Optimalisatie van de lucht- en ruimtevaarttoeleveringsketen met AI en Big Data

Een enkel vliegtuig kan honderdduizenden of zelfs miljoenen onderdelen bevatten. Het aantal onderdelen dat een luchtvaartmaatschappij, OEM of MRO-werkplaats moet bijhouden, neemt exponentieel toe voor een hele vloot die bestaat uit verschillende platforms. Een enkel commercieel vliegtuig kan tot wel 3 miljoen onderdelen hebben, wat de complexiteit van voorraadbeheer benadrukt. Met meerdere wereldwijde leveranciers en onderdelendistributeurs die onderdelen maken of verkopen, wordt inkoop een ingewikkeld, gegevensintensief proces, waarbij miljoenen dynamische gegevenspunten geanalyseerd moeten worden.

Huidige websites voor onderdelen of digitale marktplaatsen zijn niet geavanceerd genoeg om relevante informatie uit uitgebreide en dynamische datasets te halen of te extraheren. Er is aanzienlijke handmatige inspanning nodig om te verifiëren dat de onderdelen aan de eisen voldoen, eerlijk geprijsd zijn volgens de marktwaarde en beschikbaar zijn – wat het inkoopproces zwaar maakt.

Zulke lange besluitvormingscycli kunnen invloed hebben op de operationele en financiële prestaties van OEM's, luchtvaartmaatschappijen, MRO-werkplaatsen en onderdelenleveranciers. Boeing schat dat de kosten voor een vliegtuig aan de grond (AOG) een luchtvaartmaatschappij $10.000 tot $20.000 dollar per uur kosten, of zelfs tot $100.000 aan gederfde inkomsten en extra uitgaven, afhankelijk van de situatie. In 2018 vond Airline Economics dat AOG-gebeurtenissen de wereldwijde luchtvaartindustrie jaarlijks naar schatting US $50 miljard kosten.

Het kunnen zeven en analyseren van grote hoeveelheden - zoals miljoenen onderdelen en hun bijbehorende gegevens - aan informatie en snel een aanbeveling kunnen doen, is een belangrijke toepassing voor automatiseringstechnologie, zoals Kunstmatige Intelligentie (AI), binnen de lucht- en ruimtevaartindustrie. AI kan het ingewikkelde netwerk van supply chain transacties transformeren in een gestroomlijnde, efficiënte en kostenbesparende operatie—waardoor je niet alleen de gehele supply chain kunt beheren, maar ook in real-time kunt optimaliseren.

AI-modellen zoals Recurrent Neural Networks (RNN's) en Transformers analyseren sequentiële gegevenstrends, wat tijdige besluitvorming in inkoopprocessen mogelijk maakt.

Met meer gegevens, tijd en training zullen deze specifieke AI-modellen voor de luchtvaart nauwkeuriger en efficiënter worden. Getraind met luchtvaartgegevens gedurende de afgelopen jaren, bereiken deze modellen hoge nauwkeurigheidsmetrieken, inclusief R², wat de precisie van voorspellingen aangeeft. AI-systemen zijn ontworpen om zelflerend en zelfoptimaliserend te zijn, continu hun prestaties verbeterend op basis van nieuwe gegevensinvoer.

In deze whitepaper leert u hoe AI-technologie het inkoopproces binnen de lucht- en ruimtevaartindustrie kan optimaliseren, wat leidt tot verbeterde operationele en financiële prestaties.

DE KRACHT VAN BIG DATA BENUTTEN MET BLOCKCHAIN- EN AI-TECHNOLOGIE

De lucht- en ruimtevaartindustrie heeft geen gebrek aan gegevens; het zou zelfs gezien kunnen worden als de gemeenschappelijke deler over de verschillende industrie segmenten. Echter, gegevens zijn alleen waardevol voor zover de inzichten die ze kunnen bieden en de acties die ze een organisatie inspireren te ondernemen.

Het verzamelen en analyseren van grote hoeveelheden data en het produceren van aanbevelingen is de perfecte toepassing voor een oplossing die AI ondersteund door blockchain technologie gebruikt. Geavanceerde modellen, zoals Graph Neural Networks (GNNs), vergemakkelijken het begrijpen van relaties tussen leveranciers en onderdelen, wat de besluitvorming binnen door blockchain ondersteunde systemen verbetert.

De gedecentraliseerde aard van een blockchain-systeem maakt real-time, industriebrede zoekopdrachten mogelijk met gebruik van openbare, externe en interne gegevens binnen enkele seconden. Filter die resultaten in een AI-model, en onmiddellijk wordt een nauwkeurige oplossing bedacht — dit zorgt voor efficiëntie binnen een organisatie door het stroomlijnen en automatiseren van een zeer handmatig proces.

ePlaneAI heeft deze use case herkend en een software-as-a-service platform ontwikkeld dat conversatie en generatieve AI samen met big data gebruikt om de luchtvaartonderdelenindustrie en het inkoopproces volledig te automatiseren.

