Использование исторических данных для прогнозирования перебоев в цепочке поставок авиационной отрасли

Проблемы цепочки поставок в авиации не всегда имеют простые решения, но существует более умный способ их управления. Использование исторических данных позволяет предвидеть нарушения в цепочке поставок задолго до их возникновения. Имея возможность видеть тенденции, выявлять риски и проактивно корректировать ситуацию, предиктивное обслуживание превращает управление цепочкой поставок из игры в угадайку в стратегическое преимущество.

В этой статье рассматривается, как анализ данных может помочь всем участникам цепочки поставок в авиации работать на общую цель: обеспечение полетов самолетов и бесперебойной работы операций, независимо от предстоящих вызовов.

Управление цепочкой поставок в авиации

Логистика в мировой авиационной промышленности чрезвычайно сложна, и каждый этап — от закупки до доставки — имеет решающее значение для поддержания работоспособности воздушных судов и соблюдения графика полетов.

-Эффективное управление цепочками поставок (SCM) в авиации требует интеграции ключевых областей, определенных в ведущих моделях, таких как фреймворк цепочек поставок Gartner: планирование, закупки, производство, доставка и возврат.

Планирование включает прогнозирование спроса и согласование ресурсов для обеспечения оперативной готовности, в то время как закупки подчеркивают выбор поставщиков, стратегии закупок и управление контрактами для обеспечения критически важных частей.

Фаза «производства», хотя и менее заметна в авиации, включает в себя деятельность по техническому обслуживанию, ремонту и капитальному ремонту (MRO), обеспечивая готовность деталей и компонентов к использованию. Доставка сосредоточена на оптимизации логистики — рационализации транспортировки и обеспечении своевременной доставки деталей и компонентов для минимизации простоев.

Наконец, процесс возврата включает в себя переработку, восстановление или утилизацию неисправных деталей для обеспечения устойчивости и соответствия экологическим нормам.

Помимо этих ключевых областей, управление цепочками поставок в авиации должно учитывать перекрестные функции, такие как управление запасами, планирование рабочей силы и аналитика данных в реальном времени. Балансируя эти взаимосвязанные компоненты, авиакомпании могут поддерживать целостность расписания, адаптироваться к перебоям и соответствовать строгим стандартам безопасности и соответствия отрасли.

‍

Уникальные проблемы цепочки поставок в авиации:

Распространенные факторы, нарушающие работу цепочек поставок в авиации

Цепочки поставок в авиации сталкиваются со сложной ситуацией потенциальных неурядиц. Незначительная задержка может обернуться серьезными последствиями, нарушая работу и влияя на графики. Вот несколько распространенных факторов, которые могут вызвать сбои, и с которыми поможет справиться анализ исторических данных:

Помимо прочего, такие факторы, как международные тарифы, изменения в торговой политике, нехватка материалов или забастовки рабочих вносят дополнительную неопределенность. Хотя некоторые из этих факторов нельзя предсказать, опираясь только на исторические данные, они подчеркивают важность гибкого и активного подхода к управлению цепочками поставок в авиационной отрасли.

Анализируя исторические тенденции, авиакомпании все еще могут предвидеть множество рисков, что помогает им создавать стратегии буферизации для более устойчивой работы.

Использование исторических данных для предотвращения сбоев в цепочке поставок

Исторические данные предоставляют информацию о повторяющихся закономерностях и потенциальных проблемах, влияющих на функционирование цепочек поставок. Анализируя предыдущие затруднения, такие как задержки поставщиков, колебания в спросе на детали или сезонные узкие места в поставках, авиационные компании могут выявить будущие риски.

С учетом этих данных авиакомпании и поставщики технического обслуживания и ремонта могут готовиться и решать проблемы, вместо того чтобы ждать, когда они повлияют на операции.

Ключевые области применения аналитики данных в авиации:

Прогнозная аналитика основывается на исторических данных для выявления рисков в цепочке поставок

Хотя исторические данные помогают выявлять прошлые проблемы, прогностическая аналитика делает шаг вперед, используя эти данные для прогнозирования потенциальных нарушений до того, как они произойдут.

В определённой степени аналитики могут использовать исторические данные для планирования будущих событий. Однако прогнозная аналитика применяет передовые алгоритмы машинного обучения (ML) к историческим записям, что позволяет с большей точностью предсказывать события, таким образом авиакомпании могут с большей уверенностью производить проактивные корректировки, уверенные в том, что эти меры обоснованы.

Вот как прогнозная аналитика работает в контексте цепочки поставок:

Эти практические выводы сегодня оказывают значимое влияние на бизнес в области авиации.

Реальные примеры прогнозирующих инсайтов в цепочках поставок авиационной отрасли

Вот несколько примеров из реальной жизни, как компании использовали исторические данные для предотвращения сбоев в цепочке поставок в авиационной отрасли.

Delta Air Lines

С более чем 95% точностью в прогнозировании потенциальных отказов, программа предиктивного обслуживания Delta устанавливает новый стандарт надежности. Ее система предиктивного обслуживания использует как исторические данные, так и постоянный приток данных в реальном времени от датчиков на критически важных компонентах для максимизации эффективности MRO. 

