Как управлять оборачиваемостью запасов в авиации с помощью ePlaneAI

Управление запасами в авиации - это действие, требующее высокой точности балансировки. Один коммерческий самолет содержит до 3 миллионов деталей, от структурных элементов до авионики, гидравлики и расходных материалов (FedEx). Управление запасами для целого флота, который включает в себя несколько типов воздушных судов с различными графиками технического обслуживания, экспоненциально увеличивает логистическую сложность.

Когда вы добавляете в уравнение работу с тысячами поставщиков, глобальные проблемы распределения и строгие регуляторные требования, закупки в авиационной отрасли становятся одной из самых информационно-емких задач в современном управлении цепочками поставок.

Каждая авиакомпания, MRO (техническое обслуживание, ремонт и модернизация) провайдер и дистрибьютор запчастей работают в рамках сложной цепочки поставок, включающей миллионы компонентов самолетов, глобальных поставщиков и строгих регуляторных требований. Задача заключается в том, чтобы обеспечить наличие необходимых запчастей в нужное время, минимизируя избыточные запасы, задержки в закупках и ситуации AOG (самолет на земле), которые обходятся авиакомпаниям до 100 000 долларов в час в виде упущенной выручки. Инциденты с самолетами на земле (AOG) ежегодно обходятся авиакомпаниям примерно в 50 миллиардов долларов, согласно одному исследованию 2018 года (Aviation Week).

Вот где находят применение решения на основе искусственного интеллекта, такие как ePlaneAI. ePlaneAI использует обработку данных в реальном времени, автоматизацию и предиктивную аналитику для оптимизации оборачиваемости запасов, что приводит к значительной экономии и улучшению операционной деятельности.

Эта статья исследует, как искусственный интеллект преобразует управление запасами в авиации, помогая организациям сокращать расходы, повышать эффективность и улучшать оперативную готовность.

Понимание коэффициентов оборачиваемости запасов в авиации

Что такое оборачиваемость запасов и почему это важно?

Коэффициент оборачиваемости запасов показывает, как часто компания продает и обновляет свои запасы в течение определенного периода. В авиации этот показатель критически важен, поскольку запасные части являются высокоценными активами, а чрезмерные затраты на их хранение могут съедать прибыль.

Формула оборачиваемости запасов:

ALT: Изображение с математическим вопросом, показывающим «Коэффициент оборачиваемости запасов = Себестоимость проданных товаров (COGS) деленная на среднюю стоимость запасов»

Отраслевые бенчмарки:

Авиакомпании и технические службы обслуживания обычно стремятся к показателю оборачиваемости запасов от 1,5 до 2 раз в год. Показатель ниже 1,5 свидетельствует о наличии избыточных запасов, что приводит к высоким затратам на хранение, страхование и амортизацию, в то время как показатель выше 2,0 может указывать на риск нехватки запасов, потенциально вызывая задержки или ситуации AOG.

Решения на основе искусственного интеллекта, такие как ePlaneAI, динамически оптимизируют уровни запасов, помогая компаниям найти правильный баланс между доступностью и экономической эффективностью.

Распространенные проблемы управления запасами в авиации

Управление запасами в авиации представляет собой логистическую задачу из-за длительных сроков поставки, несоответствий поставщиков и регуляторных требований. Без получения оперативной информации в реальном времени и автоматизации неэффективность нарастает, что приводит к еще большим задержкам и увеличению бизнес-затрат.

Ключевые проблемы, влияющие на оборачиваемость запасов

Данные в информационных силосах и плохая видимость

Авиакомпании часто зависят от фрагментированных систем ERP и MRO. Этот недостаток реального времени в инвентарных данных приводит к медленному принятию решений и к дублированию или отсутствию записей. Прогнозирование запасов становится менее точным, а реакция на нехватку запчастей задерживается.

Дефицит товара против избыточных запасов

Без точного прогнозирования спроса, организации попадают в одну из двух дорогостоящих ловушек:

Проблемы с закупками и ручные рабочие процессы

Многие закупочные команды все еще полагаются на ручные процессы для проверки наличия компонентов, соответствия и ценообразования. Это замедляет циклы заказов, увеличивает трудозатраты и приводит к возможности человеческой ошибки.

