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Como Prever a Demanda de Mercado para Precificação Estratégica de Peças de Aeronaves

April 3, 2025
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Este artigo explora o papel crítico das tecnologias avançadas de previsão na gestão da demanda por peças de aeronaves. Discute como a IA, aprendizado de máquina e análise preditiva estão transformando a gestão de inventário, estratégias de precificação e a resiliência da cadeia de suprimentos na indústria aeroespacial. Com insights sobre o impacto dos avanços tecnológicos, tendências das companhias aéreas e desafios da cadeia de suprimentos, o artigo enfatiza a necessidade das empresas utilizarem essas ferramentas para melhorar a previsão de demanda e otimização de preços competitivos.

Gerenciar peças estratégicas de aeronaves é vital para os negócios aeroespaciais. Há uma pressão contínua para manter níveis ótimos de estoque a fim de antecipar a demanda, manter a rentabilidade e permanecer competitivo.

O delicado ato de equilibrar está repleto de desafios. Com a demanda flutuante por viagens aéreas e mudanças sísmicas na indústria (devido à governança ESG, avanços tecnológicos, eventos geopolíticos, mudanças climáticas e aumento da demanda), as empresas devem aproveitar as novas tecnologias e a análise de dados para prever a demanda, otimizar o inventário e alinhar suas estratégias de preços de maneira precisa.

Este artigo explorará os fatores que influenciam a demanda por peças de aeronaves, o papel das tecnologias avançadas de previsão e como as empresas podem aprimorar seus métodos de previsão para grandes vitórias competitivas na otimização de preços.

Compreendendo a demanda do mercado de peças de aeronaves

Diversos fatores-chave impulsionam a demanda por peças de aeronaves, incluindo avanços tecnológicos, tendências evolutivas das companhias aéreas e desafios constantes na cadeia de suprimentos.

Avanços tecnológicos

À medida que a indústria da aviação continua a adotar novas tecnologias, as empresas estão utilizando ferramentas avançadas como inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina para aprimorar a previsão de demanda de peças de aeronaves. Plataformas de IA e ferramentas de análise preditiva examinam grandes conjuntos de dados de tendências históricas, dados de frotas e mudanças de mercado para prever as necessidades futuras de peças com maior precisão do que os antigos sistemas ERP e modelos de software. 

Por exemplo, empresas que analisam padrões históricos de uso com IA podem prever a demanda futura com muito mais confiança, estocando as peças certas antecipadamente e reduzindo os tempos de espera e faltas de estoque.

Soluções baseadas em IA, como ePlaneAI, preveem a necessidade de peças com base em um influxo constante de dados, aproveitando as tendências atuais e as tendências passadas da frota, ajudando empresas a planejar o futuro com precisão inigualável.

Tendências da indústria aérea

Tendências mais amplas do setor aéreo impactam a demanda por peças específicas e sistemas avançados de inventário para gerenciá-las.

Uma tendência crescente é a demanda por automação, particularmente na forma de auto-GCAS, ou sistemas automáticos de prevenção de colisão com o solo (Fortune Business Insights: Airborne Collision Avoidance Market).

À medida que as companhias aéreas adotam tecnologias mais avançadas e melhoram a eficiência de combustível, a demanda por peças específicas relacionadas a essas inovações aumentou. Além disso, o impulso da indústria aérea pela sustentabilidade está impulsionando a demanda por aeronaves mais leves e com maior eficiência de combustível. Essa tendência, juntamente com uma mudança mais ampla em direção a tecnologias e componentes ecológicos, está moldando o mercado de peças de aeronaves. À medida que as companhias aéreas e seus clientes priorizam a sustentabilidade, os fabricantes de peças devem se adaptar para atender a essas novas demandas, prevendo quais peças serão necessárias em resposta a esses avanços tecnológicos “limpos” (Fortune Business Insights: Aftermarket Parts Market).

Desafios da cadeia de suprimentos

As interrupções na cadeia de suprimentos estão impactando indústrias em todo o mundo, com as empresas de aviação sendo especialmente afetadas. A cadeia de suprimentos global enfrentou desafios como escassez de materiais, falta de peças, atrasos na produção e gargalos logísticos — todos os quais destacaram a importância de uma previsão de demanda precisa que possa identificar e abordar proativamente ameaças externas.

Um relatório recente da McKinsey descreve como o setor aeroespacial teve que se adaptar às restrições da cadeia de suprimentos, que agravaram as dificuldades na disponibilidade de peças.

