Как оптимизировать расходы на закупки в авиации с помощью анализа расходов на основе ИИ

Неэффективность процессов — это нормально. Небольшие (и большие) ошибки случаются в каждой отрасли, создавая более серьёзные проблемы для вашей цепочки поставок и денежного потока.

Но в таких чувствительных, требующих высокой степени контакта отраслях, как авиация, где сети поставок охватывают несколько континентов, эффект сложения гораздо сильнее. Неэффективность процесса закупок — это ловушка для расходов и фактор риска.

Авиационный рынок быстро реагирует на глобальные потрясения: от геополитической напряжённости до волатильности цен на сырье. Учитывая важнейшую роль отрасли и жёсткий контроль со стороны регулирующих органов, сложность и срочность решений о закупках, многие аэрокосмические компании продолжают работать с разрозненными данными в условиях интенсивной работы с электронными таблицами.

Анализ расходов на основе ИИ уже здесь. Эта возможность вышла за рамки начальной стадии развития и получила широкое распространение среди ключевых игроков авиационной отрасли. Анализ на основе ИИ позволяет выявлять неэффективность процессов, прогнозировать колебания затрат и принимать решения о закупках на основе данных за считанные минуты (а часто и секунды).

В этой статье рассматриваются способы, которыми авиационные компании могут использовать ИИ для оптимизации процессов закупок.более быстрые и разумные решенияи в конечном итоге выигрывает.

Закупки в авиации созрели для революционных изменений в сфере ИИ

Аналитики отрасли называют закупки для авиации «высокими ставками» и «жесткими». Это описание, возможно, преувеличение, но ненамного: ставки невероятно высоки. Единичная задержка поставки одной детали для одного самолёта может иметь цепную реакцию на всю авиакомпанию или даже на всю отрасль.

Если один самолет приземляется или задерживается, это нарушает безопасность полетов, расписание полетов, деятельность по техническому обслуживанию и ремонту, а также проверки соответствия требованиям.

В настоящее время авиакомпании в основном занимают оборонительную или реактивную позицию в ответ на любые сбои в работе, но благодаря инструментам анализа расходов на базе ИИ компании могут занять более наступательную, проактивную позицию.

Системы на базе искусственного интеллекта могут помочь авиационным компаниям решить три давние проблемы:

И, пожалуй, самое важное — ИИ снижает зависимость от человеческой интуиции. Модели машинного обучения (МО) позволяют выявлять аномалии по мере их возникновения, избавляя команды от необходимости вручную отмечать проблемы. Этот проактивный подход позволяет выявлять скрытые, несрочные проблемы, такие как контрактная лига или дублирование поставщиков.

Согласно исследованию Pricewaterhouse Coopers (PwC)Макроэкономическое влияние искусственного интеллектаКомпании, внедряющие ИИ для контроля затрат, могут добиться экономии до 20% по всем направлениям деятельности. Согласно выводам PwC, закупки выделяются как область с наибольшим потенциалом окупаемости инвестиций.PwC).

Как работает анализ расходов с помощью ИИ

В основе анализа расходов на основе ИИ лежат машинное обучение и обработка естественного языка (NLP), которые преобразуют необработанные, неструктурированные данные о закупках в структурированные форматы для получения практической информации. ИИ может автоматизировать то, что раньше занимало месяцы ручного анализа электронных таблиц и сопоставления поставщиков.

Вот как это обычно работает:

Примеры использования, специфичные для авиации: оптимизация запасов, выбор поставщиков и прогнозирование сбоев

Существуют три высокоэффективные области, в которых анализ на основе ИИ обеспечивает немедленную окупаемость инвестиций.

1. Оптимизация запасов

Специалисты по техническому обслуживанию воздушных судов часто создают избыточные запасы критически важных деталей «на всякий случай», что приводит к миллионам долларов, потраченным впустую из-за простоя запасов. ИИ помогает перейти от раздутого страхового запаса к прогнозируемому складированию, анализируя показатели использования, графики технического обслуживания и сроки поставок от поставщиков. Одно исследование показало, что прогнозирование на основе ИИ снижает затраты на избыточные запасы до 20% в операциях по техобслуживанию и ремонту в аэрокосмической отрасли (Авиационная группа STS).