Соблюдение нормативных требований и риски подделок

Компоненты авиационной техники должны соответствовать строгим стандартам сертификации или гарантии FAA, EASA и OEM. Без автоматизированной проверки компании рискуют приобретением несоответствующих или поддельных деталей, что может поставить под угрозу безопасность, а также привести к регуляторным штрафам.

ePlaneAI’s подтверждение подлинности деталей на основе блокчейна гарантирует, что каждый компонент имеет неизменяемую запись о своем происхождении, состоянии, соответствии и сертификации. Кроме того, ePlaneAI's автоматизация закупок на основе искусственного интеллекта облегчает проверку соответствия, так что на складе находятся только сертифицированные, экономически эффективные детали — и это при минимальном ручном контроле.

Искусственный интеллект трансформирует оборачиваемость запасов в авиации

Оборачиваемость запасов в авиации заключается в перемещении правильного запаса в нужное время. Платформы, управляемые искусственным интеллектом, могут интегрировать предиктивную аналитику, автоматизацию закупок в реальном времени и управление запасами с помощью машинного обучения для оптимизации уровня запасов.

ePlaneAI, например, обладает возможностями машинного обучения, которые выходят за рамки стандартных прогностических моделей. Его продвинутые рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры позволяют системе анализировать последовательные тенденции спроса и решения по закупкам, динамически адаптируясь к изменяющимся потребностям авиации. Эти модели непрерывно уточняют прогнозы с учетом новых данных, повышая точность прогнозирования и снижая риск избыточного или недостаточного заказа критически важных деталей.

Прогнозная аналитика и прогнозирование спроса

Традиционные методы прогнозирования основываются на исторических данных о продажах и ручных оценках. Прогнозная аналитика на основе ИИ анализирует колебания спроса в реальном времени для поддержания точных уровней запасов, сокращая количество случаев отсутствия товара на складе на 37% и минимизируя события AOG (Aviation Week).

Кроме того, решения на основе искусственного интеллекта достигают более 95% точности в прогнозировании краткосрочного спроса с помощью моделей, таких как XGBoost и Случайный лес (Aviation Week).

Автоматизированное сопоставление поставщиков и комплектующих

Искусственный интеллект не просто отслеживает запасы, как Apple AppleTag; он обеспечивает закупку лучших компонентов по лучшим ценам у лучших поставщиков в точно нужный момент.

С помощью верификации на базе блокчейна, ePlaneAI может управлять: 

ePlaneAI использует графовые нейронные сети (GNN) для картографирования сложных отношений между поставщиками и деталями в рамках глобальных авиационных сетей. Этот подход на основе искусственного интеллекта обнаруживает узкие места в цепочке поставок, определяет альтернативные стратегии снабжения и предотвращает нарастание проблем до их эскалации.

Реальная настройка и адаптивное обучение

Одно из главных преимуществ ИИ - это его способность к непрерывному совершенствованию. ePlaneAI динамически корректирует точки повторного заказа исходя из прошлой эффективности и колебаний рынка, выбор поставщика на основе цены и предыдущих результатов, а также общие закупочные решения на основе анализа соотношения затрат и выгод в реальном времени. Это превращает управление запасами из статичного, реактивного процесса в динамичную, проактивную стратегию — критически важно для растущего глобального рынка MRO, который, как прогнозируется, достигнет 119 миллиардов долларов к 2026 году (Aviation Week).

Учитывая, что затраты на труд составляют 60-70% от общих расходов на техническое обслуживание и ремонт, авиакомпаниям и организациям по техническому обслуживанию и ремонту необходимо максимизировать операционную эффективность, чтобы оставаться конкурентоспособными (Aviation Week).

Кейс-стади: оптимизация запасов с помощью искусственного интеллекта в действии

Влияние искусственного интеллекта на управление авиационными запасами приносит реальные результаты для поставщиков услуг технического обслуживания, авиакомпаний и производителей аэрокосмической техники. Ниже приведены два примера, демонстрирующие это влияние.

Чрезмерное количество заказов AOG

Ведущий поставщик услуг MRO столкнулся с чрезмерным количеством срочных заказов AOG, большинство запросов на запчасти классифицировались как экстренные закупки у 500 поставщиков (Aviation Week). Их коэффициент оборачиваемости запасов упал ниже отраслевых стандартов из-за ограниченной видимости движения запасов, а оптимизация уровня запасов происходила только раз в год, что приводило к устареванию запасов запчастей для самолетов, спешным покупкам и высоким затратам на хранение.

Задача:

ePlaneAI использовала модели машинного обучения, такие как XGBoost, для анализа закономерностей спроса и оптимизации уровней запасов с точностью 95%. 

Итог:

Компания смогла оптимизировать оборачиваемость запасов, свести к минимуму отходы и превратить реактивное чрезвычайное закупление в проактивную, экономически эффективную стратегию.

