Как авиационные компании могут использовать искусственный интеллект для улучшения аналитики ERP

В авиации, где каждая задержка, неэффективность и сбой в обслуживании обходятся в миллионы, применение искусственного интеллекта в аналитике ERP помогает авиакомпаниям экономить средства и обеспечивать устойчивость бизнеса. Способность принимать решения в реальном времени на основе данных снижает затраты, уменьшает перебои и повышает эффективность флота.

В этой статье рассматривается, как авиационные компании могут использовать искусственный интеллект в аналитике ERP, от предиктивного обслуживания до обнаружения мошенничества, преодолевая при этом проблемы, связанные с внедрением ИИ.

Роль аналитики ERP в авиации

Аналитика ERP относится к прозорливым выводам, основанным на данных, извлекаемых из систем ERP, что помогает компаниям оптимизировать операции, распределение ресурсов и принимать более обоснованные решения. В авиации аналитика ERP играет ключевую роль в управлении сложными рабочими процессами, соблюдении регуляторных требований и использовании активов.

Как авиакомпании используют аналитику ERP

С помощью усовершенствований, основанных на искусственном интеллекте, аналитика ERP в авиации переходит от реактивного принятия решений к предиктивной разведке, преобразуя способ управления операциями авиакомпаниями.

Как искусственный интеллект в аналитике ERP улучшает операции в авиации

Искусственный интеллект радикально изменяет аналитику ERP путем внедрения автоматизации, предсказательных возможностей и получения данных в реальном времени. Многие авиационные компании уже используют системы ERP на базе ИИ для повышения эффективности и денежного потока. 

Автоматизация обработки данных

Искусственный интеллект устраняет необходимость в ручном вводе данных, сокращая человеческие ошибки и достигая точности данных более чем на 99%. Системы ИИ ERP могут обрабатывать огромные объемы операционных данных, таких как расписания полетов, расход топлива и ценообразование билетов, все в режиме реального времени, чтобы выявлять неэффективность и оптимизировать распределение ресурсов.

Прогнозируемое техническое обслуживание

Техническое обслуживание самолетов является одной из самых значительных статей расходов в авиации. Аналитика AI ERP может анализировать данные с датчиков и предсказывать потенциальные неисправности до того, как они произойдут, что приводит к сокращению задержек, связанных с обслуживанием, и оптимизации циклов замены деталей.

Согласно исследованию McKinsey 2022 года о авиакомпаниях, 60% всех задержек рейсов вызваны контролируемыми факторами, связанными с техническим обслуживанием и ремонтом (McKinsey & Company). Даже незначительное улучшение пунктуальности может принести значительные выгоды для доходов, операционной непрерывности и лояльности клиентов.

Некоторые источники предсказывают до 30% сокращение всех задержек, связанных с техническим обслуживанием, путем внедрения предсказательной, основанной на данных системы (AAA Support).

Анализ топливной эффективности

Системы ERP с искусственным интеллектом используют машинное обучение для анализа маршрутов полетов, погодных условий и характеристик воздушных судов, помогая авиакомпаниям сократить расходы на топливо на 1-3% за счет оптимизации маршрутов, что переводится в экономию десятков миллионов долларов в год для крупных перевозчиков (технологии Honeywell Aerospace).

Помимо анализа полетов, ИИ может дополнительно снизить затраты на топливо за счет тщательного отслеживания износа и разрушения авиапарка. С помощью ИИ организации могут выбирать оптимальный, наиболее экономичный момент для замены или покупки новых воздушных судов, отдавая предпочтение новым, более экологичным моделям, которые могут сократить расход топлива на 25% (McKinsey & Company).

Прогнозирование и принятие решений на основе искусственного интеллекта

Одно из главных преимуществ использования искусственного интеллекта в аналитике ERP заключается в его способности предсказывать результаты и автоматизировать стратегическое принятие решений. Алгоритмы ИИ анализируют исторические и реальные данные для прогнозирования доходов, оптимизации ценообразования билетов и улучшения общего финансового планирования.

Прогнозирование доходов

Традиционный прогноз доходов основывается на исторических тенденциях, которые могут быть неточными во время экономических спадов или сбоев в отрасли. Системы ERP AI значительно повышают точность, используя машинное обучение для анализа колебаний спроса, ценообразования конкурентов и внешних рыночных факторов.

Для компаний, не использующих прогнозирование на основе искусственного интеллекта, примерно 50% расходуемых закупок идут впустую из-за плохого прогнозирования и последующего неправильного планирования (Forbes).