Elk onderdeelrecord binnen de blockchain bevat een onveranderlijke geschiedenis van attributen—zoals staat, locatie en naleving—die een veilige, fraudebestendige digitale registratie biedt die het risico op namaak vermindert, de transparantie verhoogt en de naleving van industrienormen zoals EASA en FAA versterkt.

Terwijl de resultaten van een onderdeelzoekopdracht worden verzameld, gaan ze vervolgens door het generatieve AI-model, wat een op maat gemaakte aanbeveling produceert die geautomatiseerd en zelfregulerend is op basis van realtime luchtvaartmarktgegevens. Eventuele wijzigingen in kosten, locatie of beschikbaarheid van een onderdeel worden meegenomen in de aanbevolen oplossing. Dus, als je op maandagochtend zoekt naar Onderdeel A maar het niet aanschaft tot dinsdag, is het mogelijk niet meer beschikbaar, of de weergegeven prijs kan veranderd zijn—net zoals het uitstellen van een aankoop in je Amazon-winkelwagen.

De intrinsieke capaciteit van AI om grote datasets (en typen) te verwerken en zich aan te passen aan verschillende patronen en productiecomplexiteiten zorgt voor langetermijnduurzaamheid en schaalbaarheid. Met een wereldwijde MRO-markt die naar verwachting zal groeien tot 119 miljard dollar tegen 2026, en arbeidskosten die goed zijn voor 60-70% van de totale MRO-uitgaven, kunnen efficiënte AI-oplossingen aanzienlijke kostenbesparingen en operationele efficiëntie realiseren​.

Om de groeiende gegevensbehoeften van AI te ondersteunen, zijn ultrasnelle databases essentieel. Traditionele databases missen vaak de snelheid en schaalbaarheid die nodig zijn voor realtime gegevensverwerking, waardoor geavanceerde databasetechnologieën cruciaal zijn voor een succesvolle implementatie van AI. De kosten van cloud computing kunnen variëren van $0,25 per uur tot meer dan $30 per uur voor high-end enkele GPU-systemen. Echter, deze technologieën zijn schaalbaar en toegankelijk voor bedrijven van alle groottes, inclusief kleinere ondernemingen. AI's mogelijkheden kunnen worden aangepast om aan specifieke behoeften te voldoen zodat iedereen onmiddellijk voordeel kan behalen.

Grotere ondernemingen kunnen nog grotere efficiëntie en kostenbesparingen verwachten naarmate ze doorlopende door AI aangedreven inzichten benutten over enorme datasets. Moderne databases die in staat zijn tot sub-seconden reactietijden bij vragen stellen AI-oplossingen in staat om snellere en nauwkeurigere aanbevelingen te leveren voor voorraadbeheer tot het verhelpen van AOG-situaties.

Met een enorme en constante hoeveelheid gegevens die verzameld en verwerkt worden door de oplossing van ePlaneAI, verbetert de AI-technologie voortdurend met tijd en training. Hoe meer patronen en trends het kan identificeren op basis van de toegenomen hoeveelheid gegevens, hoe beter het een voorkeursoplossing voor de gebruiker kan genereren.

INZICHTEN DIE MENSELIJKE ANALYSE OVERTREFFEN

De terabytes aan gegevens van vliegtuigonderdelen die geconsumeerd en verwerkt kunnen worden, zouden honderden datawetenschappers maanden kosten om actiegerichte resultaten te produceren. Echter, een van de belangrijkste knelpunten in door AI aangedreven besluitvorming is de database-infrastructuur. Terwijl sommige databases queries in <1 seconde kunnen verwerken, kan het bij anderen tot 15 minuten duren om dezelfde resultaten te leveren. Deze vertraging kan een aanzienlijke impact hebben op real-time besluitvorming in kritieke inkoopscenario's, waar snelheid essentieel is voor het handhaven van operationele efficiëntie om financiële impact te minimaliseren. Bijvoorbeeld, elk commercieel vliegtuig ondergaat ongeveer 3-5 grote onderhoudsbeurten per jaar, met gemiddelde onderhoudskosten per vliegtuig van 3 miljoen dollar​.

Vertragingen van onderdelen en ongepland onderhoud kunnen leiden tot hoge kosten, verlies van toekomstige ticketverkopen door verlengde uitvaltijd, en afgenomen klantloyaliteit door toegenomen vertragingen en annuleringen.

Het afleiden van interne middelen van dagelijkse operationele taken voor het zoeken naar voorraad of het bestellen van onderdelen en het snel nemen van kritieke beslissingen met beperkte informatie veroorzaakt verdere operationele verstoring.

Het ePlaneAI platform gebruikt Convolutionele Neurale Netwerken (CNN's) voor het identificeren van op beelden gebaseerde onderdeelgegevens en Autoencoders voor anomaliedetectie, wat zorgt voor data nauwkeurigheid en kwaliteitsborging. Deze modellen werken autonoom, zich aanpassend aan evoluerende gegevenspatronen om hoge nauwkeurigheid en prestaties in de loop van de tijd te behouden. Deze autonome capaciteit vermindert menselijke tussenkomst en verhoogt de operationele efficiëntie. Door gebruik te maken van dit soort oplossing, zullen organisaties een beter begrip hebben van voorraadbeheer en -gebruik, wat zorgt voor nauwkeurige voorspellingen van korte en lange termijn behoeften om toekomstige voorraadproblemen te verminderen. De oplossing kan automatisch voorraad aankopen tegen de beste beschikbare marktprijs.