Com atrasos na produção e acesso limitado a certos componentes, a capacidade de prever a demanda com precisão torna-se ainda mais crítica. Empresas que conseguem aproveitar as tecnologias de previsão para antecipar a demanda e otimizar o inventário estarão melhor preparadas para gerir esses desafios (McKinsey & Company: Para melhorar sua cadeia de suprimentos, modernize a TI da sua cadeia de suprimentos).

Ferramentas e tecnologias avançadas para previsão

O mercado aeroespacial de hoje é acelerado e, porventura, extremamente volátil. As empresas estão recorrendo a tecnologias avançadas como inteligência artificial e aprendizado de máquina para responder melhor às irracionalidades do mercado. Essas tecnologias da última geração permitem às empresas analisar grandes quantidades de dados (anteriormente obscuros), identificar tendências antes despercebidas e fazer previsões confiantes que aprimoram estratégias de precificação de peças.

Aqui estão algumas das principais ferramentas e tecnologias que impulsionam a previsão de demanda no mercado de peças de aeronaves.

IA e aprendizado de máquina

A inteligência artificial e a aprendizagem de máquina estão transformando a maneira como as empresas preveem a demanda por peças de aeronaves. Essas soluções analisam dados históricos, condições atuais do mercado e tendências preditivas para oferecer insights em tempo real sobre as necessidades de peças. As empresas que utilizam algoritmos de aprendizagem de máquina podem ajustar continuamente suas previsões à medida que novos dados são recebidos, melhorando constantemente a precisão das previsões.

ePlaneAI é uma plataforma de IA que permite às empresas prever a demanda futura com precisão sem precedentes — não apenas para peças de reposição, mas também para outras atividades de aquisição e operações em toda a empresa. Essas tecnologias também ajudam a automatizar tarefas que tradicionalmente exigiriam a entrada humana, como o planejamento e a previsão de demanda. Com a redução da intervenção manual, as empresas podem minimizar erros humanos e otimizar suas operações.

Análise preditiva e big data

Outro componente crítico na previsão de demanda é a análise preditiva. Munidas de big data e ferramentas de análise especializadas, as empresas desvendam percepções valiosas sobre padrões de demanda e possíveis mudanças no mercado.

Essas soluções permitem que as empresas processem e analisem grandes volumes de dados operacionais como nunca antes — e de todas as fontes empresariais. As companhias podem observar o comportamento do cliente, tendências de mercado, padrões climáticos, demanda de mercado, e históricos de pedidos anteriores ao gerenciar a aquisição de peças de reposição. Com essa riqueza de informações, as empresas podem gerar previsões mais precisas e negociar melhores economias de custo.

Além disso, as empresas podem usar essas análises para otimizar outras facetas de sua cadeia de suprimentos. Protegendo-se dos riscos de excesso e falta de estoque, esses negócios podem aproveitar a análise preditiva e a IA para se prepararem para mudanças sísmicas na demanda que paralisam as operações de seus concorrentes (Fortune Business Insights: Aftermarket Parts Market).

Benefícios das ferramentas avançadas de previsão

A integração da IA, aprendizado de máquina e análise preditiva traz inúmeros benefícios para as empresas no mercado de peças de aeronaves:

  1. Precisão de previsão aprimorada: A análise preditiva permite que as empresas prevejam a demanda com maior precisão, reduzindo as chances de excesso de estoque ou falta de produtos.
  2. Otimização de custos: Com previsões de demanda precisas, as empresas podem otimizar a gestão de estoque e reduzir custos de armazenamento desnecessários, resultando em uma maior eficiência de custos.
  3. Tomada de decisão mais rápida: Ferramentas de IA e aprendizado de máquina permitem a análise em tempo real de dados de mercado, possibilitando que as empresas façam decisões mais rápidas e informadas sobre precificação de peças e gestão de inventário.
  4. Aumento da eficiência operacional: Ferramentas automatizadas de previsão reduzem o trabalho manual e o erro humano, permitindo que as empresas se concentrem em tarefas mais estratégicas, como atender às necessidades dos clientes e aprimorar as ofertas de produtos.

Com a crescente complexidade da cadeia de suprimentos aeroespacial e o aumento da demanda por aeronaves, peças de avião e viagens aéreas, as empresas que utilizam essas tecnologias avançadas estão competitivamente posicionadas para resiliência operacional e dominância de mercado.

Principais jogadores e suas estratégias de precificação

O mercado de peças de aeronaves é formado por atores principais, incluindo fabricantes de equipamentos originais (OEMs) e fornecedores de peças. Essas empresas devem colaborar estreitamente para garantir a entrega eficiente das peças.

