Как прогнозировать спрос на рынке для стратегического ценообразования запчастей для авиации

Управление стратегически важными запчастями для авиационной техники жизненно важно для аэрокосмических предприятий. Существует постоянное давление в плане поддержания оптимального уровня запасов для предвосхищения спроса, сохранения прибыльности и поддержания конкурентоспособности.

Деликатное балансирование полно вызовов. С колеблющимся спросом на авиаперелеты и сейсмическими сдвигами в индустрии (из-за управления ESG, прогресса технологий, геополитических событий, изменения климата и возросшего спроса), компаниям необходимо использовать новейшие технологии и анализ данных для прогнозирования спроса, оптимизации запасов и корректировки своих ценовых стратегий «точно в точку».

В этой статье будут исследованы факторы, влияющие на спрос на детали для самолетов, роль передовых технологий прогнозирования, а также способы, с помощью которых компании могут улучшить свои методы прогнозирования для получения значительных конкурентных преимуществ в оптимизации ценообразования.

Понимание спроса на рынке запчастей для самолетов

Несколько ключевых факторов стимулируют спрос на запчасти для самолетов, включая технологические инновации, изменяющиеся тенденции авиакомпаний и постоянные проблемы с цепочками поставок.

Технологические достижения

По мере того как авиационная промышленность продолжает внедрять новые технологии, компании используют передовые инструменты, такие как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение, для улучшения прогнозирования спроса на запчасти для самолетов. Платформы ИИ и инструменты предиктивной аналитики анализируют большие наборы данных из исторических тенденций, данных о флоте и изменений на рынке, чтобы предсказывать будущие потребности в запчастях с большей точностью, чем старые системы ERP и программные модели. 

Например, компании, анализирующие исторические модели использования с помощью искусственного интеллекта, могут с большей уверенностью прогнозировать будущий спрос, заранее запасаясь необходимыми деталями и сокращая время ожидания и дефициты.

Решения на основе искусственного интеллекта, такие как ePlaneAI, предсказывают потребности в запчастях на основе постоянного потока данных, анализируя текущие тенденции и прошлые данные флота, помогая компаниям планировать будущее с непревзойденной точностью.

Тенденции авиационной индустрии

Более широкие тенденции авиакомпаний влияют на спрос на конкретные запчасти и продвинутые системы управления запасами для их обслуживания.

Одна из развивающихся тенденций - это спрос на автоматизацию, особенно в виде автоматических систем предотвращения столкновений с землей, или auto-GCAS (Fortune Business Insights: Рынок систем предотвращения воздушных столкновений).

По мере того как авиакомпании внедряют более современные технологии и повышают топливную эффективность, возрастает спрос на конкретные детали, связанные с этими нововведениями. Кроме того, стремление авиационной отрасли к устойчивому развитию стимулирует спрос на более легкие и экономичные воздушные суда. Эта тенденция, наряду с более широким переходом к экологически чистым технологиям и компонентам, формирует рынок запчастей для самолетов. Поскольку авиакомпании и их клиенты отдают приоритет устойчивости, производители деталей должны адаптироваться, чтобы удовлетворить эти новые потребности, прогнозируя, какие детали будут необходимы в ответ на эти «чистые» технологические достижения (Fortune Business Insights: Aftermarket Parts Market).

Проблемы цепочки поставок

Сбои в цепочке поставок затрагивают отрасли по всему миру, особенно сильно пострадали авиационные предприятия. Глобальная цепочка поставок столкнулась с такими проблемами, как нехватка материалов, дефицит запчастей, задержки в производстве и логистические узкие места, все это подчеркнуло важность точного прогнозирования спроса, которое может заблаговременно выявлять и решать внешние угрозы.

Один недавний отчет McKinsey описывает, как аэрокосмическая отрасль должна была адаптироваться к ограничениям в цепочке поставок, которые усугубили трудности с доступностью компонентов.

С учетом задержек в производстве и ограниченного доступа к некоторым компонентам, способность точно прогнозировать спрос становится еще более критичной. Компании, которые могут использовать технологии прогнозирования для предвидения спроса и оптимизации запасов, будут лучше подготовлены к управлению этими проблемами (McKinsey & Company: Чтобы улучшить вашу цепочку поставок, модернизируйте IT вашей цепочки поставок).

