Hoe marktvraag te voorspellen voor strategische prijsstelling van vliegtuigonderdelen

Het beheren van strategische vliegtuigonderdelen is van cruciaal belang voor lucht- en ruimtevaartbedrijven. Er is voortdurende druk om optimale voorraadniveaus te handhaven om de vraag te kunnen voorzien, winstgevendheid te behouden en concurrerend te blijven.

De delicate evenwichtsoefening gaat gepaard met uitdagingen. Met schommelende vraag naar luchtvervoer en seismische verschuivingen in de industrie (vanwege ESG-bestuur, technologische vooruitgang, geopolitieke gebeurtenissen, klimaatverandering en toegenomen vraag), moeten bedrijven nieuwe technologieën en data-analyse benutten om de vraag te voorspellen, voorraad te optimaliseren en hun prijsstrategieën 'precies goed' af te stemmen.

Dit artikel zal de factoren onderzoeken die de vraag naar vliegtuigonderdelen beïnvloeden, de rol van geavanceerde voorspellingstechnologieën, en hoe bedrijven hun voorspellingsmethoden kunnen verbeteren voor grote concurrentievoordelen bij prijsoptimalisatie.

Inzicht in de vraag naar vliegtuigonderdelen op de markt

Verschillende belangrijke factoren stimuleren de vraag naar vliegtuigonderdelen, waaronder technologische vooruitgang, veranderende luchtvaarttrends en aanhoudende uitdagingen in de toeleveringsketen.

Technologische vooruitgang

Naarmate de luchtvaartindustrie nieuwe technologieën blijft adopteren, maken bedrijven gebruik van geavanceerde hulpmiddelen zoals kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning om vraagvoorspelling voor vliegtuigonderdelen te verbeteren. AI-platforms en voorspellende analysetools analyseren grote datasets van historische trends, vlootgegevens en marktverschuivingen om toekomstige onderdelenbehoeften met grotere nauwkeurigheid te voorspellen dan oudere ERP-systemen en softwaremodellen. 

Bijvoorbeeld, bedrijven die historische gebruikspatronen analyseren met AI, kunnen toekomstige vraag met veel meer vertrouwen voorspellen, door de juiste onderdelen van tevoren op voorraad te hebben en wachttijden en voorraadtekorten te verminderen.

AI-gebaseerde oplossingen, zoals ePlaneAI, voorspellen onderdelenbehoefte op basis van een onophoudelijke stroom van gegevens, gebruikmakend van huidige trends en eerdere vloottrends, waardoor bedrijven met ongeëvenaarde nauwkeurigheid voor de toekomst kunnen plannen.

Trends in de luchtvaartindustrie

Bredere luchtvaarttrends beïnvloeden de vraag naar specifieke onderdelen en geavanceerde voorraadsystemen om deze te beheren.

Een groeiende trend is de vraag naar automatisering, met name in de vorm van auto-GCAS, of automatische grondbotsing vermijdingssystemen (Fortune Business Insights: Airborne Collision Avoidance Market).

Naarmate luchtvaartmaatschappijen geavanceerdere technologieën adopteren en hun brandstofefficiëntie verbeteren, is de vraag naar specifieke onderdelen die gerelateerd zijn aan deze innovaties toegenomen. Bovendien stuwt de drang naar duurzaamheid binnen de luchtvaartindustrie de vraag naar lichtere, brandstofefficiëntere vliegtuigen. Deze trend, samen met een bredere verschuiving richting milieuvriendelijke technologieën en componenten, vormt de markt voor vliegtuigonderdelen. Terwijl luchtvaartmaatschappijen en hun klanten duurzaamheid prioriteren, moeten onderdelenfabrikanten zich aanpassen om aan deze nieuwe eisen te voldoen, en voorspellen welke onderdelen nodig zullen zijn als reactie op deze 'schone' technologische vooruitgang (Fortune Business Insights: Aftermarket Parts Market).