Vamos dar uma olhada em como o gigante da indústria Boeing e menores OEMs e fornecedores estão trabalhando juntos para moldar estratégias de precificação baseadas na demanda.

A Boeing e seu papel nos modelos de precificação

A Boeing desempenha um papel central na definição das tendências de preços para a indústria aeroespacial, tanto para novas aeronaves quanto para peças de reposição.

The company’s market outlook and demand forecasts are critical for pricing decisions made by all other airlines and suppliers alike. Boeing regularly publishes its Commercial Market Outlook, which outlines demand for new aircraft and parts over a 20-year horizon, helping to guide pricing expectations for the aerospace sector.

Como o maior fabricante de aeronaves comerciais, as decisões de preços da Boeing têm um impacto significativo no preço das peças. Por exemplo, as projeções da Boeing sobre futuras entregas de aeronaves e a demanda por peças específicas influenciam como os modelos de precificação são desenvolvidos pelos fornecedores e fabricantes de peças. Esses modelos são baseados em um profundo entendimento do uso das peças, ciclo de vida e taxa de substituição (McKinsey & Company: A demanda por aviões eficientes permanece: Uma entrevista com Darren Hulst).

Parcerias OEM e redes de cadeia de suprimentos

Parcerias sólidas com fabricantes de equipamento original (OEMs) são cruciais para estabelecer estratégias de preços competitivas. Empresas como a STS Component Solutions aproveitam as relações com OEMs para garantir acesso a peças de alta qualidade, mantendo modelos de preços previsíveis. Essas parcerias ajudam a manter peças de alta qualidade disponíveis a preços competitivos (STS Aviation Group).

Fornecedores que colaboram de perto com fabricantes de equipamento original podem antecipar cronogramas de produção baseados na demanda de forma mais precisa e ajustar estratégias de precificação para refletir as condições de mercado. Essas colaborações também ajudam a minimizar problemas de falta ou excesso de estoque, levando a previsões mais acuradas e preços estáveis.

O papel da segmentação de mercado na estratégia de precificação

Ao prever a demanda por peças de aeronaves, a segmentação de mercado desempenha um papel crucial na definição de estratégias de precificação que atendam a diferentes tipos de aeronaves, operações e clientes.

Aviação civil vs aviação militar

A demanda por peças de aeronaves difere significativamente entre os setores de aviação civil e militar.

A aviação civil geralmente requer uma ampla gama de peças para aviões comerciais, incluindo tudo desde motores até componentes da cabine. Essas peças estão sujeitas a flutuações de demanda baseadas em padrões de viagem globais e fatores econômicos. Por exemplo, interrupções no transporte aéreo como a pandemia da COVID-19 ou eventos geopolíticos impactam a demanda por peças de reposição, à medida que as companhias aéreas estendem a vida útil de suas frotas existentes para lidar com a diminuição da demanda de viagens.

Por outro lado, as peças de aviação militar tendem a ter uma demanda mais previsível, impulsionada pelos orçamentos de defesa, ciclos de aquisição e fatores geopolíticos. As peças requeridas por aeronaves militares frequentemente precisam atender a padrões mais rigorosos, e as cadeias de suprimentos podem ser mais robustas em termos de atender às necessidades das operações de defesa. No entanto, a aviação militar pode enfrentar desafios únicos, como a necessidade de peças altamente especializadas ou a introdução rápida de novos modelos de aeronaves impulsionada por requisitos de defesa em evolução (Fortune Business Insights: Aircraft Aftermarket Parts Market).

Tendências tecnológicas e seu impacto na segmentação

As tecnologias emergentes continuam a influenciar a demanda na aviação civil e militar.

No setor da aviação civil, as companhias aéreas estão cada vez mais focadas em tecnologias eficientes e ecológicas, como aeronaves elétricas de decolagem e pouso verticais (eVTOL) e combustível de aviação sustentável (McKinsey & Company: A demanda por aviões eficientes permanece: Uma entrevista com Darren Hulst). Esses avanços estão influenciando os tipos de peças que são necessárias e como essas peças são precificadas. Por exemplo, a crescente adoção de eVTOLs pode exigir novos tipos de peças que anteriormente não eram demandadas, abrindo oportunidades para fornecedores de peças.

