Как авиационные компании могут использовать ИИ для улучшения аналитики ERP

Системы планирования ресурсов предприятия (ERP) обеспечивают работу авиационных компаний, управление операциями флота, графиками технического обслуживания, соответствие требованиям и т. д. Но поскольку операции авиакомпаний становятся все более сложными, традиционная аналитика ERP часто оказывается неэффективной. Вот тут-то и вступает в дело ИИ, делая системы ERP умнее, быстрее и более прогнозируемыми.

В авиации, где каждая задержка, неэффективность и сбой в обслуживании обходятся в миллионы, ИИ в аналитике ERP помогает авиакомпаниям экономить деньги и обеспечивать устойчивость бизнеса. Возможность принимать решения на основе данных в режиме реального времени снижает затраты, уменьшает сбои и повышает производительность парка.

В этой статье рассматривается, как авиационные компании могут использовать ИИ в аналитике ERP — от предиктивного обслуживания до обнаружения мошенничества, одновременно решая проблемы внедрения ИИ.

Роль ERP-аналитики в авиации

Аналитика ERP относится к аналитическим данным, полученным из систем ERP, помогающим компаниям оптимизировать операции, оптимизировать распределение ресурсов и принимать более обоснованные решения. В авиации аналитика ERP играет ключевую роль в управлении сложными рабочими процессами, соблюдении нормативных требований и использовании активов.

Как авиационные компании используют аналитику ERP

Благодаря усовершенствованиям на основе искусственного интеллекта ERP-аналитика в авиации переходит от реактивного принятия решений к прогностической аналитике, преобразуя способы управления операциями авиакомпаний.

Как ИИ в аналитике ERP улучшает работу авиации

ИИ производит революцию в аналитике ERPвнедряя автоматизацию, возможности прогнозирования и аналитику в реальном времени. Многие авиационные компании уже используют системы AI ERP для повышения эффективности и денежного потока.

Автоматизация обработки данных

ИИ устраняет необходимость ручного ввода данных, сокращая человеческие ошибки и достигая точности данных более 99%. Системы ERP на основе ИИ могут обрабатывать огромные объемы операционных данных, таких как расписание рейсов, расход топлива и стоимость билетов, в режиме реального времени для выявления неэффективности и оптимизации распределения ресурсов.

Прогностическое обслуживание

Техническое обслуживание самолетов является одним из самых существенных расходов в авиации. Аналитика ИИ ERP может анализировать данные датчиков и прогнозировать потенциальные отказы до их возникновения, что приводит к сокращению задержек, связанных с техническим обслуживанием, и оптимизации циклов замены деталей.

Согласно исследованию McKinsey, проведенному в 2022 году среди авиакомпаний, занимающихся пассажирскими перевозками, 60% всех задержек рейсов вызваны контролируемыми факторами, связанными с техническим обслуживанием (MRO)МакКинзи и Компания). Даже небольшое улучшение показателей пунктуальности может обеспечить значительный выигрыш в доходах, непрерывности работы и лояльности клиентов.

Некоторые источники прогнозируют сокращение всех задержек, связанных с техническим обслуживанием, на 30% за счет внедрения прогностической системы, основанной на данных (Поддержка ААА).

Анализ топливной эффективности

Системы ERP на базе искусственного интеллекта используют машинное обучение для анализа траекторий полетов, погодных условий и характеристик воздушных судов, помогая авиакомпаниям сократить расходы на топливо на 1–3 % за счет оптимизации маршрутов, что означает для крупных перевозчиков экономию в десятки миллионов долларов в год (технологии Honeywell Aerospace).

Помимо анализа полетов, ИИ может еще больше сократить расходы на топливо, внимательно отслеживая износ парка. С помощью ИИ организации могут выбирать оптимальный, наиболее экономически выгодный момент для замены или покупки нового самолета, выбирая более новые, более экологичные модели, которые могут сократить расход топлива на 25% (МакКинзи и Компания).

Прогнозирование и принятие решений на основе ИИ

Одним из самых больших преимуществ ИИ в аналитике ERP является его способность предсказывать результаты и автоматизировать принятие стратегических решений. Алгоритмы ИИ анализируют исторические и текущие данные для прогнозирования доходов, оптимизации цен на билеты и улучшения общего финансового планирования.

Прогнозирование доходов

Традиционное прогнозирование доходов опирается на исторические тенденции, которые могут быть неточными во время экономических спадов или сбоев в отрасли. Системы искусственного интеллекта ERP значительно повышают точность, используя машинное обучение для анализа колебаний спроса, ценообразования конкурентов и внешних рыночных факторов.