Uitdagingen in de toeleveringsketen

Storingen in de toeleveringsketen hebben impact op industrieën overal ter wereld, waarbij vooral de luchtvaartsector hard wordt getroffen. De wereldwijde toeleveringsketen heeft te maken gehad met uitdagingen zoals materiaaltekorten, onderdelentekorten, productievertragingen en logistieke knelpunten—allemaal factoren die het belang van nauwkeurige vraagvoorspellingen benadrukken die proactief externe bedreigingen kunnen identificeren en aanpakken.

Een recent rapport van McKinsey beschrijft hoe de lucht- en ruimtevaartsector zich heeft moeten aanpassen aan beperkingen in de toeleveringsketen, die de problemen met de beschikbaarheid van onderdelen hebben verergerd.

Door vertragingen in de productie en beperkte toegang tot bepaalde componenten wordt het nog belangrijker om de vraag nauwkeurig te kunnen voorspellen. Bedrijven die voorspellende technologieën kunnen benutten om de vraag te anticiperen en de voorraad te optimaliseren, zullen beter in staat zijn om deze uitdagingen te beheren (McKinsey & Company: Om uw toeleveringsketen te verbeteren, moderniseer uw IT van de toeleveringsketen).

Geavanceerde hulpmiddelen en technologieën voor voorspellingen

De hedendaagse lucht- en ruimtevaartmarkt is snel en, wellicht, uiterst volatiel. Bedrijven wenden zich tot geavanceerde technologieën zoals kunstmatige intelligentie en machine learning om beter in te spelen op de irrationaliteiten van de markt. Deze nieuwste technologieën stellen bedrijven in staat om enorme hoeveelheden data (voorheen onbenut) te analyseren, voorheen gemiste trends te identificeren en met vertrouwen voorspellingen te doen die de strategieën voor prijsbepaling van onderdelen verbeteren.

Hier zijn enkele van de belangrijkste hulpmiddelen en technologieën die de vraagvoorspelling in de markt voor vliegtuigonderdelen aansturen.

AI en machine learning

Kunstmatige intelligentie en machine learning veranderen de manier waarop bedrijven de vraag naar vliegtuigonderdelen voorspellen. Deze oplossingen analyseren historische gegevens, huidige marktomstandigheden en voorspellende trends om realtime inzichten te bieden in de behoeften aan onderdelen. Bedrijven die machine learning algoritmes gebruiken, kunnen hun voorspellingen continu aanpassen naarmate er nieuwe gegevens binnenkomen, waardoor de nauwkeurigheid van de voorspellingen voortdurend verbetert.

ePlaneAI is een dergelijk AI-platform dat bedrijven in staat stelt om toekomstige vraag met ongekende nauwkeurigheid te voorspellen—niet alleen voor reserveonderdelen, maar ook voor andere inkoopactiviteiten en bedrijfsbrede operaties. Deze technologieën helpen ook bij het automatiseren van taken die traditioneel menselijke input vereisen, zoals vraagplanning en prognoses. Door de handmatige tussenkomst te verminderen, kunnen bedrijven menselijke fouten minimaliseren en hun operaties stroomlijnen.

Voorspellende analyse en grote gegevens

Een ander cruciaal onderdeel in vraagvoorspelling is voorspellende analyse. Gewapend met grote hoeveelheden data en deskundige analysetools, ontsluiten bedrijven waardevolle inzichten in vraagpatronen en potentiële marktverschuivingen.

Deze oplossingen stellen bedrijven in staat om grote hoeveelheden operationele gegevens te verwerken en te analyseren zoals nooit tevoren—en vanuit alle bedrijfsbronnen. Bedrijven kunnen kijken naar klantgedrag, markttrends, weerspatronen, marktvraag, en historie van eerdere bestellingen bij het beheren van de inkoop van reserveonderdelen. Met deze schat aan informatie kunnen bedrijven nauwkeurigere voorspellingen doen en betere kostenbesparingen realiseren.

