Умная почта, быстрый бизнес. Автоматически помечайте, анализируйте и отвечайте на запросы, котировки, заказы и многое другое — мгновенно.
ИИ инвентаризации. Прогнозируйте потребность в каждой авиационной детали.
Инженерия данных и подготовка к инвентаризации с помощью искусственного интеллекта
Эффективный инвентарный ИИ начинается с надежного конвейера данных. Все соответствующие данные из корпоративных систем и внешних источников должны быть агрегированы, очищены и преобразованы для потребления ИИ. Это включает в себя данные об инвентаризации (исторические продажи, текущие уровни запасов, атрибуты деталей) и факторы спроса (рыночные тенденции, графики технического обслуживания, рекламные акции и т. д.). Интегрируя внутренние записи ERP с внешними факторами (например, отраслевыми тенденциями или сезонными закономерностями), модель получает комплексное представление о факторах, влияющих на спрос. Основные этапы конвейера данных обычно включают:
- Извлечение и интеграция данных: извлечение данных из систем ERP (например, SAP, Oracle, Quantum) и других источников (базы данных поставщиков, рыночные каналы). Платформа поддерживает автоматизированные коннекторы для различных авиационных систем, обеспечивая плавный приток данных. Например, историческое использование, время выполнения заказов и открытые заказы объединяются с внешними данными, такими как использование глобального парка или макроэкономические показатели.
- Преобразование и очистка данных: после приема данные очищаются и стандартизируются. Это включает обработку пропущенных значений, нормализацию единиц (например, летных часов, циклов) и структурирование данных в значимые признаки. Пользовательские преобразования и автоматизация хранилища данных могут применяться для подготовки наборов данных, готовых к использованию ИИ. Цель состоит в том, чтобы создать унифицированную модель данных, которая фиксирует состояние запасов (количество наличных, местоположение, затраты) и контекстные переменные (например, ковариаты спроса, время выполнения заказа поставщиком).
- Загрузка данных в облако: подготовленные данные загружаются в масштабируемую облачную платформу данных. В нашей архитектуре Snowflake используется как центральное облачное хранилище данных, которое может принимать пакетные или потоки в реальном времени и обрабатывать большие объемы транзакционных данных. Мгновенная эластичность Snowflake позволяет масштабировать хранилище и вычисления по требованию, поэтому даже массивные наборы данных ERP и функции прогнозирования обрабатываются эффективно. Этот облачный репозиторий служит единым источником истины для всей нисходящей аналитики и машинного обучения.
- Тонкая настройка для конкретного бизнеса: важным подготовительным этапом является согласование данных и параметров модели с нюансами каждого авиационного бизнеса. У каждой авиакомпании или MRO могут быть уникальные модели потребления, ограничения по срокам выполнения заказа и целевые показатели уровня обслуживания. Система ИИ-инвентаризации «тонко настраивает» свои модели в соответствии с историческими данными и бизнес-правилами клиента, эффективно изучая ритмы спроса и политику организации в отношении запасов. Это может включать калибровку моделей прогнозирования с подмножеством данных компании или корректировку ограничений оптимизации (например, минимальные уровни запасов для критически важных деталей AOG). Благодаря адаптации ИИ к бизнесу прогнозы и рекомендации становятся гораздо более точными и соответствующими операциям этого клиента.
Непрерывное обновление данных: ИИ для инвентаризации не является одноразовым анализом — он постоянно учится. Планируется частое обновление конвейеров данных (например, ежедневно или ежечасно), что позволяет вводить в модель новые транзакции (продажи, поставки, запросы предложений и т. д.). Это гарантирует, что ИИ всегда принимает решения на основе последнего состояния инвентаря и спроса. Автоматизированные проверки качества данных и мониторинг позволяют выявлять аномалии во входных данных, чтобы ненужные данные не приводили к плохим прогнозам. Подводя итог, можно сказать, что прочная основа интегрированных, чистых данных в облаке позволяет моделям ИИ работать оптимально и адаптироваться к изменениям с течением времени.
