Как использовать автоматизированное программное обеспечение для запросов предложений (RFQ) для извлечения данных для точного ценообразования

Авиации противостоят попутные ветры кризиса и возможностей

Компания McKinsey сообщает, что финансовое состояние поставщиков в аэрокосмической отрасли значительно отстает от других индустрий. В период с 2020 по 2023 год, в то время как автомобильная и электронная отрасли оставались стабильными или даже немного улучшились, аэрокосмическая отрасль показала постепенное снижение здоровья цепочки поставок на 9% (McKinsey & Company: Преодоление проблем в закупках в аэрокосмической отрасли). К этому добавляются реалии дефицита рабочей силы, геополитические потрясения и давление в связи с изменением климата, которые стимулируют переход на использование устойчивого авиационного топлива (SAF), и становится ясно: закупки в авиационной отрасли сталкиваются с настоящим штормом (Министерство энергетики США).

Тем не менее, выбрав правильное сочетание улучшения процессов, цифровых инструментов и инвестиций в рабочую силу, руководители могут превратить эту турбулентность в попутный ветер. В данной статье рассматривается, как подход, основанный на данных и усиленный искусственным интеллектом, в сфере закупок может помочь авиационным компаниям устранить узкие места, опередить конкурентов и создать готовые к будущему цепочки поставок.

Понимание узкого места в закупках в авиационной отрасли

В своей основе закупки в авиационной отрасли функционируют как обширная, высокорискованная головоломка. Аэрокосмические компании и поставщики услуг технического обслуживания и ремонта (MRO) ежедневно обрабатывают тысячи запросов на предложения (RFQ), каждый из которых имеет различные уровни срочности и сложности. К сожалению, трещины в этой системе увеличиваются.

Волатильность цепочки поставок проистекает из нескольких наслаивающихся факторов. Во-первых, неравномерное восстановление темпов производства узкофюзеляжных и широкофюзеляжных самолетов продолжает искажать прогнозы. Кроме того, непредсказуемый рост оборонных расходов усугубляет дефицит специализированных деталей, таких как отливки на заказ (McKinsey & Company: Преодоление проблем в закупках в аэрокосмической отрасли).

Такие дефициты являются повседневными операционными рисками. В секторах технического обслуживания, ремонта и капитального ремонта (MRO) упоминания о «дефиците» в отчетах для инвесторов даже превысили беспокойство по поводу роста затрат (McKinsey & Company: Преодоление проблем в закупках в аэрокосмической отрасли). Это подчеркивает сейсмический сдвиг: руководители по закупкам отдают приоритет управлению рисками и обеспечению поставок, а не только сокращению затрат.

Усугубляет эту проблему консолидация среди поставщиков второго и третьего уровня, что сокращает разнообразие в базе поставок и усиливает воздействие сбоев. Когда меньшее количество поставщиков контролирует большую часть рынка, любой сбой в производстве отражается на всей цепочке поставок.

Современные закупочные команды должны делать больше, чем просто закупать детали; они борются с огнем, тушат пожары по всему миру. Создание устойчивости означает выход за рамки реактивного тушения пожаров и внедрение более умных, автоматизированных систем, которые предсказывают и предотвращают задержки до того, как они произойдут.

Автоматизация запросов предложений на основе ИИ: Сокращение времени ответа и ошибок

Процессы запроса предложений (RFQ) являются известным узким местом в закупках. Ручная сортировка, рассмотрение и ответы на запросы предложений занимают много времени и подвержены ошибкам, особенно когда большие объемы ежедневно заполняют почтовые ящики.

Согласно ePlaneAI, инструменты автоматизации запросов предложений на основе искусственного интеллекта могут читать входящие электронные письма, классифицировать их по срочности (обычные, средней важности, AOG) и генерировать точные, утвержденные предложения менее чем за 10 минут. По сравнению с ручными процессами, которые могут занять часы или даже дни, это огромный выигрыш в эффективности.

