Hoe vraagvoorspelling kan helpen bij het optimaliseren van prijzen voor vliegtuigonderdelen

Vraagvoorspelling, aangedreven door geavanceerde oplossingen zoals ePlaneAI, verandert het spel. Door gebruik te maken van AI-technologie, kunnen luchtvaartmaatschappijen de vraag voorspellen en prijzen effectiever vaststellen. Dit stelt bedrijven in staat om proactief marktbehoeften te anticiperen, voorraden te optimaliseren en leveranciersrelaties te verbeteren.

Dit artikel onderzoekt hoe vraagvoorspelling de inkoop in de luchtvaart transformeert, met een focus op hulpmiddelen zoals Inventory AI en Parts Analyzer AI van ePlaneAI die bruikbare inzichten bieden om teams te helpen slimmere beslissingen te nemen.

Wat is vraagvoorspelling?

Vraagvoorspelling is het proces van het voorspellen van toekomstige klantvraag naar producten of diensten. In de luchtvaartinkoop omvat het proces het analyseren van historische verkoopgegevens, wereldwijde toeleveringsketentrends en andere externe factoren om toekomstige MRO-vraag naar specifieke onderdelen of componenten te schatten.

Nauwkeurige vraagvoorspelling zorgt ervoor dat bedrijven de juiste onderdelen in de juiste hoeveelheden hebben, op het juiste moment en de juiste locatie, en tegen de juiste prijs. Dit helpt inkoop teams:

Inzicht in de groeitrends van de luchtvaart en hun impact op de prijsstelling van onderdelen

De luchtvaartindustrie staat aan de vooravond van een aanzienlijke groei in de komende decennia, aangedreven door een toenemende vraag van passagiers en uitbreidende wereldwijde vloten.

Volgens de FAA Aerospace Forecast voor de fiscale jaren 2024–2044 wordt verwacht dat de systeemomzet passagiersmijlen (RPM's) jaarlijks gemiddeld met 2,7% zullen groeien, wat de gestage toename van het luchtverkeer weerspiegelt (FAA Aerospace Forecast).

Deze groei legt extra druk op inkoopafdelingen om de vraag naar vliegtuigonderdelen nauwkeurig te voorspellen. Met meer vliegtuigen in de lucht en hogere gebruikspercentages zullen verbruiksonderdelen zoals banden, remmen en filters een verhoogde vraag kennen, vooral tijdens piekreisseizoenen.

AI vraagvoorspelling oplossingen zoals Inventory AI en Parts Analyzer AI kunnen luchtvaartmaatschappijen helpen om deze vraag efficiënt te anticiperen en te voldoen, waardoor de extra kosten die gepaard gaan met tekorten of overbevoorrading worden geminimaliseerd.

De opkomst van turbinevliegtuigen en de gevolgen voor de inkoop

De FAA voorspelt een toename van 9% in de actieve algemene luchtvaartvloot tegen 2044, voornamelijk gedreven door de groei van turbinetoestellen. Turbinetoestellen vereisen specifieke, hoogwaardige componenten die zowel kostbaar als tijdgevoelig zijn om te verkrijgen, volgens de FAA Aerospace Forecast.

Geavanceerde vraagvoorspellingsoplossingen zoals Parts Analyzer AI zijn onmisbaar voor het beheren van de complexe inkoopbehoeften van turbinevliegtuigen. Deze hulpmiddelen stellen inkoopteams in staat om onderdelen tegen de beste prijzen te verkrijgen—terwijl ze beschikbaarheid garanderen wanneer het er het meest toe doet—door prijstrends en vraagpatronen te identificeren over uitgestrekte wereldmarkten,

Uitdagingen in de prijsstelling van vliegtuigonderdelen

De prijsstelling van luchtvaartonderdelen is berucht lastig vanwege verschillende factoren:

Deze uitdagingen worden versterkt door de snelle uitbreiding van de wereldwijde luchtvaartvloot, waarbij verwacht wordt dat de vraag van passagiers en algemene luchtvaartactiviteiten aanzienlijk zullen toenemen tot 2044, volgens FAA-voorspellingen.

Zonder nauwkeurige vraagvoorspelling zijn luchtvaartmaatschappijen genoodzaakt om te vertrouwen op historische gegevens en reactieve strategieën, wat vaak leidt tot hogere kosten en inefficiënties.

Hoe ePlaneAI-oplossingen de vraagvoorspelling verbeteren

ePlaneAI's suite van AI-gedreven tools neemt de onzekerheid weg bij vraagvoorspelling. Wanneer teams geavanceerde analyses, realtime data en machine learning combineren, stellen deze tools inkoopafdelingen in staat om datagestuurde beslissingen te nemen met precisie en vertrouwen—en met een snelheid die concurrenten niet kunnen evenaren.

Voorraad AI

Dit hulpmiddel biedt realtime inzichten in voorraadniveaus en vraagtrends. Inkoop teams kunnen Inventory AI gebruiken om:

Bijvoorbeeld, Inventory AI kan aangeven wanneer de vraag naar bepaalde onderdelen waarschijnlijk zal toenemen vanwege uitdagingen bij leveranciers, geopolitieke gebeurtenissen of toegenomen luchtverkeer, waardoor teams bulk kortingen kunnen veiligstellen voordat de prijzen stijgen.

Onderdelen Analyzer AI

Parts Analyzer AI biedt een macroscopisch overzicht van wereldwijde aanbod- en vraagtrends. Deze oplossing stelt luchtvaartmaatschappijen in staat om:

Met Parts Analyzer AI kunnen teams toekomstige prijsschommelingen voorspellen en gunstige voorwaarden vastleggen, waardoor prijsstijgingen tijdens piekvraagperioden worden vermeden.

