Как создать устойчивые авиационные цепочки поставок с помощью программного обеспечения на базе искусственного интеллекта

Каждый час простоя воздушного судна обходится авиакомпаниям в 10 000 долларов упущенной выручки. Этот общепринятый в отрасли стандарт отражает критическую необходимость операционной эффективности в цепочках поставок авиации.

Другие оценки показывают, что стоимость простоя воздушного судна (AOG) в экстремальных ситуациях может быть значительно выше. Согласно журналу IAG Cargo, сценарий AOG может обходиться авиакомпаниям более чем в 150 000 долларов в час. Неработающие самолеты означают задержки рейсов, отмену операций, а также финансовые и репутационные потери, которые распространяются по всей отрасли.

Решения на основе искусственного интеллекта, такие как Inventory AI от ePlaneAI, доказывают свою значимость как основа устойчивых цепочек поставок. Эти инструменты интегрируют предиктивную аналитику и обработку данных в реальном времени, помогая авиакомпаниям избегать дорогостоящих сбоев и оптимизировать запасы.

Эта статья исследует, как искусственный интеллект преобразует цепочки поставок в авиации в устойчивые, эффективные системы.

Почему важна устойчивость авиационной цепочки поставок

Работая с минимальной рентабельностью в среднем всего 2,6%, согласно данным Международной ассоциации воздушного транспорта (IATA), авиация является одной из самых сложных отраслей для поддержания прибыльности. Рост цен на реактивное топливо, нестабильный спрос на путешествия и высокие постоянные затраты увеличивают сложность и риски.

Инциденты AOG усугубляют эти проблемы. При плохом управлении эти события могут превратиться в полномасштабные кризисы.

Southwest Airlines' holiday meltdown last year stranded passengers and canceled 15,000 flights due to outdated scheduling technology, ultimately costing the company an estimated $585 million and eroded customer trust. The fiasco highlighted how a single disruption can snowball into widespread reputational damage and significant financial loss.

Программное обеспечение на основе искусственного интеллекта предлагает решение. Когда такие системы анализируют исторические данные использования, текущие тенденции и операционные данные, они могут прогнозировать потребности в запасах, сокращать избыточные запасы и обеспечивать наличие критически важных компонентов. Такой превентивный подход не только снижает риски AOG, но и защищает авиакомпании от крупномасштабных кризисов, которые могут разрушить финансовое положение.

Для процветания авиакомпаний в такой высококонкурентной среде, устойчивость цепочки поставок является критически важной задачей.

​​Real aviation supply chain challenges and scalable AI solutions

Как указано в этом McKinsey & Company study, авиационная промышленность сталкивается со сложной матрицей проблем, которые часто нарушают цепочки поставок, включая глобальные кризисы, узкие места в ресурсах и другие постоянные неэффективности. Эти нарушения не только замедляют операции, но и увеличивают затраты и подрывают доверие клиентов. Для их решения требуется комплексная стратегия, поддерживаемая передовыми технологиями.

Растущие объемы невыполненных заказов

По состоянию на декабрь 2023 года, коммерческий аэрокосмический сектор сообщил о рекордном объеме невыполненных заказов в 15 700 самолетов, выполнение которых при текущих темпах производства займет 13 лет. Эти задержки вызывают цепную реакцию в авиационной промышленности, затрагивая производителей оригинального оборудования, поставщиков и авиакомпании.

Для авиакомпаний долгое ожидание новых самолетов напрямую влияет на операционную эффективность, ограничивая их способность заменять стареющие флоты или увеличивать мощности для удовлетворения растущего спроса. Авиакомпаниям приходится дольше эксплуатировать старые самолеты, что приводит к увеличению затрат на техническое обслуживание, топливной неэффективности и простою.

Решения на основе искусственного интеллекта, такие как инструменты прогнозной аналитики, помогают справляться с этими вызовами, позволяя более точно прогнозировать потребности в обслуживании стареющих флотов. Системы ИИ также могут оптимизировать распределение запасов, обеспечивая наличие критически важных компонентов для поддержания работоспособности старых самолетов и сокращения инцидентов с отсутствием воздушного судна на линии.

В конечном итоге ограниченная доступность новых самолетов и критически важных компонентов нарушает операции, замедляет модернизацию флота и снижает общую рентабельность авиакомпаний.

Узкие места контроля качества

Проблемы, связанные с качеством, являются еще одним критическим слабым звеном. Задержки в тестировании деталей, которые часто откладываются до этапов установки, могут вызвать непредвиденные сбои. В одном случае 30% нехватки деталей у крупного американского производителя аэрокосмической техники были напрямую связаны с проблемами несоответствия в процессе производства.

