Как улучшить прогнозирование запасных частей с помощью предсказательных моделей

Традиционные методы зависят от подверженных ошибкам ручных процессов, таких как ввод данных в таблицы, или реактивных подходов, когда действия предпринимаются в ответ на нехватку, вместо более проактивных методов прогнозирования спроса для их предотвращения. Это оставляет пробелы в управлении запасами, что приводит к дефициту или избыточному запасу. Любой из этих сценариев может финансово разорить.

Прогнозные модели предлагают по-настоящему революционное решение. Авиакомпании могут прогнозировать спрос с непревзойденной точностью, используя передовые аналитические системы управления запасами и количественные модели прогнозирования спроса.

В этой статье мы рассмотрим недостатки традиционных методов прогнозирования и преимущества подхода предиктивного моделирования. Также мы изучим, как платформа автоматизации запасов ePlaneAI точно прогнозирует спрос для более стройной и эффективной цепочки поставок.

Традиционные методы прогнозирования и почему они недостаточно эффективны

Использование данных и рыночных исследований для прогнозирования данных не является новой наукой. Люди давно используют измеримые данные для предсказания будущих результатов и событий, но методы для этого со временем развивались для более последовательных входных переменных и более точных прогнозов.

Электронные таблицы и изолированные источники данных когда-то считались передовыми инструментами, упрощающими процессы, которые с середины 20-го века были крайне трудоемкими. Но скорость современных авиационных операций оставила эти традиционные методы далеко позади.

Сегодняшний темп технологического прогресса и быстрый поток информации требуют систем, которые могут беспрепятственно взаимодействовать с данными в реальном времени. Хотя некоторые рабочие задачи перешли на компьютерные системы, постоянная зависимость от устаревших ручных процессов создает узкие места. Эти неэффективности усугубляются в среде, где автоматизированные системы обрабатывают огромные объемы данных за секунды, в то время как ручные методы не успевают за ними поспевать.

Это сделало традиционные подходы к прогнозированию запасных частей устаревшими. Потребность в интеграции, скорости и точности никогда не была так велика, и удерживание за десятилетиями устаревших методов рискует оставить операции уязвимыми для ошибок, задержек и нарастающей неэффективности.

Ручные процессы приводят к неэффективности

Традиционные методы прогнозирования часто опираются на данные о прошлых продажах в таблицах или универсальных инструментах ERP, оба из которых подвержены человеческим ошибкам и не обладают возможностью реального времени. Командам по обслуживанию необходимо оценивать спрос, исходя из прошлых тенденций, при ограниченной способности учитывать критически важные динамические переменные, такие как износ компонентов, условия полета или потребности клиентов.

Прогнозирование неполно без ключевых показателей

Для прогнозирования спроса на запасные части ваши прогнозы будут столь же точны, насколько точны данные, которыми вы располагаете, и традиционные методы оставляют значительные пробелы. Ручной ввод данных вносит неточности, но настоящая проблема заключается в огромном количестве переменных, которые вы не можете учесть вручную:

Точное прогнозирование сегодня требует большего, чем статические данные и периодические обновления. Частота проверок запасов и оценок спроса должна соответствовать скорости современной авиационной деятельности.

Реактивное прогнозирование слишком поздно

Используя традиционные методы прогнозирования, авиакомпании могут только реагировать на данные. Когда возникают проблемы, например, когда необходимая деталь отсутствует или избыточные компоненты приводят к высоким затратам на хранение, компании спешат найти быстрое решение. Такой реактивный подход часто приводит к приземлению самолетов и операционным нарушениям, при этом события Aircraft on Ground (AOG) обходятся авиалиниям в $10,000 в час только для начала (AAA Air Support).

Отсутствие интеграции с другими данными в реальном времени

Традиционные системы испытывают трудности с поспеванием за авиационным миром, где многие процессы теперь цифровые. В то время как другие области извлекают выгоду из автоматизации и вычислений в реальном времени, устаревшие ручные процессы остаются критическим узким местом.

Отсутствие интеграции с текущими данными о производительности делает управление запасами неэффективным и реактивным. Кроме того, эти устаревшие системы часто ограничивают объем анализируемых исторических данных, что заставляет отдельные команды BI и анализа данных собирать воедино урывки информации. Это задерживает доступ к оперативной информации, создавая еще более резкий контраст со скоростью окружающих цифровизированных процессов.

Прогнозные модели для точного прогнозирования запасов

Прогнозирующее моделирование заполняет пробелы, оставленные традиционными методами, путем анализа и обучения на наборах данных огромного масштаба, включая исторические тенденции использования, условия эксплуатации, жизненные циклы компонентов и другие закономерности. Вот как они работают:

Ключевые преимущества прогнозирования

1. Избегание дефицита товаров

Нехватка запасных частей может нарушить графики технического обслуживания и привести к задержке рейсов, что влечет за собой огромные финансовые потери. Предиктивные модели позволяют авиакомпаниям планировать заранее, обеспечивая наличие критически важных компонентов в нужное время.

2. Сокращение избыточных запасов

Избыточный запас комплектующих не только связывает капитал, но и влечет за собой расходы на хранение и уценку. Прогнозные модели позволяют сбалансировать уровень запасов, согласуя количество товаров на складе с реальными прогнозами спроса. Авиакомпании, использующие эти инструменты, сообщают о значительном снижении издержек на содержание запасов.

