Аналитика и Тренды

Авиационная и аэрокосмическая отрасли испытывают сильное давление, требуя модернизации с почти невозможной скоростью. На фоне растущих цен на топливо, возросшего мирового спроса и растущих угроз кибербезопасности многие авиационные предприятия вынуждены пересматривать текущие рабочие системы. Традиционные ERP-системы — часто жесткие, разрозненные или созданные для отраслей с гораздо меньшей сложностью регулирования — не могут гибко подстраиваться под меняющиеся, строгие требования отрасли.

Безопасность в авиации зависит не только от протоколов — речь идет о точных, проверенных документах. Узнайте, как проверка документов поддерживает соответствие требованиям FAA и будущее безопасности полетов.

Будущее управления авиапарком уже наступило. Предиктивная аналитика трансформирует операции, сокращая расходы, оптимизируя размер парка и способствуя достижению целей устойчивого развития. Узнайте, как предиктивные данные помогают вам уверенно двигаться в будущее.

Выбрать правильную ERP для вашего авиационного бизнеса стало еще проще. Ознакомьтесь с 9 лучшими альтернативами SAP: выдающиеся ERP для аэрокосмической отрасли для получения информации в реальном времени, автоматизации и оптимизированной эффективности.

Ускорьте закупки в сфере авиации с помощью автоматизации заказов на закупку — сократите количество ошибок, оптимизируйте процесс утверждения и сократите расходы с помощью ePlaneAI.

Задержки AOG обходятся отрасли в миллиарды долларов каждый год. Решения на базе ИИ предсказывают сбои до того, как они произойдут, мгновенно находят детали и радикально сокращают время простоя при обслуживании.

Трансформируйте свою цепочку поставок для авиации с помощью ERP-решений на базе искусственного интеллекта. Получайте аналитику в режиме реального времени, оптимизируйте процессы и повышайте эффективность уже сегодня.

Оптимизация парка воздушных судов стала проще, чем когда-либо, благодаря ИИ. Улучшите прогнозирование на 20% и сократите расходы. Узнайте, как прогнозная аналитика и отслеживание в режиме реального времени от ePlaneAI поддерживают готовность вашего парка к вылету.

Прогнозирование сбоев в цепочке поставок в авиации возможно с использованием исторических данных. Узнайте, как основанные на данных аналитические данные ePlaneAI помогают авиационным компаниям поддерживать устойчивую и эффективную деятельность.

Не все новые детали самолетов созданы равными. Коды состояния помогают определить прослеживаемость, удобство использования, безопасность, соответствие и многое другое. Вот что вам нужно знать.

Введение: поток авиационных документов и императив точности

Авиационная отрасль переполнена критически важными документами — сертификатами летной годности, иллюстрированными каталогами деталей (IPC), руководствами по техническому обслуживанию, сервисными бюллетенями FAA/директивами летной годности, бортовыми журналами и многим другим. Эти неструктурированные, объемные документы являются источником жизненной силы авиационных операций и соответствия требованиям. Например, один коммерческий самолет США может производить до7500 страниц новых документов в годдля соответствия требованиям DOT и FAA. Обеспечение того, чтобы системы ИИ могли надежно интерпретировать и использовать эту гору данных, не подлежит обсуждению. В строительствеИИ авиационного класса, выделяется один принцип:Качество результатов ИИ зависит только от точности извлечения базовых данных.. Другими словами, если извлечение данных из вашего документа имеет недостатки, даже самая продвинутая модель ИИ будет распространять эти ошибки — классический сценарий «мусор на входе, мусор на выходе». Поэтому руководители ИИ и технические группы должны расставить приоритетывысокоточное извлечение данных из документовкак основа любого конвейера авиационного ИИ.

Обзор.Мы перешли от рыночных технологий к машинному обучению. Узнайте больше о причинах этого перехода и о том, как мы способствуем развитию авиации на основе искусственного интеллекта в 2025 году и далее.

Инженерия данных и подготовка к инвентаризации с помощью искусственного интеллекта

Эффективный инвентарный ИИ начинается с надежного конвейера данных. Все соответствующие данные из корпоративных систем и внешних источников должны быть агрегированы, очищены и преобразованы для потребления ИИ. Это включает в себя данные об инвентаризации (исторические продажи, текущие уровни запасов, атрибуты деталей) и факторы спроса (рыночные тенденции, графики технического обслуживания, рекламные акции и т. д.). Интегрируя внутренние записи ERP с внешними факторами (например, отраслевыми тенденциями или сезонными закономерностями), модель получает комплексное представление о факторах, влияющих на спрос. Основные этапы конвейера данных обычно включают:

Непрерывное обновление данных: ИИ для инвентаризации не является одноразовым анализом — он постоянно учится. Планируется частое обновление конвейеров данных (например, ежедневно или ежечасно), что позволяет вводить в модель новые транзакции (продажи, поставки, запросы предложений и т. д.). Это гарантирует, что ИИ всегда принимает решения на основе последнего состояния инвентаря и спроса. Автоматизированные проверки качества данных и мониторинг позволяют выявлять аномалии во входных данных, чтобы ненужные данные не приводили к плохим прогнозам. Подводя итог, можно сказать, что прочная основа интегрированных, чистых данных в облаке позволяет моделям ИИ работать оптимально и адаптироваться к изменениям с течением времени.

Искусственный интеллект меняет управление запасами в авиации. Узнайте о необходимых функциях, необходимых каждому менеджеру по цепочке поставок для оптимизации операций и сокращения расходов.

Задержки рейсов обходятся в миллиарды. ePlaneAI интегрирует ИИ с ERP-системами, чтобы предотвратить простои, оптимизировать запасы и повысить эффективность в авиации, как никогда прежде.