Технологии искусственного интеллекта решают эти проблемы, автоматизируя процессы контроля качества и обнаруживая аномалии на более ранних этапах производственного цикла. Алгоритмы машинного обучения анализируют производственные данные в реальном времени для выявления потенциальных дефектов или несоответствий, снижая вероятность обнаружения проблем во время установки.

Системы инспекции на основе искусственного интеллекта, такие как инструменты компьютерного зрения, также повышают точность и скорость обнаружения дефектов, обеспечивая соответствие компонентов строгим стандартам безопасности и производительности. Такой проактивный подход минимизирует задержки, снижает затраты и повышает общую эффективность цепочки поставок.

Дефицит талантов и операционная неэффективность

Авиационная промышленность также сталкивается с нехваткой квалифицированных специалистов в области управления цепочками поставок, поскольку опытные сотрудники уходят на пенсию и их места занимают менее опытные работники. Трудовые споры и общий дефицит рабочей силы могут дополнительно усугублять логистические заторы.

Автоматизация на основе искусственного интеллекта снимает часть нагрузки, вызванной нехваткой кадров, беря на себя повторяющиеся и трудоемкие задачи, такие как отслеживание запасов, прогнозирование спроса и оптимизация закупок.

Эти системы позволяют командам цепочки поставок сосредоточиться на более ценных задачах, таких как стратегическое планирование и переговоры с поставщиками. Кроме того, инструменты планирования рабочей силы на основе искусственного интеллекта оптимизируют распределение ресурсов, обеспечивая эффективное использование доступного персонала даже в периоды сокращения численности работников. Сокращая зависимость от ручных процессов, искусственный интеллект снижает последствия нехватки рабочей силы и обеспечивает непрерывность операций.

Геополитические и экологические потрясения

Непредсказуемые события, включая геополитические напряженности и природные катастрофы, добавляют еще один слой сложности. Например, COVID-19 показал хрупкость цепочек поставок в авиации, что привело к нехватке запчастей и увеличению сроков доставки. Аналогично, геополитические риски, такие как торговые ограничения, могут нарушить поставку необходимых материалов, что требует прочного планирования на случай непредвиденных обстоятельств.

Цепочки поставок в авиации чрезвычайно сложны, требуя безупречной координации и надежности. Однако ряд проблем регулярно нарушает эти системы, что приводит к финансовым потерям, операционной неэффективности и ущербу репутации.

Авиакомпании могут активно устранять уязвимости и повышать устойчивость, используя решения на основе искусственного интеллекта для прогнозирования и минимизации перебоев в цепочке поставок.

Например, инструменты вроде Parts Analyzer отслеживают глобальные тенденции предложения и спроса на критически важные компоненты, позволяя авиакомпаниям выявлять потенциальные дефициты до того, как они усугубятся. Системы искусственного интеллекта также анализируют данные о работе поставщиков, помогая авиакомпаниям определить наиболее надежных запасных поставщиков для их основных вендоров.

Эти возможности обеспечивают непрерывность в операциях, позволяя авиакомпаниям принимать обоснованные решения, обеспечивать альтернативные стратегии снабжения и быстро реагировать на возникающие проблемы цепочки поставок.

Инциденты с воздушными судами на земле (AOG)

Ситуации AOG возникают, когда критически важные детали оказываются недоступны, что приводит к задержке самолетов и нарушению расписания. Эти события приводят к отмене рейсов, операционным заторам и недовольству клиентов. Продолжительные инциденты AOG в пиковые периоды путешествий не только приводят к прямым финансовым потерям, но и снижают доверие и лояльность клиентов.

Инструменты искусственного интеллекта, такие как аналитика прогнозирования в реальном времени, снижают эти риски, точно прогнозируя спрос на критически важные компоненты и управляя их наличием в местах с высоким спросом. Динамические системы оповещения дополнительно позволяют авиакомпаниям быстро реагировать на непредвиденные потребности в обслуживании, сводя к минимуму простои и финансовые потери.

Погодные нарушения

Суровые погодные условия, включая ураганы и снегопады, задерживают рейсы и затрудняют доставку важных запчастей. Эти перебои приводят к увеличению расходов из-за аварийного обслуживания, поиска альтернативных поставщиков и продолжительных задержек. Один снегопад может привести к остановке всего авиапарка и создать напряжение в логистике поставщиков, усугубляя операционные неэффективности.

Цепочки поставок, управляемые искусственным интеллектом, могут интегрировать данные о погоде в реальном времени для прогнозирования перебоев и перенаправления грузов. Предикативная аналитика оптимизирует распределение ресурсов в районах с высоким риском, обеспечивая непрерывность даже в условиях неблагоприятной погоды. Такой проактивный подход не только сокращает задержки, но и сводит к минимуму расточительство ресурсов.

