AI-gestuurde ERP-analyses kunnen digitale tweelingen alles modelleren, van luchtverkeersstromen tot slijtage van onderdelen. Zo kunnen onderhoudsteams proactief aanpassingen doorvoeren.
Deze mogelijkheid vermindert downtime, verlengt de levensduur van apparatuur en vereenvoudigt de naleving van veranderende regelgeving. Naarmate AI-algoritmen geavanceerder worden, zullen digitale tweelingen een nog grotere rol spelen in de efficiëntie van de luchtvaart, operationele risico's minimaliseren en de veiligheid verbeteren.
Realtime analysedashboards
AI-verbeterde ERP-systemen evolueren naar selfservice-analyses, waarbij besluitvormers toegang hebben tot realtime, door AI gegenereerde inzichten via intuïtieve dashboards. Deze systemen verwerken enorme hoeveelheden operationele en financiële data in enkele seconden, waardoor handmatige rapportage overbodig is en directe, geïnformeerde besluitvorming mogelijk is.
Vluchtoperatieteams kunnen deze dashboards gebruiken om het brandstofverbruik te monitoren, onderhoudsschema's dynamisch aan te passen en bemanningsbronnen opnieuw toe te wijzen op basis van schommelingen in de vraag. Predictive analytics verbetert deze mogelijkheden verder door potentiële verstoringen – zoals weersgerelateerde vertragingen of mechanische problemen – te signaleren voordat deze escaleren. De mogelijkheid om deze informatie in realtime te bekijken en ernaar te handelen, stelt luchtvaartleiders in staat de efficiëntie te verbeteren, kosten te verlagen en de algehele prestaties te verbeteren.
Cloudgebaseerde AI ERP-systemen
Naarmate meer luchtvaartbedrijven overstappen van hybride en on-premises ERP-oplossingen naar cloudgebaseerde platforms, worden AI-gestuurde analyses steeds schaalbaarder, toegankelijker en kosteneffectiever. Cloudgebaseerde AI ERP-platformen bieden:
- Lagere infrastructuurkosten door de behoefte aan dure on-premise hardware te verminderen
- Snellere gegevensverwerkingssnelheden voor realtime-analyses en automatisering
- Gemakkelijkere systeemupdates en beveiligingsverbeteringen om te voldoen aan de nalevingsvoorschriften
Cloudadoptie maakt naadloze integratie met andere AI-gestuurde tools mogelijk, waardoor luchtvaartbedrijven machine learning-modellen kunnen inzetten voor voorspellende analyses, geautomatiseerde onderhoudsplanning en fraudedetectie. Naarmate AI-ontwikkelingen zich verder ontwikkelen, zal cloudgebaseerde ERP de basis vormen voor wendbaardere en intelligentere luchtvaartoperaties.
Veelgestelde vragen
Wat is het verschil tussen AI en ERP?
ERP (Enterprise Resource Planning) is het systeem dat de ruggengraat vormt van de bedrijfsvoering, met voorraadbeheer, financiënbeheer, onderhoudsplanning en compliance. Het verzamelt en organiseert gegevens van verschillende afdelingen, waardoor alles gestructureerd en toegankelijk blijft.
AI (Kunstmatige Intelligentie) analyseert enorme hoeveelheden data, automatiseert routinetaken en herkent patronen die voor mensen veel langer duren om te detecteren.
In de luchtvaart kan AI-gestuurde ERP onderhoudsproblemen voorspellen voordat deze vertragingen veroorzaken, het brandstofverbruik optimaliseren en ongebruikelijke transacties in financiële gegevens markeren.
Zijn ERP-systemen in de luchtvaart achterhaald?
Het hangt af van het ERP-systeem. Sommige luchtvaartmaatschappijen draaien nog steeds op verouderde ERP-systemen die tientallen jaren geleden zijn ontwikkeld en die moeite hebben om aan de moderne eisen te voldoen. Deze oudere systemen kunnen traag, inflexibel en moeilijk te integreren zijn met nieuwere technologieën, waardoor ze verouderd aanvoelen.
Maar niet alle ERP-systemen blijven in het verleden hangen. Veel luchtvaartbedrijven gebruiken moderne, cloudgebaseerde ERP-systemen die continu worden bijgewerkt, schaalbaar zijn en ontworpen zijn om complexe processen zoals vlootbeheer, naleving van regelgeving en financiële tracking te beheren.
Het verschil is afhankelijk van de vraag of een bedrijf heeft geïnvesteerd in het up-to-date houden van zijn ERP, of dat het nog steeds afhankelijk is van een verouderd systeem dat niet meer aan de behoeften voldoet.
Zal AI ERP's overnemen?
AI- en ERP-experts geloven dat beide technologieën naast elkaar zullen blijven bestaan. AI-automatisering is ontworpen om samen te werken met ERP's om de efficiëntie te verhogen en diepere inzichten te bieden.
AI verbetert de functionaliteit van ERP-systemen door repetitieve taken te automatiseren, enorme datasets in realtime te analyseren en de besluitvorming te verbeteren met behulp van voorspellende analyses. ERP-systemen fungeren echter als het centrale systeem voor het beheer van de kernactiviteiten, het waarborgen van compliance en het onderhouden van gestructureerde workflows.
AI vervangt ERP-systemen niet, maar breidt ze juist uit door processen als financiële rapportage, voorraadbeheer en onderhoudsplanning te stroomlijnen.
Naarmate de mogelijkheden van AI toenemen, worden ERP-systemen adaptiever, waardoor handmatige tussenkomst wordt verminderd en organisaties proactiever kunnen reageren op operationele uitdagingen.
De toekomst van ERP draait niet om een overname door AI; het gaat erom dat ERP-systemen slimmer, sneller en efficiënter worden dankzij AI.
AI-gestuurde ERP-analyse: de toekomst van efficiëntie in de luchtvaart
AI-gestuurde ERP-analyses transformeren de luchtvaart al, verhogen de efficiëntie, verlagen de kosten en verbeteren de besluitvorming op elk niveau. Luchtvaartmaatschappijen die AI-gestuurde systemen integreren, verkrijgen operationele precisie, optimaliseren het onderhoud en verbeteren het financiële toezicht. Ze zetten complexe data om in bruikbare inzichten die de winstgevendheid verbeteren.
Brandstofefficiëntie, compliancemanagement en fraudedetectie zijn niet langer uitdagingen die handmatig toezicht vereisen. AI-gestuurde automatisering leidt tot soepelere workflows, sterkere beveiliging en betrouwbaardere prognoses, waardoor luchtvaartmaatschappijen flexibeler en gecontroleerder kunnen opereren.
De toekomst van de luchtvaart draait niet om het reageren op problemen, maar om het anticiperen erop. AI-gestuurde ERP-analyses voorzien luchtvaartmaatschappijen van de intelligentie en automatisering die nodig zijn om dit te doen en concurrerend te blijven in een uitdagende sector. De verandering is al gaande. Wie nu investeert, zal het voortouw nemen.
Blijf vooroplopen met AI-gestuurde ERP-analyses. Boek een gesprek met ePlaneAIom slimmere besluitvorming, strengere controles en de operationele flexibiliteit te realiseren die uw luchtvaartbedrijf nodig heeft om de toekomst voor te zijn.
Trends in luchtvaartonderhoud die in onzekere omstandigheden aan momentum kunnen winnen
Vliegtuigen blijven langer in gebruik, toeleveringsketens zijn een kruitvat en de technologie ontwikkelt zich van de ene op de andere dag. Ontdek de onderhoudstrends die aan populariteit winnen en wat ze betekenen voor exploitanten die in de lucht en winstgevend willen blijven.