Модели машинного обучения и непрерывная оптимизация
После того, как конвейер данных установлен, применяются передовые алгоритмы машинного обучения для генерации прогнозов и оптимизации. Система использует комбинацию моделей, каждая из которых решает аспект управления запасами, и она непрерывно совершенствует эти модели по мере поступления новых данных (автономное обучение). Основные компоненты нашего подхода МО включают:
- Алгоритмы прогнозирования спроса: для прогнозирования будущего спроса на детали используются модели временных рядов и регрессии в тандеме. Например, ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) хорошо подходит для захвата исторических тенденций спроса и сезонности. ARIMA помогает проектировать модели использования для деталей с высоким оборотом, предвидя всплески или замедления на основе прошлого поведения. Для более сложных многофакторных моделей спроса в игру вступают ансамблевые древовидные модели, такие как XGBoost. XGBoost может обрабатывать нелинейные взаимодействия (например, влияние погоды или специальных мероприятий по техническому обслуживанию на использование детали) и доказал свою эффективность для многопараметрического прогнозирования. Эти модели прогнозирования обучаются на исторических данных о продажах/использовании (из ERP авиакомпании или MRO) в сочетании с внешними драйверами спроса для прогнозирования краткосрочных и долгосрочных потребностей для каждого номера детали. ИИ постоянно переобучает или настраивает эти модели по мере поступления новых данных, повышая точность с течением времени (возможность автоматического обучения).
- Модели оптимизации запасов: помимо прогнозирования спроса, система оптимизирует уровни запасов и политику повторного заказа. Модель Random Forest используется для рекомендации оптимальных уровней запасов путем одновременного анализа множества факторов. Эта модель может оценивать критичность деталей, изменчивость времени выполнения заказа, стоимость хранения и частоту использования, чтобы определить, сколько каждого элемента следует держать под рукой. Изучая исторические ситуации с дефицитом и избытком запасов, она определяет золотую середину, которая минимизирует как риск дефицита, так и избыток запасов. На практике прогнозы на основе Random Forest помогли снизить погрешность прогнозирования и затраты на запасы — например, исследования показали, что этот подход повысил точность прогнозирования уровня запасов запасных частей примерно на 25% в аналогичных задачах цепочки поставок. ИИ также использует алгоритмы оптимизации (потенциально линейное программирование или стохастическая оптимизация) для вычисления точек повторного заказа и объемов заказа. Он автоматически рассчитывает идеальную точку повторного заказа для каждой детали, учитывая прогнозируемый спрос в течение времени выполнения заказа, желаемый уровень обслуживания и изменчивость. Когда запасы на складе достигают этих точек повторного заказа, полученных с помощью ИИ, система может инициировать действия по пополнению (либо оповещая планировщика, либо автоматически генерируя заказ), тем самым реализуя автоматическую оптимизацию повторных заказов. Эта замкнутая оптимизация непрерывно подстраивается под тенденции спроса — если использование детали увеличивается, точка повторного заказа и резервный запас соответственно увеличиваются; если спрос уменьшается, система отступает, чтобы избежать избыточного запаса.
- Динамическое ценообразование и сокращение избыточных запасов: ИИ-инвентарь помогает не только покупать детали, но и продавать или перераспределять избыточные запасы. Платформа включает динамические модели ценообразования, которые анализируют рыночные данные (например, последние цены продаж на торговых площадках, спрос и предложение), чтобы рекомендовать оптимальные цены на детали. Используя машинное обучение (например, градиентное усиление или даже нейронные сети), она оценивает, как ценообразование детали на разных уровнях может повлиять на ее сквозную ставку. Например, система может заметить, что определенный компонент авионики находится в избытке внутри компании, но в дефиците по всему миру — она предложит конкурентоспособную цену продажи, которая максимизирует маржу и, вероятно, обеспечит покупателя. Анализируя рыночные тенденции, ИИ может генерировать рекомендуемые цены как для закупки, так и для продажи деталей. Это помогает отделам продаж избегать занижения цен на ценные запасы или переплаты за новые закупки. Модель ценообразования постоянно обновляется с учетом новой рыночной информации, изучая ценовую эластичность для различных категорий деталей. В сочетании с прогнозами спроса это позволяет применять по-настоящему динамичные, учитывающие рынок стратегии ценообразования на рынке авиационных деталей.
