Умная почта, быстрый бизнес. Автоматически помечайте, анализируйте и отвечайте на запросы, котировки, заказы и многое другое — мгновенно.
Использование искусственного интеллекта для автоматизации управления запасами
Эффективное управление запасами жизненно важно для таких отраслей, как авиация. Это игра с высокими ставками, где каждая секунда задержки может привести к узким местам и крупным финансовым потерям, тем не менее стратегии удержания запасов за последние 30 лет изменились очень мало.
Многие компании все еще держатся за старые запчасти. Хотя подготовка - это хорошо, приверженность менталитету "на всякий случай" может заморозить капитал и является серьезной утечкой ресурсов. В частности для авиакомпаний, содержание избыточных запасов обходится в 10 миллиардов долларов в год, или 21% от общей стоимости запасов. Некоторые исследования даже оценивают эту цифру как высокую, как 25%.
Хотя подготовка это хорошо, весь этот дополнительный инвентарь замораживает капитал и является серьезной нагрузкой на ресурсы.
Когда данные ERP (планирование ресурсов предприятия) используются для автоматизации управления запасами, авиационные компании могут достичь эффективности и экономии средств на миллионы долларов, масштаб которой ранее был непредставим. Этот активный, основанный на данных подход повышает точность, упрощает сложные процессы и может сэкономить авиакомпаниям, которые его применяют, миллионы долларов в год.
В этой статье мы рассмотрим, как использование данных ERP в системах автоматизированного управления запасами на основе искусственного интеллекта обеспечивает невероятную рентабельность инвестиций. Мы изучим преимущества использования этих систем и дадим советы по выбору подходящего программного обеспечения для автоматизированного управления запасами, соответствующего вашим потребностям.
Что такое данные ERP?
Данные ERP относятся к информации, собираемой и управляемой системами планирования ресурсов предприятия. Программное обеспечение ERP синхронизирует данные из различных бизнес-функций, таких как финансы, управление цепочками поставок, обслуживание клиентов и другие операции. В сочетании с возможностями ИИ для управления запасами, данные предоставляют мощные инсайты для повышения общей эффективности.
Для авиации это включает в себя точный анализ уровней запасов, моделей спроса, циклов заказов и многого другого. Системы ERP отслеживают запасы MRO (техническое обслуживание, ремонт и капитальный ремонт) для автоматизированных процессов учета запасов и постоянно оптимальных уровней запасов.
Когда запасы MRO обычно обновляются менее чем один раз в год и сценарии AOG (самолет на земле) обходятся до 15 000 долларов в час, точность данных - это все.
Что такое автоматизированное управление запасами?
Автоматизированная система использует программное обеспечение, технологии и работает на основе непрерывного потока данных для корректного управления запасами. Автоматизированные системы управления запасами оптимизируют задачи, такие как отслеживание запасов, управление заказами (включая процессы тендеров), планирование технического обслуживания и прогнозирование спроса.
Использование автоматизированной системы учета запасов, которая интегрирована с вашей ERP и другими системами, вместо ручного сбора информации из изолированных платформ, гарантирует точность данных, их актуальность в реальном времени и беспрепятственное объединение для получения полной и точной картины всех операций.
Для отраслей, таких как авиация, с сложными потребностями в инвентаре, такая автоматизация жизненно важна. Избыточные запасы приводят к значительным повторяющимся расходам, не только на неиспользуемые детали, но и на хранение и обслуживание. И искусственный интеллект здесь, чтобы сделать это более доступным, чем когда-либо прежде.
Когда стоимость страховки составляет около 5% от общей стоимости запасов MRO, использование автоматизированного подхода гарантирует наличие критически важных компонентов без необходимости замораживать капитал на избыточных запасах.
Как искусственный интеллект может использовать данные ERP для автоматизации управления запасами и достижения значительного повышения эффективности?
Данные ERP являются основой для автоматизированного управления запасами. Вот как это работает:
- Прогнозирование спроса: Системы ERP анализируют исторические и реальные данные, такие как данные о запасах, журналы производительности и множество каналов продаж (спрос пассажиров, заказы MRO), чтобы предсказать будущий спрос. Это снижает риск дефицита или избыточного запаса товаров.
- Оптимизация уровня запасов: Автоматизированные системы используют данные ERP для поддержания идеального уровня инвентаря. Оповещения могут сигнализировать о нехватке запасов или о приближении устаревания товара.