Для компаний, не использующих прогнозирование на основе ИИ, примерно 50% одноразовых покупок оказываются напрасными из-за плохого прогнозирования и последующего некорректного планирования (ФорбсВ 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.

Внедрение решения на основе ИИ явно улучшает конечный результат, хотя не все решения созданы равными. McKinsey обнаружила, что тестирование различных моделей ИИ может дать прирост почти на 10% в дополнительной точности планирования (МакКинзи и Компания).

Динамическое ценообразование

Авиакомпании вышли за рамки традиционных статических моделей ценообразования, используя аналитику ERP с ИИ для корректировки цен на билеты в режиме реального времени на основе спроса, наличия мест и рыночных условий. И клиенты принимают это к сведению, отслеживают колебания тарифов, настраивают оповещения и ждут снижения цен перед бронированием.

Системы ERP на базе ИИ отслеживают эти меняющиеся потребительские привычки. Используя глубокое обучение с подкреплением (RL) для отслеживания покупательских привычек клиентов, авиакомпании попеременно показывают высокие и низкие цены в течение периодов распродаж, чтобы максимизировать доход, что является более эффективным подходом, чем постепенное повышение цен на авиабилеты вблизи дат вылета.

С аналитикой ERP AI авиакомпании могут определять и подстраиваться под изменения спроса в режиме реального времени и соответствующим образом корректировать цены, устанавливая их на чередующихся ценовых уровнях вместо того, чтобы полагаться на предсказуемый линейный рост. Эта модель адаптируется к неустойчивому поведению потребителей, увеличивает доход от тарифов и сокращает ошибки прогнозирования (Наука Директ: Инженерные приложения искусственного интеллекта).

Оперативное принятие решений

Аналитика ERP AI позволяет авиакомпаниям автоматизировать операционные решения, такие как корректировка уровней персонала в пиковые сезоны или изменение маршрута самолетов в ответ на погодные изменения. Эти возможности значительно сокращают неэффективность и повышают общую прибыльность.

Только для рабочих процессов MRO такое усовершенствование процесса принятия решений может сократить эксплуатационные расходы на 15–30 % и значительно сократить количество задержанных или остановленных рейсов.

Автоматизация процессов и повышение эффективности

Аналитика ERP на основе искусственного интеллекта не только улучшает процесс принятия решений, но и оптимизирует операции за счет автоматизации повторяющихся задач, что позволяет снизить нагрузку на человека и повысить производительность труда.

Анализ задач и процессов

Системы искусственного интеллекта ERP используют интеллектуальный анализ процессов для анализа выполнения рабочих процессов и выявления узких мест.

Исследование McKinsey & Company за 2023 год показало, что 60–70 % рабочего времени можно автоматизировать с использованием современных возможностей генеративного ИИ (McKinsey & Company: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.). Автоматизация ручных и повторяющихся задач снижает административную нагрузку, позволяя авиационным специалистам сосредоточиться на более ценной работе.

Например, специалисты по ТОиР и другие специалисты по работе с информацией тратят до 20% своего времени на обработку запросов на предложения, звонки в другие магазины за запасными частями и поиск информации (McKinsey & Company:Экономический потенциал генеративного ИИ). Автоматизация с использованием искусственного интеллекта высвобождает сотни часов на одного работника в год.

Обнаружение мошенничества и финансовая безопасность

Финансовое мошенничество становится растущей проблемой в авиации, где через системы ERP ежедневно проходят огромные транзакции. Аналитика на основе искусственного интеллекта может отмечать подозрительную активность в режиме реального времени, выявляя дубликаты счетов, несанкционированный доступ к счетам и аномалии расходов до того, как они станут препятствием для расходов.

По оценкам McKinsey, рынок обнаружения мошенничества на основе искусственного интеллекта в сфере финансовых услуг вскоре станет рынком стоимостью 3 миллиарда долларов (McKinsey & Company: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.) для аэрокосмических компаний, занимаясь всем: от контрактов на поставку топлива до платежей за техническое обслуживание и любой другой деятельностью, требующей финансового надзора.

ИИ также ускоряет и удешевляет финансовые аудиты. Автоматизированные системы могут сократить расходы на аудит до 35%, одновременно повышая точность (McKinsey & Company:Масштабное влияние автоматизации и искусственного интеллекта)​. Для авиационных компаний это означает меньше ручных проверок и более надежный финансовый контроль.