Проблемы прогнозирования спроса OEM

Ведущий производитель аэрокосмической техники столкнулся с серьезными проблемами прогнозирования спроса, что привело к избыточному производству деталей с низким спросом, в то время как одновременно возник дефицит компонентов высокого приоритета. Длительные сроки выполнения заказов и короткие окна поставок дополнительно усугубили операционные проблемы (Aviation Week).

Задача:

Решение на основе искусственного интеллекта

ePlaneAI интегрировала передовые прогностические модели (Prophet & ARIMA) для улучшения прогнозов спроса. 

Итог:

ePlaneAI помог производителю повысить оборачиваемость, сократить затраты на закупки и превратить медленную, реактивную цепочку поставок в механизм экономии затрат и повышения эффективности.

Внедрение искусственного интеллекта для улучшения оборачиваемости запасов с ePlaneAI

Итак, как вы на самом деле претворяете это в жизнь?

Реализация ИИ с помощью предполагает структурированный подход для беспрепятственной интеграции с существующими системами, автоматизации закупок и непрерывной оптимизации управления запасами.

Шаг 1: Интеграция ИИ с существующими системами ERP или MRO

Всё начинается с интеграции. ePlaneAI напрямую подключается к платформам ERP и MRO, таким как SAP, Oracle, и AMOS через API, ETL-конвейеры и облачные решения.

Это позволяет осуществлять прием данных в реальном времени для точного отслеживания запасов, закупок и прогнозирования. Вместо работы в изолированных силосах, искусственный интеллект объединяет системы, предоставляя единый источник информации для принятия решений.

Шаг 2: Автоматизация закупок с помощью искусственного интеллекта

Задержки в закупках и ручная проверка замедляют оборачиваемость запасов. ePlaneAI's автоматизация на основе искусственного интеллекта мгновенно проверяет детали на соответствие, ценообразование и наличие — задачи, на выполнение которых раньше уходили дни или даже недели, теперь завершаются за секунды или минуты. 

С устранением избыточных задач и человеческих ошибок, команды по закупкам могут сосредоточиться на стратегических решениях в сфере закупок, а не на проблемах цепочки поставок.

Шаг 3: Постоянная оптимизация запасов с помощью машинного обучения

В отличие от статических стратегий закупок, искусственный интеллект непрерывно корректирует уровни запасов в реальном времени (до минуты) на основе исторических тенденций, надежности поставщиков и прогнозов спроса. ePlaneAI определяет низкопроизводительных поставщиков и предлагает альтернативы, поддерживая уровень запасов оптимальным без риска их нехватки.

Компании, внедряющие управление запасами на основе искусственного интеллекта, смогли освободить значительный капитал и улучшить денежный поток, сохраняя при этом оперативную готовность.

Шаг 4: Автоматизация транзакций и соблюдения нормативных требований с помощью ИИ

Искусственный интеллект также гарантирует, что каждая транзакция соответствует требованиям, является экономически эффективной и оптимизирована с учетом колебаний рынка. ePlaneAI's блокчейн-поддерживаемые записи надежно регистрируют каждую транзакцию для соответствия требованиям правительства и OEM. В то же время модели обучения с подкреплением (RL) динамически корректируют цены на закупки, исходя из текущей доступности, работы поставщиков и исторических тенденций, предотвращая чрезмерные расходы.

Автоматизированный B2B-чекаут и корректировка цен контрактов дополнительно улучшают процесс закупок, сокращая бумажную волокиту и согласуя покупки с лучшими рыночными ставками. Вместо того чтобы вручную торговаться по каждой сделке, искусственный интеллект позволяет принимать более умные, быстрые и экономически эффективные решения о покупках — масштабируемо.

Преодоление распространенных проблем внедрения искусственного интеллекта

Принятие управления запасами на основе искусственного интеллекта сопряжено с трудностями, но организации, успешно преодолевающие их, получают значительное конкурентное преимущество. Вот как преодолеть наиболее распространенные препятствия на пути к внедрению ИИ.

Задача 1: Качество данных и интеграция систем

Многие авиационные компании сталкиваются с проблемой фрагментированных систем ERP и MRO, которые хранят устаревшие или несогласованные данные.

Для решения этой задачи, ePlaneAI интегрируется через API, ETL-конвейеры и коннекторы данных в реальном времени, обеспечивая чистые, точные потоки данных, которые питают решения, основанные на искусственном интеллекте.

Задача 2: Сопротивление изменениям и потребности в обучении

Сотрудники могут настороженно относиться к внедрению искусственного интеллекта, не только потому, что это новшество, но и потому, что автоматизация неизбежно изменяет рабочие процессы и, в некоторых случаях, устраняет определенные задачи. Хотя системы на основе ИИ, такие как ePlaneAI, действительно сокращают потребность в ручном закупе и повторяющейся административной работе, они также перераспределяют обязанности в сторону решения задач более высокой ценности и стратегического контроля.