Задержки поставщиков и узкие места в цепочке поставок

Специализированные поставщики имеют важное значение для авиационных флотов, но задержки в производстве или транспортировке создают узкие места, которые нарушают операции. Глобальные кризисы, такие как торговые эмбарго или забастовки в транспортной отрасли, усугубляют эти проблемы цепочки поставок, увеличивая затраты и продлевая ситуации с отсутствием воздушного судна на линии.

Решения искусственного интеллекта отслеживают работу поставщиков и прогресс доставки, предоставляя прогнозирующие данные о потенциальных задержках. Вот где системы искусственного интеллекта могут вмешаться, чтобы снизить зависимость от единственных поставщиков и предотвратить широкомасштабные нарушения, предлагая альтернативных поставщиков и оптимизируя распределение запасов.

Технологические сбои

Устаревшие ИТ-системы или сбои в программном обеспечении нарушают отслеживание запасов, закупки и планирование. Происшествие в праздничный период 2023 года, вызванное авиакомпанией Southwest Airlines, является предостерегающим примером того, как недостаточная технология планирования может привести к массовым отменам рейсов и операционному хаосу, стоившему 585 миллионов долларов и подорвавшему репутацию компании.

Современные платформы искусственного интеллекта интегрируются с системами ERP для повышения эффективности цепочек поставок и выявления неэффективности. Эти системы в режиме реального времени отслеживают ключевые показатели запасов, обеспечивая точный контроль за уровнями запасов и колебаниями спроса. Предиктивные алгоритмы анализируют исторические и текущие данные для выявления потенциальных сбоев в цепочке поставок, таких как задержки отправлений, дефицит компонентов или дисбаланс запасов, позволяя компаниям заблаговременно решать проблемы до того, как они усугубятся.

Дефицит рабочей силы и забастовки

Трудовые споры и нехватка рабочей силы среди наземного персонала, логистических компаний и бригад по техническому обслуживанию замедляют распределение запчастей и сроки ремонта. Эти перебои задерживают операции и увеличивают затраты, так как авиакомпании часто прибегают к срочной доставке или временным решениям с трудовыми ресурсами.

Искусственный интеллект автоматизирует повторяющиеся задачи и оптимизирует планирование рабочей силы, обеспечивая эффективность даже во время нехватки рабочих. Отслеживание запасов в реальном времени гарантирует доступность критически важных компонентов, сокращая операционные простои во время трудовых конфликтов.

Природные катастрофы и пандемии

Природные катастрофы и глобальные кризисы в области здравоохранения, такие как пандемия COVID-19, показывают хрупкость цепочек поставок в авиации. Поврежденная инфраструктура, заблокированные транспортные маршруты и непредсказуемые всплески спроса дестабилизируют логистику и приводят к значительным финансовым потерям.

Платформы, использующие искусственный интеллект, могут гарантировать приоритетность критически важных компонентов и стабильность операций даже во время массовых кризисов, отслеживая тенденции спроса.

Построение настоящей устойчивости

В авиации устойчивая цепочка поставок является основой операционного успеха. Определяемая как способность быстро реагировать на сбои за счет гибкого планирования альтернативных вариантов действий и точного прогнозирования, устойчивость обеспечивает, что каждое звено в цепочке поставок — от закупки материалов до доставки критически важных деталей — укреплено против рисков (SAP).

Истинная устойчивость выходит за рамки простого сопротивления нарушениям. Она включает в себя способность к восстановлению, позволяя авиационным цепочкам поставок прогнозировать, предвидеть и даже предотвращать проблемы.

Если прерывание вызвано глобальным кризисом, например пандемией COVID-19, или даже локальными проблемами, такими как задержки поставщиков, устойчивые цепочки поставок могут минимизировать последствия, которые угрожают операциям, затратам и доверию клиентов.

Тогда авиакомпании смогут сократить финансовые потери, но также повысить надежность и эффективность в условиях все более непредсказуемой отрасли.

Повышайте устойчивость с помощью ePlaneAI

ePlaneAI позволяет авиационным компаниям создавать действительно устойчивые цепочки поставок, предоставляя инструменты для быстрой адаптации к изменениям спроса и предложения. Ведущие в отрасли решения на основе искусственного интеллекта минимизируют инциденты с неработающими самолетами (AOG), обеспечивая стратегическое размещение критически важных запчастей там, где они наиболее необходимы.

Кроме того, эти инструменты повышают операционную гибкость, обеспечивая компании актуальной информацией о запасах, эффективности поставщиков и колебаниях рынка. Это позволяет принимать обоснованные решения и быстро реагировать на сбои, убедившись, что уязвимости цепочки поставок активно устраняются до того, как они перерастут в более серьезные проблемы.

