Понимание моделей затрат на производство аэрокосмической продукции и того, как производители могут снизить затраты с помощью ИИ

Каковы модели затрат на производство аэрокосмической продукции?

Модели затрат на производство аэрокосмической продукции представляют собой структуру для управления затратами на производство компонентов самолетов и систем авионики.

Эти модели включают фиксированные затраты, такие как затраты на инструменты и капитальные затраты, переменные затраты, такие как затраты на рабочую силу и материалы, а также косвенные затраты, такие как обеспечение качества, логистика и соответствие требованиям.

Поскольку современные самолеты становятся все более сложными, авиационным компаниям приходится учитывать постоянно расширяющийся спектр переменных.

Благодаря грамотной реализации эти модели позволяют OEM-производителям поставлять высокоточные детали в условиях строгого контроля со стороны регулирующих органов, контролируя при этом затраты. Производители как в оборонном, так и в коммерческом секторах полагаются на точное моделирование для своего финансового выживания.

Сегодня модели затрат испытывают большее давление, чем когда-либо.Неделя авиацииотчеты, долгосрочные контрактыможетобеспечивают большую предсказуемость затрат. Однако растущая волатильность в цепочках поставок, включая тарифы, рабочую силу и другие геополитические факторы, вынуждает производителей регулярно пересматривать свои ценовые предположения.

Давление растет: почему растут расходы

Затраты в аэрокосмической промышленности резко растут. Например, компания JetBlue недавно объявила о сокращении парка самолётов, сокращении рейсов и пересмотре структуры руководства, определив, что её выход на безубыточность в 2025 году «маловероятен».

Снижение спроса на авиаперевозки, все более строгие проверки двигателей и экономическая неопределенность являются основными факторами, обуславливающими мрачные перспективы компании, и JetBlue — не единственная компания, работающая в убыток.

Компания Spirit AeroSystems переживает серьёзные перемены после череды финансовых трудностей. Boeing выкупает Spirit AeroSystems за 4,7 миллиарда долларов в рамках сделки по повторному приобретению, которая включает передачу ключевых активов Airbus. Нарушения контроля качества, такие как взрыв двери 737 MAX 9 в 2024 году, производственный хаос во время пандемии и годы растущего финансового напряжения, стали причиной принятия этой необычной сделки.

Более общая, фундаментальная истина заключается в том, что OEM-производители и поставщики оказываются в затруднительном положении. Им обоим необходимо полностью пересмотреть свой подход к моделированию затрат, иначе они рискуют столкнуться с двусторонними трудностями: повышением цен на материалы и снижением толерантности клиентов к задержкам и дефектам.

Когда безопасность переворачивает модели затрат

Последние заголовки новостей только усиливают рынок ирегулирующий контрольМногие потребители, сторонники и государственные учреждения с подозрением относятся к новым технологиям искусственного интеллекта, используемым в производстве и комплектующих для самолетов. Этот год был отмечен многочисленными авиакатастрофами со смертельным исходом, такими как столкновение самолета American Airlines с военным вертолетом в Вашингтоне, округ Колумбия, в январе 2025 года, в результате которого погибли 67 пассажиров, и крушение Boeing 787 авиакомпании Air India вскоре после взлета в июне 2025 года, в результате которого погибли 270 пассажиров и 29 прохожих на земле.

Хотя авиаперевозки остаются в целом безопасными, государственный надзор усиливается. FAA, обвиняемое в излишней невнимательности и «невмешательстве», усилило контроль за Boeing. FAA провело беспрецедентное количество проверок Boeing, и его «ужесточённый» надзор будет «длиться бесконечно».

Каждый новый инспекционный мандат, хотя и критически важен для безопасности, приводит к замедлению производства, циклам доработки и расходам на соблюдение требований. Традиционные модели затрат не учитывали нехватку рабочей силы, производственные ошибки, такие как отваливание дверных панелей в полёте, или непрерывный контрольный нагрев.

Только за один квартал Boeing потратила более 4 миллиардов долларов на решение проблем безопасности, и клиенты не готовы нести эти расходы. Такие авиакомпании, как Ryanair, Delta и Southwest, публично сопротивлялись попыткам Boeing переложить на них более высокие расходы, связанные с доработкой систем безопасности и задержками в связи с нормативными требованиями. Однако авиакомпании зависят от производителя в вопросах будущего роста парка, поскольку другие OEM-производители не готовы компенсировать дефицит спроса.

Хотя Boeing возьмёт на себя часть этих расходов, то же самое сделают и авиакомпании, загнанные в ограниченную экосистему OEM. Долгосрочные ценовые эскалаторы, вероятно, будут заложены в будущие контракты с более гибкими условиями финансирования.

