Compreendendo os modelos de custo de fabricação aeroespacial e como os fabricantes podem reduzir custos com IA

O que são modelos de custo de fabricação aeroespacial?

Os modelos de custo de fabricação aeroespacial são estruturas para gerenciar os custos de produção de componentes de aeronaves e sistemas aviônicos.

Esses modelos incluem custos fixos, como ferramentas e despesas de capital, custos variáveis, como mão de obra e materiais, e custos indiretos, como garantia de qualidade, logística e conformidade.

À medida que as aeronaves modernas se tornam mais complexas, as empresas de aviação precisam levar em conta uma gama cada vez maior de variáveis.

Bem executados, esses modelos permitem que OEMs forneçam peças de alta precisão sob rigoroso escrutínio regulatório, mantendo os custos sob controle. Fabricantes dos setores de defesa e comercial dependem de modelos precisos para sua sobrevivência financeira.

Hoje, os modelos de custos estão sob mais pressão do que nunca.Semana da Aviaçãorelatórios, contratos de longo prazopodeoferecem maior previsibilidade de custos. No entanto, a crescente volatilidade nas cadeias de suprimentos — incluindo tarifas, mão de obra e outros fatores geopolíticos — está forçando os fabricantes a revisar regularmente suas premissas de preços.

A pressão está aumentando: por que os custos estão aumentando

Os custos da indústria aeroespacial estão aumentando acentuadamente. A JetBlue, por exemplo, anunciou recentemente que estacionará aeronaves, reduzirá voos e reavaliará sua estrutura de liderança após determinar que é "improvável" atingir o ponto de equilíbrio em 2025.

A queda na demanda por viagens, as inspeções de motores cada vez mais rigorosas e a incerteza econômica são os principais fatores que contribuem para a perspectiva sombria da empresa, e a JetBlue não está sozinha operando no vermelho.

A Spirit AeroSystems está passando por uma grande reformulação após enfrentar uma série de dificuldades financeiras. A Boeing está recomprando a Spirit AeroSystems por US$ 4,7 bilhões em um acordo de reaquisição que inclui a transferência de ativos importantes para a Airbus. Falhas no controle de qualidade, como a explosão do 737 MAX de 9 portas em 2024, o caos na produção durante a pandemia e anos de crescente pressão financeira impulsionaram esse acordo de compra incomum.

A verdade mais ampla e subjacente é que OEMs e fornecedores estão sendo pressionados. Ambos precisam repensar toda a sua abordagem de modelagem de custos ou correr o risco de sofrer impactos de ambos os lados, como preços mais altos de materiais e menor tolerância do cliente a atrasos ou defeitos.

Quando a segurança subverte os modelos de custos

As manchetes de notícias recentes apenas aumentam o mercado eescrutínio regulatórioMuitos consumidores, defensores e agências governamentais estão desconfiados da nova tecnologia de IA usada em peças e na produção de aeronaves. O ano foi marcado por incidentes aéreos fatais, como a colisão da American Airlines com um helicóptero militar em Washington, D.C., matando 67 passageiros em janeiro de 2025, e o Boeing 787 da Air India, que caiu logo após a decolagem, matando 270 passageiros e 29 transeuntes em solo em junho de 2025.

Embora as viagens aéreas continuem extremamente seguras, a vigilância governamental está aumentando. A FAA, acusada de ser muito frouxa e "não interferir", intensificou sua supervisão da Boeing. A FAA realizou um número sem precedentes de auditorias da Boeing, e sua supervisão "mais rigorosa" continuará "indefinidamente".

Cada nova exigência de inspeção, embora crucial para a segurança, introduz reduções na produção, ciclos de retrabalho e custos de conformidade. Os modelos de custo tradicionais não foram elaborados para levar em conta a escassez de mão de obra, erros de produção como painéis de porta caindo em pleno voo ou a pressão regulatória incessante.

A Boeing gastou mais de US$ 4 bilhões apenas em um trimestre para lidar com problemas de segurança, custos que seus clientes não estão dispostos a absorver. Companhias aéreas como Ryanair, Delta e Southwest têm resistido publicamente às tentativas da Boeing de repassar custos mais altos — decorrentes de revisões de segurança e atrasos regulatórios —, mas as companhias aéreas dependem da fabricante para o crescimento futuro da frota, já que outras OEMs não estão posicionadas para suprir a lacuna de demanda.

Embora a Boeing arcará com parte desses custos, o mesmo acontecerá com as companhias aéreas, confinadas a um ecossistema limitado de fabricantes de equipamentos originais (OEMs). Escalas de preços de longo prazo provavelmente serão incorporadas a contratos futuros com termos de financiamento mais criativos.

