AI gebruiken om inkoopwerkstromen in de luchtvaart te vereenvoudigen

In de luchtvaartindustrie is inkoop een complexe en cruciale functie. Het is afhankelijk van de tijdige verwerving van onderdelen, diensten en apparatuur die nodig zijn voor veilige en productieve operaties.

Luchtvaartmaatschappijen, MRO's en onderdelenleveranciers maken steeds meer gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) om het inkoopproces te stroomlijnen. AI heeft transformerende capaciteiten, waardoor een verhoogd niveau van efficiëntie en zakelijk inzicht naar de toeleveringsketen van de luchtvaart wordt gebracht.

Dit artikel onderzoekt hoe AI de inkoopprocessen in de luchtvaart vereenvoudigt, de belangrijkste prestatie-indicatoren (KPI's) die daarbij een rol spelen, en overwegingen voor de integratie van AI-oplossingen.

Wat is inkoop?

Inkoop omvat het strategische proces van het vinden en aankopen van goederen en diensten van externe leveranciers om te voldoen aan de operationele behoeften van een organisatie.

In aviation, this encompasses aircraft parts, MRO (Maintenance Repair Overhaul) services, fuel, and ground handling services. Effective procurement practices ensure cost-efficiency, quality assurance, and compliance with FAA regulatory standards, all of which are crucial in the aviation sector.

Hoewel inkoop het strategische proces van het verwerven van essentiële goederen en diensten definieert, verdeelt de gehele inkoopcyclus dit proces in afzonderlijke fasen, waarbij gedetailleerd wordt beschreven hoe deze verwervingen van begin tot eind worden beheerd.

Inkoopcyclus

In de luchtvaart omvat de inkoopcyclus een reeks kritieke stappen om de efficiënte en tijdige verwerving van essentiële middelen te waarborgen:

AOG en uitzonderlijke situaties

In dringende scenario's zoals Aircraft on Ground (AOG) situaties, wordt dit proces versneld. AI-gestuurde hulpmiddelen zorgen voor snellere RFQ-reacties, leverancierskeuze en orderplaatsingen om stilstand en operationele verstoringen tot een minimum te beperken. Uitzonderlijke gevallen kunnen dezelfde cyclus volgen, maar dan in een versneld tempo, waarbij voorspellende analyses en automatisering worden ingezet om behoeften met hoge inzet te prioriteren.

Een geoptimaliseerd inkoopproces vermindert vertragingen, beheerst kosten en zorgt voor de continue beschikbaarheid van kritieke middelen.

‍

KPI's in inkoop

Kritieke prestatie-indicatoren (KPI's) zijn essentiële meetwaarden die de effectiviteit en het algehele succes van inkoopprocessen meten. In de luchtvaart zijn de belangen groot en de marges voor fouten klein. Als gevolg hiervan is het bijhouden van deze KPI's essentieel voor het handhaven van operationele uitmuntendheid. De integratie van kunstmatige intelligentie (AI) heeft de manier waarop organisaties deze KPI's monitoren en optimaliseren verhoogd, met geavanceerde hulpmiddelen om trends te analyseren, uitkomsten te voorspellen en processen te automatiseren.

Kostenbesparing

Kostenbesparingen zijn een van de meest directe indicatoren van efficiëntie. Organisaties kunnen meten hoe goed hun strategieën overeenkomen met financiële doelstellingen wanneer ze de besparingen bijhouden die behaald zijn door onderhandelingen, betere timing, grootschalige bestellingen of alternatieve inkoopbronnen.

AI verbetert kostenbesparingen door het gebruik van voorspellende analyses om mogelijkheden voor kostenbesparing te identificeren, zoals het optimaliseren van leverancierscontracten of het signaleren van verspillende uitgavenpatronen.

Inkoop-ROI

ROI van inkoop evalueert het financiële rendement op investering door de winsten van inkoopactiviteiten te vergelijken met de gemaakte kosten.

AI-hulpmiddelen stroomlijnen deze berekening verder met automatisering. Wanneer ze gegevens over systemen heen verzamelen en analyseren, kan uw inkoop team de ROI sneller en met grotere nauwkeurigheid beoordelen.

