Как использовать AeroGenie для оптимизации отчетности по закупкам в авиации

Составление отчётности по закупкам в авиации никогда не было простым. Разрозненные ERP-системы, зашифрованные поля данных и огромный объём информации о поставщиках и деталях заставляют команды, занимающиеся составлением отчётности, тратить больше времени на обработку данных, чем на их анализ. Однако инструменты отчётности на основе ИИ, такие какАэроДжини— помощник SQL с естественным языком и интеллектуальный конструктор отчетов — меняют ситуацию.

В этом руководстве мы рассмотрим, как инструменты отчетности на основе ИИупростить закупкидля производителей авиационной техники, отделов техобслуживания, ремонта и ремонта (MRO) и отделов закупок. Вы узнаете, как это упрощает запросы к данным, помогает аналитикам и нетехническим пользователям получать доступ к проверенным данным и сокращает время, необходимое для создания готовых к использованию отчетов.

Мы также подробно рассмотрим принципы работы AeroGenie, сравним его с устаревшими инструментами и другими системами NL2SQL, а также объясним, что он означает для будущего ИИ в сфере авиационной разведки.

Проблема отчетности по закупкам в сфере авиации

Авиационная отрасль нуждается в точных, своевременных и зачастую персонализированных отчётах о закупках. Покупателям необходимо отслеживать расходы по всем глобальным поставщикам. Инженерам нужна статистика использования деталей по моделям самолётов. Финансовому отделу необходимо сверять бюджеты закупок со счетами. А руководителям нужны подробные отчёты, которым можно доверять в условиях нестабильности.

Однако, несмотря на всю эту сложность, доступных инструментов часто оказывается недостаточно. Большинство авиационных компаний используют огромные базы данных SQL (язык структурированных запросов), часто в нескольких системах, для работы с которыми требуются глубокие технические знания. Создание простого отчёта может занять несколько дней или недель, пока аналитики пишут, тестируют и корректируют SQL-запросы, а затем заинтересованное лицо запрашивает новый фрагмент данных, который всё ломает.

Это система, созданная для трения:

AeroGenie от ePlaneAI устраняет эти препятствия, позволяя командам генерировать SQL-запросы на повседневном языке, проверять неоднозначность и создавать качественные отчеты — и все это всего за несколько щелчков мыши.

Что такое AeroGenie и как он работает?

AeroGenie — это SQL-помощник на базе искусственного интеллекта и интеллектуальный конструктор отчётов, разработанный специально для авиационных команд. Вместо того, чтобы вручную писать сложные SQL-запросы, пользователи вводят запросы на естественном языке, например: «Показать общее количество деталей, заказанных Boeing в первом квартале» или «Разбить стоимость закупок по регионам поставщиков».

Затем AeroGenie переводит эти запросы в точный SQL, выполняет запрос и возвращает чистые, отформатированные результаты — с графиками, диаграммами или экспортируемыми таблицами.

В основе AeroGenie лежит движок преобразования естественного языка в SQL (NL2SQL), сочетающий в себе языковое моделирование, распознавание схем и итеративные уточняющие запросы. Это означает, что система не просто угадывает, чего хотят пользователи, а при необходимости задаёт уточняющие вопросы, чтобы устранить неоднозначность. Например, если пользователь спрашивает: «Узнайте ежемесячные расходы на двигатель», но в схеме есть как engine_purchase_cost, так и engine_service_cost, AeroGenie попросит пользователя уточнить, какой из них использовать.

Такой контекстно-ориентированный подход делает AeroGenie особенно эффективным в авиации, где базы данных часто содержат несколько полей с одинаковыми названиями, а пользовательские метрики различаются в зависимости от отдела.

Ключевые функции, разработанные для групп по закупкам в сфере авиации

AeroGenie — это не просто чат-бот, привязанный к SQL-интерфейсу. Это полноценный аналитический уровень для закупок, который учитывает потребности аэрокосмического производства, служб техобслуживания, ремонта и эксплуатации (MRO) и логистики.

Вот что отличает его:

Почему NL2SQL так популярен среди корпоративных инструментов

Естественный язык SQL (NL2SQL) становится все более распространенным в наборах инструментов для работы с корпоративными данными, поскольку он упрощает доступ к сложным данным, не требуя от каждого члена команды свободного владения SQL.