Alaska Airlines

AI systems, like Alaska Airlines' Flyways, optimize flight routes on the go. Through analyzing weather, aircraft weight, planned paths, and other historical data, Flyways technology finds the most efficient course. In just six months, Flyways saved 480,000 gallons of fuel (for an estimated savings of around $3 million) and cut 4,600 tons of carbon emissions.

Эти примеры показывают, как прогнозная аналитика, основанная на исторических данных, помогает авиакомпаниям работать более эффективно, сокращать расходы и поддерживать свой флот в готовности к полетам.

Стратегические преимущества использования исторических данных для цепочек поставок в авиации

Для авиационных компаний сила исторических данных выходит за рамки выявления отдельных проблем — она создает основу для более устойчивой цепочки поставок и лояльной клиентской базы.

Максимальная доступность флота

Прогнозирующие данные помогают минимизировать неожиданные задержки и дефицит, обеспечивая готовность самолетов к запланированным рейсам и сокращая дорогостоящие простои. Обеспечивая наличие запчастей в нужное время, авиакомпании могут поддерживать более высокую операционную готовность и более надежно удовлетворять спрос пассажиров — это критически важно, когда 40% пассажиров авиалиний в США имеют стыковочный рейс. Ожидается, что к 2030 году этот показатель увеличится до 45%.

Авиакомпании, использующие исторические данные плюс искусственный интеллект, чтобы поддерживать самолеты в рабочем состоянии, находятся в выгодном положении для захвата большей доли рынка у авиакомпаний, которые полагаются на устаревшие методы прогнозирования (угадывания) будущей производительности цепочки поставок.

Экономия средств

Исторические данные, регулярно обновляемые и тщательно анализируемые, обеспечивают лучшее техническое обслуживание оборудования и оптимизацию полетов, что может снизить затраты на топливо. Поскольку топливо является значительной частью годового бюджета любого перевозчика, даже 1% снижение означает экономию нескольких миллионов долларов.

Оптимизированные пассажиропотоки

Эффективное управление цепочкой поставок может помочь авиакомпаниям постоянно поддерживать высокие коэффициенты загрузки, стремясь к 85% или выше. Своевременное техническое обслуживание самолетов гарантирует наличие всех необходимых запчастей в исправном состоянии, что минимизирует отмену рейсов и позволяет поддерживать больше самолетов в рабочем состоянии. Это обеспечивает более стабильное и надежное расписание полетов.

Delta Air Lines, как один из известных примеров, сократила количество отмененных по техническим причинам рейсов с 5 600 в 2010 году до поразительных 55 в 2018 году — и все благодаря использованию исторических данных для внедрения более эффективных стратегий предиктивного технического обслуживания. Это сокращение на 99,1% отмененных рейсов из-за проблем с техническим обслуживанием и ремонтом.

Хотя этот успех замечателен, многие авиакомпании еще не приняли подобные стратегии. На каждую авиакомпанию, предпринимающую активные шаги, как Delta, приходятся две другие, которые продолжают полагаться на устаревшие методы, теряя прибыль, снижая рентабельность и рискуя своей репутацией. Используя данные для получения прозрений, авиакомпании могут опережать конкурентов и извлекать выгоду из более устойчивой и эффективной цепочки поставок.

Более крепкие, надежные партнерские отношения

Анализ исторической эффективности позволяет компаниям отдавать предпочтение поставщикам с доказанным качеством и надежностью, создавая стабильную цепочку поставок. Эта стабильность формирует доверие — от воздушных флотов, полагающихся на надежных провайдеров, до пассажиров и клиентов грузоперевозок, доверяющих авиакомпаниям в постоянной доставке.

Достижение устойчивости цепочки поставок с помощью ePlaneAI

В авиации критически важна устойчивость цепочки поставок. Автоматизированная платформа управления запасами ePlaneAI обеспечивает мониторинг в реальном времени и предиктивные прогнозы для бесперебойной работы операций. Вот как это работает:

ePlaneAI использует исторические данные для выявления закономерностей и прогнозирования потребностей, а также данные в реальном времени для решения возникающих проблем. Вместе они обеспечивают стабильность вашей цепочки поставок и непрерывность полетов вашего воздушного судна.

‍

Итоговые мысли

В авиации всё зависит от своевременности и надёжности. Прогнозирование сбоев в цепочке поставок с помощью данных является необходимостью, чтобы оставаться актуальными в мире, где всё большее значение приобретает искусственный интеллект.

Сотрудничая с ePlaneAI, компании могут превратить исторические данные в прогностические стратегии — сокращая простои, уменьшая затраты и повышая готовность флота. Прогностический подход означает сохранение устойчивости, эффективности и готовности к преодолению трудностей.

Готовы перейти от реактивного обслуживания и срочных ремонтов к чему-то большему? Независимо от того, управляете ли вы автопарком, поставляете запчасти или контролируете логистику в авиации, ePlaneAI поможет превратить ваши исторические данные в предсказательный инструмент. Оптимизируйте процессы, повышайте эффективность и обеспечивайте бесперебойную работу всей цепочки поставок — независимо от предстоящих вызовов.