Na aviação militar, tendências tecnológicas como o desenvolvimento de aviônicos avançados, sistemas de radar e tecnologias de propulsão também estão impulsionando mudanças na demanda por peças. Aeronaves militares frequentemente requerem peças projetadas para alto desempenho, alta durabilidade e características de segurança mais rigorosas. À medida que os contratados de defesa desenvolvem novos sistemas, os fornecedores de peças devem se adaptar a esses deslocamentos tecnológicos e planejar a demanda de acordo (Deloitte).

Métodos para avaliar a precisão das previsões de demanda.

Existem vários métodos que as empresas utilizam para validar a precisão de suas previsões. Vamos explorar mais.

Usando dados históricos

Uma das ferramentas mais importantes são os dados históricos existentes. Ao analisar as tendências de demanda passadas, as empresas podem avaliar a eficácia de seus modelos de previsão e fazer ajustes para as predições futuras.

Embora os fatos e números históricos por si só não sejam suficientes, se suas previsões variam grandemente das tendências históricas passadas, algo quase certamente está errado. Os dados históricos são um sólido indicador que lhe diz para onde sopram os ventos da oferta e da procura.

Por exemplo, analisar o desempenho histórico de certas aeronaves durante temporadas de viagens de pico ou em resposta a eventos globais específicos (como a pandemia) pode ajudar a refinar as previsões de demanda para eventos futuros semelhantes.

Os dados históricos também permitem que as empresas compreendam amplamente os ciclos de vida de diferentes peças, com que frequência precisam ser substituídas e como a sua demanda se correlaciona com fatores externos como operações de companhias aéreas, condições econômicas ou flutuações no preço do combustível (Fortune Business Insights: Aftermarket Parts Market).

Colaborando com fabricantes de equipamento original para obter dados mais precisos

Além dos dados históricos, a colaboração com os OEMs (fabricantes de equipamento original) é fundamental para melhorar a precisão das previsões. Compartilhar dados com fornecedores, companhias aéreas e fabricantes de peças permite que as empresas obtenham percepções mais precisas sobre as necessidades futuras.

Os fabricantes de equipamento original geralmente têm acesso a informações detalhadas sobre os cronogramas de produção de aeronaves, requisitos de manutenção e durabilidade das peças. Incorporar esses dados em modelos de previsão ajuda as empresas a reduzir a incerteza em torno da demanda por peças específicas e alinhar melhor suas estratégias de precificação com a necessidade real do mercado (STS Aviation Group).

Desafios na precisão e como superá-los

Apesar dos melhores esforços para utilizar dados históricos e colaborar com os fabricantes originais de equipamento, existem desafios. Por exemplo, eventos globais imprevisíveis, como a pandemia de COVID-19 ou crises geopolíticas, podem alterar drasticamente os padrões de demanda. Da mesma forma, mudanças nos hábitos de viagem aérea—como o surgimento de companhias de baixo custo ou o aumento da demanda por voos de carga—podem impactar a demanda por peças.

Para superar esses desafios, as empresas precisam de métodos de previsão ágeis que possam se adaptar e flexibilizar rapidamente às condições em mudança. A análise de dados em tempo real e atualizações contínuas nos modelos de previsão podem ajudar os negócios a se manterem à frente das tendências de mercado e ajustar suas estratégias de precificação de acordo (McKinsey & Company: Para melhorar sua cadeia de suprimentos, modernize a TI da sua cadeia de suprimentos).

O futuro da precificação de peças de aeronaves e previsão de demanda

Para manter uma vantagem competitiva duradoura, as empresas devem adotar continuamente novas tecnologias que permitam operações mais inteligentes e enxutas, além de previsão de demanda. Quando um grande concorrente entra em cena e adota uma nova tecnologia, isso força a indústria a seguir o exemplo ou arriscar a obsolescência operacional.

A IA e os sistemas de dados conectados em tempo real estão elevando o nível para todos no espaço da aviação. A demanda por peças é impulsionada por uma série de fatores internos e externos, que estão em constante mudança.

As empresas que utilizam soluções de IA e aprendizado de máquina para obter insights mais inteligentes estão liderando o caminho e estão posicionadas para permanecer à frente.

Em uma indústria de alta precisão, empresas de aviação que melhoram constantemente seus processos de previsão para pequenos (e grandes) ganhos diários podem atender de forma confiável às expectativas dos clientes e do mercado.

Procurando se manter à frente da concorrência em previsões e precificação de peças de aeronaves? Associe-se à ePlaneAI hoje e aproveite nossas ferramentas avançadas de análise preditiva para otimizar sua estratégia de preços. Não perca—faça decisões baseadas em dados que podem elevar o seu negócio no mercado aeroespacial em evolução.

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