В крупных аэрокосмических организациях информация о закупках или финансах часто хранится в обширных реляционных базах данных. Исторически только аналитики, владеющие SQL, могли извлекать ценную информацию из этих систем. NL2SQL устраняет это узкое место, позволяя любому — от менеджеров по операциям до координаторов поставок — задавать вопросы простым языком и мгновенно получать ответы.

Технология получила распространение благодаря двум сходящимся тенденциям:

NL2SQL устраняет разрыв между техническими специалистами и неспециалистами. AeroGenie делает ещё один шаг вперёд, добавляя обучение работе со схемами, специфичными для авиации, и разрешение неоднозначностей в дополнение к стандартным рабочим процессам LLM.

Проблема с готовыми инструментами NL2SQL

Несмотря на огромные перспективы NL2SQL, многие инструменты не оправдывают ожиданий при развертывании в реальных производственных средах, поскольку универсальные решения часто не содержат необходимого контекста и нюансов для выполнения запросов корпоративного уровня.

Вот несколько распространенных точек отказа:

AeroGenie устраняет эти пробелы благодаря встроенной поддержке схем, динамической проверке неоднозначности и интерактивному циклу запросов. Вместо одноразовой генерации SQL-запросов это непрерывный диалог с учётом контекста на каждом этапе.

Как AeroGenie расширяет возможности NL2SQL за счет понимания схем

Одна из выдающихся особенностей AeroGenie — это его глубокое понимание схем. В отличие от универсальных инструментов NL2SQL, которые пытаются сопоставить естественный язык с неопределённой, универсальной структурой, AeroGenie обучается на основе реальных определений таблиц, бизнес-логики и соглашений об именовании.

Осведомленность о схеме означает:

Такой уровень понимания позволяет AeroGenie создавать SQL-код, который не только синтаксически правилен, но и семантически точен, что позволяет вам получать правильные данные с первого раза.

AeroGenie также использует векторный поиск и сопоставление метаданных для определения псевдонимов таблиц, путей соединения и происхождения данных. Другими словами, он знает, что, вероятно, использует пользователь.имел в виду, даже если входные данные не были идеальными (Google Cloud).

Управление неоднозначностью: чем отличается AeroGenie

Неопределенность — тихий убийца производительности NL2SQL. Если пользователь вводит команду «Показать производительность Q2», как система узнает, что нужно показывать: выручку, количество рейсов, топливную эффективность или всё вышеперечисленное? Если универсальный инструмент не ошибается, он обычно падает.

Однако AeroGenie рассматривает неоднозначность как решаемую проблему.

Вот как:

Рассматривая каждое взаимодействие как часть более широкого, непрерывного диалога, AeroGenie со временем создает более точные и надежные отчеты.

Почему бизнес-пользователи любят NL2SQL и где он не работает

Для бизнес-пользователей, таких как аналитики, маркетологи и операционные менеджеры, NL2SQL — это настоящий прорыв. Вместо того, чтобы ждать, пока команды по работе с данными составят и отредактируют запросы, они могут задавать вопросы на простом английском языке и получать мгновенные ответы:

Но это не идеальное решение. У NLSQL есть недостатки и недостатки, когда:

Без знания предметной области большинство универсальных инструментов генерируют неверный, неполный или не соответствующий бизнес-задаче SQL-код. AeroGenie решает эту проблему с помощью обучения схем, циклов обратной связи и проактивной проверки неоднозначности, устраняя разрыв между тем, что пользователисказать или проситьи что онииметь в виду.

За кулисами: как AeroGenie генерирует SQL

Процесс, который AeroGenie использует для генерации SQL, намеренно многоуровневый, чтобы уменьшить количество ошибок и максимально повысить доверие.

Вот как это работает изнутри:

Этот рабочий процесс отражает собственный подход Google к NL2SQL в BigQuery и Gemini, где модели уточнения обратной связи, семантического поиска и анализа вклада работают вместе для поддержки даже сложных вопросов по данным (Google Cloud).