Регуляторы ужесточают меры, а несоблюдение требований обходится дорого. Системы искусственного интеллекта ERP снижают риск за счет постоянного мониторинга транзакций, сводя к минимуму риск случайного надзора.

Автоматизация соблюдения нормативных требований

Авиационные компании работают в соответствии со строгими нормативными требованиями, и несоблюдение может привести к крупным штрафам. Аналитика ERP с ИИ автоматизирует отслеживание соответствия, отслеживая данные в реальном времени по нормативным базам для более точной отчетности и повышения готовности к аудиту.

Проблемы и соображения при внедрении ERP-системы на базе искусственного интеллекта

Несмотря на очевидные преимущества использованияERP-система на базе искусственного интеллекта, выполнение может быть чем угодно, но не. Внедрение системы ERP с возможностями ИИ требует решения нескольких вопросов:

Интеграция данных

Многие авиационные фирмы и предприятия в целом по-прежнему полагаются на устаревшие системы ERP, которые не созданы для интеграции с ИИ. Перенос данных из устаревших систем на платформы ERP с ИИ может быть сложным и трудоемким, требуя значительных инвестиций в ИТ.

Cybersecurity

Системы ERP на базе ИИ анализируют огромные объемы конфиденциальных данных, что делает их мишенью для кибератак. Без надлежащих протоколов безопасности аналитические данные на базе ИИ могут быть уязвимы для утечек данных и несанкционированного доступа.

Расходы на реализацию

Хотя системы ERP на основе ИИ предлагают долгосрочную экономию средств, первоначальные инвестиции выше, чем при традиционных реализациях ERP. Хотя повышение эффективности неоспоримо, некоторые компании испытывают трудности с первоначальными затратами.

Адаптация рабочей силы

Автоматизация ИИ меняет способ взаимодействия специалистов в сфере авиации с системами ERP. Компании должны инвестировать в программы обучения ИИ, чтобы помочь сотрудникам адаптироваться к новым рабочим процессам и максимально использовать преимущества аналитики ERP на основе ИИ.

Несмотря на то, что проблемы все еще сохраняются, стратегическое планирование, правильная реализация, постоянное обучение и последовательное использование могут помочь авиационным компаниям успешно интегрировать ИИ в свои ERP-системы.

Тенденции в области ERP-систем на базе искусственного интеллекта для авиации

Авиационная отрасль стремительно развивается, и аналитика ERP на основе ИИ продолжит стимулировать инновации в ближайшие годы. От предиктивного интеллекта до автоматизированных рабочих процессов, ИИ трансформирует то, как авиакомпании и аэрокосмические компании управляют своими операциями.

По мере развития технологий ERP-системы становятся все более адаптивными, оперативными и способными справляться со сложностями современной авиации.

Вот некоторые ключевые тенденции, определяющие будущее ERP-систем на базе ИИ в отрасли.

Цифровые близнецы на базе искусственного интеллекта

Технология цифровых двойников позволяет авиационным компаниям создавать виртуальные модели своих операций в реальном времени, включая производительность самолетов, логистику аэропортов и циклы технического обслуживания. Эти симуляции с улучшенным ИИ интегрируют реальные данные из систем ERP, позволяя авиакомпаниям прогнозировать сбои, оптимизировать расход топлива и улучшать использование активов, прежде чем принимать дорогостоящие решения в реальном мире.

Используя аналитику ERP на основе искусственного интеллекта, цифровые двойники могут моделировать все: от потоков воздушного движения до износа деталей, помогая бригадам по техническому обслуживанию вносить упреждающие коррективы.

Эта возможность сокращает время простоя, продлевает срок службы оборудования и помогает упростить соответствие меняющимся нормативным стандартам. По мере того, как алгоритмы ИИ становятся все более совершенными, цифровые двойники будут играть еще большую роль в эффективности авиации, минимизируя эксплуатационные риски и повышая безопасность.

Аналитические панели в реальном времени

Системы ERP с искусственным интеллектом переходят к аналитике самообслуживания, где лица, принимающие решения, могут получать доступ к информации, сгенерированной искусственным интеллектом в режиме реального времени, через интуитивно понятные панели управления. Эти системы обрабатывают огромные объемы операционных и финансовых данных за считанные секунды, устраняя необходимость в ручной отчетности и обеспечивая мгновенное принятие обоснованных решений.