July 24, 2025
Hoe we de gezondheid van vliegtuigen tot topprioriteit kunnen maken voor geavanceerde luchtmobiliteit
Geavanceerde luchtmobiliteit (AAM) neemt een vlucht, maar batterijdegradatie, composietstress en frequente korte vluchten in krappe ruimtes vereisen slimmere vlootgezondheidsstrategieën. Ontdek hoe ePlaneAI voorspellende inzichten levert die AAM-vluchten mogelijk maken.

July 22, 2025
Pentagon 2000 en ePlane AI werken samen om handmatige RFQ-invoer te elimineren
In de huidige luchtvaartsector, waar de doorlooptijd bepalend kan zijn voor de omzet, verloopt het offerteproces nog steeds verrassend handmatig.
Voor veel leveranciers in de lucht- en ruimtevaartsector bestaat de eerste stap bij het reageren op een aanvraag voor onderdelen nog steeds uit het doorspitten van e-mails, het kopiëren van gegevens naar spreadsheets en het opnieuw invoeren van die informatie in hun ERP-systeem. Dit alles gebeurt voordat er überhaupt een offerte kan worden opgesteld.gegenereerd.

July 22, 2025
Beste strategieën voor het verkrijgen van cruciale reserveonderdelen (inclusief hulpmiddelen en tips)
Door een tekort aan onderdelen moeten vliegtuigen aan de grond blijven. Luchtvaartmaatschappijen worden creatiever met AI-voorspellingen, reddingsmissies van leveranciers en zelfs met het demonteren van vliegtuigen voor onderdelen. Dit is de nieuwe realiteit van de inkoop van reserveonderdelen.