Решение неоднозначных, недостаточно определенных и сложных запросов

NL2SQL прекрасно работает, когда вопросы понятны, а данные просты. Но такое смешение — редкость. Многие аналитики не знают, что ищут при анализе данных, и большинство бизнес-вопросов можно разделить на три категории:

Эти запросы невозможно решить одним лишь перебором LLM-мощностей. AeroGenie обрабатывает их, используя комбинацию:

Сила обратной связи и обучения пользователей

Одна из самых недооценённых особенностей систем NL2SQL — это совместная обратная связь. Разработка правильного SQL-кода, как и в случае с генеративными моделями ИИ, требует итеративного подхода.

AeroGenie включает в себя контуры обратной связи в реальном времени в нескольких точках:

Эти сигналы со временем обучают модель, чтобы она соответствовала вашим данным, бизнес-логике и специфической для компании терминологии (например, «CPM» может означать что-то разное в маркетинге и операционной деятельности).

Даже технические пользователи получают выгоду, поскольку они могут пропустить повторяющиеся шаблонные запросы и сосредоточиться на уточнении логики, улучшении панелей мониторинга или оптимизации производительности.

Почему качество ваших данных определит успех или провал NL2SQL

Независимо от того, насколько продвинут ваш интерфейс естественного языка, он настолько же интеллектуален, насколько интеллектуальны данные, которые он содержит. Если ваши данные запутаны, противоречивы или не имеют контекста, NL2SQL либо сразу же даст сбой, либо выдаст нереалистичные ответы, которые…смотретьверно, но не являются.

Обычные наземные мины:

AeroGenie устраняет эти пробелы с помощью профилирования данных, автоматически предлагаемых представлений и обогащения метаданных на уровне схемы, но вашей внутренней команде по работе с данными все равно придется инвестировать в:

Выход за рамки панелей управления: важные примеры использования

NL2SQL открывает целый ряд возможностей использования аналитики для самостоятельного использования, с которыми традиционные панели управления не справляются, особенно нетехнические команды.

Вот несколько примеров:

Благодаря таким функциям, как анализ вклада, AeroGenie может исследовать ситуацию ещё глубже. Например, если доход упал, он может помочь решить проблему.почемупутем анализа региональной эффективности, категорий продуктов и групп клиентов без ручного разделения на части (Google Cloud).

Преимущество Gemini + BigQuery

Хотя многие инструменты NL2SQL обещают удобство, лишь немногие из них построены на инфраструктуре, масштабируемой по мере роста сложности предприятия. Именно здесь модели Gemini от Google и экосистема BigQuery демонстрируют себя во всей красе.

Gemini Flash 1.5 выступает в роли агента маршрутизации, классифицируя вопросы по сложности и определяя, как их обрабатывать, будь то путем простой генерации SQL, анализа вклада или разрешения неоднозначности (Google Cloud).

Тем временем BigQuery выполняет тяжелую работу:

Такое сочетание позволяет выполнять запросы в режиме реального времени, совершенствовать модели и получать объяснимые выводы — и все это без ручного кодирования.

Он также обеспечивает соответствие вашего аналитического стека требованиям завтрашнего дня: по мере совершенствования Gemini ваши рабочие процессы NL2SQL становятся интеллектуальнее без необходимости переоснащения вашей инфраструктуры.

Примеры использования: NL2SQL подходит для всех отделов

NL2SQL решает реальные проблемы во всех отделах, а не только в сфере бизнес-аналитики. Вот несколько эффективных примеров использования:

Традиционно для ответа на эти вопросы требовалось ждать команду по работе с данными, анализировать информационные панели или разбираться в связях схем. NL2SQL меняет это, выступая в роли переводчика для нетехнических пользователей.

Анализ вклада AeroGenie дополнительно помогает бизнес-командам, выявляя информацию, которую они даже не знали искать. Например, AeroGenie может точно определить, что большая часть оттока в прошлом квартале пришлась на клиентов, использующих определённую версию мобильной ОС.

Что дальше: Аналитика для всех и в любом масштабе

Целью является как ускорение запросов, так и расширение доступа.

Цель — не просто более быстрые запросы, а более широкий доступ. С такими инструментами, как AeroGenie, мы приближаемся к будущему, в котором:

NL2SQL меняет культуру работы с данными. Вместо инженеров по обработке данных и специалистов по управлению данными любой сотрудник организации может оценить эффективность бизнеса.

Поскольку все больше компаний интегрируют векторный поиск, анализ вклада и агенты маршрутизации, идеи обработки естественного языка в конечном итоге получат широкое распространение.