Levertijd van leverancier

De levertijd van de leverancier meet de gemiddelde tijd die leveranciers nodig hebben om goederen of diensten te leveren nadat een bestelling is geplaatst. Het bijhouden hiervan over tijd kan u helpen uw meest betrouwbare en consistente leveranciers te identificeren, voor verschillende onderdelen. De prestaties kunnen variëren per onderdeel, of op verschillende tijden van het jaar. Dit weten helpt u om leveranciers beter te beheren en te kiezen.

In de luchtvaart, waar vertragingen de operaties aan de grond kunnen houden, is voorspelbare levertijd van leveranciers net zo belangrijk als hun snelheid. AI-gestuurde hulpmiddelen zoals machine learning (ML) modellen kunnen leveranciersvertragingen voorspellen op basis van historische gegevens en externe factoren zoals verstoringen in de toeleveringsketen. Met AI kun je inkoopteams in staat stellen om vertragingen te mitigeren voordat ze plaatsvinden.

Doorlooptijd van bestelorder

Deze KPI houdt de tijd bij die nodig is om een aankoopverzoek te verwerken, een inkoopopdracht uit te geven, goedkeuringen te verkrijgen en de bestelling bij leveranciers in te dienen.

AI vereenvoudigt dit proces door repetitieve taken zoals gegevensinvoer en documentroutering te automatiseren. Intelligente tools voor workflowautomatisering kunnen knelpunten signaleren, verbeteringen voorstellen voor het inkoopproces en de cyclustijden verkorten. Op deze manier kan de inkoopactiviteit gelijke tred houden met operationele behoeften.

Defectpercentage van leverancier

Het defectpercentage van de leverancier meet het percentage van ontvangen bestellingen met defecten of non-conformiteiten. Dit inzicht is van cruciaal belang in een risicovolle industrie zoals de luchtvaart.

AI kan leveranciersprestatietrends monitoren en natuurlijke taalverwerking (NLP) gebruiken om communicatie gerelateerd aan defecten te analyseren, zoals inspectierapporten, e-mails en onderhoudslogboeken om terugkerende problemen te identificeren en het beoordelingsproces van leveranciers te verbeteren.

Beheerd uitgaven

Deze maatstaf geeft het aandeel van de totale inkoopuitgaven weer dat wordt beheerd via formele inkoopprocessen in tegenstelling tot andere indirecte inkoopactiviteiten.

Hogere percentages weerspiegelen beter toezicht en controle. AI-hulpmiddelen kunnen automatisch uitgaven categoriseren en analyseren, waarbij patronen worden geïdentificeerd die duiden op ongebonden of niet-goedgekeurde aankopen. Deze inzichten stellen teams in staat om naleving af te dwingen en ongeautoriseerde uitgaven te minimaliseren.

Noodaankoopverhouding

De verhouding van noodinkopen berekent het aantal ongeplande of dringende aankopen in vergelijking met alle aankopen in totaal. Een hoge verhouding duidt vaak op onvoldoende planning, slechte communicatie tussen afdelingen en andere inefficiënties in voorraadbeheer.

AI-gestuurde vraagvoorspellingstools kunnen noodzakelijke aankopen minimaliseren door toekomstige behoeften te voorspellen op basis van factoren zoals vluchtschema's, onderhoudscycli en historische consumptie- en vraagpatronen.

Leveranciersbeschikbaarheid

Leveranciersbeschikbaarheid beoordeelt de betrouwbaarheid van een leverancier bij het vervullen van bestellingen zoals gevraagd. AI-gestuurde analyses kunnen de prestaties van leveranciers over tijd volgen en potentiële risico's signaleren. AI maakt ook dynamische leveranciersbeoordelingsmodellen mogelijk die rangschikkingen aanpassen op basis van evoluerende prestatie-indicatoren, zodat inkoopteams altijd over de meest recente inzichten beschikken.

‍

ERP-integratie

Een ERP (Enterprise Resource Planning)-systeem combineert systemen voor verschillende bedrijfsafdelingen—financiën en boekhouding, supply chain en voorraadbeheer, personeelszaken, en productie en fabricage—in één enkel platform.

In de luchtvaart vergemakkelijkt ERP-integratie het realtime delen van gegevens tussen de inkoopafdeling en andere bedrijfsonderdelen, voor snellere coördinatie en snelle besluitvorming.

Het integreren van inkoopactiviteiten met uw ERP maakt gecentraliseerd gegevensbeheer mogelijk, automatisering van het algehele inkoopproces, verbeterde naleving en verbeterde rapportage. Deze verbeteringen zijn essentieel om een volledig geoptimaliseerde workflow te bereiken met minimale verspilling en maximale efficiëntie.