Seizoensvariatie en het effect ervan op de vraag naar vliegtuigonderdelen

Seizoensgebonden vraagvariatie blijft een van de grootste uitdagingen voor inkoopafdelingen in de luchtvaart. Tijdens piekreisperiodes zoals de zomermaanden en vakantie-intervallen voorspelt de FAA pieken in vliegactiviteit die de behoefte aan routinematig onderhoud en verbruiksonderdelen aanzienlijk verhogen.

Voorraad AI

InventoryAI van ePlaneAI kan historische gegevens en seizoensgebonden trends analyseren om inkoopteams te helpen zich voor te bereiden op vraagpieken.

Door het voorspellen van piekdrukte ruim van tevoren, kunnen bedrijven gunstige prijzen vastleggen en dure last-minute aankopen vermijden. Deze proactieve aanpak vermindert de financiële en operationele druk die gepaard gaat met seizoensvariatie.

Schommelingen in brandstofprijzen en hun indirecte impact op inkoop

De FAA voorspelt dat de kosten van ruwe olie zullen stijgen tot $107 per vat tegen 2044, als weerspiegeling van de toenemende wereldwijde vraag en extractiekosten (FAA Aerospace Forecast Fiscal Years 2024-2044). Stijgende brandstofprijzen kunnen de kosten voor transport en logistiek verhogen, wat vaak doorwerkt in de prijzen van luchtvaartonderdelen.

Vraagvoorspellingstools zoals Inventory AI en Parts Analyzer AI kunnen luchtvaartmaatschappijen helpen plannen voor deze schommelingen. Deze tools maken nauwkeurigere kostenprognoses en slimmere inkoopbeslissingen mogelijk door externe economische factoren zoals brandstofprijsontwikkelingen in hun modellen op te nemen,

Hoe te beginnen met ePlaneAI's vraagvoorspellingstools

Het implementeren van vraagvoorspellingsoplossingen lijkt misschien ontmoedigend, maar ePlaneAI vereenvoudigt het proces met op maat gemaakte ondersteuning en naadloze integratie. Hier is hoe je kunt beginnen:

Eindgedachten over vraagvoorspelling bij inkoop in de luchtvaart

Vraagvoorspelling is niet slechts een hulpmiddel—het is een strategisch voordeel in de luchtvaartindustrie. Nauwkeurige vraagprognoses stellen inkoopafdelingen in staat om onderdelenprijzen te optimaliseren, kosten te verlagen en operationele efficiëntie te behouden.

Met oplossingen zoals Inventory AI en Parts Analyzer AI, voorziet ePlaneAI luchtvaartbedrijven van de inzichten die ze nodig hebben om voor te blijven op marktschommelingen en leveranciersrelaties te verbeteren.

Klaar om uw inkoopproces te revolutioneren? Neem vandaag nog contact op met ePlaneAI om te leren hoe vraagvoorspelling uw operaties kan transformeren en u kan helpen uw doelen te bereiken.

Veelgestelde vragen

Hoe zorgt de FAA voor de nauwkeurigheid van voorspellingen over de vraag naar luchtvaart?

De FAA gebruikt een gestructureerde, meerstappenbenadering voor het voorspellen van de vraag in de luchtvaart, zoals uiteengezet in de officiële richtlijnen.

Dit proces omvat het identificeren van belangrijke parameters van luchtvaartactiviteiten (zoals passagiersinstappen en vliegtuigbewegingen), het verzamelen van historische gegevens, het toepassen van bewezen voorspellingsmethoden zoals regressie- en trendanalyse, en het evalueren van de resultaten aan de hand van nationale benchmarks.

De prognoses moeten realistisch zijn, ondersteund door de meest recente gegevens, en in lijn met de huidige omstandigheden op de luchthaven. Daarnaast worden prognoses vergeleken met de Terminal Area Forecast (TAF) van de FAA, waarbij eventuele afwijkingen die meer dan 10% bedragen, streng worden beoordeeld om de geldigheid te waarborgen. Dit methodische proces minimaliseert fouten en zorgt ervoor dat de prognoses een betrouwbare basis vormen voor de planning van de luchthaven en beslissingen over federale financiering.

Wat zijn andere uitdagingen voor inkoop in de luchtvaart en vraagvoorspelling?

Naast schommelende ruwe olieprijzen, voorziet de FAA meerdere uitdagingen die de mogelijkheid van de luchtvaartindustrie om de vraag nauwkeurig te voorspellen beïnvloeden. Geopolitieke conflicten, zoals die in Oekraïne en de Gazastrook, verstoren de wereldwijde economische stabiliteit, wat leidt tot sancties, defensie-uitgaven en hogere belastingen die het besteedbaar inkomen kunnen verminderen en de vraag naar reizen kunnen onderdrukken.

Ondertussen zorgen de naleving van milieuvoorschriften, inclusief de adoptie van duurzame luchtvaartbrandstoffen en brandstofefficiënte technologieën, voor aanzienlijke kosten voor luchtvaartvloten. Aangezien deze uitgaven worden doorberekend aan consumenten, kan de vraag—vooral onder prijsgevoelige klanten—afnemen.

Tegelijkertijd heeft het gedrag na de pandemie de vraag veranderd, waarbij reizigers vrijetijdsbestemmingen verkiezen boven zakenreizen en duurzaamheid prioriteren. Daarbij komt de complexiteit van infrastructuurbeperkingen op grote luchthavens, samen met toenemende concurrentie van hogesnelheidstreinen en goedkope luchtvaartmaatschappijen, wat aanzienlijke onzekerheden creëert voor de inkoop in de luchtvaart en de vraagplanning. Deze overlappende factoren maken nauwkeurige voorspellingen tot een continu evoluerende uitdaging die AI klaar staat om te helpen oplossen.