Улучшение оценки рисков поставщиков в авиации с помощью ИИ

Новые горизонты риска: почему авиации сейчас нужны более интеллектуальные оценки

Правила безопасности и передовые практики постоянно совершенствуются. К тому времени, как все сотрудники вашей организации будут придерживаться единых принципов, эти окончательные правила могут уже устареть. Необходимость их соблюдения может сводить с ума, особенно когда приходится применять эти требования ко всем деталям каждого самолёта во всём парке.

Авиационные компании всё чаще обращаются к искусственному интеллекту для облегчения своей работы. Компании используют искусственный интеллект для автоматизации и оптимизации процессов управления рисками, проверяя стабильность работы поставщиков и потенциальные ограничения по качеству и поставкам.

Традиционные инструменты оценки авиационных рисков в основном фокусируются на частоте механических отказов, интервалах технического обслуживания и соблюдении нормативных требований, но современные решения могут дать гораздо более полную картину.

Инструменты оценки рисков поставщиков с использованием ИИ могут:

ИИ обладает огромным потенциалом в управлении рисками, но использование этой технологии само по себе создает риск.

В настоящее время аэрокосмические компании используют машинное обучение для обеспечения предиктивного обслуживания с показателем успешности более 95% (Delta Tech Ops), однако пока неясно, насколько мы должны слепо доверять непрозрачным алгоритмам. Многие считают, что отрасль в целом должна разработать чёткую стратегию управления рисками, связанными с ИИ.

По данным Джорджтаунского центра безопасности и новых технологий (CSET), выявление рисков больше не является самой большой проблемой; теперь речь идёт об ответственной интеграции ИИ в системы. Ключевым моментом является внедрение искусственного интеллекта таким образом, чтобы обеспечить управляемость, прозрачность и отслеживаемость для всех производителей оригинального оборудования, авиакомпаний, поставщиков и других заинтересованных сторон.Джорджтаунский CSET).

Федеральное управление гражданской авиации (FAA) и другие регулирующие органы сейчас пытаются определитькак ИИ можно безопасно внедрить в существующие системы безопасности без ущерба для надзора. Тем временем авиационные компании пересматривают свои методы оценки рисков для поставщиков и других сфер деятельности.

Может ли ИИ помочь поставщикам выбирать более безопасных и надежных поставщиков, повышая безопасность полетов? Сейчас основными показателями, на которые полагаются компании, являются своевременная доставка и качество деталей, причём последнее зачастую сложно измерить в такой обширной и сложной отрасли, как авиация, где детали переходят из рук в руки десятки и более раз.

Однако благодаря передовым возможностям ИИ возможности оценки поставщиков значительно расширяются. ИИ может помочь компаниям анализировать программные системы поставщиков, инструменты автоматизации, протоколы обмена данными и многое другое.

Эволюция риска поставщика и необходимость усиления надзора

В условиях глобальной сети прямых и многоуровневых поставщиков управление рисками стало сложнее, чем когда-либо. Однако для авиации, в условиях постоянного контроля со стороны государства, низкой ценовой маржи и постоянныхцепочка поставокнестабильность, она становится еще более раздробленной.

Единичный сбой в работе поставщика компонентов уровня Tier 4 может привести к остановке производства критически важных авиационных систем, задержке получения нормативных сертификатов и даже к срыву наземных полётов. Для объективной оценки работы поставщиков компаниям необходимы надёжные и эффективные решения (помимо электронных таблиц и инсайдерских отношений).

Инструменты оценки рисков поставщиков на базе искусственного интеллекта могут оценить все: от финансового состояния и геополитической уязвимости до оценок своевременности поставок и штрафов регулирующих органов.

По словам исследователей Коэна и Танга, пишущих для Georgetown Journal of International Affairs (GJJA), только 2% опрошенных компаний заявили, что у них есть информация за пределами поставщиков второго уровня.

Такое отсутствие глубины создает огромный риск в отрасли, где одно, казалось бы, незначительное нарушение может привести к приостановке работы целых флотов (ГДЖА). Обращение к ИИ может устранить этот пробел в прозрачности. ИИ может автоматически извлекать и синтезировать данные из заказов на закупку, журналов грузовых перевозок, таможенных деклараций, сертификатов поставщиков и других источников, динамически отображая данные для отделов закупок, чтобы они могли непрерывно оценивать риски, связанные с поставщиками. Таким образом, отделы закупок могут учитывать такие обстоятельства в режиме реального времени, как закрытие портов из-за погодных условий, торговые санкции или задержки в зонах конфликтов.