- Производительность поставщика и прогнозирование сроков поставки: еще одним важным аспектом МО является анализ данных об эффективности поставщика для принятия решений по запасам. Система отслеживает такие показатели поставщика, как скорость своевременной поставки, частота проблем с качеством, последовательность сроков поставки и конкурентоспособность цен. Модели ИИ (включая алгоритмы классификации или обнаружения аномалий) обрабатывают эти исторические записи поставщиков для прогнозирования будущей надежности и выявления потенциальных рисков. Например, если поставки определенного поставщика задерживаются, модель может заблаговременно рекомендовать увеличить резервный запас деталей, полученных от этого поставщика (или предложить альтернативных поставщиков). Ключевые показатели эффективности поставщика — производительность поставки, соответствие качеству, экономическая эффективность и отзывчивость — постоянно отслеживаются ИИ. Такие закономерности, как тенденция к задержке поставок или увеличению уровня дефектов, могут быть обнаружены ML на ранней стадии, который затем оповещает отдел закупок для смягчения проблемы (например, путем диверсификации источников или ускорения заказов). Этот прогнозный анализ поставщиков имеет решающее значение в авиации, где сроки поставки деталей могут быть длительными, а любые сбои могут привести к посадке самолета. Прогнозируя работу поставщиков, система инвентаризации оптимизирует сроки и объемы повторных заказов — например, заказывая раньше или дополнительное количество, если поставщик, скорее всего, опоздает. В целом, эти основанные на ИИ сведения о поставщиках повышают устойчивость цепочки поставок.
- Непрерывное обучение и автоматическая оптимизация: все вышеперечисленные модели работают в обратной связи непрерывного совершенствования. По мере сбора большего количества данных (новые продажи, обновленные сроки выполнения заказов, реализованный спрос по сравнению с прогнозом и т. д.) ИИ уточняет свои прогнозы. Механизм непрерывного совершенствования платформы использует МО для адаптации и совершенствования процессов с течением времени. Модели прогнозирования спроса перекалибровываются с учетом последних фактических данных (что снижает вероятность ошибок в будущем), а правила политики инвентаризации автоматически корректируются на основе того, что работает или нет. Это автоматическое обучение гарантирует, что система не устареет — она развивается с изменением моделей использования (например, если новая модель самолета поступает в эксплуатацию и стимулирует потребление новых деталей, ИИ узнает об этом влиянии). Кроме того, подход AutoML используется для периодического тестирования новых алгоритмов или гиперпараметров, гарантируя, что для каждой задачи прогнозирования используется наиболее эффективный метод моделирования. По сути, уровень машинного обучения не статичен; это постоянно совершенствующийся мозг системы инвентаризации, что со временем приводит к более высокой точности и более разумным решениям по оптимизации. Эта непрерывная оптимизация МО в сочетании с экспертными знаниями в предметной области позволяет ИИ-инвентарию надежно сокращать затраты на инвентаризацию и значительно повышать уровень обслуживания. (Фактически, оптимизация инвентаризации с использованием ИИ в авиации, как было показано, сокращает затраты на инвентаризацию примерно на 37%, одновременно повышая операционную эффективность на 60%+ за счет лучшего прогнозирования и автоматизации.)
Облачная архитектура с Qlik и Snowflake
Современные решения Inventory AI построены на архитектуре облачных вычислений, которая обеспечивает масштабируемость, интеграцию и производительность, необходимые для аналитики в реальном времени. Наша система на 100% основана на облаке, используя Snowflake's Data Cloud и аналитическую платформу Qlik в бэкэнде. Эта архитектура гарантирует, что все вычисления и хранение данных происходят в облаке (локальные серверы не требуются), поэтому глобальные команды могут получить доступ к инструментам в любом месте, а система может масштабироваться до любого объема данных или количества пользователей.
Рисунок: Высокоуровневая архитектура, интегрирующая разнообразные источники данных с облачной платформой данных Snowflake, поступающая в машинное обучение и аналитику. Данные поступают (пакетно или в режиме реального времени) из баз данных ERP, приложений SaaS и файлов, затем преобразуются и сохраняются в облачном хранилище данных Snowflake. Платформа управляет качеством данных, выполнением моделей машинного обучения и обеспечивает каталогизацию/управление. Аналитический слой Qlik находится сверху, предоставляя конечным пользователям интерактивные панели управления и аналитические данные на основе ИИ.