Платформа ePlaneAI сочетает в себе преимущества Inventory AI и Parts Analyzer, чтобы предложить комплексное решение для устойчивого управления цепочками поставок. Inventory AI фокусируется на внутренних операциях, предоставляя точные прогнозы запасов и оперативные рекомендации путем анализа данных в реальном времени о использовании деталей, частоте и необходимости повторного заказа. Это обеспечивает оптимизацию запасов, сокращение избыточного запаса и минимизацию инцидентов AOG.

Анализатор компонентов, с другой стороны, сканирует глобальный ландшафт предложения и спроса, собирая данные о конкурентах и рыночных тенденциях. Этот инструмент выявляет закономерности, прогнозирует потенциальные дефициты и выделяет возможности для использования избыточных запасов или корректировки ценовых стратегий. Вместе эти решения обеспечивают авиационным компаниям непревзойденную гибкость, позволяя им поддерживать оптимальные уровни запасов, быстро реагировать на глобальные сбои и получать конкурентное преимущество за счет превосходных знаний и принятия решений.

С помощью этих возможностей, основанных на искусственном интеллекте, ePlaneAI не только повышает устойчивость цепочки поставок, но и готовит бизнес к процветанию в условиях все более сложной и динамичной отрасли.

Устойчивость выходит за рамки операционной эффективности— это о способности предвидеть и реагировать на риски до того, как они усугубятся. ePlaneAI легко интегрируется с вашими существующими системами, предлагая динамический прогноз и обнаружение аномалий для проактивного решения потенциальных нарушений. Будь то задержки поставщиков, неожиданные скачки спроса или глобальные кризисы, ePlaneAI обеспечивает вашу цепочку поставок гибкостью для адаптации и быстрого восстановления.

По мере развития авиационной индустрии, компания ePlaneAI продолжает лидировать, предлагая передовые технологии и непревзойденный опыт, помогая предприятиям адаптироваться к будущим вызовам.

Готовы создать устойчивую авиационную цепочку поставок? Обратитесь в ePlaneAI уже сегодня, чтобы трансформировать ваши операции и гарантировать процветание вашего бизнеса в непредсказуемом мире.

Часто задаваемые вопросы

Что такое аэрокосмическая цепочка поставок?

Аэрокосмическая цепочка поставок представляет собой сложную сеть компаний, которые работают вместе для создания самолетов, космических аппаратов и другой аэрокосмической продукции. Она охватывает множество заинтересованных сторон, включая производителей оригинального оборудования (ОЭМ), поставщиков, логистических операторов, регулирующих органов и клиентов (например, операторов воздушных судов, военных и пассажирских авиалиний).

Спрос на материалы аэрокосмического класса растет, но дефицит критически важных товаров становится все более распространенным (Boston Consulting Group). Отрасль зависит от сложной сети поставщиков, расположенных на разных континентах, что делает ее уязвимой для глобальных перебоев.

Кто является основными поставщиками в авиационной промышленности?

Boeing и Airbus - два крупных игрока с железной хваткой на производстве авиационной техники. Доля Boeing на рынке составляет примерно 40,6%, а Airbus владеет оставшейся частью (Журнал экономики Мичиганского университета). Однако Китайская корпорация гражданских самолетов (COMAC) появляется как серьезный конкурент (Forbes). COMAC в первую очередь сосредоточена на рынке Юго-Восточной Азии и стремится конкурировать с Boeing и Airbus на глобальном уровне.

Что такое цепочка поставок аэропорта?

Цепочка поставок аэропорта относится к бесперебойному перемещению товаров через аэропорты, соединяющему глобальные транспортные сети, такие как воздушный, автомобильный и железнодорожный транспорт, для обеспечения своевременной доставки. Это включает в себя управление грузооборотом, таможенным оформлением и логистикой для поддержки бизнеса по всему миру и поддержания эффективной работы.

Цепочка поставок аэропорта сотрудничает с цепочками поставок авиации, выступая в роли центрального узла для перемещения критически важных товаров и компонентов. Аэропорты облегчают передачу авиационных запасов, таких как запасные части, оборудование для технического обслуживания и топливо, между производителями, дистрибьюторами и авиакомпаниями. При правильной организации может происходить эффективное управление запасами, и время простоя воздушных судов может быть сокращено. Эта интеграция зависит от общих логистических сетей, обмена данными в реальном времени и скоординированных процессов для поддержания бесперебойной работы.

Взаимодействие между цепочками поставок в авиации и аэропортовых цепочками поставок облегчается с помощью технологий, таких как системы планирования ресурсов предприятия (ERP), системы управления заказами (OMS) и системы управления транспортировкой (TMS), которые интегрируют данные.