PricewaterhouseCoopers (PwC) заявляет, что такой уровень прогнозирования рисков становится обязательным. В исследовании PwC, посвященном ответственному подходу к ИИ, компания призывает к прозрачности и справедливому управлению оценкой рисков. Это означает создание систем, которые документируют процесс формирования оценок рисков, выявляют отклонения и позволяют человеку вмешиваться в процесс оценки при необходимости.PricewaterhouseCoopers).

ИИ для стратегического и прогнозного потенциала

Современные инструменты оценки рисков на основе ИИ позволяют практически точно определить потенциальные угрозы. Они могут отслеживать макроэкономические показатели, стабильность валют, политические выборы, погодные условия и зоны региональных конфликтов, предупреждая отделы закупок задолго до того, как поставщик станет источником проблем.

Эти инструменты используют обработку естественного языка (NLP) и машинное обучение для обработки структурированных и неструктурированных данных, включая новостные репортажи, нормативные документы, сообщения в социальных сетях и даже стикеры. При обнаружении потенциальных угроз ИИ автоматически отправляет сигнал тревоги.

Многие компании используют проактивные системы ИИ наряду с более традиционными показателями, такими как уровень дефектов или условия ценообразования, для создания динамических профилей поставщиков.

Компании с таким смешанным подходом могут сократить расходы и уменьшить риски более чем на 67%, согласно исследованию Колледжа бизнеса Халсама при Университете Теннесси (Хаслам УТК). Например, отделы логистики уже используют ИИ для оптимизации маршрутов доставки, а также выявления и минимизации угроз замедления, тем самым повышая своевременность поставок.

Та же технология, которая перенаправляет посылки, может быть использована для понижения рейтинга поставщика, если его рейтинг надежности падает. Имея постоянно актуальную информацию о наиболее эффективных поставщиках, компании лучше подготовлены к принятию любых предложений.цепочка поставокшоки.

Отчет McKinsey за 2025 год оСостояние ИИподтверждает, что компании, внедрившие ИИ в свои рабочие процессы, особенно для контроля в режиме реального времени, наблюдают существенное улучшение итоговых показателей.МакКинси). Для авиационных компаний это означает более надежную и стабильную работу служб полетов и бизнес-операций.

Подход правительства к регулированию ИИ

В какой-то степени мы находимся в режиме ожидания. Но на данный момент у многих федеральных государственных учреждений есть, по крайней мере, план интеграции ИИ.

В 2024 году FAA выпустилоДорожная карта FAA по обеспечению безопасности с помощью искусственного интеллекта, а затем уведомление в марте 2025 года оИспользование инструментов и сервисов генеративного ИИ.

Эти документы знаменуют собой первые серьезные усилия FAA по созданию рамок безопасности для ИИ и достижению баланса между инновациями и эксплуатационной ответственностью.

В дорожной карте описывается, как можно постепенно внедрять ИИ в авиационные системы, начиная с приложений с низким уровнем риска. По мере подтверждения безопасности внедрения компании смогут постепенно масштабировать его.

В документах FAA также проводится различие между «обучаемым ИИ» (обучаемым офлайн и статичным) и «обучающимся ИИ» (динамичным и адаптирующимся в режиме реального времени). Это различие имеет решающее значение, поскольку FAA считает модели обучающегося ИИ слишком непредсказуемыми для использования. В то же время FAA отнесло обучающийся ИИ к уровню «готовности к открытию», что свидетельствует о том, что до одобрения их использования в условиях повышенного риска ещё далеко.

Однако искусственный интеллект уже сегодня используется во многих авиационных приложениях, включая оценку рисков поставщиков.

Хотя ни один из документов напрямую не рассматривает риски поставщиков, FAA чётко заявляет, что любой ИИ, используемый для принятия операционных решений, должен соответствовать высоким стандартам прозрачности, объяснимости и прослеживаемости. Системы должны включать документированную оценку рисков, чёткие аудиторские следы и демонстрировать человеческий контроль.

Эти меры указывают на более широкие ожидания правительства относительно использования ИИ за пределами аэрокосмической отрасли:

Джорджтаунский центр безопасности и новых технологий (CSET) сравнивает эти структуры риска ИИ с политиками кибербезопасности и предполагает, что требования к закупкам (правила и условия, которые поставщики должны соблюдать, чтобы продавать продукты или услуги определенной компании или агентству) могут быть мощным рычагом для принуждения к соблюдению требований (CSET).

Под руководством правительства ИИ может помочь компаниям обеспечить будущее своих цепочек поставок и оптимизировать оценку рисков поставщиков. Использование ИИ может повысить эффективность и снизить ответственность, поскольку более точные и прозрачные записи чётко показывают, кто за что отвечает, где и почему.

