Otimizando a Cadeia de Suprimentos Aeroespacial com IA e Big Data

Uma única aeronave pode conter centenas de milhares ou até milhões de peças. O número de peças que uma companhia aérea, OEM ou oficina de MRO deve acompanhar aumenta exponencialmente para uma frota inteira composta por diferentes plataformas. Uma única aeronave comercial pode ter até 3 milhões de peças, ressaltando a complexidade da gestão de inventário. Com múltiplos fornecedores globais e distribuidores de peças fabricando ou vendendo peças, a aquisição torna-se um processo complicado e intensivo em dados, onde milhões de pontos de dados dinâmicos precisam ser analisados.

Os sites de peças atuais ou mercados digitais não são sofisticados o suficiente para analisar ou extrair informações relevantes de conjuntos de dados extensos e dinâmicos. Um esforço manual significativo é necessário para verificar se as peças atendem aos requisitos, estão com preços de valor de mercado justo e estão disponíveis – tornando o processo de aquisição trabalhoso.

Ciclos de decisão tão longos podem impactar o desempenho operacional e financeiro dos fabricantes de equipamentos originais (OEMs), companhias aéreas, oficinas de MRO e distribuidores de peças. A Boeing estima que os custos de Aeronave em Solo (AOG) custam a uma companhia aérea de $10.000 a $20.000 dólares por hora, ou até mesmo tanto quanto $100.000 em receitas perdidas e despesas adicionais, dependendo da situação em questão. Em 2018, a Airline Economics descobriu que eventos de AOG custaram à indústria aérea global um estimado de US $50 bilhões anualmente.

Ser capaz de peneirar e analisar grandes volumes – como milhões de peças e seus dados associados - de informações e produzir rapidamente uma recomendação é uma aplicação primordial para a tecnologia de automação, como a Inteligência Artificial (IA), dentro da indústria aeroespacial. A IA pode transformar a complexa rede de transações da cadeia de suprimentos em uma operação simplificada, eficiente e com economia de custos—permitindo que você não apenas gerencie, mas também otimize toda a cadeia de suprimentos em tempo real.

Modelos de IA como Redes Neurais Recorrentes (RNNs) e Transformers analisam tendências de dados sequenciais, permitindo a tomada de decisões em tempo hábil na aquisição.

Com mais dados, tempo e treinamento, esses modelos de IA específicos para aviação se tornarão mais precisos e eficientes. Treinados com dados de aviação ao longo dos últimos anos, esses modelos alcançam altas métricas de precisão, incluindo R², indicando a precisão das previsões. Os sistemas de IA são projetados para ser autoaprendizes e auto-otimizáveis, melhorando continuamente seu desempenho com base em novas entradas de dados.

Neste white paper, você aprenderá como a tecnologia de IA pode otimizar o processo de aquisição dentro da indústria aeroespacial, levando a um aumento do desempenho operacional e financeiro.

APROVEITANDO O PODER DOS GRANDES DADOS COM TECNOLOGIA BLOCKCHAIN E IA

A indústria aeroespacial não sofre de falta de dados; até poderia ser categorizada como o denominador comum entre os segmentos da indústria. No entanto, os dados só têm valor na medida em que podem fornecer insights e inspirar ações que uma organização decide tomar.

Coletar e analisar grandes volumes de dados e produzir recomendações é o caso de uso perfeito para uma solução que incorpora IA suportada pela tecnologia blockchain. Modelos avançados, como Redes Neurais em Grafos (GNNs), facilitam a compreensão das relações entre fornecedores e peças, aprimorando a tomada de decisões em sistemas habilitados por blockchain.

A natureza descentralizada de um sistema de blockchain possibilita buscas em tempo real e em toda a indústria utilizando dados públicos, de terceiros e internos em questão de segundos. Filtre esses resultados em um modelo de IA, e instantaneamente uma solução precisa é elaborada — criando eficiências em toda a organização ao simplificar e automatizar um processo muito manual.

A ePlaneAI reconheceu este caso de uso e desenvolveu uma plataforma de software como serviço que utiliza IA conversacional e generativa juntamente com big data para automatizar completamente a indústria de peças aeroespaciais e o processo de aquisição.