3. Оптимизация графиков технического обслуживания

Прогнозирующее планирование позволяет командам по обслуживанию согласовывать наличие запасных частей с запланированными окнами технического обслуживания. Эта координация сводит к минимуму простои и максимизирует доступность флота и общую операционную эффективность.

4. Улучшение финансового планирования

Прогнозные модели освобождают оборотный капитал и сокращают ненужные расходы, когда они согласовывают запасы с реальным спросом. Такая оптимизация поддерживает долгосрочную финансовую стабильность, что особенно важно для перевозчиков, работающих на узких маржах.

5. Увеличение денежного потока и оборачиваемости запасов

Эффективный прогноз запасных частей обеспечивает соответствие уровней запасов и спроса, предотвращая излишнее связывание капитала в избыточных запасах. Такой подход улучшает денежный поток, позволяя распределять ресурсы там, где они наиболее необходимы. Кроме того, улучшение оборачиваемости запасов снижает риск устаревания, минимизирует отходы и максимизирует операционную эффективность.

Прогнозный подход ePlaneAI к управлению запасными частями

ePlaneAI сочетает передовые прогностические аналитические возможности с уникальными знаниями в области авиации для исключительного прогнозирования запасов. Вот что предлагает платформа:

Превращение огромных массивов данных в практически применимые знания

ePlane поможет вам увидеть лес за деревьями — или скорее узоры трендов в потоке исторических данных. Платформа обрабатывает исторические данные, анализируя использование флота, экологические факторы и другие переменные для точного прогнозирования спроса.

Мониторинг запасов в реальном времени

Система интегрирует искусственный интеллект с ERP и системами управления запасами, обеспечивая обновления в реальном времени о количестве запасов и сроках службы компонентов. Предиктивные оповещения уведомляют команды, когда достигнуты установленные пороги или когда компонент приближается к концу своего срока службы, что может инициировать автоматизированное снабжение согласно бизнес-правилам.

Настроиваемый под требования флота

Платформа авиационного ИИ ePlaneAI разработана с учетом уникальных требований авиационных флотов. Будь то управление запасами для региональной авиакомпании, операции глобального перевозчика или MRO с несколькими местоположениями, система соответствует специфическим операционным потребностям отрасли.

Для любого сценария, ePlaneAI может автоматически переоформлять или корректировать существующие заказы на основе прогнозируемого спроса. Это означает достаточно времени для получения необходимых запасных частей или отмены избыточных заказов.

Прогнозирование запасных частей в действии

Вот несколько реальных примеров того, как прогнозирование поставок повышает операционную эффективность:

Как работают прогнозирующие модели для прогнозирования запасных частей

Интеграция данных
Прогнозные модели, работающие на основе передовых технологий, таких как нейронные сети, собирают данные из широкого спектра источников, включая исторические тенденции использования, уровни запасов в реальном времени, показатели эффективности поставщиков и операционные переменные, такие как расписание полетов или сезонный спрос.

Эти модели не только сосредоточены на высокотехнологичных сценариях, таких как данные с датчиков, но и выполняют основные задачи учета запасов.

Пример: Система может анализировать ежедневные движения акций на складах для выявления несоответствий и предлагать корректировки в реальном времени, чтобы избежать избыточного запаса в одном месте и предотвратить нехватку в другом.

Распознавание образов
Эти алгоритмы отлично справляются с выявлением корреляций и тенденций, которые неочевидны при ручной обработке. Предиктивная аналитика может определять закономерности в использовании запасов, надежности поставщиков, или даже колебания спроса, вызванные внешними факторами, такими как погода или геополитические события.

Пример: Если определенный поставщик постоянно задерживает поставки, модель может выявить эту проблему и рекомендовать корректировку времени выполнения заказов для поддержания резервного запаса.

Проактивное планирование
Прогнозные модели используют симуляции для планирования стандартных сценариев и потенциальных сбоев. Они не только прогнозируют всплески спроса или истощение запасов, но и направляют команды к оптимальным точкам повторного заказа и графикам закупок для обеспечения бесперебойной работы.

Пример: В пиковые месяцы путешествий система может рекомендовать предварительный заказ часто используемых расходных материалов, таких как чехлы для сидений или лампочки, а также оптимизировать циклы пополнения запасов для регионов с высоким спросом.

Тонкая настройка вашей прогнозирующей модели

Точные прогнозы начинаются с чистых, полных данных. Платформа ePlaneAI постоянно интегрирует обновления в реальном времени от датчиков IoT, систем ERP и сетей поставщиков, чтобы свести к минимуму слепые зоны. Пользователи могут корректировать переменные, такие как сроки поставки или уровни приоритета для запчастей AOG, чтобы обеспечить соответствие модели операционной реальности.

Искусственный интеллект и прогнозирующее моделирование могут переопределить прогнозирование запасов

Прогнозирующее планирование запасов является необходимостью для авиационных компаний, стремящихся оптимизировать операции и поддерживать устойчивость бизнеса в сложной отрасли. С платформами вроде ePlaneAI вы можете предвидеть спрос, оптимизировать запасы и сократить дорогостоящие простои.

Используя передовые алгоритмы и данные в реальном времени, авиакомпании могут преобразовать управление запасными частями из реактивной обузы в превентивное преимущество для принятия более обоснованных решений, более стройных операций и флота, всегда готового к полету.

Готовы избавиться от догадок и поддерживать ваш флот в рабочем состоянии? Узнайте, как InventoryAI может оптимизировать управление запасными частями и упростить ваши операции. Запишитесь на встречу с ePlaneAI сегодня.