Продвинутые инструменты и технологии для прогнозирования

Сегодняшний аэрокосмический рынок развивается стремительно и, можно сказать, чрезвычайно непредсказуем. Компании обращаются к передовым технологиям, таким как искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы лучше реагировать на непостоянство рынка. Эти технологии последнего поколения позволяют бизнесу анализировать огромные объемы данных (ранее недоступных), выявлять ранее не замеченные тенденции и делать уверенные прогнозы, которые улучшают стратегии ценообразования на запчасти.

Вот некоторые из ключевых инструментов и технологий, стимулирующих прогнозирование спроса на рынке запчастей для самолетов.

Искусственный интеллект и машинное обучение

Искусственный интеллект и машинное обучение преобразуют способы, которыми компании прогнозируют потребность в запчастях для самолетов. Эти решения анализируют исторические данные, текущее состояние рынка и прогнозируемые тенденции, чтобы предложить мгновенные данные о потребностях в запчастях. Компании, использующие алгоритмы машинного обучения, могут непрерывно корректировать свои прогнозы по мере поступления новых данных, постоянно повышая точность предсказаний.

ePlaneAI — это одна из таких AI платформ, которая позволяет предприятиям с невероятной точностью прогнозировать будущий спрос не только на запасные части, но и на другие закупочные мероприятия и операции на уровне всей компании. Эти технологии также помогают автоматизировать задачи, которые традиционно требуют участия человека, такие как планирование спроса и прогнозирование. Благодаря сокращению ручного вмешательства компании могут минимизировать человеческие ошибки и оптимизировать свои операции.

Прогнозная аналитика и большие данные

Еще одним важным компонентом прогнозирования спроса является прогностическая аналитика. Используя большие данные и профессиональные инструменты аналитики, компании получают ценные сведения о закономерностях спроса и потенциальных изменениях на рынке.

Эти решения позволяют компаниям обрабатывать и анализировать большие объемы операционных данных, как никогда ранее, и со всех бизнес-источников. Компании могут изучать поведение клиентов, рыночные тенденции, погодные условия, спрос на рынке, и историю прошлых заказов при управлении закупкой запасных частей. Имея такое количество информации, компании могут генерировать более точные прогнозы и договариваться о большей экономии затрат.

Кроме того, компании могут использовать эти аналитические данные для оптимизации других аспектов своей цепочки поставок. Защищаясь от рисков избыточного и недостаточного запасов, эти предприятия могут использовать прогнозную аналитику и искусственный интеллект для подготовки к сейсмическим сдвигам спроса, которые останавливают операции их конкурентов (Fortune Business Insights: Aftermarket Parts Market).

Преимущества передовых инструментов прогнозирования

Интеграция искусственного интеллекта, машинного обучения и прогнозной аналитики приносит множество преимуществ для бизнеса на рынке авиационных запчастей:

С учетом растущей сложности цепочки поставок в аэрокосмической отрасли и возрастающего спроса на самолеты, запчасти к ним и воздушные путешествия, предприятия, использующие эти передовые технологии, обладают конкурентными преимуществами в плане операционной устойчивости и доминирования на рынке.

Ключевые игроки и их стратегии ценообразования

Рынок авиационных запчастей формируется ключевыми игроками, включая производителей оригинального оборудования (OEM) и поставщиков запчастей. Эти компании должны тесно сотрудничать для обеспечения эффективной доставки запчастей.

Давайте рассмотрим, как промышленный гигант Boeing и меньшие OEM-производители и поставщики работают вместе, чтобы формировать стратегии ценообразования, основанные на спросе.

Boeing и его роль в системах ценообразования

Компания Boeing играет ключевую роль в формировании ценовых тенденций в аэрокосмической отрасли, как на новые самолеты, так и на запасные части после продажи.

The company’s market outlook and demand forecasts are critical for pricing decisions made by all other airlines and suppliers alike. Boeing regularly publishes its Commercial Market Outlook, which outlines demand for new aircraft and parts over a 20-year horizon, helping to guide pricing expectations for the aerospace sector.