Como gerenciar os custos inesperados das consequências da segurança

É aqui quesistemas preditivospode realmente mudar a situação. A GE Aerospace relata que a manutenção preditiva detecta problemas em motores até 60% mais cedo e reduz as remoções não programadas em um terço. Esses recursos, juntamente com a análise do SmartSignal, que pode economizar milhões por alerta, dão aos fabricantes e seus parceiros B2B a previsão para modelar inspeções obrigatórias e outras interrupções que geram custos antes que elas aconteçam.

A previsão por IA também ajuda os planejadores a simular impactos de custos decorrentes de escassez de mão de obra, ciclos de retrabalho e atrasos regulatórios. No setor de aviação de margem estreita, essa visibilidade do modelo de custos ajuda as empresas a se manterem operacionais quando as condições se tornam voláteis.

A complexidade das cadeias de suprimentos aeroespaciais modernas

Nossa atual cadeia de suprimentos aeroespaciais é um pouco confusa; ela precisa obedecer a vários órgãos reguladores internacionais que estão fortalecendo a supervisão.

As operações hiperglobais da Airbus nos mostram a complexidade do mercado da aviação. A fabricante de equipamentos originais (OEM) conta com mais de 8.000 fornecedores diretos (ou 18.000 com subcontratados) em 90 países, uma rede titânica, porém menor que a rede mais ampla da Boeing, com mais de 20.000. Uma única aeronave pode exigir milhões de peças de milhares de empresas em 30 países. OEMs, companhias aéreas e passageiros dependem de uma rede global de fornecedores e subcontratados para entregar com segurança e economia.

Essa fragmentação complica a modelagem de custos. Cada local de fornecimento tem seus próprios custos de mão de obra, níveis de produtividade e fatores de risco, e a transportadora precisa multiplicar isso por 8.000. As atuais perturbações geopolíticas, como tarifas e tensões comerciais, apenas agravam essas vulnerabilidades.

A Airbus, que conseguiu evitar os problemas de segurança da Boeing, observa que tem enfrentado dificuldades para arcar com esses aumentos de despesas, com muitos aumentos de custos relacionados à inflação e aos preços da energia. Assim, em um movimento para se proteger contra a crescente volatilidade, a Airbus garantiu contratos de longo prazo com termos abaixo do ideal.

Os modelos de custo tradicionais, baseados em premissas previsíveis que se tornaram amplamente obsoletas, estão falhando. As políticas tarifárias fragmentadas e protecionistas do nosso atual governo presidencial estão jogando mais lenha na fogueira.

Os fabricantes estão lutando para lidar com a instabilidade política. Aqueles com visão de futuro estão usando dados em tempo real, planejamento de cenários e previsões baseadas em IA para levar em conta as constantes mudanças na saúde dos fornecedores, nos prazos de entrega e na disponibilidade de materiais e mão de obra. Embora essas previsões não sejam perfeitas, elas são infinitamente superiores às projeções compiladas a partir de fontes de dados díspares e desatualizadas.

A IA pode preencher as lacunas nos modelos de custos tradicionais

Os modelos de custo tradicionais dependem muito mais de registros históricos do que de dados em tempo real, de suposições humanas em vez de fatos concretos e de relatórios departamentais isolados em vez de sistemas integrados — claramente insuficientes para os desafios atuais.

Ferramentas de aviação com tecnologia de IASistemas como o ePlaneAI podem agregar fluxos de dados em tempo real de sistemas ERP, fornecedores, plataformas de logística, linhas de produtos e até mesmo sentimento político. Utilizando processamento de linguagem natural (PLN), sistemas avançados podem ler sinais de risco geopolítico em tempo real, provenientes de manchetes de notícias, briefings governamentais, atualizações de políticas comerciais e muito mais. Esses sistemas podem então marcar e classificar o sentimento ou o nível de ameaça e simular como isso afetaria o custo dos produtos vendidos (CPV), os prazos de entrega, a disponibilidade dos fornecedores, as reservas de estoque necessárias, os atrasos nas inspeções e muito mais.

Assim, os sistemas de IA permitem aos fabricantes:

Como a IBM observa em seu guiaIA para as Cadeias de Suprimentos, algoritmos preditivos são essenciais para evitar paralisações operacionais em larga escala, permitindo que as equipes de compras tenham tempo suficiente para redirecionar, renegociar ou até mesmo imprimir alternativas em 3D.