2. Выбор поставщика и снижение рисков

ИИ может повысить надёжность поставщиков, анализируя сигналы о рисках в режиме реального времени, такие как финансовая нестабильность, геополитическая уязвимость и соответствие стандартам ESG, чтобы подкрепить более ограниченные оценки поставщиков. Алгоритмы также могут рекомендовать сценарии стратегического выбора поставщиков, основанные на общей стоимости, а не только на цене за единицу (PwC).

3. Прогнозирование сбоев

Цепочки поставок в сфере авиации особенно уязвимы к внезапным сбоям: тарифам, пандемиям и геополитическим конфликтам. Модели ИИ можно обучать на исторических событиях, таких как экстремальные погодные условия, смена администрации президента или задержки на таможне, предупреждая руководителей закупок задолго до возникновения каких-либо проблем.

Количественная оценка рентабельности инвестиций: ключевые показатели эффективности закупок, преобразованные с помощью ИИ

Анализ расходов на основе ИИ не просто дает теоретические преимущества — он обеспечивает измеримые результаты по ключевым показателям закупок.

Вот как авиационные компании видят трансформацию:

Препятствия к внедрению и как руководители авиационной отрасли могут их преодолеть

Несмотря на очевидные преимущества, многие организации аэрокосмической и авиационной отрасли всё ещё отстают в плане внедрения ИИ. Существуют серьёзные препятствия, но их можно преодолеть.

1. Фрагментированные, нечистые данные

Многие отделы закупок сталкиваются с трудностями в работе с устаревшими системами и разрозненными источниками данных, что затрудняет внедрение ИИ. Для начала организациям необходимо сосредоточиться на очистке данных, начиная с категорий с высокими расходами. Инструменты ИИ могут помочь в автоматической классификации и дедупликации данных поставщиков, даже из неструктурированных источников данных, тем самым снижая вероятность человеческих ошибок и ускоряя получение результата.

2. Пробелы в талантах и доверии

Специалисты по закупкам часто не имеют подготовки в области науки о данных, и рекомендации, генерируемые ИИ, вызывают скептицизм. Кросс-функциональные пилотные проекты с участием специалистов по закупкам, аналитиков данных и финансовых специалистов могут развеять мифы об ИИ и укрепить доверие к нему. Ключ к его внедрению — повышение квалификации сотрудников в области использования инструментов ИИ и интерпретации его результатов.

3. Интеграция с существующими системами

Искусственный интеллект не обязательно должен заменять системы ERP или MRO. Облачные платформы могут накладываться на существующую архитектуру, извлекая данные в режиме реального времени и передавая их на информационные панели, которые уже используются отделами закупок. Такой модульный подход снижает уровень сложности и минимизирует первоначальные инвестиции.

4. Вопросы безопасности и соответствия требованиям

Авиационные компании имеют дело с конфиденциальными контрактами поставщиков и конфиденциальными данными. К счастью, многие платформы ИИ теперь предлагают безопасные локальные или гибридные модели развертывания с полным аудитом иСоответствие SOC 2Организации, не склонные к риску, могут начать с ограниченного развертывания в нерегулируемых областях расходов.

5. Инерция управления изменениями

Сопротивление изменениям, пожалуй, самое большое препятствие. Для успеха ИИ необходимо полное культурное участие. Чтобы команды сделали этот шаг, компании должны видеть очевидную поддержку сверху вниз, включая руководителей среднего звена, а также чёткие ключевые показатели эффективности (KPI) и систему поощрения сотрудников, такую как разовые премии или бонусы за экономию времени, для оптимизации результатов.

Создание дорожной карты: как начать анализ расходов с помощью ИИ

Авиационные компании могут внести небольшие изменения, чтобы воспроизвести преимущества ИИ в закупках. Главное — начать с малого, сосредоточиться и быстро масштабироваться.

