Как улучшить прогнозирование запасных частей с помощью предсказательных моделей

В авиации точность — это не просто роскошь, это необходимость. Управление запасными частями играет важнейшую роль в поддержании работоспособности флота, избегании дорогостоящих задержек и сохранении доверия клиентов. Однако многие авиационные компании испытывают трудности с точным прогнозированием спроса на запасные части, и это обходится им с обеих сторон высокими расходами на хранение избыточных запасов или инцидентами AOG, когда запасов недостаточно. Оба результата можно избежать.

Традиционные методы основаны на подверженных ошибкам ручных процессах, таких как ввод данных в электронные таблицы, или реактивных подходах, реагирующих на дефицит вместо более активных методов прогнозирования спроса для его предотвращения. Это оставляет пробелы в вашем управлении деталями, что приводит к дефициту или затовариванию. Любой сценарий может быть финансово губительным.

Прогнозные модели предлагают действительно революционное решение. Авиационные компании могут прогнозировать спрос с непревзойденной точностью, используя расширенную аналитику запасов и количественные модели прогнозирования спроса.

В этой статье мы рассмотрим недостатки традиционных методов прогнозирования и преимущества подхода предиктивного моделирования. Мы также рассмотрим, как платформа автоматизации инвентаризации ePlaneAI точно прогнозирует спрос для более компактной и эффективной цепочки поставок.

Традиционное прогнозирование и почему оно не оправдывает ожиданий

Использование данных и маркетинговых исследований для прогнозирования данных — не новая наука. Люди уже давно используют измеримые точки данных для прогнозирования будущих результатов и событий, но методы для этого со временем эволюционировали для получения более последовательных входных переменных и более точных прогнозов.

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

Сегодняшний темп технического 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. Эта неэффективность усиливается в среде, где автоматизированные системы обрабатывают огромные объемы данных за считанные секунды, в то время как ручные методы с трудом справляются с задачей.

Это сделало традиционные подходы к прогнозированию запасных частей устаревшими. Потребность в интеграции, скорости и точности никогда не была выше, и цепляние за методы, которым уже несколько десятилетий, рискует сделать операции уязвимыми для ошибок, задержек и растущей неэффективности.

Ручные процессы приводят к неэффективности

Традиционные методы прогнозирования часто опираются на данные прошлых продаж в электронных таблицах или на общие инструменты ERP, которые подвержены человеческим ошибкам и не имеют информации в реальном времени. Группы по техническому обслуживанию должны оценивать спрос на основе прошлых тенденций с ограниченной возможностью учитывать критические динамические переменные, такие как износ компонентов, условия полета или спрос клиентов.

Прогнозирование будет неполным без ключевых показателей

Для прогнозирования спроса на запасные части ваши прогнозы настолько хороши, насколько хороши имеющиеся у вас данные, а традиционные методы оставляют значительные пробелы. Ручной ввод данных вносит неточности, но реальная проблема заключается в огромном количестве переменных, которые вы не можете учесть вручную:

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

Реактивное прогнозирование слишком поздно

Используя традиционные методы прогнозирования, авиационные компании могут толькореагироватьк данным. Когда возникают проблемы, например, когда ключевая часть недоступна или излишние компоненты требуют высоких затрат на хранение, компании пытаются найти быстрое решение. Этот реактивный подход часто приводит к остановке самолетов и сбоям в работе, а события Aircraft on Ground (AOG) обходятся авиакомпаниям в 10 000 долларов в час только для начала (Воздушная поддержка ПВО).

Отсутствие интеграции с другими данными в реальном времени

Традиционные системы с трудом поспевают за миром авиации, где многие процессы теперь оцифрованы. В то время как другие области выигрывают от 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. Более того, эти устаревшие системы часто ограничивают объем исторических данных, которые можно проанализировать, оставляя отдельные команды BI и данных для сбора информации. Это задерживает доступ к информации, дающей возможность действовать, создавая еще более резкий контраст со скоростью окружающих оцифрованных процессов.

Прогностические модели для точного прогнозирования запасов

Прогностическое моделирование устраняет пробелы, оставленные традиционными методами, путем анализа и обучения наборов данных в больших масштабах, включая исторические тенденции использования, условия эксплуатации, жизненные циклы компонентов и другие закономерности. Вот как они работают:

Основные преимущества предиктивного прогнозирования

1. Предотвращение дефицита товара

Дефицитможет нарушить графики технического обслуживания и наземные самолеты, что приведет к огромным финансовым потерям. Прогностические модели позволяют авиационным компаниям планировать заранее, гарантируя, что критически важные компоненты всегда будут доступны, когда это необходимо.

2. Сокращение избыточных запасов

Избыточное запасание деталей не только связывает капитал, но и влечет за собой расходы на хранение и амортизацию. Прогнозные модели балансируют уровни запасов, согласовывая объемы запасов с фактическими прогнозами спроса. Авиационные компании, использующие эти инструменты, сообщили о значительном снижении расходов на хранение.

3. Оптимизация графиков технического обслуживания

Прогнозное прогнозирование позволяет бригадам по техническому обслуживанию согласовывать доступность запасных частей с запланированными окнами технического обслуживания. Такая координация минимизирует время простоя и максимизирует доступность парка и общую эффективность работы.