Daarnaast kunnen bedrijven deze analyses gebruiken om andere facetten van hun toeleveringsketen te optimaliseren. Door zich te beschermen tegen de risico's van over- en onderbevoorrading, kunnen deze bedrijven voorspellende analyses en AI inzetten om zich voor te bereiden op ingrijpende vraagverschuivingen die de operaties van hun concurrenten stilleggen (Fortune Business Insights: Aftermarket Parts Market).

Voordelen van geavanceerde prognosetools

De integratie van AI, machine learning en voorspellende analyses brengt tal van voordelen met zich mee voor bedrijven in de markt voor vliegtuigonderdelen:

Met de toenemende complexiteit van de toeleveringsketen in de lucht- en ruimtevaart en de stijgende vraag naar vliegtuigen, vliegtuigonderdelen en luchtverkeer, zijn bedrijven die deze geavanceerde technologieën gebruiken competitief gepositioneerd voor operationele veerkracht en marktdominantie.

Belangrijke spelers en hun strategieën voor prijsbepaling

De markt voor vliegtuigonderdelen wordt gevormd door belangrijke spelers, waaronder fabrikanten van originele uitrusting (OEM's) en leveranciers van onderdelen. Deze bedrijven moeten nauw samenwerken om de efficiënte levering van onderdelen te waarborgen.

Laten we eens kijken hoe industrie gigant Boeing en kleinere OEM's en leveranciers samenwerken om vraaggestuurde prijsstrategieën vorm te geven.

Boeing en zijn rol in prijsstelling kaders

Boeing speelt een centrale rol bij het bepalen van prijstrends in de lucht- en ruimtevaartindustrie, zowel voor nieuwe vliegtuigen als voor onderdelen op de aftermarket.

De marktverwachtingen en vraagvoorspellingen van het bedrijf zijn cruciaal voor de prijsbeslissingen die door alle andere luchtvaartmaatschappijen en leveranciers worden genomen. Boeing publiceert regelmatig zijn Commercial Market Outlook, waarin de vraag naar nieuwe vliegtuigen en onderdelen over een periode van 20 jaar wordt geschetst, wat helpt bij het sturen van de prijsverwachtingen voor de lucht- en ruimtevaartsector.

Als de grootste fabrikant van commerciële vliegtuigen hebben de prijsbeslissingen van Boeing een aanzienlijke invloed op de prijsstelling van onderdelen. Bijvoorbeeld, Boeing's voorspellingen over toekomstige vliegtuigleveringen en de vraag naar specifieke onderdelen beïnvloeden hoe prijsmodellen worden ontwikkeld door leveranciers en fabrikanten van onderdelen. Deze modellen zijn gebaseerd op een diepgaand begrip van het gebruik van de onderdelen, de levenscyclus en de vervangingsfrequentie (McKinsey & Company: De vraag naar efficiënte vliegtuigen blijft: Een interview met Darren Hulst).

OEM-partnerschappen en toeleveringsketennetwerken

Sterke partnerschappen met OEM's zijn cruciaal bij het vaststellen van concurrerende prijsstrategieën. Bedrijven zoals STS Component Solutions benutten relaties met OEM's om toegang te krijgen tot hoogwaardige onderdelen terwijl ze voorspelbare prijsmodellen handhaven. Deze partnerschappen helpen om hoogwaardige onderdelen beschikbaar te houden tegen concurrerende prijzen (STS Aviation Group).

Leveranciers die nauw samenwerken met OEM's kunnen nauwkeurigere, op vraag gebaseerde productieschema's verwachten en hun prijsstrategieën aanpassen om de marktomstandigheden te weerspiegelen. Deze samenwerkingen helpen ook om tekorten en overbevoorrading te minimaliseren, wat leidt tot nauwkeurigere voorspellingen en stabiele prijzen.

De rol van marktsegmentatie in prijsstrategie

Bij het voorspellen van de vraag naar vliegtuigonderdelen speelt marktsegmentatie een cruciale rol bij het vaststellen van prijsstrategieën die inspelen op verschillende soorten vliegtuigen, operaties en klanten.

Burgerluchtvaart versus militaire luchtvaart

De vraag naar vliegtuigonderdelen verschilt aanzienlijk tussen de civiele en militaire luchtvaartsectoren.