Накапливаются записи по техническому обслуживанию авиации? Управление ими вручную — это риск соответствия требованиям и пустая трата времени. Узнайте, как эффективно оцифровывать, организовывать и извлекать записи, соблюдая требования FAA и NARA. Прочтите руководство прямо сейчас!

ИИ меняет управление запасами ТОиР. Узнайте, как инновационные решения ePlaneAI помогают сократить время простоя, оптимизировать затраты и обеспечить бесперебойную работу.

Введение

Доступ к сложным авиационным данным должен быть таким же простым, как задание вопроса.АэроДжини — это передовая система преобразования естественного языка в SQL в авиационной сфере, которая позволяет аналитикам и руководителям запрашивать обширные базы данных по авиации, просто формулируя вопросы на повседневном языке. AeroGenie, созданная командой ePlane AI из инженеров уровня MIT с опытом работы с продуктами-помощниками, устраняет разрыв между человеческим языком и авиационными данными, мгновенно переводя неоднозначные вопросы в точные SQL-запросы. Результат — опыт, похожий на разговор с умным коллегой или голосовым помощником, за исключением того, что этот «коллега» мгновенно пишет идеальный SQL и извлекает ответ — даже из тысяч авиационных записей — менее чем за секунду.

Сократите задержки и повысьте эффективность закупок деталей для самолетов. Изучите 5 основных тенденций 2025 года, чтобы сократить сроки закупок деталей для самолетов.

Parts Analyzer — это передовой глобальный сервис агрегации данных, разработанный специально для авиационной отрасли. Он непрерывно собирает и анализирует информацию об авиационных деталях со всего интернета, предоставляя обзор в реальном временимировые тенденции спроса и предложениядля лучших частей по состоянию и местоположению. Эта платформа по сути создает«глобальная головоломка»рынка деталей, собирая бесчисленные точки данных в одну всеобъемлющую картину. Ключевые аспекты сбора данных включают:

Объединяя все эти фрагменты информации, Parts Analyzer предлагаетнепревзойденная перспективана ландшафте авиационных деталей. Этот всеобъемлющий взгляд имеет решающее значение для принятия обоснованных решений, помогая пользователям выявлять возможности и риски, которые были бы невидимы без глобальной линзы данных. Как и другие ведущие платформы на основе ИИ, мы обрабатываем огромный спектр данных, но сспециализированный авиационный фокус– извлечь из шума действительно ценную информацию.

Введение:Авиационные компании ежедневно имеют дело с большим объемом электронных писем — от RFQ (запросов на расценки) и обновлений запасов до запросов на поддержку и гарантийных претензий. Управление ими вручную — это медленно, трудоемко и подвержено ошибкам.Искусственный интеллект электронной почты ePlaneAIРешение решает эту проблему, выступая в качестве агента на базе ИИ за вашим почтовым ящиком Outlook/Office 365, автоматизируя рабочие процессы электронной почты с поразительной скоростью и точностью. Используя интеграцию Microsoft Graph API, пользовательские языковые модели, обученные в авиации, и мощный механизм оркестровки, Email AI может анализировать входящие сообщения (и вложения), извлекать ключевые данные, проверять их по инвентаризации или другим системам и мгновенно создавать точные ответы — и все это при обеспечении конфиденциальности и соответствия корпоративному уровню. Это не только значительно ускоряет время ответа (дона 90% быстрее, повышая коэффициент конверсии примерно на 25%), но и освобождая вашу команду от повторяющихся задач, позволяя им сосредоточиться на более ценной работе.

Программное обеспечение для обслуживания самолетов + ИИ = неудержимая эффективность. Сократите расходы, сократите центр города, оптимизируйте практику MRO и улучшите возможности предиктивного обслуживания и прогнозирования. Найдите идеальное сочетание программного обеспечения + ИИ.

Векторные базы данных индексируют многомерные векторы встраивания для обеспечения семантического поиска по неструктурированным данным, в отличие от традиционных реляционных или документных хранилищ, которые используют точные совпадения по ключевым словам. Вместо таблиц или документов векторные хранилища управляют плотными числовыми векторами (часто 768–3072 измерений), представляющими семантику текста или изображения. Во время запроса база данных находит ближайших соседей к вектору запроса, используя алгоритмы поиска приближенных ближайших соседей (ANN). Например, основанный на графах индекс, такой как Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW), создает многоуровневые графы близости: небольшой верхний слой для грубого поиска и более крупные нижние слои для уточнения (см. рисунок ниже). Поиск «прыгает» вниз по этим слоям — быстро локализуясь в кластере перед исчерпывающим поиском локальных соседей. Это позволяет компенсировать отзыв (поиск истинных ближайших соседей) задержкой: повышение параметра поиска HNSW (efSearch) увеличивает отзыв за счет более высокого времени запроса.

Портал Aviation Supply Chain по сути является частной платформой электронной коммерции, специально разработанной для поставщиков авиационной техники и их клиентов. Разработанный исключительно для авиакомпаний, MRO и дистрибьюторов запчастей, он централизует инвентаризацию, закупки и сотрудничество с поставщиками в одной безопасной системе. На практике OEM или дистрибьютор запчастей «маркирует» этот портал и приглашает своих одобренных покупателей (авиакомпании, MRO и т. д.) войти в систему. Эти покупатели видят полный каталог деталей (синхронизированный в режиме реального времени с ERP продавца) и могут искать, фильтровать и сравнивать товары так же, как на большой онлайн-площадке. Однако, в отличие от открытых публичных бирж, этот портал является частным — на платформе присутствует только один поставщик (со многими покупателями), что дает компании полный контроль над ценообразованием, запасами и доступом пользователей.