Как управлять непредвиденными расходами, связанными с последствиями нарушения безопасности

Вот гдепредиктивные системыДействительно может изменить ситуацию. GE Aerospace сообщает, что предиктивное обслуживание позволяет выявлять проблемы с двигателями на 60% раньше и сокращать количество внеплановых замен на треть. Эти возможности, наряду с аналитикой SmartSignal, позволяющей экономить миллионы на каждом оповещении, дают производителям и их B2B-партнерам возможность прогнозировать необходимость проведения инспекций и других дорогостоящих сбоев до того, как они произойдут.

Прогнозирование на основе ИИ также помогает планировщикам прогнозировать влияние нехватки рабочей силы, циклов доработки и задержек в регулировании. В узкорентабельной авиационной отрасли подобная прозрачность модели затрат помогает компаниям продолжать работу в условиях нестабильности.

Сложность современных цепочек поставок в аэрокосмической отрасли

Наша нынешняя цепочка поставок в аэрокосмической отрасли немного запутана; она должна подчиняться многочисленным международным регулирующим органам, которые усиливают надзор.

Гиперглобальная деятельность Airbus наглядно демонстрирует сложность авиационного рынка. Этот производитель оборудования (OEM) опирается на более чем 8000 прямых поставщиков (или 18 000 с учётом субпоставщиков) в 90 странах мира. Это гигантская сеть, которая, однако, меньше, чем более широкая сеть Boeing, насчитывающая более 20 000 поставщиков. Только для одного самолёта могут потребоваться миллионы деталей от тысяч компаний в 30 странах. OEM-производители, авиалайнеры и пассажиры зависят от глобальной сети поставщиков и субпоставщиков, обеспечивающей безопасную и экономичную доставку.

Такая фрагментация усложняет моделирование затрат. У каждого поставщика свои затраты на рабочую силу, уровни производительности и факторы риска, и перевозчик должен умножить их на 8000. Текущие геополитические проблемы, такие как тарифы и торговая напряженность, только усугубляют эту уязвимость.

Airbus, избежавший проблем Boeing с безопасностью, отмечает, что компании было трудно покрыть эти растущие расходы, причём многие из них были связаны с инфляцией и ценами на энергоносители. Поэтому, стремясь компенсировать растущую волатильность, Airbus заключил долгосрочные контракты на далеко не идеальных условиях.

Прежние модели затрат, построенные на предсказуемых предположениях, которые во многом устарели, дают сбой. Разрозненная и протекционистская тарифная политика нынешней президентской администрации подливает масла в огонь.

Производители с трудом справляются с политическими колебаниями. Те, кто обладает даром предвидения, используют данные в реальном времени, сценарное планирование и прогнозирование на основе искусственного интеллекта, чтобы учитывать постоянные изменения в состоянии поставщиков, сроках поставки, а также доступности материалов и рабочей силы. Хотя эти прогнозы неидеальны, они несравненно лучше прогнозов, составленных на основе разрозненных и устаревших данных.

ИИ может заполнить пробелы в традиционных моделях затрат

Традиционные модели затрат в значительной степени опираются на исторические записи, а не на данные в режиме реального времени, на человеческие предположения, а не на неопровержимые факты, и на разрозненные отчеты отделов, а не на интегрированные системы — этого явно недостаточно для решения современных задач.

Авиационные инструменты на базе ИИТакие системы, как ePlaneAI, могут агрегировать потоки данных в режиме реального времени из ERP-систем, от поставщиков, логистических платформ, продуктовых линеек и даже от политических настроений. Используя обработку естественного языка (NLP), передовые системы могут считывать сигналы геополитических рисков в режиме реального времени, поступающие из новостных заголовков, правительственных брифингов, обновлений торговой политики и т.д. Эти системы могут затем маркировать и классифицировать настроения или уровень угрозы, а также моделировать их влияние на себестоимость проданных товаров (COGS), сроки поставки, доступность поставщиков, требуемые буферные запасы, задержки в ходе проверок и многое другое.

Таким образом, системы ИИ позволяют производителям:

Как отмечает IBM в своем руководствеИИ для цепочек поставокПрогностические алгоритмы имеют решающее значение для предотвращения полномасштабных остановок производства, предоставляя группам закупок достаточно времени для перенаправления, повторных переговоров или даже 3D-печати альтернативных вариантов.

Более того, исследование IATA показывает, что технология цифровых двойников и машинное обучение позволяют моделировать масштабное производство. Вместо того, чтобы полагаться на «наиболее вероятные» оценки, производители могут проверить, как затраты сказываются на себестоимости в виртуальной среде, без необходимости приобретать или перераспределять ресурсы.