Автоматизация запросов на предложение также снижает человеческий фактор. Ошибки в номерах деталей или пропущенные детали инвентаря могут привести к задержкам и увеличению затрат. Инструменты искусственного интеллекта сверяют запросы на предложение с базами данных реального времени по инвентарю и ценам, практически исключая такие ошибки

Что ещё более важно, автоматизация также позволяет более умно расставлять приоритеты. Критически важные заказы высокой ценности, такие как ситуации с самолётами на земле (AOG), немедленно выделяются для срочного рассмотрения. Вместо того чтобы теряться среди рутинных запросов, срочные запросы на предложение цены (RFQ) обгоняют очередь для быстрого ответа.

В компании ePlaneAI мы видим, что компании, использующие наше решение EmailAI, достигают более быстрого времени обработки запросов на котировки и улучшенных маржинальных показателей, закрывая сделки, пока конкуренты ещё разбирают свои почтовые ящики.

Решение вопросов консолидации и рисков в цепочке поставок

Основным фактором нестабильности закупок является консолидация цепочек поставок. За последнее десятилетие поставщики в аэрокосмической отрасли слились, сократив количество доступных источников для критически важных компонентов. Это снижение разнообразия увеличивает риски при возникновении перебоев.

Компания McKinsey сообщает, что консолидация привела к серьезным дефицитам, особенно в области специальных металлов, где теперь меньшее количество поставщиков обслуживает растущий спрос (McKinsey & Company: Преодоление проблем в закупках в аэрокосмической отрасли).

Фактически, упоминания о «дефиците» в телефонных конференциях инвесторов аэрокосмических компаний резко возросли в течение 2022 года и до сих пор не вернулись к допандемическому уровню, что подчеркивает структурный, а не временный характер проблемы (McKinsey & Company: Преодоление проблем в аэрокосмической отрасли).

Осознанный подход к диверсификации поставщиков с управлением рисками является решением. Ведущие компании составляют карты своих сетей поставок, чтобы выявить уникальные точки отказа и инвестируют в планы по обеспечению готовности. Некоторые объединяют несколько рабочих пакетов в одни тендеры, достигая экономии до 20% в категориях, таких как электрика (McKinsey & Company: Overcoming Challenges in Aerospace Procurement). Кроме того, многие увеличивают избыточность в критически важных сегментах запчастей, обеспечивая защиту от будущих потрясений для встроенной непрерывности (McKinsey & Company: Overcoming Challenges in Aerospace Procurement).

Автоматизация ускоряет обработку запросов на котировки и повышает конкурентоспособность

В аэрокосмической отрасли задержки запросов предложений (RFQ) являются серьезной проблемой, а ручная обработка RFQ только усугубляет ситуацию.

В компании ePlaneAI наши клиенты обнаружили, что автоматизация запросов предложений (RFQ) с помощью искусственного интеллекта позволяет сократить время ответа с часов или дней до минут. Масштаб воздействия огромен: поскольку авиакомпании обрабатывают тысячи запросов предложений ежедневно, более быстрые ответы приводят к повышению шансов на победу в тендерах и экономии миллионов долларов. Фактически, задержки во время событий AOG могут привести к тому, что компании платят 50% наценку за срочные запчасти.

Кроме того, автоматизированные системы отмечают несоответствия и сверяют данные поставщиков в реальном времени, практически исключая дорогостоящие ошибки.

Аэрокосмические компании могут исключить человеческий фактор там, где это уместно, и опережать конкурентов, которые все еще остаются в плену медленных, ручных циклов запроса предложений.

Прогнозирование с использованием искусственного интеллекта для устойчивости цепочек поставок

Прогнозирование в аэрокосмической отрасли всегда было, по крайней мере отчасти, игрой в угадывание. Непостоянный спрос на детали, геополитические напряженности и консолидация поставщиков делают практически невозможным предсказание потребностей в материалах с использованием устаревших методов (McKinsey & Company: Преодоление проблем в закупках в аэрокосмической отрасли).