De burgerluchtvaart vereist doorgaans een breed scala aan onderdelen voor commerciële vliegtuigen, inclusief alles van motoren tot cabinecomponenten. Deze onderdelen zijn onderhevig aan schommelingen in de vraag op basis van wereldwijde reispatronen en economische factoren. Zo hebben verstoringen in het luchtverkeer zoals de COVID-19 pandemie of geopolitieke gebeurtenissen invloed op de vraag naar vervangingsonderdelen, aangezien luchtvaartmaatschappijen de levensduur van hun bestaande vloten verlengen om te kunnen omgaan met de verminderde vraag naar reizen.

Aan de andere kant hebben onderdelen voor militaire luchtvaart vaak een meer voorspelbare vraag, gedreven door defensiebudgetten, inkoopcycli en geopolitieke factoren. De onderdelen die nodig zijn voor militaire vliegtuigen moeten vaak aan strengere normen voldoen, en de toeleveringsketens kunnen robuuster zijn om te voldoen aan de behoeften van defensieoperaties. Echter, de militaire luchtvaart kan unieke uitdagingen ervaren, zoals de behoefte aan zeer gespecialiseerde onderdelen of de snelle introductie van nieuwe vliegtuigmodellen gedreven door evoluerende defensie-eisen (Fortune Business Insights: Aircraft Aftermarket Parts Market).

Technologische trends en hun impact op segmentatie

Opkomende technologieën blijven de vraag beïnvloeden in zowel de burgerluchtvaart als de militaire luchtvaart.

In de burgerluchtvaartsector richten luchtvaartmaatschappijen zich steeds meer op brandstofefficiënte, milieuvriendelijke technologieën, zoals elektrische verticaal opstijgende en landende (eVTOL) vliegtuigen en duurzame vliegtuigbrandstof (McKinsey & Company: Vraag naar efficiënte vliegtuigen blijft: Een interview met Darren Hulst). Deze vooruitgang beïnvloedt de soorten onderdelen die nodig zijn en hoe deze onderdelen worden geprijsd. Zo kan de toenemende adoptie van eVTOL's nieuwe soorten onderdelen vereisen die voorheen niet in trek waren, wat kansen biedt voor leveranciers van onderdelen.

In de militaire luchtvaart zorgen technologische trends zoals de ontwikkeling van geavanceerde avionica, radarsystemen en voortstuwingstechnologieën ook voor veranderingen in de vraag naar onderdelen. Militaire vliegtuigen vereisen vaak onderdelen die ontworpen zijn voor hoge prestaties, hoge duurzaamheid en strengere veiligheidskenmerken. Naarmate defensieaannemers nieuwe systemen ontwikkelen, moeten leveranciers van onderdelen zich aanpassen aan deze technologische verschuivingen en dienovereenkomstig plannen voor de vraag (Deloitte).

Methoden voor het beoordelen van de nauwkeurigheid van vraagvoorspellingen.

Er zijn verschillende methoden die bedrijven gebruiken om de nauwkeurigheid van hun voorspellingen te valideren. Laten we meer ontdekken.

Met behulp van historische gegevens

Een van de belangrijkste hulpmiddelen is bestaande historische gegevens. Door het analyseren van eerdere vraagtrends, kunnen bedrijven de effectiviteit van hun voorspellingsmodellen beoordelen en aanpassingen maken voor toekomstige voorspellingen.

Hoewel historische feiten en cijfers alleen niet voldoende zijn, als uw voorspellingen sterk afwijken van eerdere historische trends, is er bijna zeker iets mis. Historische gegevens zijn een solide voorbode die aangeeft welke kant de winden van vraag en aanbod op waaien.

Bijvoorbeeld, het bekijken van de historische prestaties van bepaalde vliegtuigen tijdens piekreisseizoenen of als reactie op specifieke wereldgebeurtenissen (zoals de pandemie) kan helpen bij het verfijnen van vraagvoorspellingen voor soortgelijke toekomstige evenementen.