Реальность такова, что авиационная отрасль уже сталкивается с нехваткой рабочей силы, особенно в области технического обслуживания и ремонта (MRO) и управления цепочками поставок. Искусственный интеллект не заменяет экспертизу — он усиливает её, устраняя затратные по времени, малоэффективные задачи, такие как ручная проверка наличия запчастей или поиск поставщиков. Вместо того чтобы тратить часы на работу с устаревшими системами закупок, техники MRO и команды по закупкам могут сосредоточиться на обслуживании, планировании эффективности и принятии решений, которые имеют значение.

Обучение должно быть практичным, а не просто успокаивающим — работники должны видеть очевидные, реальные преимущества интеграции искусственного интеллекта.

Выделите примеры из практики компаний, которые успешно внедрили искусственный интеллект, и покажите, как он улучшает, а не заменяет, ключевые роли в авиации, а также предоставьте дополнительное обучение для повышения квалификации работников по новым задачам, на которые они теперь могут сосредоточиться.

Задача 3: Соблюдение нормативных требований и риски кибербезопасности

Управление запасами в авиации должно соответствовать требованиям FAA, EASA и производителей, а также обеспечивать защиту конфиденциальных данных.

Компании, использующие ePlaneAI, могут с уверенностью принять этот вызов. ePlaneAI облегчает соблюдение нормативных требований за счет использования AI для проверки деталей и регистрации транзакций с помощью блокчейна, что снижает риски подделок и утечек данных.

Принятие искусственного интеллекта - это не переключение в одну ночь. Однако компании, которые заранее решают эти проблемы, получают долгосрочную эффективность и прибыльность.

Будущее искусственного интеллекта в управлении запасами авиации

По мере развития решений на основе искусственного интеллекта, таких как ePlaneAI, следующее поколение предиктивного обслуживания, автоматизированного снабжения и балансировки запасов в реальном времени кардинально изменит способы ведения авиационного бизнеса.

Что ждет искусственный интеллект в управлении авиационными запасами?

Искусственный интеллект стремительно развивается, выходя за рамки простой оптимизации оборачиваемости запасов. В скором времени искусственный интеллект позволит осуществлять гиперперсонализированное снабжение, настраивая уровни запасов в соответствии с конкретными потребностями авиакомпаний и поставщиков технического обслуживания и ремонта. Вместо общих прогнозов для всей отрасли, искусственный интеллект будет анализировать индивидуальные модели использования флота для обеспечения своевременной доступности без избыточного перезапаса.

Мониторинг с использованием технологий IoT будет дальше совершенствовать контроль за запасами, интегрируя искусственный интеллект с датчиками на складах и системами воздушных судов. ИИ будет автоматически обнаруживать испорченный или несоответствующий стандартам товар и удалять его из оборота, тем самым сокращая отходы и оставляя в наличии только компоненты, пригодные для использования в авиации.

В то же время, передовое прогнозирующее обслуживание выйдет за рамки запланированных проверок — искусственный интеллект будет предвосхищать отказы компонентов до того, как они произойдут, еще больше снижая риски простоя воздушного судна и непредвиденного простоя.

В конечном итоге искусственный интеллект обеспечит полную автоматизацию управления запасами в авиации, начиная от прогнозирования спроса до моментального перезаказа и отслеживания соответствия.

От прозорливости к действию, авиакомпании принимают искусственный интеллект для устойчивого управления запасами

Авиационная промышленность не может позволить себе неэффективное управление запасами. Поскольку затраты на хранение в среднем составляют 15-25% от стоимости детали в год, оптимизация оборачиваемости является необходимостью (Aviation Week).

ePlaneAI и другие решения на основе искусственного интеллекта преобразуют управление запасами, исключая дефицит товаров, сокращая избыточные запасы и расширяя автоматизацию для сокращения времени закупок и повышения общей эффективности. 

Кроме того, компании повышают уровень соответствия и снижают риски с помощью верификации на основе искусственного интеллекта и отслеживания блокчейн, что позволяет авиакомпаниям и MRO сэкономить миллионы за счет сокращения инцидентов с отсутствием воздушного судна на линии (AOG) и оптимизации денежных потоков.

Запишитесь на звонок с нами сейчас, чтобы узнать больше о том, как ePlaneAI может помочь вам внедрить искусственный интеллект для долгосрочного масштабирования.