Но искусственный интеллект переписывает правила. McKinsey отмечает, что точность прогнозирования спроса может улучшиться более чем на 25%, если использовать интегрированные модели данных и машинное обучение. Модели ИИ анализируют исторические данные о продажах, показатели эффективности поставщиков и уровни запасов, чтобы генерировать точные прогнозы.

Преимущества выходят далеко за рамки более аккуратных таблиц. Компании, предвидящие скачки спроса и ограничения поставок, могут заблаговременно находить критически важные компоненты, избегать дефицита товаров и минимизировать затраты на срочные заказы. Они также могут заранее выявлять риски по всей цепочке поставок, корректируя стратегии закупок до того, как наступят перебои.

Устранение дефицита квалификации в сфере закупок в аэрокосмической отрасли

Трудовой резерв в аэрокосмической отрасли испытывает давление с нескольких сторон: старение рабочей силы, конкуренция со стороны смежных отраслей, таких как полупроводники и автомобилестроение, а также возрастающая зависимость от цифровых инструментов (McKinsey & Company: Преодоление проблем в закупках в аэрокосмической отрасли).

McKinsey обнаружила, что за последние 18 лет компании аэрокосмической отрасли отстают от своих коллег из автомобильной промышленности почти на 15% в плане зрелости функций закупок. Усугубляя проблему, отчеты Deloitte показывают, что примерно половина управляющих аэропортами и четыре из десяти генеральных менеджеров отелей отмечают переобучение работников для работы с новыми технологиями как одну из трех главных забот, связанных с рабочей силой (Deloitte: К беспрепятственному фронту путешествий: интеграция технологий и рабочей силы).

Проблема не только в поиске работников; дело в оснащении их правильным набором цифровых инструментов и знаний в области индустрии. Автоматизация это хорошо, но она все еще требует квалифицированных операторов для управления исключениями и контроля за сложной оркестровкой. Умные компании инвестируют в целевые инициативы повышения квалификации, сочетая обучение в классе с наставничеством на рабочем месте. Deloitte подчеркивает, что компании в 4.1 раза чаще добиваются успеха в трансформациях, когда у них есть лидеры, которые выступают в качестве образцов для подражания (средний менеджмент) и предоставляют практическое обучение (Deloitte: К Беспрепятственному Фронту Путешествий: Интеграция Технологий и Рабочей Силы).

Преодолевая разрыв в навыках, аэрокосмические компании и их сотрудники могут процветать и адаптироваться на фоне стремительного технологического прогресса.

Процесс майнинг выявляет скрытые неэффективности

Процесс майнинг может звучать академично, но в аэрокосмической отрасли это просто означает более эффективные рабочие процессы.

Как утверждает Deloitte, процессный анализ подобен "рентгену для бизнес-процессов" — он визуализирует поток действий через системы, выявляя узкие места, избыточность и риски несоответствия (Deloitte: Оптимизация процессов на основе данных в авиационной промышленности).

Используя передовые алгоритмы, процессный анализ связывает данные событий из ERP-систем, инструментов закупок и систем учета запасов для картографирования реальных потоков процессов. Такая прозрачность позволяет руководителям точечно устранять неэффективность, вместо того чтобы полагаться на догадки.

Например, исследование Deloitte подчеркивает, как процессный анализ помогает справляться с постпандемической волатильностью и растущими ожиданиями клиентов, обеспечивая лучшую операционную эффективность и устойчивость (Deloitte: Оптимизация процессов на основе данных в авиационной промышленности).

Это не просто диагностика; это действие. Инструменты анализа процессов могут напрямую подавать данные в системы автоматизации, инициируя рабочие процессы, которые ускоряют утверждения, выявляют риски и обеспечивают приоритетное выполнение критически важных заказов. В сочетании с искусственным интеллектом это создает обратную связь, в результате которой процессы постоянно совершенствуются со временем. С учетом того, что цепочки поставок в аэрокосмической отрасли перегружены, такой уровень прозрачности уже не является дополнительным преимуществом. Он необходим для устойчивого, масштабируемого роста.