Принятие решения об использовании искусственного интеллекта очевидно улучшает финансовые результаты, хотя не все решения одинаково эффективны. McKinsey обнаружила, что тестирование различных моделей ИИ может привести к приросту почти на 10% в дополнительной точности планирования ().

Динамическое ценообразование

Авиакомпании перешли от традиционных статических моделей ценообразования к использованию усиленной искусственным интеллектом ERP-аналитики для корректировки цен на билеты в реальном времени на основе спроса, наличия мест и рыночных условий. И клиенты обратили на это внимание, отслеживая колебания тарифов, настраивая уведомления и ожидая падения цен перед бронированием.

Системы ERP на базе искусственного интеллекта отслеживают эти изменяющиеся потребительские поведения. Используя глубокое обучение с подкреплением (RL) для отслеживания покупательских паттернов, авиакомпании чередуют показ высоких и низких цен в течение периодов продаж для максимизации дохода, что является более эффективным подходом, чем постепенное повышение цен на авиабилеты перед датой вылета.

С помощью аналитики ERP AI авиакомпании могут идентифицировать и адаптироваться к изменениям спроса в реальном времени и соответственно корректировать цены, устанавливая их на чередующихся ценовых уровнях вместо опоры на предсказуемое линейное увеличение. Эта модель адаптируется к непредсказуемому поведению потребителей, увеличивает доход от продажи билетов и снижает ошибки прогнозирования (Science Direct: Инженерные приложения искусственного интеллекта).

Оперативное принятие решений

Аналитика ERP AI позволяет авиакомпаниям автоматизировать операционные решения, такие как корректировка уровня персонала в пиковые сезоны или изменение маршрутов самолетов в ответ на погодные нарушения. Эти возможности значительно сокращают неэффективность и повышают общую рентабельность.

Только для рабочих процессов MRO, это улучшенное принятие решений может сократить операционные расходы на 15-30% и значительно уменьшить количество задержанных или отмененных рейсов.

Автоматизация процессов и повышение эффективности

Аналитика ERP, управляемая искусственным интеллектом, не только улучшает принятие решений — она также оптимизирует операции, автоматизируя повторяющиеся задачи для снижения нагрузки на сотрудников и повышения их производительности.

Майнинг задач и процессов

Системы ERP AI используют процессный анализ для изучения выполнения рабочих процессов и выявления узких мест.

Исследование компании McKinsey & Company за 2023 год оценивает, что 60-70% времени работников может быть автоматизировано с использованием существующих возможностей генеративного ИИ (McKinsey & Company: Экономический потенциал генеративного ИИ). Автоматизация ручных и повторяющихся задач снижает административную нагрузку, позволяя профессионалам в области авиации сосредоточиться на более ценной работе.

Например, техники MRO и другие специалисты тратят до 20% своего времени на обработку запросов предложений, звонки в другие магазины за запасными частями и поиск информации (McKinsey & Company: Экономический потенциал генеративного ИИ). Автоматизация с помощью ИИ освобождает сотни часов на работника в год.

Обнаружение мошенничества и финансовая безопасность

Финансовый мошенничество является растущей проблемой в авиации, где каждый день через системы ERP проходят огромные транзакции. Аналитика на основе искусственного интеллекта может отслеживать подозрительную активность в реальном времени, выявляя дублирующиеся счета-фактуры, неавторизованный доступ к аккаунтам и аномалии расходов до того, как они станут серьезным препятствием в расходах.

McKinsey оценивает, что рынок систем обнаружения мошенничества на основе искусственного интеллекта в финансовых услугах вскоре достигнет 3 миллиардов долларов (McKinsey & Company: Создание значимого воздействия в масштабах от автоматизации и искусственного интеллекта) для аэрокосмических компаний, охватывая всё, от контрактов на топливо до платежей за техническое обслуживание и любых других действий, требующих финансового контроля.

Искусственный интеллект также делает финансовые аудиты быстрее и дешевле. Автоматизированные системы могут сократить стоимость аудита до 35%, улучшая при этом точность (McKinsey & Company: Воздействие в масштабах от автоматизации и искусственного интеллекта)​. Для авиационных компаний это означает меньше ручных проверок и более надежные финансовые контроли.

Регуляторы ужесточают контроль, а несоблюдение требований обходится дорого. Системы ERP AI снижают риск, постоянно контролируя транзакции, что минимизирует риск случайного упущения.

Автоматизация соответствия регулированию

Авиационные компании работают в условиях строгих нормативных требований, и несоблюдение этих требований может привести к большим штрафам. Аналитика ERP, интегрированная с ИИ, автоматизирует отслеживание соответствия, контролируя данные в реальном времени на предмет соответствия нормативным рамкам для более точной отчетности и повышения готовности к аудиту.