Готовы устранить узкие места SQL и модернизировать вашотчетность по закупкам?Попробуйте AeroGenie и убедитесь, насколько быстрым, точным и интуитивно понятным может быть NL2SQL, настроенный под ваши авиационные данные и реальные рабочие процессы вашей команды.Забронировать демо-версиюс ePlaneAI сегодня →

Глоссарий терминов NLP и NL2SQL

Вот краткий глоссарий, который поможет расшифровать жаргон, с оценкой важности каждого термина для понимания технологии:

Проверка неоднозначности

Определение:Процесс, при котором система запрашивает разъяснения, если вопрос может иметь несколько значений.

Пример:Вы спрашиваете: «Покажите мне данные Airbus». ИИ может ответить: «Вы имеете в виду количество поставленных самолётов или отчёты о техническом обслуживании?»

Почему это важно:Принимает решения на основе четких намерений, особенно когда термины в авиации имеют несколько значений (например, «посадка» и «права на посадку»).

BigQuery

Определение:Полностью управляемое бессерверное хранилище данных от Google Cloud, позволяющее пользователям выполнять быстрые запросы на основе SQL к большим наборам данных, используя встроенные инструменты машинного обучения и аналитики.

Пример:AeroGenie использует BigQuery для хранения обучающих пар вопрос-SQL, выполнения векторного поиска и выполнения окончательных SQL-запросов в нужном масштабе.

Почему это важно:BigQuery обеспечивает скорость, масштабируемость и инфраструктуру для инструментов NL2SQL корпоративного уровня, позволяя выполнять аналитику в реальном времени, моделирование вклада и бесшовную интеграцию LLM (большой языковой модели) (Google Cloud).

Анализ вклада

Определение:Статистический метод определения того, какие факторы в наибольшей степени повлияли на результат или изменение данных.

Пример:Заметив резкий скачок цен на топливо, этот инструмент может разбить его на составляющие: рост цен на авиатопливо на 40%, задержки рейсов на 30%, изменения маршрутов на 20%.

Почему это важно:Выявляет факторы, определяющие тенденции затрат или производительности во всем парке.

Модель вклада

Определение:Модель машинного обучения (например, в BigQuery ML), используемая для анализа влияния переменных на бизнес-показатели.

Пример:Помогает определить, являются ли изменения маршрутов полетов или нехватка персонала основными причинами снижения пунктуальности.

Почему это важно:Объясняет «причины» изменений KPI.

Обучение за несколько попыток

Определение:Обучить модель ИИ выполнению задачи, показав ей всего несколько примеров.

Пример:Вы вводите «Показать моточасы за последние 3 месяца», и после двукратного исправления ИИ запоминает нужный вам формат.

Почему это важно:Сокращает время обучения и улучшает персонализацию ИИ для каждой компании.

Пункт о присоединении

Определение:Операция SQL, которая связывает данные из двух или более таблиц на основе общей информации.

Пример:Связывание графиков работы пилотов с записями о техническом обслуживании самолетов для определения того, как простои влияют на численность персонала.

Почему это важно:Необходим для кросс-функциональной аналитики, например, для объединения операционных и кадровых данных.

Большая языковая модель (LLM)

Определение:Тип искусственного интеллекта, обученного на больших объемах текстовых данных понимать и генерировать человеческий язык, например, Gemini или GPT.

Пример:Он может преобразовать вопрос «На каких маршрутах было больше всего отмен в прошлом месяце?» в реальный запрос к базе данных.

Почему это важно:Магистратура LLM — это мозг, отвечающий за способность Document AI понимать вопросы заинтересованных сторон.

Метаданные

Определение: Данные, описывающие другие данные, обеспечивающие контекст и значение полей базы данных, таблиц и взаимосвязей. В отчётности по закупкам для авиационной отрасли это могут быть описания столбцов, типы данных или бизнес-правила, привязанные к каждому полю.

Пример:AeroGenie использует сопоставление метаданных, чтобы понять, что depart_status = 'On-Time' связан с показателями пунктуальности.

Почему это важно:Метаданные помогают инструментам NL2SQL правильно интерпретировать намерения пользователя, разрешать неоднозначности и генерировать точные запросы, не требуя от пользователей знать каждое имя таблицы или столбца (Google Cloud).