- Оптимизированное пополнение запасов: ERP-системы автоматизируют процесс закупок, отслеживая контрольные точки заказа и время выполнения поставщиками, чтобы материалы поступали регулярно.
- Реальная видимость: автоматизация, управляемая ERP, обеспечивает обзор запасов на высоте птичьего полета по всем локациям, что критически важно для бизнеса, управляющего глобальными цепочками поставок.
Например, платформы вроде IBM Maxim и Inventory AI от ePlaneAI показывают, как данные ERP могут стимулировать автоматизированное управление авиационными запасами с помощью искусственного интеллекта.
Как выбрать автоматизированную систему управления запасами
Выбор подходящего автоматизированного решения для управления запасами требует тщательного учета потребностей вашего бизнеса. Вот некоторые факторы, которые следует учитывать:
- Отраслевая специализация: Убедитесь, что ваш текущий провайдер поддерживает специфические требования вашей отрасли, такие как авиационные регламенты или управление запасами MRO.
- Возможности интеграции: Система должна беспрепятственно интегрироваться с существующим программным обеспечением ERP или существующим технологическим стеком для максимизации эффективности.
- Интуитивно понятный интерфейс: Система с понятным и интуитивно очевидным интерфейсом, с панелью управления, которая отслеживает стандартные показатели и ключевые инсайты, сокращает время обучения и позволяет сотрудникам легко освоить технологию, особенно учитывая, что вручную вводить данные для отслеживания запасов на складе больше не нужно.
- Масштабируемость: Выберите решение, которое будет развиваться вместе с вашим бизнесом, обеспечивая добавление новых категорий товаров, местоположений или других возможностей по мере необходимости.
Кейс-стадии
Alaska Airlines
Alaska Airlines enhanced its inventory management through the integration of RFID technology with its TRAX ERP system. Passive RFID tags were applied to roughly $30,000 worth of parts at select maintenance sites, enabling real-time tracking of part locations and usage.
Система RFID предоставляла данные о местоположении и использовании напрямую на платформу TRAX ERP, улучшая видимость запасов и ответственность. Эта конфигурация позволяла идентифицировать, какие техники получали доступ к определенным запчастям и фиксировала время их действий.
Используя данные ERP и автоматизированные процессы, основанные на вводе данных с помощью RFID, авиакомпания Alaska Airlines добилась более эффективных рабочих процессов пополнения запасов и сокращения случаев их нехватки. Такой подход обеспечил более плавное функционирование операций по техническому обслуживанию, ремонту и обеспечению (MRO) и значительно снизил замораживание капитала в устаревших или неподвижных запасах.
Запасные части для авиакомпаний MRP (AMP)
Компания AMP внедрила автоматизированную систему управления запасами для повышения эффективности и снижения затрат на MRO. AMP оптимизировала процессы закупок, интегрировав свою платформу ERP с Aeroxchange, благодаря чему компания смогла обрабатывать тысячи заказов на закупку с минимальным ручным вмешательством.
Оптимизация запасов на основе ERP от Collins Aerospace
Collins Aerospace collaborated with Supply Chain Consulting Group (SCCG) to enhance inventory management processes at one of its facilities. SCCG developed an automated solution that included ABC classification and minimum inventory levels for reorders.
Эта модель, интегрированная с ERP, автоматизировала расчеты, позволяя Collins Aerospace оценивать, как изменения уровня обслуживания и сроки поставок поставщиков влияют на затраты на запасы. Она предоставила четкий метод для оптимизации запасов, сбалансировав затраты и уровни обслуживания. В результате Collins Aerospace смогла поддерживать отличный уровень обслуживания, минимизируя капитальные затраты, связанные с инвентаризацией.
Преимущества автоматизированных систем управления запасами
Автоматизированный инструмент управления запасами предлагает несколько преимуществ, которые могут значительно повлиять на бизнес-процессы:
- Экономия затрат: Автоматизация снижает трудозатраты, связанные с ручным учетом запасов, и минимизирует потери из-за ошибок.
- Повышенная точность: Использование данных в реальном времени снижает расхождения, обеспечивая соответствие учетных записей инвентаря фактическим запасам, поддерживая идеальные уровни ПАР.
- Повышенная эффективность: Автоматизация ускоряет процессы, такие как повторные заказы и инвентаризация запасов, освобождая сотрудников для занятия более ценными видами деятельности.
- Улучшенное принятие решений: Предоставляет практические данные о работе запасов, помогая компаниям принимать обоснованные решения.
- Соблюдение нормативных требований: В авиации автоматизированные системы помогают поддерживать соответствие строгим отраслевым стандартам, отслеживая и документируя использование инвентаря.