Автоматизация процессов запроса предложений для ускорения выполнения

В аэрокосмической отрасли каждый запрос предложения представляет собой критически важную операцию. Отсутствие даже незначительных деталей может задержать флот и подорвать доверие.

Традиционно управление запросами на предложения (RFQ) было ручным и подвержено ошибкам. Но решения на основе искусственного интеллекта, такие как EmailAI от ePlaneAI, обеспечивают уровень скорости и точности, который казался невозможным всего несколько лет назад. (Системы на основе ИИ, которые могут чисто извлекать данные, точно классифицировать их, а затем предоставлять автоматизированные предложения — масштабно — с 2020-2022 годов.) Ранее существовали инструменты автоматизации, но не с такой же коммерческой жизнеспособностью.

Чтобы представить это в перспективе, в компании ePlaneAI мы обнаружили, что рутинные запросы на котировки (которые составляют 50–60% всех запросов) теперь могут получать мгновенные ответы, сгенерированные искусственным интеллектом, в то время как сложные запросы AOG (Самолет на земле) автоматически помечаются для немедленной обработки.

Это не только ускоряет процесс составления котировок, но и исключает человеческий фактор. Искусственный интеллект сверяет запросы на котировки с базами данных о наличии товаров и ценах в реальном времени, обеспечивая точность котировок и соответствие нормативным требованиям

Интеграция данных: превращение информационных островов в инсайты

Большинство аэрокосмических компаний полагаются на мощные ERP-системы, такие как SAP, AMOS или Quantum, но эти системы часто изолированы, что затрудняет принятие решений в реальном времени.

Вот где на помощь приходят интеграционные слои, такие как ePlaneAI. ePlaneAI соединяет запросы на предложение цен по электронной почте, данные о запасах и рабочие процессы закупок, чтобы превратить изолированные потоки данных в практически применимые выводы. Благодаря этой интеграции компании могут мгновенно проверять наличие запчастей, автоматизировать создание заказов на поставку (PO) и сокращать ручную административную работу.

Аэрокосмические компании, соединяющие точки данных, увеличивают расходы, повышают точность прогнозов, сокращают количество случаев отсутствия товаров на складе и повышают операционную устойчивость.

Создание более устойчивой и разнообразной цепочки поставок

Аэрокосмическая промышленность сильно пострадала от консолидации поставщиков. Меньшее количество поставщиков означает меньше вариантов — особенно для критически важных материалов, таких как специализированные электронные компоненты.

Компания McKinsey отмечает, что консолидация среди поставщиков второго и третьего уровней непреднамеренно увеличила уязвимость к дефициту (McKinsey & Company: Преодоление проблем в закупках в аэрокосмической отрасли).

Здесь стратегическое диверсифицирование является решением. Руководители закупок анализируют разнообразные поставочные ландшафты, чтобы избежать единственных точек отказа и инвестируют в альтернативных поставщиков, даже если это означает более высокие начальные затраты. Некоторые компании выделяют сотни миллионов долларов по всему миру для увеличения избыточности и обеспечения устойчивости цепочки поставок.

Процессный анализ также играет здесь роль. Deloitte отмечает, что авиационные компании могут использовать данные процессного анализа для выявления неэффективности и поиска альтернативных стратегий закупок в области закупок и технического обслуживания, ремонта и ревизии (MRO) операций ().

Преодоление дефицита кадров в цепочках поставок авиации

Люди, как и запчасти для самолетов, также испытывают дефицит. Авиационная отрасль сталкивается с хроническим недостатком кадров, особенно для ролей в цепочке поставок, таких как управление работой поставщиков и планирование производства.

Компания McKinsey обнаружила, что существует разрыв в 4-6 пунктов между открытыми вакансиями и доступными кадрами в области управления цепочками поставок в авиации ().