ИИ в действии: как реагируют ведущие игроки аэрокосмической отрасли

Руководители авиационной отрасли широко внедряют искусственный интеллект, что позволяет успешно сокращать расходы и ускорять время реагирования на сбои.

Airbus внедрил предиктивную аналитику и цифровое моделирование в свои производственные процессы, в первую очередь для снижения рисков, связанных с задержками поставок, контролем качества и распределением рабочей силы. Эти инструменты помогли Airbus динамично адаптироваться к проблемным точкам в цепочке поставок, не дожидаясь ежеквартальных проверок для выявления перерасходов.

JetBlue — ещё один пример компании, реагирующей на финансовые трудности, принимая решения в режиме реального времени на основе данных. Помимо парковки самолётов и корректировки маршрутов, авиакомпания откладывает поставку 44 новых самолётов Airbus стоимостью 3 миллиарда долларов на период с 2025 по 2029 год. Кроме того, JetBlue на неопределённый срок приостановила модернизацию нескольких старых самолётов.

Принятие таких продуманных мер по сокращению расходов было бы невозможно без инструментов моделирования и оптимизации сценариев на базе программного обеспечения на основе искусственного интеллекта.

Компания Boeing, поглощая Spirit AeroSystems и одновременно решая производственные проблемы, ещё больше подчёркивает важность искусственного интеллекта. В годовом отчёте компании за 2024 год отмечается, что рост стоимости запасов и сбои в цепочке поставок существенно снизили рентабельность её коммерческой авиационной базы. Инструменты предиктивного ИИ играют ключевую роль в выявлении и управлении подобными сложными финансовыми рисками в будущем.

Почему внедрение ИИ остаётся медленным и как это исправить

Несмотря на доказанные преимущества, внедрение ИИ в аэрокосмическую промышленность идёт медленно. Отставание отрасли объясняется несколькими факторами:

Тем не менее, компании, откладывающие модернизацию, сталкиваются с растущей экзистенциальной угрозой. В годовом отчёте Lufthansa Group за 2024 год подчеркивается неэффективность затрат, связанных с внеплановым техническим обслуживанием и реактивной логистикой. Эти затраты только увеличиваются без использования прогностических моделей для прогнозирования сбоев и оптимизации запасов в сетях ТОиР.

Компания IBM рекомендует организациям, только начинающим свой путь, начать с пилотной программы, которая может показать раннюю окупаемость инвестиций. По её опыту, небольшие инвестиции в моделирование затрат с использованием ИИ, например, анализ 20 крупнейших центров затрат в вашей цепочке поставок, могут обеспечить очевидные результаты и заручиться поддержкой руководства на раннем этапе.

OEM-производители реструктурируются, чтобы восстановить контроль

Стратегическая реструктуризация цепочек поставок крупнейших авиакомпаний, таких как Boeing и Airbus, станет важнейшей тенденцией, определяющей модели производственных затрат к 2025 году.

В частности, Airbus поглотила несколько предприятий Spirit AeroSystems, включая заводы в Канзасе, Северной Каролине, Франции и Марокко, с целью восстановить вертикальный контроль и снизить риски производства программ A220 и A350, а также других критически важных компонентов.

Хотя заголовки новостей сосредоточены на приобретениях и владении, подтекст — на стоимости и рисках. Airbus внедряет высокоэффективные пакеты работ внутри компании, чтобы сократить задержки со стороны поставщиков и проблемы с качеством — две основные проблемы, которые приводят к увеличению затрат на доработку и штрафам за нарушение графика.

Этот шаг отражает ранее принятое Boeing решение о переводе большего количества работ на собственные нужды после резкого роста затрат на аутсорсинг производства в рамках программы 787 Dreamliner. В годовом отчёте компании за 2024 год отмечается, что запасы (включая незавершённую продукцию) выросли из-за дефицита поставщиков, что подчёркивает ограниченность моделей затрат, слишком сильно зависящих от аутсорсинга.

В целом, OEM-производители осуществляют вертикальную реинтеграцию с помощью производственных моделей на базе искусственного интеллекта. Производители используют искусственный интеллект, чтобы предотвращать непредвиденные сбои субподрядчиков и лучше прогнозировать затраты по глобальным программам.

Данные в реальном времени создают или разрушают прибыльность

Никто не может слепо улучшать свои конечные результаты, поэтому данные в реальном времени являются основой любой успешной стратегии затрат на производство аэрокосмической продукции.

Данные Федеральной резервной системы США о удельных затратах на рабочую силу в производстве аэрокосмической продукции и комплектующих свидетельствуют о восстановлении производства после 2023 года. Однако реальный объём производства всё ещё отстаёт от тенденций роста, наблюдавшихся до пандемии.