- Удовлетворенность клиентов: Автоматизация гарантирует наличие важных компонентов, сокращая задержки и создавая доверие за счет надежного обслуживания.
Другие аспекты, которые следует учитывать при выборе решения для управления авиационными запасами
Для авиационных компаний решения по управлению запасами должны решать уникальные задачи:
- Соблюдение нормативных требований: Авиационная промышленность работает в условиях строгих правил безопасности и технического обслуживания и нуждается в системе, такой как Inventory AI от ePlane, которая отслеживает и коррелирует сертификаты компонентов и записи об их обслуживании.
- Отношения с поставщиками: Авиация зависит от глобальных поставщиков. Автоматизированные системы могут оптимизировать коммуникацию для обмена актуальной информацией и своевременной доставки.
- Управление рисками: Решение должно предусматривать функции планирования мер по предотвращению рисков, такие как определение альтернативных поставщиков или отслеживание критически важных запасных частей.
- Соотношение цены и качества: Балансирование затрат на автоматизацию с рентабельностью инвестиций имеет решающее значение. Ищите системы, которые демонстрируют ощутимую экономию за счет повышения эффективности и сокращения простоев. Когда компании используют ePlaneAI для управления запасами, они видят рентабельность инвестиций с первого дня.
Упростите управление вашими запасами с помощью искусственного интеллекта
Использование искусственного интеллекта для автоматизации управления запасами преобразует такие отрасли, как авиация, повышая точность, сокращая затраты и улучшая операционную эффективность. Независимо от того, управляете ли вы одним складом или оптимизируете глобальную цепочку поставок, преимущества автоматизации очевидны.
Когда вы выбираете подходящую систему управления запасами, которая интегрируется с вашим существующим программным обеспечением ERP и другими устаревшими системами, учитывает специфику отрасли и предлагает масштабируемость, вы можете обеспечить своему бизнесу долгосрочный успех.
Используйте возможности автоматизации. Узнайте, как ePlaneAI исключает догадки из процесса управления запасами.
June 16, 2025
7 основных отчетов и панелей мониторинга, которые должны быть у каждой авиационной компании
Ваша авиационная компания летает вслепую? Откройте для себя 7 основных панелей управления, которые помогают авиакомпаниям, MRO и поставщикам работать умнее, безопаснее и прибыльнее.
June 15, 2025
Vector DB. Раскройте неструктурированный интеллект авиации.
Векторные базы данных индексируют многомерные векторы встраивания для обеспечения семантического поиска по неструктурированным данным, в отличие от традиционных реляционных или документных хранилищ, которые используют точные совпадения по ключевым словам. Вместо таблиц или документов векторные хранилища управляют плотными числовыми векторами (часто 768–3072 измерений), представляющими семантику текста или изображения. Во время запроса база данных находит ближайших соседей к вектору запроса, используя алгоритмы поиска приближенных ближайших соседей (ANN). Например, основанный на графах индекс, такой как Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW), создает многоуровневые графы близости: небольшой верхний слой для грубого поиска и более крупные нижние слои для уточнения (см. рисунок ниже). Поиск «прыгает» вниз по этим слоям — быстро локализуясь в кластере перед исчерпывающим поиском локальных соседей. Это позволяет компенсировать отзыв (поиск истинных ближайших соседей) задержкой: повышение параметра поиска HNSW (efSearch) увеличивает отзыв за счет более высокого времени запроса.
June 15, 2025
Портал цепочки поставок. Один продавец. Множество покупателей. Полный контроль.
Портал Aviation Supply Chain по сути является частной платформой электронной коммерции, специально разработанной для поставщиков авиационной техники и их клиентов. Разработанный исключительно для авиакомпаний, MRO и дистрибьюторов запчастей, он централизует инвентаризацию, закупки и сотрудничество с поставщиками в одной безопасной системе. На практике OEM или дистрибьютор запчастей «маркирует» этот портал и приглашает своих одобренных покупателей (авиакомпании, MRO и т. д.) войти в систему. Эти покупатели видят полный каталог деталей (синхронизированный в режиме реального времени с ERP продавца) и могут искать, фильтровать и сравнивать товары так же, как на большой онлайн-площадке. Однако, в отличие от открытых публичных бирж, этот портал является частным — на платформе присутствует только один поставщик (со многими покупателями), что дает компании полный контроль над ценообразованием, запасами и доступом пользователей.
June 14, 2025
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.