Speciale overwegingen voor de inkoop in de luchtvaart

De inkoop in de luchtvaart kent unieke uitdagingen vanwege de strenge veiligheidsnormen van de industrie, regelgevend toezicht en het kritieke belang van tijdige beschikbaarheid van onderdelen.

Belangrijke overwegingen zijn onder andere:

Het aanpakken van deze overwegingen is cruciaal voor het handhaven van veilige en efficiënte luchtvaartoperaties.

Hoe kan AI inkoopprocessen in de luchtvaart vereenvoudigen?

Kunstmatige intelligentie (AI) transformeert de inkoop in de luchtvaart door automatisering. Het elimineert repetitieve taken terwijl het enorme datasets analyseert en bruikbare inzichten levert.

Hier is een uiteenzetting van hoe AI de inkoopprocessen in de luchtvaart vereenvoudigt:

Predictive analytics voorziet in behoeften voordat ze ontstaan

AI maakt gebruik van voorspellende analyses om de vraag naar onderdelen en diensten te voorspellen op basis van zaken zoals historische gegevens en onderhoudsschema's. Er zijn ook externe factoren die AI toevoegt, zoals het weer of geopolitieke gebeurtenissen om de kans op tekorten of overbevoorrading te verminderen.

Bijvoorbeeld, het inkoop team van een luchtvaartmaatschappij kan AI gebruiken om een toename in de vraag naar specifieke onderdelen tijdens piekreisseizoenen te voorspellen, waardoor ze proactief voorraad kunnen veiligstellen tegen gunstige prijzen. Deze mogelijkheid vermindert niet alleen spoedaankopen maar minimaliseert ook operationele stilstand veroorzaakt door ongepland onderhoud.

Leveranciersbeoordeling helpt bij het vol vertrouwen kiezen van de juiste partners

AI-hulpmiddelen kunnen leveranciers beoordelen en rangschikken op basis van belangrijke prestatie-indicatoren, zoals levertijden, defectpercentages, prijzen en responsiviteit.

In tegenstelling tot traditionele methoden, die sterk leunen op handmatige beoordelingen en subjectief oordeel, evalueert AI de prestaties van leveranciers met behulp van realtime en historische gegevens. AI helpt bij het leveren van onbevooroordeelde en nauwkeurige beoordelingen.

Machine learning algoritmen kunnen trends analyseren om diegenen te identificeren die het meest waarschijnlijk voldoen aan de luchtvaartnormen, waarbij potentiële risico's zoals inconsistente kwaliteit of financiële instabiliteit worden gemarkeerd. Dit inzicht stelt inkoopteams in staat om sterkere en betrouwbaardere partnerschappen op te bouwen, wat uiteindelijk de risico's in de toeleveringsketen vermindert.

Procesautomatisering elimineert inefficiënties

Handmatige taken zoals het aanmaken van inkooporders, het verwerken van facturen en contractbeheer zijn tijdrovend en gevoelig voor menselijke fouten. AI-gedreven automatisering elimineert deze inefficiënties door processen te stroomlijnen en nauwkeurigheid te garanderen.

Spendanalyse onthult mogelijkheden voor besparingen

AI blinkt uit in het analyseren van complexe inkoopuitgavenpatronen om mogelijkheden voor kostenbesparing te identificeren. Zo kunnen AI-algoritmen vergelijkbare aankopen over verschillende afdelingen groeperen om gebieden te onthullen waar bulkinkoop de kosten zou kunnen verlagen. Het kan ook gevallen van ongecontroleerde uitgaven aanwijzen die budgetcontroles ondermijnen.

Risicobeheer blijft verstoringen voor

Luchtvaartaankopen zijn beladen met risico's, van geopolitieke instabiliteit tot natuurrampen. AI-hulpmiddelen monitoren en analyseren continu deze externe factoren om kwetsbaarheden te identificeren en mitigerende strategieën voor te stellen.

Als een leverancier in een politiek instabiele regio als hoog risico wordt aangemerkt, kan AI alternatieve leveranciers aanbevelen of kritieke onderdelen preventief op voorraad houden om vertragingen te voorkomen. Deze proactieve benadering van risicobeheer zorgt voor continuïteit in de bedrijfsvoering en beschermt tegen kostbare onderbrekingen.