Снежинка как основа данных:Все корпоративные данные консолидируются в Snowflake, облачном хранилище данных, известном своей высокой производительностью и эластичностью. Snowflake централизованно хранит очищенные данные ERP, записи инвентаризации и любые внешние наборы данных. Поскольку Snowflake — это полностью управляемая облачная служба, она может автоматически масштабироваться в зависимости от рабочей нагрузки, что позволяет нам выполнять интенсивные вычисления ML или сложные запросы по требованию, не беспокоясь об инфраструктуре. Эта эластичность имеет решающее значение при прогнозировании тысяч номеров деталей или запуске моделирования — система может задействовать дополнительную вычислительную мощность в облаке для обработки нагрузки, а затем уменьшать ее. Snowflake также предлагает возможности безопасного обмена данными и интеграции, которые мы используем для извлечения данных из различных источников и даже для обмена определенными результатами с партнерами по мере необходимости, при этом поддерживая строгую безопасность (поддерживается соответствие SOC 2 и ISO 27001 для защиты данных). Используя Snowflake, наша платформа ИИ-инвентаризации может обрабатывать большие объемы данных (например, годы истории транзакций, миллионы записей о деталях) и выполнять обновления практически в реальном времени. Подход к облачному хранилищу данных освобождает клиентов от необходимости управлять базами данных и предоставляет единый источник достоверной информации, доступный всем остальным компонентам (механизмам машинного обучения, панели мониторинга и даже другим инструментам бизнес-аналитики клиента при необходимости).
Обработка ИИ и масштабируемость:Компоненты машинного обучения Inventory AI также развертываются в облачной среде. Для максимальной масштабируемости и надежности прогностические модели и процедуры оптимизации размещаются в облачных вычислительных сервисах (например, с использованием AWS Lambda или облачных виртуальных машин). Это означает, что всякий раз, когда системе необходимо сгенерировать новый прогноз или рекомендацию, она может вызывать облачные функции, которые запускают модели машинного обучения на основе последних данных Snowflake. Развертывание ИИ в облаке гарантирует, что вычислительно сложные задачи (например, обучение новой модели или оценка тысяч сценариев) выполняются эффективно и могут быть распараллелены. Нет единой точки отказа; архитектура может выдерживать сбои за счет перенаправления на другие облачные ресурсы или зоны. Кроме того, развертывание в облаке обеспечивает непрерывную доставку обновлений — новые улучшения модели или улучшения функций могут быть беспрепятственно развернуты для всех пользователей без локальных установок. Конечным результатом являются возможности анализа в реальном времени или по требованию: пользователи всегда видят актуальные прогнозы на панели управления, и они могут быть уверены, что за кулисами ИИ обрабатывает самые последние данные. Например, дистрибьютор авиационных деталей может заставить ИИ повторно выполнить прогнозы сразу после загрузки данных о продажах за прошлый месяц — облачные функции выполнят обновленный прогноз и обновят панель управления в течение нескольких минут благодаря масштабируемости облака по требованию. Как уже отмечалось, «развертывание в облаке позволяет дистрибьюторам получать доступ к инсайтам в реальном времени в любое время» и масштабироваться по мере необходимости для удовлетворения пиков спроса.
Интерактивная панель инструментов с Qlik:На внешнем интерфейсе Inventory AI предоставляет настраиваемую панель инструментов AI на базе Qlik, ведущего инструмента аналитики и бизнес-аналитики. Qlik напрямую подключен к хранилищу данных Snowflake, что позволяет ему запрашивать последние данные и моделировать выходные данные с высокой производительностью. Использование Qlik предоставляет конечному пользователю богатые возможности интерактивной визуализации и анализа. Мы создали множество представлений и диаграмм панелей инструментов (тенденции запасов, прогноз и факт, распределение запасов, ключевые показатели эффективности и т. д.) с использованием аналитического движка Qlik. Аналитика AI встроена в эти панели инструментов — например, система может выделять детали, которые, как прогнозируется, закончатся в течение следующих 30 дней, отмечать избыточные позиции на складе или показывать оценки эффективности поставщиков, и все это в интерактивном интерфейсе, где пользователи могут фильтровать по парку воздушных судов, местоположению, временным рамкам и т. д. Интеграция Qlik со Snowflake оптимизирована для аналитики в реальном времени, то есть любые новые данные, загруженные в Snowflake (или любые новые рекомендации AI), могут быть мгновенно отражены на панели инструментов. Пользователи сталкиваются с плавной, отзывчивой системой, в которой они могут углубляться в данные, задавать специальные вопросы и даже использовать запросы на естественном языке (с помощью ИИ) для получения ответов из данных инвентаризации. Уровень Qlik также обрабатывает оповещения и уведомления — например, мы настраиваем оповещения для определенных условий, таких как «критическая часть ниже страхового запаса» или «ошибка прогноза выше X%», которые Qlik может отправлять менеджерам по инвентаризации по электронной почте или с помощью мобильного уведомления, гарантируя, что ничего важного не будет упущено. Подводя итог, можно сказать, что Qlik служит порталом аналитики для пользователя, превращая необработанные прогнозы и цифры от ИИ в интуитивно понятные диаграммы, ключевые показатели эффективности и действенные панели мониторинга для лиц, принимающих решения. Он устраняет разрыв между сложной наукой о данных на внутреннем уровне и практическим принятием решений на внешнем уровне, позволяя даже нетехническим пользователям (планировщикам, покупателям, отделам продаж) использовать аналитику на основе ИИ в своем ежедневном рабочем процессе.