Além disso, pesquisas da IATA mostram que a tecnologia de gêmeos digitais e o aprendizado de máquina podem simular a produção em escala. Em vez de depender de estimativas "de ponta", os fabricantes podem testar como os custos se comportam em um ambiente virtual sem precisar comprar ou realocar recursos.

IA em ação: como os principais players aeroespaciais estão respondendo

A inteligência artificial está sendo implantada em larga escala por líderes da aviação, reduzindo custos e acelerando os tempos de resposta a interrupções.

A Airbus incorporou análise preditiva e modelagem digital em seus fluxos de trabalho de produção, principalmente para lidar com riscos de atrasos no fornecimento, controle de qualidade e alocação de força de trabalho. Essas ferramentas ajudaram a Airbus a se adaptar dinamicamente aos pontos de pressão da cadeia de suprimentos, em vez de esperar por revisões trimestrais para identificar estouros de custos.

A JetBlue é outro exemplo de empresa que responde à pressão financeira com decisões em tempo real e baseadas em dados. Além de estacionar aviões e reduzir rotas, a companhia aérea está adiando a entrega de 44 novos aviões Airbus, avaliados em US$ 3 bilhões, entre 2025 e 2029. Além disso, a JetBlue suspendeu por tempo indeterminado a modernização de várias aeronaves mais antigas.

Os insights para essas medidas inteligentes de redução de custos não teriam sido possíveis sem ferramentas de modelagem e otimização de cenários alimentadas por software de IA.

E a Boeing, ao absorver a Spirit AeroSystems enquanto lida com problemas de produção, ressalta ainda mais a importância da inteligência artificial. Seu Relatório Anual de 2024 revela que o aumento dos custos de estoque e as interrupções na cadeia de suprimentos prejudicaram significativamente as margens de lucro de sua base de clientes de aeronaves comerciais. Ferramentas de IA preditiva são essenciais para detectar e gerenciar esse tipo de exposição financeira complexa no futuro.

Por que a adoção da IA continua lenta e como consertar isso

Apesar dos seus benefícios comprovados, a adoção da IA na indústria aeroespacial tem sido lenta. Vários fatores explicam o atraso do setor:

No entanto, as empresas que adiam a modernização enfrentam uma ameaça existencial crescente. O relatório anual de 2024 do Grupo Lufthansa destaca as ineficiências de custos da manutenção não programada e da logística reativa. Esses custos só se agravam sem modelos preditivos para prever interrupções e otimizar o estoque em todas as redes de MRO.

Para organizações que estão começando, a IBM recomenda começar com um programa piloto que possa mostrar ROI precoce. Na experiência deles, um pequeno investimento em modelagem de custos com IA, como a análise dos 20 principais centros de custo em sua cadeia de suprimentos, pode gerar ganhos claros e gerar adesão antecipada da liderança.

Os OEMs estão se reestruturando para retomar o controle

A reestruturação estratégica das principais cadeias de suprimentos de transportadoras, como Boeing e Airbus, é uma tendência importante para 2025 que moldará os modelos de custos de fabricação.

Notavelmente, a Airbus absorveu diversas instalações da Spirit AeroSystems, incluindo fábricas no Kansas, Carolina do Norte, França e Marrocos, em um movimento para retomar o controle vertical e reduzir o risco da produção dos programas A220 e A350, juntamente com outros componentes críticos.

Embora as manchetes se concentrem em aquisição e propriedade, o subtexto é custo e risco. A Airbus está trazendo pacotes de trabalho de alto valor internamente para reduzir atrasos de fornecedores e falhas de qualidade, duas questões centrais que aumentam os custos de retrabalho e geram penalidades de cronograma.

Essa mudança reflete a decisão anterior da Boeing de trazer mais trabalho para dentro de casa após os estouros de custos com a terceirização da produção durante o programa 787 Dreamliner. O relatório anual de 2024 da empresa revela que o estoque (incluindo produtos inacabados) cresceu devido à escassez de fornecedores, destacando os limites dos modelos de custo que dependem excessivamente da terceirização.

Em suma, os OEMs estão se reintegrando verticalmente com a ajuda de modelos de produção baseados em IA. Os fabricantes estão utilizando a inteligência artificial para se antecipar a falhas inesperadas de subcontratados e prever melhor os custos em programas globais.

Dados em tempo real determinam a lucratividade

Ninguém pode melhorar seus resultados cegamente, portanto, dados em tempo real estão no centro de qualquer estratégia de custo de fabricação aeroespacial bem-sucedida.