Nalevingsmonitoring voldoet aan de strenge normen van de luchtvaart

De luchtvaartindustrie werkt onder strikt toezicht van regelgeving, waarbij niet-naleving kan leiden tot zware straffen of reputatieschade. AI vereenvoudigt het toezicht op naleving door regelgevende vereisten te volgen en ervoor te zorgen dat inkoopactiviteiten hiermee in lijn zijn.

Hulpmiddelen voor natuurlijke taalverwerking (NLP), kunnen bijvoorbeeld contracten, facturen en onderhoudslogboeken scannen om nalevingsgerelateerde informatie te extraheren en te valideren. AI vermindert de kans op fouten en levert automatisch documentatie die klaar is voor controle door middel van geautomatiseerde controles.

Dynamische prijsanalyse maakt datagestuurde kostenbeslissingen

AI kan marktprijstrends in realtime analyseren om inkoopteams een competitief voordeel te bieden. In de luchtvaart, waar de kosten van materialen zoals titanium of brandstof aanzienlijk kunnen fluctueren, zorgt deze capaciteit ervoor dat aankopen worden gedaan tegen optimale prijspunten.

Chatbots en virtuele assistenten bevorderen de productiviteit

AI-gestuurde chatbots en virtuele assistenten bieden inkoop teams snelle toegang tot informatie, waardoor dagelijkse werkzaamheden gestroomlijnd worden. Deze hulpmiddelen kunnen vragen over leveranciers beantwoorden, gebruikers door inkoopprocessen leiden en statusupdates over bestellingen in een fractie van een seconde geven.

NLP in contractbeheer haalt waarde uit ongestructureerde gegevens

Natuurlijke taalverwerking (NLP) is bijzonder waardevol voor contractbeheer. AI kan contracten scannen om belangrijke voorwaarden, deadlines en boetes te extraheren, en onregelmatigheden of aandachtspunten markeren.

Voor de inkoop in de luchtvaart, waar contracten vaak complexe clausules en regelgevende vereisten bevatten, zorgt NLP ervoor dat kritieke details nooit over het hoofd worden gezien. Het versnelt ook de contractbeoordelingen, waardoor inkoopteams sneller deals kunnen sluiten terwijl ze de risico's tot een minimum beperken.

Hoe vind je een AI-oplossing voor inkoopprocessen in de luchtvaart

Het selecteren van de juiste AI-oplossing vereist een duidelijk begrip van de inkoopuitdagingen en doelstellingen van uw organisatie. Begin met het evalueren van inefficiënties in uw huidige processen, zoals vertragingen in de communicatie met leveranciers of moeilijkheden bij het volgen van naleving. Dit zal helpen te identificeren waar AI de meeste waarde kan toevoegen, zoals het automatiseren van repetitieve taken of het verbeteren van de vraagvoorspelling.

Zoek naar AI-platformen ontworpen voor de luchtvaart die naadloos kunnen integreren met uw bestaande ERP of OMS voor realtime gegevensdeling en procesautomatisering. Schaalbaarheid en ondersteuning van de leverancier zijn ook cruciaal—kies een aanbieder met een bewezen staat van dienst in uw sector.

Voer ten slotte een kosten-batenanalyse uit om te bevestigen dat de investering meetbare besparingen, efficiëntieverbeteringen en risicobeperking zal opleveren. Wanneer u branchekennis en compatibiliteit met uw bedrijfsvoering prioriteert, kunt u met vertrouwen een AI-oplossing adopteren die uw inkoopprocessen transformeert.

Laatste gedachten

Het toevoegen van kunstmatige intelligentie aan inkoopprocessen in de luchtvaart verhoogt uw efficiëntie, waardoor u kosten kunt verlagen terwijl u naleving waarborgt.

Bewaak belangrijke prestatie-indicatoren in uw inkoopprocessen en benut AI-gestuurde oplossingen met de kracht van AI. Wanneer succesvol geïntegreerd in uw organisatie, kunt u inkoopoperaties met grotere behendigheid en precisie navigeren.

Verlaag kosten, voorkom voorraadtekorten en stroomlijn uw inkoopprocessen met ePlaneAI. Laat onze door AI aangedreven tools u helpen naadloze operaties te bereiken en slimmere beslissingen te nemen. Neem vandaag nog contact met ons op om uw inkoopproces te transformeren.