Интеграция и совместимость:Наша облачная архитектура разработана для подключения к существующему ИТ-ландшафту авиационных компаний. Независимо от того, использует ли клиент традиционную ERP (например, SAP, Ramco, Amos) или у него уже есть данные в облачном озере/хранилище, наше решение может быть легко интегрировано. Платформа «работает с SAP, Snowflake, Oracle, AMOS, Quantum и другими авиационными системами для плавного внедрения на предприятии». Мы предоставляем коннекторы/конечные точки API для непрерывного приема данных ERP в Snowflake, и аналогичным образом мы можем передавать выходные данные (например, рекомендации по заказу или обновления цен) обратно в ERP или другие системы. Эта широкая совместимость означает, что поддерживаются все системы ERP — ИИ не требует замены вашей ERP, он дополняет ее, находясь поверх в облаке и считывая/записывая данные по мере необходимости. Облачность также означает минимальную локальную установку; к решению можно получить доступ через веб-браузер, и оно безопасно подключается к источникам данных. Авиационные компании ценят, что эта архитектура соответствует политикам безопасности ИТ и управления данными: передача данных зашифрована, доступ контролируется с помощью ролей, а облачная среда соответствует отраслевым стандартам. По сути, сочетание защищенного облака данных Snowflake и управляемой аналитики Qlik обеспечивает безопасность и соответствие корпоративному уровню, предоставляя при этом передовые возможности ИИ. Вся система является многопользовательской и масштабируемой, поэтому независимо от того, есть ли у клиента один сайт или глобальные сайты, несколько пользователей или сотни, производительность остается быстрой и надежной. Благодаря акценту на облачных вычислениях и гибком уровне интеграции, ИИ-инвентарь может быть быстро развернут и работать в гармонии с инструментами и процессами, которые уже есть у авиационных компаний.
Адаптация ИИ для авиации: примеры использования и отраслевая интеграция
Разработка ИИ для оптимизации запасов специально для авиационной отрасли означает решение уникальных задач и рабочих процессов авиакомпаний, MRO и поставщиков деталей для самолетов. Таким образом, наше решение точно настроено для вариантов использования в авиации: управление запасными частями для парка самолетов, поддержка цепочек поставок MRO и обеспечение эффективной торговли излишками деталей. Ниже мы расскажем, как ИИ для управления запасами применяется в этой области, а также особые функции, которые расширяют возможности как продавцов, так и покупателей (авиакомпаний, MRO, дистрибьюторов деталей) в авиационной сфере.