Проблемы и аспекты внедрения AI-управляемых ERP-систем

Несмотря на очевидные преимущества использования AI-управляемой ERP-системы, ее внедрение может быть всем, чем угодно, кроме простого. Внедрение ERP-системы с возможностями искусственного интеллекта имеет ряд важных аспектов, которые необходимо учесть:

Интеграция данных

Многие авиационные компании, а также бизнес в целом, по-прежнему зависят от устаревших ERP-систем, которые не предназначены для интеграции с ИИ. Перенос данных с устаревших систем на ERP-платформы, работающие на базе ИИ, может быть сложным и времязатратным, требующим значительных инвестиций в IT.

Кибербезопасность

Системы ERP на базе искусственного интеллекта анализируют огромные объемы конфиденциальных данных, что делает их мишенью для кибератак. Без надлежащих протоколов безопасности, выводы, сделанные с помощью ИИ, могут быть подвержены утечкам данных и несанкционированному доступу.

Стоимость внедрения

Хотя системы ERP, управляемые искусственным интеллектом, обещают долгосрочную экономию средств, первоначальные инвестиции в них выше, чем в традиционные системы ERP. Несмотря на неоспоримые выгоды в эффективности, некоторые компании испытывают трудности с начальными затратами.

Адаптация рабочей силы

Автоматизация на основе ИИ меняет способы взаимодействия профессионалов в области авиации с системами ERP. Компаниям необходимо инвестировать в программы обучения ИИ, чтобы помочь сотрудникам адаптироваться к новым рабочим процессам и максимизировать преимущества аналитики ERP, управляемой ИИ.

Хотя проблемы все еще существуют, стратегическое планирование, правильное внедрение, постоянное обучение и последовательное использование могут помочь авиационным компаниям успешно интегрировать искусственный интеллект в их системы ERP.

Тенденции в области ИИ-управляемых ERP для авиации

Авиационная индустрия развивается стремительно, и аналитика ERP, работающая на основе ИИ, будет продолжать стимулировать инновации в ближайшие годы. От прогнозирующего интеллекта до автоматизированных рабочих процессов, ИИ трансформирует способы управления операциями авиакомпаний и аэрокосмических предприятий.

С развитием технологий системы ERP становятся более адаптивными, отзывчивыми и способными справляться со сложностями современной авиации.

Вот некоторые ключевые тенденции, формирующие будущее AI-управляемых ERP в индустрии.

Цифровые двойники на базе ИИ

Технология цифрового двойника позволяет авиакомпаниям создавать виртуальные модели своей деятельности в реальном времени, включая характеристики самолетов, логистику аэропортов и циклы обслуживания. Эти усовершенствованные искусственным интеллектом симуляции интегрируют реальные данные из систем ERP, что позволяет авиалиниям предсказывать неисправности, оптимизировать потребление топлива и повышать эффективность использования активов до принятия дорогостоящих решений в реальном мире.

Используя аналитику ERP на основе искусственного интеллекта, цифровые двойники могут моделировать всё, от потока воздушного трафика до износа деталей, помогая техническим бригадам проактивно вносить корректировки.

Эта возможность сокращает время простоя, увеличивает срок службы оборудования и помогает упростить соответствие изменяющимся нормативным стандартам. По мере того как алгоритмы искусственного интеллекта становятся более совершенными, цифровые двойники будут играть еще более значительную роль в повышении эффективности авиации, минимизации операционных рисков и повышении безопасности.

Панели мониторинга аналитики в реальном времени

Системы ERP с усилением искусственного интеллекта движутся в сторону аналитики самообслуживания, где лица, принимающие решения, могут получать доступ к реальным, сгенерированным ИИ прозрениям через интуитивно понятные панели управления. Эти системы обрабатывают огромные объемы операционных и финансовых данных за секунды, исключая необходимость в ручной отчетности и обеспечивая мгновенное, обоснованное принятие решений.

Команды по управлению полетами могут использовать эти панели инструментов для мониторинга эффективности использования топлива, динамической корректировки графиков технического обслуживания и перераспределения ресурсов экипажа в зависимости от колебаний спроса. Предикативная аналитика дополнительно усиливает эти возможности, сигнализируя о потенциальных нарушениях — таких как задержки из-за погодных условий или технические неисправности — до того, как они усугубятся. Возможность видеть и реагировать на эту информацию в реальном времени позволяет лидерам авиации повышать эффективность, сокращать затраты и улучшать общую производительность.