Распознавание именованных сущностей (NER)

Определение:Метод, при котором ИИ идентифицирует конкретные вещи, такие как имена людей, места или компании.

Пример:В журнале поддержки указано, что модель — «Boeing 737», местоположение — «Dallas», а поставщик двигателя — «GE».

Почему это важно:Обеспечивает интеллектуальную фильтрацию и маркировку длинных текстовых документов.

Обработка естественного языка (НЛП)

Определение:Область искусственного интеллекта, помогающая компьютерам понимать человеческий язык (IBM |https://www.ibm.com/think/topics/natural-language-processing).

Пример:Позвольте сотрудникам спрашивать: «Покажите мне все самолеты, подлежащие осмотру», вместо того, чтобы писать SQL.

Почему это важно:Основная задача — сделать сложные данные доступными для нетехнического персонала.

NL2SQL (естественный язык в SQL)

Определение:Технология, преобразующая простой вопрос на английском языке в структурированный запрос к базе данных SQL.

Пример:«Какие маршруты потеряли больше всего дохода в прошлом квартале?» — становится точным запросом в вашей операционной базе данных.

Почему это важно:Обеспечивает естественное взаимодействие с корпоративными системами данных.

Оперативное проектирование

Определение:Разработка более эффективных вопросов или вводных данных для получения точных ответов от ИИ.

Пример:Вместо «Доход по маршрутам» следует писать «Ежемесячная разбивка дохода по маршрутам полетов, 2-й квартал 2024 г.».

Почему это важно:Улучшает результаты работы ИИ без необходимости прикасаться к коду.

Маршрутный агент

Определение:Инструмент, который решает, как обрабатывать ваш запрос — базовый поиск SQL или расширенный анализ.

Пример:Он может направить вопрос «Каков наш CO₂-след?» в модель выбросов, а не только в базу данных SQL.

Почему это важно:Оптимизирует выбор внутренних инструментов для обеспечения максимальной точности.

Схема

Определение:Схема вашей базы данных. Она определяет, как существуют таблицы, что в них находится и как они связаны.

Пример:Это своего рода схема, показывающая, где в ваших системах хранятся имена пилотов, идентификаторы самолетов и даты полетов.

Почему это важно:ИИ нужна схема, чтобы понять, как извлекать нужные данные.

Семантический поиск

Определение:Поиск по смыслу, а не только по ключевым словам, часто с использованием встроенного ИИ.

Пример:При вводе фразы «недавние задержки в обслуживании» записи выводятся на экран, даже если точная фраза не используется.

Почему это важно:Извлекает более релевантную информацию даже при нечетких входных данных.

Синтаксическая жесткость

Определение:В SQL действуют строгие правила: пропущенная запятая или опечатка могут нарушить весь запрос.

Пример:«SELECT * FROM Aircraft WHERE status = ‘delayed’» не будет выполнен без закрывающей кавычки.

Почему это важно:Подчеркивает, почему NL2SQL настолько полезен: он устраняет эту уязвимость.

Tokenization

Определение:Разделение текста на части (слова, подслова и т. д.) для его обработки ИИ.

Пример:«ВПП закрыта» разделяется на «ВПП» и «закрыта», чтобы ИИ мог это понять.

Почему это важно:Основы того, как магистры права читают и анализируют текст.

Встраивание векторов

Определение:Превращая текст в математику, чтобы ИИ мог измерять значение и сходство (Google Cloud).

Пример:«Расход топлива» и «скорость сгорания» означают схожие вещи — встроенные данные помогают ИИ понять это.

Почему это важно:Обеспечивает интеллектуальное сопоставление, ранжирование и поиск документов.

Поиск вектора

Определение:Метод извлечения информации, основанный на семантическом значении, а не на точном совпадении ключевых слов. Он сравнивает текст с помощью математических представлений (векторных представлений) для поиска наиболее близкого по смыслу совпадения.

Пример:Пользователь вводит «расходы на покупку двигателя», и ИИ выводит поле с надписью «стоимость_приобретения_силовой_станции», поскольку концепции схожи, даже если слова не полностью совпадают.

Почему это важно:Векторный поиск помогает инструментам NL2SQL, таким как AeroGenie, понимать, что пользователииметь в виду, а не только то, что онисказать, что повышает точность запроса, даже если формулировка нечеткая или непоследовательная (Google Cloud).