Компания Deloitte подтверждает это, заявляя, что 62% аэропортов работают менее чем с половиной своего штата сотрудников по сравнению с допандемическим периодом, и менее 10% ожидают возвращения к уровню штата 2019 года в ближайшее время ().

Чтобы решить эту проблему, компании в сфере авиации и гостеприимства прибегают к найму на основе навыков и инициативам по повышению квалификации. Согласно Deloitte, 94% аэропортов и 62% отелей увеличивают использование виртуальной реальности в обучении, в то время как девять из десяти проводят обучение через мобильные устройства ().

Переподготовка рабочих и оснащение их автоматизированной технологией запросов предложений (RFQ) для более быстрой и точной работы является критически важным для обеспечения будущего авиационной промышленности и её сокращающегося численности персонала.

Повышение качества принятия решений с помощью данных и автоматизации

Авиация погружена в море фактов и цифр, но без правильных инструментов это всего лишь шум. Автоматизация и передовая аналитика приносят ясность в иначе «тёмные» данные.

Компания McKinsey сообщает, что команды по закупкам в аэрокосмической отрасли все чаще полагаются на цифровые инструменты, такие как кубы расходов и автоматизированные системы запросов предложений, для оптимизации переговоров с поставщиками и повышения прозрачности расходов (). Однако одних технологий недостаточно. Внедрение зависит от удобства использования и интеграции. McKinsey предостерегает, что 60% главных снабженцев не видели (полной) окупаемости своих инвестиций в цифровые технологии, часто из-за плохой активности пользователей и разрозненности обучающих программ.

Для достижения наиболее значимых результатов инструменты искусственного интеллекта должны быть интуитивно понятными, хорошо интегрированными и подкрепленными серьезным обучением пользователей. Это превращает данные в ценные инсайты и ускоряет процесс принятия решений.

Для команд по закупкам использование решений на основе искусственного интеллекта, таких как автоматизация запросов предложений, означает больше выигранных сделок, лучшие отношения с клиентами и более продуктивные рабочие дни, с временем, затраченным на значимые задачи (стратегия или практическая работа по MRO), а не на рытье в файлах и формах.

Сегодня команды по закупкам все еще могут получить конкурентное преимущество, став ранними адаптерами.

В идеальной точке для автоматизированного принятия запросов на котировки

В настоящее время компании находятся в самый подходящий момент для внедрения решений искусственного интеллекта, таких как ePlaneAI, для автоматизации извлечения данных, запросов предложений и других бизнес-процессов.

Хотя автоматизация с использованием искусственного интеллекта доступна уже несколько лет, вы всё ещё можете получить преимущества раннего внедрения. Для многих отраслей, таких как авиация и промышленное производство, сейчас самое подходящее время.

От турбулентности к траектории, сейчас самое время действовать

Дефицит поставок, нехватка квалифицированных кадров и операционная сложность продолжают ставить перед авиацией серьезные испытания. Но, как показывают эти источники, компании, которые активно внедряют цифровизацию, автоматизацию и принятие решений на основе данных, выходят на передовые позиции, становясь сильнее, быстрее и более конкурентоспособными.

Майнинг процессов, продвинутый ИИ и автоматизированная обработка запросов на котировки быстро становятся новым стандартом успеха. Лидеры в этой области уже видят миллионные годовые экономии и более быстрые, умные циклы закупок

Урок? Не ждите следующего сбоя, чтобы выявить пробелы в вашей цепочке поставок. Действуйте уже сейчас, чтобы обеспечить себе преимущества первопроходца, в то время как вы наращиваете устойчивость и гибкость, необходимые вашей операции.

Готовы ускорить процесс закупок с помощью AI-управляемой автоматизации электронной почты? Изучите, как может трансформировать ваши рабочие процессы в авиации для запросов предложений и не только. Запишитесь на демонстрацию уже сегодня.