Повышение устойчивости с помощью ИИ: картирование многоуровневых рисков

Сбои в работе авиации – обычное дело.цепочка поставок, но они редко исходят от ваших самых заметных партнёров. Угрозы обычно таятся ниже уровня обслуживания, на двух-трёх (или более) уровнях, где компании гораздо менее заметны и ещё меньше рычагов воздействия. Именно это и произошло с дефицитом полупроводников во время COVID-19. Зависимость была настолько глубоко заложена в цепочке поставок, что её заметили лишь слишком поздно.

ИИ может предоставить информацию о многоуровневой сети поставщиков для выявления скрытых зависимостей и рисков. Инструменты ИИ синтезируют большие объёмы данных (структурированных и неструктурированных) в различных форматах и на разных языках, создавая визуальные карты глобальных сетей поставщиков в режиме реального времени, которые отражают состояние поставщиков.

Технологические компании начинают создавать карты в реальном времени на основе общедоступных и частных данных, используя интерфейсы чат-ботов и конвейеры обработки документов для выявления и устранения слабых звеньев (Джорджтаунский JIA).

Использование ИИ повышает эффективность оценки рисков поставщиков. Эта технология повышает устойчивость, ускоряя обнаружение рисков и улучшая моделирование возможных ответных мер.

Ответственный ИИ: управление рисками, оценка рисков

Использование ИИ для управления рисками, безусловно, парадоксально, поскольку ИИ сам по себе создаёт новые риски. Если не контролировать системы ИИ, они могут усиливать предвзятость, порождать ложную уверенность или работать без какой-либо ответственности.

PricewaterhouseCoopers (PwC) полагает, что «ответственный ИИ» подразумевает внедрение управления, прозрачности и ответственности человека на каждом этапе разработки и развертывания (PwC). Применительно к авиации это означает, что инструменты оценки рисков вашего поставщика должны выявлять угрозы.и Объясните, как и почему были выявлены эти угрозы. Это также означает, что вы должны убедиться, что ваш ИИ не использует некорректные или предвзятые данные для обучения, чтобы несправедливо наказывать поставщиков.

Эта повышенная прозрачность особенно важна при использовании ИИ для принятия решений о закупках и соблюдении нормативных требований, а также связана с готовностью персонала. ИИ не заменяет необходимость человеческого суждения, но меняет, где и как оно применяется. McKinsey отмечает, что наибольшие преимущества при использовании ИИ достигаются не только за счёт самой технологии, но и за счёт перестройки рабочих процессов, в рамках которых команды обучены ответственно использовать информацию, полученную с помощью ИИ (МакКинси).

Аналитика и прогнозирование в реальном времени: ИИ как второй пилот в кабине

Риски в авиации меняются с каждым часом. Эффективные инструменты оценки рисков обрабатывают потоки данных в режиме реального времени, выявляют отклонения и моделируют сбои до их возникновения, включая замедление доставки, закрытие портов и угрозы, связанные с климатом (Хаслам УТК).

Эти модели на основе искусственного интеллекта могут сократить ошибки прогнозирования до 50% (МакКинси), предоставляя компаниям более стабильную основу для планирования действий в чрезвычайных ситуациях и распределения бюджета. Всегда легче планировать альтернативные варианты, если не ждать, пока потребуется устранить утечки.

Обеспечение будущего цепочки поставок: соответствие требованиям, устойчивость и конкурентоспособность

ИИ в авиации уже доказал свою эффективность, продемонстрировав значительные преимущества в области предиктивного обслуживания, прогнозирования и оценки рисков поставщиков. Компании создают системы, основанные на принципах ответственного управления ИИ, в преддверии грядущих глобальных нормативных требований.

Компании интересуются тем, что можно сделать с помощью новых инструментов ИИ,и как обеспечить их соответствие стандартам прозрачности и проверяемости, внедряемым правительствами по всему миру (CSET).

Авиационная отрасль, уже находящаяся под жестким контролем регулирующих органов, готова стать лидером во всех сегментах бизнеса. Давление нарастает. Каждая неудача усугубляется, но лучшие практики, разработанные авиационными компаниями, могут стать отраслевыми стандартами. В долгосрочной перспективе инвестиции в аэрокосмическую отрасль повысят устойчивость нашей цепочки поставок и будут способствовать достижению истинных целей устойчивого развития, поддерживая поставщиков с низким воздействием на окружающую среду, а не просто занимающихся «зеленым камуфляжем».PwC).

Ваш бизнес может начать создавать более эффективную систему оценки рисков уже сегодня. Инструменты и технологии на основе искусственного интеллекта помогут вам создать более эффективные и гибкие сети, способные адаптироваться к любым новым вызовам.

Готовы ли вы модернизировать свою стратегию управления рисками поставщиков?Узнайте, как ePlaneAI помогает руководителям авиационной отрасли получать ценную информацию в режиме реального времени и повышать устойчивость с помощью инструментов на базе ИИ.Закажите демо-версию сегодня!