Dados do Federal Reserve sobre custos unitários de mão de obra para a fabricação de produtos e peças aeroespaciais mostram uma recuperação na produção após 2023. A produção real, no entanto, ainda está aquém das tendências de crescimento pré-pandemia.

A lenta recuperação do setor reflete desacelerações que poderiam ser mitigadas com melhores previsões e ciclos de feedback em tempo real. Ferramentas de IA se destacam nesse aspecto, capazes de processar dados de alta frequência para monitorar continuamente o desempenho e prever com precisão interrupções na produção antes que se tornem marcos de entrega perdidos.

O whitepaper AHM 2022 da International Air Transport (IATA) descreve como companhias aéreas e MROs que utilizam manutenção preditiva com suporte de IA estão obtendo sucesso em diversas frentes. Essas empresas estão reduzindo falhas inesperadas de peças, agilizando a aquisição de peças e otimizando a mão de obra dos técnicos. Esses feitos são cruciais, visto que paradas não programadas custam bilhões ao setor a cada ano.

Escassez de mão de obra e gargalos na fiscalização

Os modelos de custo frequentemente pressupõem que a mão de obra seja estável e escalável, mas 2025 mostrou o quão falha essa suposição pode ser. As aeronaves estacionadas da JetBlue se devem, em parte, à escassez de mão de obra e às pressões do mercado.

Essa escassez de mão de obra em MRO está atrasando inspeções críticas de motores de aeronaves com motores Pratt & Whitney GTF. Menos inspetores significam custos de inspeção mais altos e tempos de espera mais longos.

A experiência da JetBlue reflete uma verdade mais ampla: a demanda do mercado pelo seu serviço não garante resultados financeiros sólidos. Infelizmente, a escassez de mão de obra e a lentidão nos fluxos de trabalho de inspeção podem prejudicar operações que, de outra forma, seriam sólidas.

Os modelos de custos tradicionais não conseguem ter em conta este tipo de cascataineficiência relacionada ao trabalho, mas ferramentas de IA podem prever e minimizar o impacto desses contratempos. Sistemas com tecnologia de IA podem otimizar cronogramas de manutenção, modelar dinamicamente as horas de trabalho e sinalizar possíveis atrasos com base nas atividades de voo e manutenção em tempo real.

Abordagem final: Preparação para o futuro com controle de custos baseado em IA

Se o setor aeroespacial deseja manter a lucratividade em meio à crescente volatilidade, a integração da IA aos modelos de custo é essencial. A transformação digital da Airbus oferece um roteiro para outros fabricantes e transportadoras. Sua transformação expande o uso da IA para prever estouros de custos, otimizar as compras e gerenciar redes complexas de fornecedores com mais eficiência.

Da mesma forma, o Grupo Lufthansa reportou fortes lucros no primeiro trimestre de 2024, mas reconheceu que a resiliência a longo prazo depende da transformação digital completa, da modernização da cadeia de suprimentos e da adoção e integração da IA. Seus modelos de custos estão sendo recalibrados para refletir a instabilidade geopolítica, os custos trabalhistas e a crescente necessidade de dados precisos e precisos.

A IA não elimina riscos, mas permite que você saiba o que está, ou poderá estar, enfrentando, para fornecer às empresas ferramentas para prever com precisão os custos reais — ferramentas que não existiam há alguns anos. Com a modelagem integrada à IA, as empresas evitam surpresas dispendiosas e reagem mais rapidamente quando ocorrem interrupções.

Modelos de custo desatualizados e dados defasados de fim de trimestre não serão suficientes. Para se manterem competitivos, os fabricantes precisam de informações em tempo real, ferramentas de previsão flexíveis e visibilidade total de suas redes de suprimentos. O ePlaneAI oferece exatamente isso: agregando dados em tempo real, simulando riscos de custo e ajudando as equipes a se adaptarem mais rapidamente quando ocorrem interrupções. Da aquisição à produção, a plataforma permite que os líderes aeroespaciais reduzam o desperdício, antecipem pontos de pressão e criem modelos de custo resilientes o suficiente para o que vier.

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Recursos:

Semana da Aviação

Reuters

Economic Times

Conselho Nacional de Segurança nos Transportes

Notícias AP

Reuters

Reuters

ABC News

Mergulho na Manufatura

GE Aeroespacial

ResearchGate

Airbus

Boeing

Accelleron

Financial Times

Relatório Anual da Airbus 2024

IBM

Livro Branco da IATA sobre AHM

Relatório Anual da Boeing 2024

Relatório Anual do Grupo Lufthansa 2024

Banco da Reserva Federal de St. Louis