GEBRUIKSSCENARIO: Geautomatiseerde Inkoop en Voorraadoptimalisatie

Een bedrijf in de luchtvaartindustrie kreeg te maken met aanzienlijke uitdagingen met AOG-bestellingen die goed waren voor 70% van hun totale onderdelenbestellingen. Deze omvatten meer dan 500 leveranciers en het beheren van meer dan 70.000 SKU's verspreid over vijf magazijnen. Hun optimalisatie van het par-niveau vond zelden plaats, slechts eenmaal per jaar, wat leidde tot inefficiënties en druk op werknemers om kritieke beslissingen te nemen. Gemiddeld streven luchtvaartmaatschappijen naar een omloopsnelheid van de voorraad van 1,5 tot 2 keer per jaar, wat betekent dat de onderdelenvoorraad typisch elke 6-8 maanden wordt vervangen.

Dit bedrijf implementeerde een op maat gemaakte oplossing van ePlaneAI die XGBoost en Random Forests gebruikte om inkoopschema's en voorraadbeheer te optimaliseren, zorgend voor nauwkeurige aanpassingen van de par-niveaus en vraagvoorspelling. Specifieke resultaten omvatten:

Zelfs wanneer alleen gebruik wordt gemaakt van interne ERP-gegevens, kan een AI-oplossing voorspellender worden op basis van gebruikersvoorkeuren. Bijvoorbeeld, het vermogen om historische aankoopbeslissingen te benutten - hoeveelheden, leveranciers, leveringssnelheid traint het AI-model om niet alleen de beste beslissing te genereren, maar ook een geprefereerde oplossing.

GEBRUIKSSCENARIO: Langetermijnvoorspelling en Productieplanning

Een fabrikant van lucht- en ruimtevaartonderdelen kreeg te maken met aanzienlijke uitdagingen vanwege lange levertijden van meer dan acht maanden en korte leveringstermijnen variërend van 1 tot 10 dagen. Deze beperkingen maakten een robuuste oplossing noodzakelijk om de vraag nauwkeurig te voorspellen en de productie effectief te plannen.

Ze hebben een aangepaste AI-oplossing van ePlaneAI geïmplementeerd om nauwkeurig te voorspellen en patronen en seizoensgebonden trends te identificeren en een uitgebreid jaarlijks productieschema te informeren, inclusief bovenste, onderste en mediane waarden.

Modellen zoals Prophet en ARIMA maken nauwkeurige vraagvoorspelling mogelijk, terwijl Genetische Algoritmen de productieschema's optimaliseren op basis van seizoensgebonden trends.

Specifieke resultaten omvatten:

GEAUTOMATISEERDE PROCESSEN VAN INZICHT TOT TRANSACTIE

ePlaneAI leidt de gebruiker automatisch om de transactie te voltooien zodra een aanbeveling is gegeven. Door het integreren van Reinforcement Learning (RL), past het systeem zich aan dynamische marktomstandigheden aan, wat realtime prijsaanpassingen mogelijk maakt voor inkooptransacties. Deze adaptieve algoritmen werken in een autonome modus, waarbij minimale handmatige interventie nodig is terwijl de efficiëntie en kosteneffectiviteit gemaximaliseerd worden. Dit wordt bereikt door de autonome winkelvoorzijde die geautomatiseerde prijsstelling biedt – aangepast aan de huidige markttarief - en een wereldwijd B2B afreken- & betalingssysteem gebaseerd op contractvoorwaarden.

Het automatiseren van dit proces zorgt voor een verhoogde operationele efficiëntie en prestaties en daarmee ook voor een hogere winstgevendheid door middel van:

Geautomatiseerde transacties creëren ook digitale, gedetailleerde logboeken die traceerbaarheid als een verbeterde nalevingsmaatregel vergemakkelijken. Deze gedetailleerde verslagen zorgen er ook voor dat de transactie voldoet aan alle noodzakelijke richtlijnen van het aankoopproces.

Het automatiseren van het transactieproces is de laatste stap om een meer gestroomlijnde en effectieve inkoopstrategie te faciliteren.

CONCLUSIE

Een meer vereenvoudigde en effectieve inkoopstrategie leidt tot verhoogde operationele efficiëntie en uiteindelijk een winstgevender bedrijf.

Voor elk segment van de lucht- en ruimtevaartindustrie om een concurrentievoordeel te behouden en de winstgevendheid te verhogen, moeten ze technologieën omarmen die het complexe, arbeids- en tijdsintensieve inkoopproces optimaliseren. Gezien de voorraadkosten in de luchtvaartindustrie variëren van 15-25% van de waarde van het onderdeel per jaar, kan AI-gestuurde voorraadoptimalisatie aanzienlijke besparingen opleveren.