Облачные AI ERP-системы

По мере того как все больше авиационных компаний переходят с гибридных и локальных ERP-систем на облачные платформы, аналитика на основе искусственного интеллекта станет еще более масштабируемой, доступной и экономически выгодной. Облачные AI ERP-платформы предлагают:

Принятие облачных технологий обеспечивает беспрепятственную интеграцию с другими инструментами, работающими на основе искусственного интеллекта, позволяя авиационным компаниям использовать модели машинного обучения для предиктивной аналитики, автоматизированного планирования технического обслуживания и обнаружения мошенничества. С учетом того, что развитие ИИ продолжает прогрессировать, облачные ERP-системы станут основой для более гибких и интеллектуальных авиационных операций.

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между ИИ и ERP?

ERP (Enterprise Resource Planning) - это система, которая является основой бизнес-процессов, отслеживает запасы, управляет финансами, планирует техническое обслуживание и соблюдение нормативных требований. Она собирает и организует данные по всем отделам, поддерживая структурированность и доступность информации.

ИИ (искусственный интеллект) анализирует огромные объемы данных, автоматизирует рутинные задачи и выявляет закономерности, которые человеку потребовалось бы гораздо больше времени, чтобы обнаружить.

В авиации системы ERP, управляемые искусственным интеллектом, могут предсказывать проблемы с обслуживанием до того, как они приведут к задержкам, оптимизировать использование топлива и отмечать необычные операции в финансовой отчетности.

Устарели ли ERP-системы для авиации?

Это зависит от ERP-системы. Некоторые авиационные компании до сих пор используют устаревшие ERP-системы, которые были созданы десятилетия назад и испытывают трудности с соответствием современным требованиям. Эти старые системы могут быть медленными, не гибкими и сложными в интеграции с новыми технологиями, из-за чего они кажутся устаревшими.

Но не все ERP-системы устарели. Многие авиационные компании используют современные облачные ERP, которые регулярно обновляются, масштабируемы и разработаны для управления сложными операциями, такими как управление авиапарком, соблюдение нормативных требований и финансовый учет.

Разница заключается в том, инвестировала ли компания в поддержание актуальности своей ERP-системы или полагается на устаревшую систему, которая больше не отвечает ее потребностям.

Займут ли искусственные интеллекты место ERP-систем?

Эксперты в области искусственного интеллекта и ERP уверены, что обе технологии будут продолжать сосуществовать. Автоматизация с помощью ИИ создана для совместной работы с ERP-системами с целью повышения эффективности и получения более глубоких аналитических данных.

Искусственный интеллект улучшает функциональность ERP, автоматизируя повторяющиеся задачи, анализируя огромные массивы данных в реальном времени и улучшая принятие решений с помощью предиктивной аналитики. Однако ERP служат центральной системой для управления основными бизнес-процессами, обеспечения соответствия требованиям и поддержания структурированных рабочих процессов.

Вместо того чтобы заменять ERP-системы, искусственный интеллект дополняет их, оптимизируя процессы, такие как финансовая отчетность, учет запасов и планирование технического обслуживания.

С развитием возможностей искусственного интеллекта, системы ERP станут более адаптивными, сократят необходимость ручного вмешательства и позволят организациям более активно реагировать на операционные вызовы.

Будущее ERP не связано с захватом искусственного интеллекта; это о том, что системы ERP становятся умнее, быстрее и эффективнее благодаря искусственному интеллекту.

Аналитика ERP на базе искусственного интеллекта: будущее эффективности авиации

Аналитика ERP, управляемая искусственным интеллектом, уже трансформирует авиационную отрасль, повышая эффективность, сокращая затраты и улучшая принятие решений на всех уровнях. Авиакомпании, интегрирующие системы с ИИ, получают операционную точность, оптимизируют обслуживание и улучшают финансовый контроль — превращая сложные данные в действенные инсайты, которые повышают прибыльность.

Эффективность использования топлива, управление соответствием и обнаружение мошенничества больше не являются задачами, требующими ручного контроля. Автоматизация на основе искусственного интеллекта приводит к более плавным рабочим процессам, повышенной безопасности и более надежному прогнозированию, позволяя авиакомпаниям работать с большей гибкостью и контролем.

Будущее авиации не в реакции на проблемы — оно в их предвидении. Аналитика ERP, работающая на основе искусственного интеллекта, снабжает авиакомпании интеллектом и автоматизацией, необходимыми для этого, и помогает сохранять конкурентоспособность в сложной отрасли. Сдвиг уже происходит. Те, кто инвестируют сейчас, будут лидировать.