Cada registro de peça dentro do blockchain contém um histórico imutável de atributos—como condição, localização e conformidade—fornecendo um registro digital seguro e à prova de falsificações que mitiga os riscos de contrafação, aumenta a transparência e reforça a conformidade com regulamentações do setor como EASA e FAA.

À medida que os resultados de uma busca por peças são compilados, eles então passam pelo modelo de IA generativa, produzindo uma recomendação personalizada que é automatizada e autoajustável com base em dados de mercado aeroespacial em tempo real. Quaisquer mudanças no custo, localização ou disponibilidade de uma peça são consideradas na solução recomendada. Então, se você procurar pela Peça A em uma segunda-feira de manhã, mas não efetuar a compra até terça-feira, ela pode não estar disponível, ou o preço refletido pode ter mudado—como adiar uma compra no seu carrinho da Amazon.

A capacidade inerente da IA de lidar com grandes conjuntos de dados (e tipos) e se adaptar a padrões e complexidades de produção variáveis assegura sustentabilidade e escalabilidade a longo prazo. Com o mercado global de MRO projetado para atingir 119 bilhões de dólares até 2026, e os custos de mão de obra representando 60-70% das despesas totais de MRO, soluções eficientes de IA podem significativamente reduzir custos e aumentar a eficiência operacional.

Para suportar as crescentes demandas de dados da IA, bancos de dados ultra-rápidos são essenciais. Bancos de dados tradicionais muitas vezes não têm a velocidade e escalabilidade necessárias para o processamento de dados em tempo real, tornando as tecnologias avançadas de banco de dados críticas para a implementação bem-sucedida da IA. O custo da computação em nuvem pode variar de $0,25 por hora a mais de $30 por hora para sistemas de GPU única de alta gama. No entanto, essas tecnologias são escaláveis e acessíveis para empresas de todos os tamanhos, incluindo operações menores. As capacidades da IA podem ser adaptadas para atender necessidades específicas para que todos possam colher benefícios imediatos.

Grandes empresas podem esperar eficiências ainda maiores e economia de custos à medida que utilizam insights contínuos impulsionados por IA em conjuntos de dados massivos. Bancos de dados modernos capazes de responder a consultas em menos de um segundo permitem que soluções de IA entreguem recomendações mais rápidas e precisas para a gestão de inventário até a resolução de situações de AOG.

Com uma quantidade vasta e constante de dados sendo coletados e processados pela solução da ePlaneAI, a tecnologia de IA melhora continuamente com o tempo e o treinamento. Quanto mais padrões e tendências ela consegue identificar com base no aumento do volume de dados, melhor ela pode gerar uma solução preferencial para o usuário.

PERCEPÇÕES ALÉM DA ANÁLISE HUMANA

Os terabytes de dados de peças de aeronaves que podem ser consumidos e processados levariam centenas de cientistas de dados meses para produzir resultados acionáveis. No entanto, um dos principais gargalos na tomada de decisão impulsionada por IA é a infraestrutura de banco de dados. Enquanto alguns bancos de dados podem processar consultas em <1 segundo, outros podem levar até 15 minutos para entregar os mesmos resultados. Esse atraso pode impactar significativamente a tomada de decisão em tempo real em cenários críticos de aquisição, onde a velocidade é essencial para manter a eficiência operacional a fim de minimizar o impacto financeiro. Por exemplo, cada aeronave comercial passa por cerca de 3-5 grandes eventos de manutenção anualmente, com os custos médios de manutenção por aeronave atingindo 3 milhões de dólares​.

Atrasos nas peças e manutenção não planejada podem levar a custos elevados, perda de vendas futuras de bilhetes devido a tempos de inatividade prolongados e diminuição da fidelidade do cliente devido ao aumento de atrasos e cancelamentos.

Ter recursos internos desviados de tarefas operacionais diárias para procurar estoque ou encomendar peças e tomar decisões críticas rapidamente com informações limitadas causa mais interrupções operacionais.