Прогнозирование спроса на авиационные детали:Спрос на авиационные запасные части, как известно, трудно предсказать — он часто следует прерывистой схеме (длительные периоды нулевого использования, прерываемые внезапными потребностями, особенно для критических LRU). ИИ решает эту проблему, используя сложное прогнозирование, адаптированное к поведению запасных частей. Как отмечается в исследовании, точность прогнозирования запасных частей является критическим фактором в обеспечении эксплуатационной готовности и эффективности бюджета. Наша система включает вероятностные модели для обработки прерывистого спроса (метод Кростона или модели прерывистого спроса на основе Кростона могут быть интегрированы вместе с моделями МО), и она использует данные о парке самолетов (например, часы полета самолета, циклы, графики технического обслуживания) для прогнозирования того, когда потребуются детали. Достигая более высокой точности в прогнозировании спроса на детали, авиакомпании могут гарантировать, что у них будет нужная деталь в нужное время, минимизируя ситуации AOG (воздушное судно на земле). Одно исследование в военной авиации показало, что совместное применение нескольких моделей ИИ значительно повысило точность прогнозирования запасных частей, что подтверждает ценность ансамблевого подхода ИИ. На практике наш ИИ может прогнозировать следующую вероятную неисправность или потребность в обслуживании компонента на основе моделей использования, позволяя авиакомпании или MRO заранее разместить эту часть. Это сокращает количество экстренных заказов и ускоряет работу, тем самым сокращая расходы и время простоя самолета.
Оптимизированные закупки и автоматизированные запросы предложений:В сфере закупок в сфере авиации управление запросами на предложение (RFQ) является ежедневной задачей — покупатели отправляют запросы на предложение поставщикам или проверяют рынки запчастей, чтобы найти необходимые компоненты. ИИ-инвентарь оптимизирует и автоматизирует большую часть этого рабочего процесса. Система может автоматически генерировать запросы на предложение или запросы на покупку при выполнении определенных условий (например, запасы падают ниже рассчитанной ИИ точки повторного заказа или прогноз сигнализирует о будущей нехватке). Эти запросы на предложение заполняются сведениями о детали, требуемым количеством, датой потребности и даже предлагаемой целевой ценой, определяемой моделью ценообразования ИИ. Автоматизируя создание запросов на предложение и даже анализ ответов, платформа «автоматизирует запросы на предложение, котировки и рабочие процессы закупок, чтобы ежедневно экономить часы». Например, если у авиакомпании не хватает определенного блока авионики, ИИ может определить одобренных поставщиков для этого блока, составить сообщение о запросе на предложение и отправить его по электронной почте или через API рынка. Когда поставщики отвечают предложениями, ИИ (с помощью обработки естественного языка из нашего модуля Email AI) может анализировать ответы, сравнивать цены и даты доставки и рекомендовать покупателю-человеку лучший вариант. Во многих случаях рутинные покупки обычных деталей могут быть полностью автоматизированы — система выберет оптимальное предложение на основе производительности и цены поставщика, а затем инициирует заказ на покупку в ERP, и все это без ручного вмешательства. Такой уровень автоматизации не только ускоряет цепочку поставок (критически важно, когда графики технического обслуживания жесткие), но и гарантирует, что решения о закупках основаны на данных. Каждый полученный запрос цен и предложение дополнительно обогащают данные, которые ИИ использует для изучения тенденций ценообразования и поведения поставщиков, постоянно улучшая свои рекомендации.
Покупка и продажа в три клика (интеграция с торговой площадкой):Отличительной особенностью нашего ориентированного на авиацию ИИ-инвентаря является бесшовная интеграция с отраслевыми торговыми площадками, такими как ILS (Inventory Locator Service) и PartsBase. На этих онлайн-платформах авиационные компании покупают и продают запасные части по всему миру. Мы интегрировали их API непосредственно в панель управления ИИ-инвентаря, что позволяет пользователям выполнять действия на торговой площадке всего за несколько щелчков. Система определяет излишки или медленно реализуемые запасы в вашем инвентаре — детали, которые не понадобятся в обозримом будущем — и может практически мгновенно выставить их на продажу на ILS/PartsBase. Пользователи могут просматривать предлагаемый ИИ-листинг (включая рекомендуемую цену), а затем публиковать его буквально тремя щелчками. Аналогичным образом, если ИИ обнаруживает будущую нехватку детали, он может выполнить поиск на торговой площадке на предмет наличия запасов и либо напрямую инициировать покупку, либо, по крайней мере, предоставить пользователю варианты для заказа в один клик. Эта глубокая интеграция означает, что вы «составляете список, синхронизируете и управляете запасами на ведущих торговых площадках, не покидая платформу». Например, MRO может просматривать панель инструментов избыточных деталей, отмечать те, которые нужно продать, и система передаст эти листинги в ILS и PartsBase вместе со всеми необходимыми подробностями (состояние, сертификаты и т. д.), что значительно экономит время по сравнению с ручным листингом. Что касается покупки, если необходимая деталь доступна на этих биржах, система может извлекать актуальные данные о цене и наличии. Платформа также может вести список предпочтительных поставщиков и перекрестно ссылаться на поставщиков на рынке с известными хорошими исполнителями. Парадигма трех щелчков подчеркивает, насколько простым и быстрым становится этот процесс: то, что раньше включало отдельные системы и ручной ввод данных, теперь является интегрированным опытом — определите потребность или излишки, щелкните, чтобы увидеть рыночные варианты, и щелкните, чтобы подтвердить транзакцию. Это значительно повышает гибкость в балансировке запасов, превращая избыточные запасы в наличные и активно заполняя пробелы.