4. Улучшение финансового планирования

Прогнозные модели высвобождают оборотный капитал и сокращают ненужные расходы, когда они согласуют инвентарь с реальным спросом. Такая оптимизация поддерживает долгосрочную финансовую стабильность, что особенно важно для перевозчиков, работающих с тонкой маржой.

5. Увеличение денежного потока и оборачиваемости запасов

Эффективное прогнозирование запасных частей обеспечивает тесное соответствие уровня запасов спросу, предотвращая замораживание капитала в избыточных запасах. Такой подход улучшает денежный поток, позволяя распределять ресурсы там, где они больше всего нужны. Кроме того, лучшая оборачиваемость запасов снижает риск устаревания, минимизируя отходы и максимизируя операционную эффективность.

Прогностический подход ePlaneAI к управлению запасными частями

ePlaneAIсочетает в себе расширенную предиктивную аналитику со знаниями, касающимися авиации, для исключительного прогнозирования запасов. Вот что предлагает платформа:

Превращение огромных наборов данных в практические идеи

ePlaneAI может помочь вам увидеть лес в деревьях — или, скорее, тенденции в потоке исторических данных. Платформа обрабатывает исторические данные, исследуя использование парка, факторы окружающей среды и другие переменные для точного прогнозирования спроса.

Мониторинг запасов в режиме реального времени

Система интегрирует ИИ с ERP исистемы управления запасамидля предоставления обновлений в режиме реального времени по уровням запасов и жизненным циклам деталей. Предиктивные оповещения уведомляют команды о достижении предустановленных пороговых значений или о приближении конца срока службы детали. Что может запустить автоматизированную закупку в соответствии с бизнес-правилами.

Возможность настройки в соответствии с требованиями автопарка

Платформа AI авиации ePlaneAI разработана для адаптации к уникальным требованиям авиапарков. Будь то управление запасами для региональной авиакомпании, глобальной операции перевозчика или MRO с несколькими локациями, система соответствует отраслевым эксплуатационным потребностям.

Для любого сценария ePlaneAI может автоматически переупорядочивать 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 прогностические модели для прогнозирования запасных частей

Интеграция данных

Прогностические модели, работающие на основе передовых технологий, таких как нейронные сети, извлекают данные из широкого спектра источников, включая исторические тенденции использования, уровни запасов в реальном времени, показатели эффективности поставщиков и эксплуатационные переменные, такие как расписания рейсов или сезонный спрос.

Эти модели не просто фокусируются на высокотехнологичных сценариях, таких как данные датчиков, но и решают повседневные задачи инвентаризации.

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.Система может анализировать ежедневное движение запасов на нескольких складах, чтобы выявлять несоответствия и предлагать корректировки в режиме реального времени, чтобы избежать затоваривания в одном месте и предотвратить дефицит в другом.

Распознавание образов

Эти алгоритмы отлично справляются с выявлением корреляций и тенденций, которые не очевидны при ручных процессах. Прогнозная аналитика может определять закономерности в использовании запасов, надежности поставщиков или даже колебания спроса, вызванные внешними факторами, такими как погода или геополитические события.

Пример:Если конкретный поставщик постоянно доставляет продукцию с опозданием, модель может указать на проблему и рекомендовать скорректировать сроки выполнения заказов для поддержания буферного запаса.

Проактивное планирование

Прогностические модели используют симуляции для планирования рутинных сценариев и потенциальных сбоев. Они не только прогнозируют всплески спроса или истощение запасов, но и направляют команды на оптимальные точки повторного заказа и графики закупок для обеспечения бесперебойной работы.

Пример:В пиковые месяцы путешествий система может рекомендовать предварительно заказывать часто используемые расходные материалы, такие как чехлы для сидений или лампочки, а также оптимизировать циклы пополнения запасов для регионов с высоким спросом.

Тонкая настройка вашей прогностической модели

Точные прогнозы начинаются с чистых, всеобъемлющих данных. Платформа ePlaneAI непрерывно интегрирует обновления в реальном времени с датчиков IoT, систем ERP и сетей поставщиков, чтобы минимизировать слепые зоны. Пользователи могут настраивать переменные, такие как время выполнения заказа или уровни приоритета для деталей AOG, чтобы гарантировать, что модель отражает операционные реалии.

ИИ и прогнозное моделирование могут переосмыслить прогнозирование запасов

Прогнозирование запасов является обязательным для авиационных предприятий, стремящихся оптимизировать операции и поддерживать устойчивость своего бизнеса в сложной отрасли. С такими платформами, как ePlaneAI, вы можете прогнозировать спрос, оптимизировать запасы и сокращать дорогостоящие простои.

Используя передовые алгоритмы и данные в режиме реального времени, авиационные компании могут превратить управление запасными частями из реактивной нагрузки в упреждающее преимущество для принятия более разумных решений, более экономичных операций и всегда готового к полету парка.

Готовы ли вы избавиться от догадок и поддерживать свой автопарк в рабочем состоянии?Узнайте, как InventoryAI может оптимизировать управление запасными частями и оптимизировать ваши операции.Забронируйте встречу с ePlaneAIсегодня.