Медленное восстановление отрасли отражает замедление, которое можно было бы смягчить благодаря более точному прогнозированию и обратной связи в режиме реального времени. Здесь на первый план выходят инструменты искусственного интеллекта, способные обрабатывать высокочастотные данные для непрерывного мониторинга производительности и точного прогнозирования сбоев в производственной цепочке до того, как они станут пропущенными контрольными точками поставок.

В документе AHM Международной ассоциации воздушного транспорта (IATA) за 2022 год описывается, как авиакомпании и компании по техническому обслуживанию (MRO), использующие предиктивное обслуживание с поддержкой ИИ, добиваются успеха по нескольким направлениям. Эти компании сокращают количество непредвиденных отказов деталей, оптимизируют закупки запчастей и трудозатраты технических специалистов. Эти достижения имеют решающее значение, поскольку незапланированные простои обходятся отрасли в миллиарды долларов ежегодно.

Нехватка рабочей силы и узкие места в инспекциях

Модели затрат часто предполагают, что рабочая сила стабильна и масштабируема, но 2025 год показал, насколько ошибочным может быть это предположение. Простой самолетов JetBlue отчасти обусловлен нехваткой рабочей силы, а также давлением рынка.

Нехватка специалистов по ТОиР приводит к задержкам в проведении критически важных проверок двигателей Pratt & Whitney GTF. Меньшее количество инспекторов означает более высокие затраты на проверки и более длительное время ожидания.

Опыт JetBlue отражает более общую истину: рыночный спрос на ваши услуги не гарантирует высоких финансовых результатов. К сожалению, нехватка рабочей силы и медленные процессы инспекций могут парализовать даже самую стабильную деятельность.

Традиционные модели затрат не учитывают этот тип каскадирования.неэффективность, связанная с трудом, но инструменты ИИ могут предсказать и минимизировать последствия этих задержек. Системы на базе ИИ могут оптимизировать графики технического обслуживания, динамически моделировать рабочее время и сигнализировать о потенциальных задержках на основе данных о полётах и техническом обслуживании в режиме реального времени.

Окончательный подход: обеспечение соответствия требованиям завтрашнего дня с помощью контроля затрат на основе искусственного интеллекта

Если аэрокосмический сектор хочет сохранить рентабельность в условиях растущей волатильности, интеграция ИИ в модели затрат крайне важна. Цифровая трансформация Airbus открывает путь другим производителям и перевозчикам. Эта трансформация расширяет возможности использования ИИ для прогнозирования перерасходов, оптимизации закупок и более эффективного управления сложными сетями поставщиков.

Lufthansa Group также сообщила о сильной прибыли за первый квартал 2024 года, но признала, что долгосрочная устойчивость зависит от полной цифровой трансформации, модернизации цепочки поставок, а также внедрения и интеграции искусственного интеллекта. Модели затрат пересматриваются с учётом геополитической нестабильности, затрат на рабочую силу и растущей потребности в точных данных «точно в срок».

ИИ не исключает риски, но позволяет вам понять, с какими рисками вы сталкиваетесь или можете столкнуться, предоставляя компаниям инструменты для точного прогнозирования реальных затрат — инструменты, которых не было ещё несколько лет назад. Благодаря моделированию с использованием ИИ компании избегают дорогостоящих сюрпризов и быстрее реагируют на сбои.

Устаревшие модели затрат и запаздывающие данные по итогам квартала не помогут. Чтобы оставаться конкурентоспособными, производителям необходимы данные в режиме реального времени, гибкие инструменты прогнозирования и полная прозрачность всех сетей поставок. ePlaneAI обеспечивает именно это: агрегирует данные в режиме реального времени, моделирует риски затрат и помогает командам быстрее адаптироваться к сбоям. Платформа позволяет руководителям аэрокосмической отрасли сокращать потери, прогнозировать критические ситуации и создавать модели затрат, достаточно устойчивые к любым изменениям.

Готовы ли вы модернизировать свою стратегию управления затратами?Посещать ePlaneAI.comчтобы изучить наш полный пакет решений для цепочки поставок в сфере авиации.

Ресурсы:

Неделя авиации

Рейтер

Экономические времена

Национальный совет по безопасности на транспорте

Новости AP

Рейтер

Рейтер

ABC News

Погружение в производство

GE Аэроспейс

ResearchGate

Аэробус

Боинг

Accelleron

Financial Times

Годовой отчет Airbus за 2024 год

IBM

Белая книга ИАТА по AHM

Годовой отчет Boeing за 2024 год

Годовой отчет Lufthansa Group за 2024 год

Федеральный резервный банк Сент-Луиса