Связь с поставщиками и отслеживание производительности:В цепочке поставок в авиации поддержание прочных отношений с поставщиками и мониторинг производительности имеют жизненно важное значение (задержка деталей может дорого обойтись авиакомпаниям). ИИ-инвентаризация включает функции подключения поставщиков, которые обеспечивают прямую интеграцию с системами поставщиков и отслеживание производительности в реальном времени. Он может подключаться к порталам поставщиков или принимать электронные обновления, так что такие данные, как отслеживание отгрузки, подтверждения доставки и отчеты о качестве, напрямую поступают в систему ИИ. Платформа «обеспечивает интеграцию с поставщиками в реальном времени для бесперебойного заказа» — это означает, что после размещения заказа на закупку он продолжает отслеживать статус этого заказа. Если отгрузка задерживается сверх обычного времени выполнения заказа поставщиком, ИИ отмечает это и может рекомендовать поиск у резервных поставщиков. Система также регистрирует каждую транзакцию поставщика для создания профиля производительности (% своевременности, среднее время выполнения заказа по сравнению с обещанным, уровень дефектов и т. д.). Эти показатели отображаются на панели мониторинга, что позволяет закупщикам наглядно увидеть производительность поставщика. Например, виджет может показывать, что у поставщика X 95% своевременности и средняя доставка 5 дней, тогда как у поставщика Y 80% своевременности и 9 дней — такие сведения помогают покупателю отдать предпочтение поставщику X для критически важных деталей. Со временем накопленные ИИ данные о поставщиках могут даже предсказывать риски: если обычно надежный поставщик начинает сдавать позиции, тенденция обнаруживается на ранней стадии. Это особенно полезно для MRO, управляющих ремонтами, поскольку они часто отправляют детали во внешние магазины; ИИ также может отслеживать время циклов ремонта. Все это гарантирует, что сторона поставок инвентаря строго контролируется и оптимизируется — вы не просто храните нужное количество, но и получаете его из нужного источника в нужное время.
Совместимость с облачным взаимодействием и ERP:Поскольку решение основано на облаке, все заинтересованные стороны (от отделов продаж до покупателей и планировщиков запасов) получают доступ к одной и той же системе в реальном времени. Отдел продаж авиакомпании может использовать панель управления, чтобы определить, есть ли детали, которые они могут предложить рынку (просматривая избыточные запасы и предлагаемую ИИ цену продажи), в то время как отдел закупок одновременно использует ее для управления входящими потребностями. Совместимость платформы со всеми основными ERP означает, что она естественным образом вписывается в существующие процессы. Например, при использовании SAP ИИ может записывать оптимизированные минимальные/максимальные уровни или точки повторного заказа, которые он вычисляет, в основную запись материалов SAP, эффективно обновляя параметры планирования ERP с помощью аналитических данных ИИ. Он также может принимать открытые запросы предложений из ERP и автоматизировать ответы. Независимо от того, какая система ERP или обслуживания (AMOS, TRAX и т. д.) используется, уровень интеграции в облако обеспечивает потоки данных в и из без сбоев. Такая гибкость важна в авиации, поскольку у многих компаний есть устаревшие системы — наш ИИ добавляет современный уровень интеллекта поверх них, не требуя полной замены. А поскольку все работает в облаке, даже удаленные команды (например, специалист по закупкам на удаленной станции) могут получить доступ к инструментам через Интернет и стать частью рабочего процесса, что является большим улучшением по сравнению с изолированными настольными инструментами или электронными таблицами.