Как крупнейший производитель коммерческих самолетов, решения Boeing по ценообразованию оказывают значительное влияние на цены комплектующих. Например, прогнозы Boeing относительно будущих поставок самолетов и спроса на определенные запчасти влияют на то, как разрабатываются ценовые модели поставщиками комплектующих и производителями. Эти модели основаны на глубоком понимании использования деталей, их жизненного цикла и частоты замены (McKinsey & Company: Спрос на эффективные самолеты остается: Интервью с Дарреном Халстом)

Партнерские отношения с OEM и сети поставок

Крепкие партнерские отношения с OEM-производителями крайне важны для формирования конкурентоспособных ценовых стратегий. Компании, такие как STS Component Solutions, используют отношения с OEM-производителями для обеспечения доступа к качественным запчастям, сохраняя при этом предсказуемые модели ценообразования. Эти партнерства помогают поддерживать доступность качественных запчастей по конкурентоспособным ценам (STS Aviation Group).

Поставщики, тесно сотрудничающие с производителями оригинального оборудования, могут ожидать более точные производственные планы, основанные на спросе, и корректировать стратегии ценообразования в соответствии с рыночными условиями. Такое сотрудничество также помогает минимизировать проблемы с нехваткой и избытком товарных запасов, что приводит к более точным прогнозам и стабильным ценам.

Роль сегментации рынка в стратегии ценообразования

При прогнозировании спроса на запчасти для самолетов, сегментация рынка играет ключевую роль в формировании ценовых стратегий, которые учитывают различные типы самолетов, операции и клиентов.

Гражданская авиация против военной авиации

Спрос на запчасти для самолетов существенно различается между гражданским и военным авиационными секторами.

Гражданская авиация обычно требует широкого ассортимента компонентов для коммерческих авиалайнеров, включая все, начиная от двигателей и заканчивая элементами кабины. Эти компоненты подвержены колебаниям спроса на основе глобальных путешествий и экономических факторов. Например, такие события, как пандемия COVID-19 или геополитические события, влияют на спрос на запасные части, поскольку авиакомпании увеличивают срок службы своих существующих флотов, чтобы справиться с уменьшенным спросом на путешествия.

С другой стороны, спрос на детали для военной авиации обычно более предсказуем и зависит от оборонных бюджетов, циклов закупок и геополитических факторов. Детали, необходимые для военных самолетов, часто должны соответствовать более строгим стандартам, а цепочки поставок могут быть более надежными в плане удовлетворения потребностей оборонных операций. Однако военная авиация может столкнуться с уникальными проблемами, такими как необходимость в высокоспециализированных деталях или быстрое внедрение новых моделей самолетов, вызванное эволюцией оборонных требований (Fortune Business Insights: Aircraft Aftermarket Parts Market).

Технологические тенденции и их влияние на сегментацию

Возникающие технологии продолжают влиять на спрос как в гражданской, так и в военной авиации.

В секторе гражданской авиации авиакомпании все больше сосредотачиваются на экономичных, экологически чистых технологиях, таких как электрические самолеты с вертикальным взлетом и посадкой (eVTOL) и устойчивое авиационное топливо (McKinsey & Company: Спрос на эффективные самолеты остается: Интервью с Дарреном Халстом). Эти достижения влияют на типы необходимых деталей и на их ценообразование. Например, растущее использование eVTOL может потребовать новых типов деталей, которые ранее не были востребованы, открывая возможности для поставщиков комплектующих.

В военной авиации технологические тенденции, такие как разработка передовых авионических систем, радаров и технологий двигателей, также влияют на изменения в спросе на запчасти. Военные самолеты часто требуют деталей, предназначенных для высокой производительности, высокой надежности и более строгих требований безопасности. По мере разработки новых систем оборонными подрядчиками, поставщики запчастей должны адаптироваться к этим сдвигам в технологиях и планировать спрос соответственно (Deloitte).

Методы оценки точности прогнозов спроса.

Существует несколько методов, которые компании используют для проверки точности своих прогнозов. Давайте изучим их подробнее.