Historische gegevens stellen bedrijven ook in staat om de levenscycli van verschillende onderdelen in grote lijnen te begrijpen, hoe vaak ze vervangen moeten worden, en hoe hun vraag samenhangt met externe factoren zoals luchtvaartoperaties, economische omstandigheden of schommelingen in de brandstofprijzen (Fortune Business Insights: Aftermarket Parts Market).

Samenwerken met OEM's voor nauwkeurigere gegevens

Naast historische gegevens is samenwerking met OEM's (originele apparatuurfabrikanten) cruciaal voor het verbeteren van de nauwkeurigheid van voorspellingen. Het delen van gegevens met leveranciers, luchtvaartmaatschappijen en onderdelenfabrikanten stelt bedrijven in staat om nauwkeurigere inzichten te verkrijgen in de aankomende behoeften.

OEM's hebben doorgaans toegang tot gedetailleerde informatie over productieschema's van vliegtuigen, onderhoudsvereisten en de levensduur van onderdelen. Het opnemen van deze gegevens in voorspellingsmodellen helpt bedrijven de onzekerheid te verminderen rondom de vraag naar specifieke onderdelen en hun prijsstrategieën beter af te stemmen op de daadwerkelijke marktbehoefte (STS Aviation Group).

Uitdagingen in nauwkeurigheid en hoe deze te overwinnen

Ondanks de beste inspanningen om historische gegevens te gebruiken en samen te werken met OEM's, zijn er uitdagingen. Zo kunnen onvoorspelbare wereldwijde gebeurtenissen, zoals de COVID-19-pandemie of geopolitieke crises, de vraagpatronen drastisch veranderen. Evenzo kunnen verschuivingen in luchtvaartgewoonten—zoals de opkomst van goedkope luchtvaartmaatschappijen of de toegenomen vraag naar vrachtvluchten—de vraag naar onderdelen beïnvloeden.

Om deze uitdagingen te overwinnen, hebben bedrijven behoefte aan wendbare voorspellingsmethoden die snel kunnen aanpassen en meebuigen met veranderende omstandigheden. Real-time data-analyse en continue updates aan voorspellingsmodellen kunnen bedrijven helpen om voorop te blijven lopen op markttrends en hun prijsstrategieën dienovereenkomstig aan te passen (McKinsey & Company: Om uw toeleveringsketen te verbeteren, moderniseer uw IT van de toeleveringsketen).

De toekomst van prijsbepaling en vraagvoorspelling voor vliegtuigonderdelen

Voor een blijvend concurrentievoordeel moeten bedrijven voortdurend nieuwe technologieën omarmen die slimmere, efficiëntere operaties en vraagvoorspelling mogelijk maken. Wanneer een grote concurrent zich begeeft in het adopteren van een nieuwe technologie, dwingt dit de industrie om te volgen of het risico te lopen operationeel verouderd te raken.

AI en verbonden systemen voor real-time gegevens verhogen de inzet voor iedereen in de luchtvaartsector. De vraag naar onderdelen wordt gedreven door een scala aan interne en externe factoren, die voortdurend veranderen.

Bedrijven die AI en machine learning oplossingen gebruiken voor slimmere inzichten lopen voorop en zijn gepositioneerd om voorop te blijven.

In een industrie waar precisie hoog in het vaandel staat, kunnen luchtvaartbedrijven die hun voorspellingsprocessen voortdurend verbeteren voor kleine (en grote) winsten dag na dag, betrouwbaar voldoen aan de verwachtingen van klanten en de markt.

Wilt u de concurrentie voorblijven op het gebied van voorspellingen en prijsstelling van vliegtuigonderdelen? Werk samen met ePlaneAI vandaag nog en profiteer van onze geavanceerde voorspellende analysetools om uw prijsstrategie te optimaliseren. Laat deze kans niet liggen—maak datagestuurde beslissingen die uw bedrijf naar een hoger niveau kunnen tillen in de zich ontwikkelende lucht- en ruimtevaartmarkt.

‍