A plataforma ePlaneAI utiliza Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para identificar dados de peças baseados em imagens e Autoencoders para detecção de anomalias, garantindo a precisão dos dados e controle de qualidade. Esses modelos operam de forma autônoma, ajustando-se a padrões de dados em evolução para manter alta precisão e desempenho ao longo do tempo. Esta capacidade autônoma reduz a intervenção humana e aumenta a eficiência operacional. Ao aproveitar esse tipo de solução, as organizações terão um melhor entendimento do estoque e utilização, o que possibilita a previsão precisa das necessidades de curto e longo prazo para mitigar futuros problemas de inventário. A solução pode comprar automaticamente estoque pelo melhor preço disponível no mercado.

CASO DE USO: Automação de Compras e Otimização de Inventário

Uma empresa do setor de aviação enfrentou desafios significativos com pedidos AOG, que representavam 70% do total de pedidos de peças. Estes envolviam mais de 500 fornecedores e a gestão de mais de 70.000 SKUs em cinco armazéns. A otimização do nível de estoque ocorria raramente, apenas uma vez por ano, o que levava a ineficiências e pressão sobre os funcionários para tomar decisões críticas. Em média, as companhias aéreas visam uma taxa de giro de inventário de 1,5 a 2 vezes por ano, o que significa que o inventário de peças é tipicamente substituído a cada 6-8 meses.

Esta empresa implementou uma solução personalizada da ePlaneAI que utilizou XGBoost e Random Forests para otimizar os cronogramas de aquisição e a gestão de inventário, garantindo ajustes precisos de nível de par e previsão de demanda. Os resultados específicos incluíram:

Mesmo quando se utiliza apenas dados internos de ERP, uma solução de IA pode tornar-se mais preditiva com base nas preferências do usuário. Por exemplo, ser capaz de aproveitar decisões históricas de compra – quantidades, fornecedores, taxa de entrega treina o modelo de IA para gerar não apenas a melhor decisão, mas também uma solução preferencial.

CASO DE USO: Previsão de Longo Prazo e Programação de Produção

Um fabricante de peças aeroespaciais enfrentou desafios significativos devido a longos prazos de entrega que excediam oito meses e curtos períodos de entrega variando de 1 a 10 dias. Essas restrições exigiram uma solução robusta para prever a demanda com precisão e planejar a produção de forma eficaz.

Eles implementaram uma solução de IA personalizada da ePlaneAI para prever com precisão e identificar padrões e tendências sazonais e informar um cronograma de produção anual abrangente, incluindo valores superiores, inferiores e medianos.

Modelos como Prophet e ARIMA permitem a previsão precisa da demanda, enquanto Algoritmos Genéticos otimizam os cronogramas de produção com base nas tendências sazonais.

Os resultados específicos incluíram:

PROCESSOS AUTOMATIZADOS DESDE O INSIGHT ATÉ A TRANSAÇÃO

ePlaneAI guia automaticamente o usuário para completar a transação assim que uma recomendação é fornecida. Ao integrar Aprendizado por Reforço (RL), o sistema se adapta às condições dinâmicas do mercado, permitindo ajustes de preços em tempo real para transações de aquisição. Esses algoritmos adaptativos operam em modo autônomo, exigindo intervenção manual mínima enquanto maximizam a eficiência e a relação custo-benefício. Isso é alcançado através da vitrine autônoma que fornece precificação automatizada – ajustada à taxa de mercado atual - e um sistema global de checkout e pagamento B2B baseado em termos de contrato.

Automatizar esse processo possibilita aumentar a eficiência operacional e o desempenho e, assim, a rentabilidade por meio de:

As transações automatizadas também criam registros digitais detalhados que facilitam a rastreabilidade como uma medida de conformidade aprimorada. Esses registros detalhados também garantem que a transação atenda a todas as diretrizes necessárias do processo de compra.

Automatizar o processo de transação é o passo final para facilitar uma estratégia de aquisição mais ágil e eficaz.

CONCLUSÃO

Uma estratégia de aquisição mais simplificada e eficaz leva a um aumento da eficiência operacional e, em última instância, a uma empresa mais lucrativa.

Para cada segmento da indústria aeroespacial manter uma vantagem competitiva e aumentar sua rentabilidade, é necessário adotar tecnologias que otimizem o processo de aquisição complexo, trabalhoso e demorado. Considerando que os custos de manutenção de inventário na indústria da aviação variam de 15-25% do valor da peça por ano, a otimização de inventário impulsionada por IA pode gerar economias substanciais.