Команды по управлению полетами могут использовать эти панели для мониторинга топливной эффективности, динамической корректировки графиков технического обслуживания и перераспределения ресурсов экипажа на основе колебаний спроса. Прогностическая аналитика еще больше расширяет эти возможности, отмечая потенциальные сбои, такие как задержки, связанные с погодой, или механические проблемы, до того, как они усугубятся. Возможность видеть и действовать на основе этой информации в режиме реального времени позволяет руководителям авиации повышать эффективность, сокращать расходы и повышать общую производительность.

Облачные системы искусственного интеллекта ERP

По мере того, как все больше авиационных компаний переходят с гибридных и локальных ERP-решений на облачные платформы, аналитика на основе ИИ станет еще более масштабируемой, доступной и экономически эффективной. Облачные платформы ERP на основе ИИ предлагают:

Внедрение облака обеспечивает бесшовную интеграцию с другими инструментами на базе ИИ, позволяя авиационным фирмам развертывать модели машинного обучения для предиктивной аналитики, автоматизированного планирования технического обслуживания и обнаружения мошенничества. Поскольку достижения ИИ продолжают развиваться, облачная ERP-система станет 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 управляет костяком бизнес-операций, отслеживает запасы, управляет финансами, планирует техническое обслуживание и обеспечивает соответствие требованиям. Она собирает и организует данные по всем отделам, сохраняя все структурированным и доступным.

ИИ (искусственный интеллект) анализирует огромные объемы данных, автоматизирует рутинные задачи и выявляет закономерности, на обнаружение которых человеку потребовалось бы гораздо больше времени.

В авиации ERP-система на базе искусственного интеллекта может прогнозировать проблемы с техническим обслуживанием до того, как они приведут к задержкам, оптимизировать расход топлива и отмечать необычные транзакции в финансовых записях.

Устарели ли авиационные ERP-системы?

Это зависит от ERP. Некоторые авиационные компании все еще работают на устаревших ERP-системах, которые были созданы десятилетия назад, и с трудом поспевают за современными требованиями. Эти старые системы могут быть медленными, жесткими и сложными для интеграции с новыми технологиями, из-за чего они кажутся устаревшими.

Но не все ERP застряли в прошлом. Многие авиационные компании используют современные облачные ERP, которые постоянно обновляются, масштабируются и предназначены для обработки сложных операций, таких как управление парком самолетов, соблюдение нормативных требований и отслеживание финансов.

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

Захватит ли ИИ ERP-системы?

Эксперты по ИИ и ERP считают, что обе технологии продолжат сосуществовать. Автоматизация ИИ предназначена для работы в тандеме с ERP для повышения эффективности и предоставления более глубоких знаний.

ИИ расширяет функциональность ERP, автоматизируя повторяющиеся задачи, анализируя огромные наборы данных в реальном времени и улучшая принятие решений с помощью предиктивной аналитики. Однако ERP служат центральной системой для управления основными бизнес-операциями, обеспечения соответствия и поддержания структурированных рабочих процессов.

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

По мере развития возможностей ИИ системы ERP станут более адаптивными, что сократит объем ручного вмешательства и позволит организациям более оперативно реагировать на операционные проблемы.

Будущее ERP-систем не в захвате ИИ; оно в том, что ERP-системы станут умнее, быстрее и эффективнее благодаря ИИ.

Аналитика ERP на основе искусственного интеллекта: будущее эффективности авиации

Аналитика ERP на основе ИИ уже трансформирует авиацию, повышая эффективность, сокращая расходы и улучшая процесс принятия решений на каждом уровне. Авиакомпании, которые интегрируют системы на основе ИИ, получают операционную точность, оптимизируют техническое обслуживание и улучшают финансовый надзор, превращая сложные данные в действенные идеи, которые повышают прибыльность.

Эффективность использования топлива, управление соответствием требованиям и обнаружение мошенничества больше не являются задачами, требующими ручного контроля. Автоматизация на основе ИИ обеспечивает более плавные рабочие процессы, более высокую безопасность и более надежное прогнозирование, позволяя авиационным компаниям работать с большей гибкостью и контролем.

Будущее авиации заключается не в реагировании на проблемы, а в их предвосхищении. Аналитика ERP на основе искусственного интеллекта обеспечивает авиакомпании интеллектом и автоматизацией, необходимыми для этого и поддержания конкурентоспособности в сложной отрасли. Изменения уже происходят. Те, кто инвестирует сейчас, будут лидерами.

Оставайтесь на шаг впереди с помощью ERP-аналитики на базе искусственного интеллекта. Забронируйте звонок с помощью ePlaneAIчтобы обеспечить более разумное принятие решений, более жесткий контроль и операционную гибкость, необходимые вашему авиационному бизнесу для лидерства в будущем.