Вот практическая дорожная карта из пяти этапов для внедрения:

1. Диагностика текущего состояния

Начните с аудита данных о закупках. Определите:

В первую очередь сосредоточьтесь на косвенных и остаточных расходах, где соблюдение условий контракта, как правило, наименее эффективно, а экономия средств достигается наиболее оперативно.

2. Определите вариант использования

ИИ не универсален. Уточните первоначальную цель:

Выберите проблему с измеримой рентабельностью инвестиций и четко определенными ключевыми показателями эффективности.

3. Выберите правильный набор инструментов ИИ

В зависимости от ваших потребностей вы можете выбрать:

Инструмент должен иметь возможность обрабатывать специфические для авиации структуры классификации и многоуровневые данные о поставщиках, включая детали, ремонтируемые компоненты и изделия с длительным сроком поставки.

4. Пилотный проект и доработка

Внедрите решение на основе ИИ в ограниченном объёме: один регион, бизнес-подразделение или категория расходов. Отслеживайте взаимодействие пользователей с инструментом. Улучшайте механизм классификации и рекомендации по выбору поставщиков на основе отзывов пользователей и реальных моделей закупок.

5. Масштабируйте и управляйте

После подтверждения эффективности распространите решение на всю организацию. Настройте протоколы управления для:

При правильном подходе анализ расходов с помощью ИИ становится самоподкрепляющимся. Чем чаще он используется, тем лучше анализ данных и рекомендации.

Перспективы на будущее: новый рубеж в закупках авиационной техники

По мере развития искусственного интеллекта закупки находятся на пороге ещё более серьёзной трансформации. В будущем анализ расходов будет меньше фокусироваться на информационных панелях и больше на командном принятии решений.

Вот что нас ждет:

Автономное снабжение

Ожидается полностью автоматизированный процесс запроса предложений (RFx). ИИ-агенты будут создавать запросы предложений (RFQ), составлять краткий список поставщиков, согласовывать начальные цены и даже составлять условия контрактов. Решающее слово останется за людьми, которые смогут утверждать исключения.

Встроенная интеллектуальная система ESG (экология, социальная сфера и управление)

Экологические и социальные факторы будут напрямую интегрированы в оценку поставщиков, при этом будут отмечаться поставщики с неудовлетворительными данными по выбросам или нарушениями нормативных требований, что позволит согласовать закупки с более широкими корпоративными требованиями ESG.

Динамичное сотрудничество с поставщиками

Вместо статичных годовых контрактов производители оригинального оборудования для авиации и поставщики первого уровня будут постоянно сотрудничать с поставщиками, динамически корректируя сроки поставок, размеры партий и цены на основе спроса в режиме реального времени и прогнозов ИИ.

Закупки как услуга

Наиболее передовые компании могут передавать целые категории закупок на аутсорсинг поставщикам услуг BPO (аутсорсинга бизнес-процессов) на базе ИИ, специализирующимся на управлении закупочными функциями. Эти сторонние эксперты используют ИИ для оптимизации решений по закупкам, автоматизации процессов обеспечения соответствия требованиям и гарантированной экономии средств по каждой категории.

Превращение закупок в стратегический двигатель затрат

Авиационная отрасль не славится быстрым развитием.Внедрение ИИЭто медленный процесс, однако после внедрения ИИ обеспечивает непревзойденную скорость и дальновидность в планировании закупок и других операциях.

Системы на базе искусственного интеллекта предоставляют руководителям отделов закупок более точные данные и ускоряют стандартизацию решений, основанных на фактах. Заинтересованные стороны могут мгновенно увидеть, где их цепочка поставок испытывает наибольшие потери, и точно определить изменчивость затрат.

Независимо от того, готовы ли они к этому или нет, переход на систему закупок на основе ИИ в какой-то момент становится для компаний неизбежным. Наиболее дальновидные компании внедряют эту технологию заранее, чтобы получить преимущество и воспользоваться преимуществами своего старта.

Готовы ли вы перестать слепо рассчитывать затраты на закупки?Позвольте ePlaneAI помочь вам получить важную информацию — быстро, точно и специально для авиации.Свяжитесь с нами сегодня!