Используя исторические данные

Одним из самых важных инструментов являются существующие исторические данные. Анализируя тенденции прошлого спроса, компании могут оценить эффективность своих прогнозных моделей и внести коррективы для будущих предсказаний.

Хотя одних исторических фактов и цифр недостаточно, если ваши прогнозы сильно отличаются от прошлых исторических тенденций, скорее всего, что-то не так. Исторические данные являются надежным ориентиром, указывающим, в каком направлении дуют ветры предложения и спроса.

Например, анализ исторических данных о работе определенных воздушных судов в пиковые сезоны путешествий или в ответ на определенные глобальные события (как пандемия) может помочь уточнить прогнозы спроса на подобные будущие события.

Исторические данные также позволяют компаниям в общих чертах понимать жизненные циклы различных деталей, как часто они требуют замены, и как их спрос коррелирует с внешними факторами, такими как операции авиакомпаний, экономические условия или колебания цен на топливо (Fortune Business Insights: Aftermarket Parts Market).

Сотрудничество с OEM-производителями для получения более точных данных

Помимо исторических данных, сотрудничество с OEM-производителями (производителями оригинального оборудования) является ключевым для повышения точности прогнозов. Обмен данными с поставщиками, авиакомпаниями и производителями запчастей позволяет компаниям получать более точные сведения о предстоящих потребностях.

Производители оригинального оборудования обычно имеют доступ к подробной информации о графиках производства самолетов, требованиях к техническому обслуживанию и сроках службы деталей. Включение этих данных в прогнозные модели помогает компаниям снизить неопределенность, связанную с потребностью в конкретных запчастях, и лучше согласовать свои ценовые стратегии с реальными потребностями рынка (STS Aviation Group).

Проблемы точности и способы их преодоления

Несмотря на все усилия использовать исторические данные и сотрудничать с производителями оригинального оборудования, существуют трудности. Например, непредсказуемые глобальные события, такие как пандемия COVID-19 или геополитические кризисы, могут кардинально изменить модели спроса. Аналогично, изменения в привычках воздушных путешествий — такие как появление бюджетных авиакомпаний или возросший спрос на грузовые перевозки — могут повлиять на спрос на запчасти.

Чтобы преодолеть эти трудности, компаниям необходимы гибкие методы прогнозирования, которые могут быстро адаптироваться и изменяться в соответствии с меняющимися условиями. Анализ данных в реальном времени и непрерывное обновление моделей прогнозирования могут помочь бизнесу опережать рыночные тенденции и соответствующим образом корректировать свои стратегии ценообразования (McKinsey & Company: Чтобы улучшить вашу цепочку поставок, модернизируйте IT вашей цепочки поставок).

Будущее ценообразования и прогнозирования спроса на запчасти для самолетов

Для поддержания устойчивого конкурентного преимущества, компаниям необходимо постоянно внедрять новые технологии, которые позволяют вести более эффективную и экономичную деятельность, а также прогнозировать спрос. Когда крупный конкурент вступает в игру и принимает новую технологию, это заставляет всю отрасль следовать за ним или рисковать стать операционно устаревшими.

Искусственный интеллект и системы связанных данных в реальном времени повышают уровень игры для всех участников авиационного пространства. Спрос на запчасти определяется рядом внутренних и внешних факторов, которые постоянно меняются.

Компании, использующие искусственный интеллект и машинное обучение для получения более глубоких знаний, лидируют на рынке и имеют все шансы сохранить свои позиции в будущем.

В индустрии высокой точности авиационные компании, которые постоянно совершенствуют свои процессы прогнозирования для получения малых (и больших) приростов день за днем, могут надежно удовлетворять ожидания клиентов и рынка.

Хотите опережать конкурентов в прогнозировании и ценообразовании на авиационные запчасти? Сотрудничайте с ePlaneAI уже сегодня и используйте наши передовые инструменты предиктивной аналитики для оптимизации вашей ценовой стратегии. Не упустите возможность—принимайте решения, основанные на данных, которые могут поднять ваш бизнес на новый уровень в развивающемся аэрокосмическом рынке.

‍