Управление полным жизненным циклом инвентаря:ИИ для управления запасами охватывает весь жизненный цикл управления деталями в авиации. Он начинается с планирования — прогнозирования спроса и установления оптимальных уровней запасов. Затем он информирует о закупках — автоматизируя запросы предложений, предлагая заказы и управляя взаимодействием с поставщиками. Затем он помогает в операциях — отслеживая уровни запасов в режиме реального времени, инициируя пополнения и выдавая оповещения об аномалиях (например, внезапные скачки спроса или предупреждения о низком уровне запасов). Он также помогает стороне продаж/распоряжения — выявляя медленно оборачиваемые или устаревшие запасы и облегчая их продажу через торговые площадки или перераспределение. На протяжении всего этого цикла ИИ оптимизирует финансовые и сервисные результаты: сокращая избыточные запасы (тем самым высвобождая оборотный капитал), а также сокращая дефициты (тем самым повышая уровень обслуживания для операций по техническому обслуживанию). Система предоставляет аналитику использования, которая показывает, как потребляются или оборачиваются запасы, что помогает выявить неэффективность, например, детали, которые не перемещались годами (кандидаты на распродажу) или детали с чрезвычайно высокой оборачиваемостью (кандидаты на увеличение запасов). Кроме того, доступен анализ «что если» — пользователи могут моделировать такие сценарии, как предстоящее снятие с эксплуатации парка или закрытие поставщика, а ИИ спрогнозирует влияние на запасы и порекомендует действия (например, проактивно продать детали снимаемых с эксплуатации самолетов или купить дополнительные запасы у альтернативных поставщиков в случае сбоя).
Наконец, решение подчеркивает рентабельность инвестиций и результаты для клиентов в сфере авиации. Внедряя ИИ-инвентарь, авиакомпании и MRO могут ожидать ощутимых улучшений: более низкие затраты на хранение запасов, меньше инцидентов AOG из-за недостающих деталей, более быстрый цикл от предложения до продажи излишков деталей и рост производительности (поскольку ручная работа по обработке данных и обработке запросов предложений значительно сокращается). В отрасли, где каждая минута простоя самолета может стоить десятки тысяч долларов, наличие ИИ, который оптимально управляет запасными частями, напрямую приводит к улучшению времени безотказной работы и экономии средств. Вся платформа работает в режиме реального времени и в облаке, что означает, что интеллект всегда включен — мониторинг, прогнозирование и оптимизация 24/7. В этом сила специализированного ИИ-инвентария для авиации: он объединяет передовое машинное обучение с отраслевой интеграцией (ERP, ILS, PartsBase и т. д.) и представляет ее через простую в использовании облачную панель управления. В результате авиакомпания или MRO могут «принимать более быстрые и разумные решения с помощью аналитики спроса, ценообразования и запасов на основе ИИ», и все это в рамках единой системы. Используя эти передовые возможности, авиационные компании могут опережать колебания спроса, лучше вести переговоры с поставщиками и превращать свои запасы из центра затрат в конкурентное преимущество.
Тенденции в сфере технического обслуживания авиации, которые могут получить импульс в неопределенных обстоятельствах
Самолеты остаются в эксплуатации дольше, цепочки поставок — это пороховая бочка, а технологии развиваются в одночасье. Узнайте о тенденциях в области технического обслуживания, которые набирают обороты, и о том, что они значат для операторов, пытающихся оставаться в воздухе и получать прибыль.
June 26, 2025
Что такое управление MEL в авиации и как оно связано с цепочкой поставок?
Данные MEL меняют то, как авиакомпании планируют, запасают и соблюдают требования. Снижают риск AOG и выявляют слабые места в SLA поставщиков. Авиакомпании превращают схемы отсрочек в стратегические действия, подкрепленные идеями FAA, ICAO, EASA и Deloitte.
June 24, 2025
Скрытая экономика унификации автопарка (и как сократить накладные расходы)
Почему такие авиакомпании, как Ryanair и Southwest, делают ставку на один тип самолета? Ответ заключается в более низких затратах, более быстром обслуживании и более разумных операциях, но реальная история сложнее.
June 18, 2025
Как анализ больших данных может открыть новые возможности в исследовании рынка авиации
Узнайте, как анализ больших данных трансформирует исследования рынка авиации: прогнозирование спроса с использованием свежих идей и открытие новых возможностей розничной торговли в отрасли.
