image

Умная почта, быстрый бизнес. Автоматически помечайте, анализируйте и отвечайте на запросы, котировки, заказы и многое другое — мгновенно.

Посмотреть в действии

Использование исторических данных для прогнозирования перебоев в цепочке поставок авиационной отрасли

January 8, 2025
Изображение

Каждая авиакомпания сталкивалась с этим — ожидание критически важной детали, которая застряла в пути или задерживается поставщиком, в то время как самолеты остаются на земле и расписание нарушается. Для авиационных компаний эти перебои не просто неудобство: они влияют на доходы, доверие клиентов, и операционную эффективность.

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:

  • Множество заинтересованных сторон: Авиационное снабжение требует координации широкой сети, от производителей до поставщиков услуг технического обслуживания, ремонта и эксплуатации, каждый из которых играет ключевую роль в поддержании готовности самолетов к полетам.
  • Зависимость от специализированных деталей: Своевременная доставка необходимых, часто дефицитных, деталей имеет решающее значение. От крупных компонентов, таких как двигатели, до мелких, но важных элементов, таких как датчики, каждая деталь должна прибывать точно в назначенное время, чтобы избежать простоя воздушных судов.
  • Каскадное воздействие задержек: Одна задержка может вызвать эффект домино, затрагивая всю цепочку поставок. Даже незначительные задержки в одной области могут привести к значительным задержкам в последующих процессах цепочки поставок.

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:

  • Задержки поставщиков и всплески спроса: Внезапные всплески спроса или задержки со стороны поставщиков могут привести к критическим дефицитам, особенно для деталей, находящихся в большом спросе или имеющих ограниченное предложение.
  • Регуляторные препятствия: Сложные авиационные правила часто требуют получения специальных разрешений или сертификатов. Если эти процессы задерживаются, они могут затормозить всю операционную деятельность — постоянная проблема в строго регулируемой отрасли.
  • Региональные нарушения: Стихийные бедствия или местные события могут блокировать транспортные пути или ограничивать доступ к ключевым компонентам, влияя на всю цепочку поставок. Или они могут нарушить графики технического обслуживания, требуя проведения обслуживания самолетов в другом месте в кратчайшие сроки.

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:

  • Прогнозирование спроса: С постоянным доступом к историческим тенденциям, авиационные компании могут более точно прогнозировать спрос на запчасти для оптимального уровня запасов и минимизации риска дефицита. Они даже могут автоматизировать закупки, когда уровень запасов опускается ниже ПАР.
  • Оценка работы поставщика: Анализ прошлой работы поставщиков позволяет компаниям выявлять надежных поставщиков для качественной и своевременной поставки деталей, а также планировать сроки выполнения заказов и ожидаемые задержки.
  • Идентификация сезонных закономерностей: Некоторые проблемы цепочки поставок носят сезонный характер, например, увеличенный спрос на запчасти в пиковые периоды путешествий. Понимание этих закономерностей помогает авиакомпаниям корректировать уровни запасов и графики закупок, избегая задержек и обеспечивая бесперебойную работу в периоды высокого спроса.

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:

  • Сбор данных: Предиктивные системы собирают исторические данные из различных источников, включая системы управления запасами, системы управления активами и базы данных поставщиков. В совокупности эти данные формируют обширную полную запись, которую предиктивные алгоритмы могут анализировать за доли секунд.
  • Анализ тенденций: С помощью машинного обучения предсказательное программное обеспечение определяет повторяющиеся последовательности в сроках выполнения заказов, пиковом спросе и пунктуальности поставщиков. Например, система может обнаружить, что Поставщик А является вашим худшим исполнителем в летние месяцы, но лучшим в зимние и раннюю весну. Без этих данных вы могли бы полностью отказаться от Поставщика А, что значительно увеличило бы операционные расходы на 25% года.
  • Оценка рисков: Программное обеспечение отмечает поставщиков, компоненты и географические регионы с высоким уровнем риска. Эта оценка позволяет авиакомпаниям принимать обоснованные решения о времени повторного заказа компонентов или поиске альтернативных поставщиков, а также о корректировке расписания полетов и выборе маршрутов.

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:

  • Оповещения в реальном времени: ePlaneAI непрерывно отслеживает ключевые показатели поставок, оповещая команды о рисках, таких как нехватка запасов, проблемы с поставщиками или задержки доставки, так что мелкие нарушения управляются до того, как они усугубятся.
  • Надежный выбор поставщика: Анализируя исторические данные поставщиков, ePlaneAI выделяет надежных поставщиков и тех, кто показывает нестабильные результаты, помогая компаниям обеспечивать надежные партнерства и минимизировать риски.
  • Точный прогноз спроса: Предсказательные алгоритмы ePlaneAI улучшают прогнозы спроса, предотвращая избыточные запасы, дефицит товаров и ненужные расходы на хранение, а также обеспечивая избежание простоя воздушных судов.
  • Динамическая оптимизация запасов: Платформа динамически адаптирует уровни запасов на основе данных о реальном использовании, сезонных закономерностей и прогнозируемого спроса, обеспечивая наличие необходимых компонентов в нужное время.
  • Бесшовная интеграция: ePlaneAI обеспечивает взаимодействие с существующими системами ERP, MRO и управления цепочками поставок, позволяя создать единый рабочий процесс и исключая необходимость в ручной передаче данных или избыточных процессах.
  • Информация по снижению рисков: Платформа выявляет поставщиков, компоненты и места с высоким уровнем риска, позволяя командам действовать предупредительно и минимизировать воздействие потенциальных сбоев в цепочке поставок.
  • Принятие решений на основе данных: Обширные знания о цепочке поставок позволяют авиакомпаниям быстро принимать стратегически важные решения, которые поддерживают работоспособность и конкурентоспособность их флотов.

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.


0comments
Latest Articles

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.

Механик в джинсовой куртке и кепке смотрит на двигатели старого самолета, демонстрируя человеческую сторону технического обслуживания авиации на фоне меняющихся требований отрасли.

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.

Наземные службы обслуживают воздушные суда у выхода на посадку, где управление MEL играет решающую роль в определении того, требуют ли незначительные проблемы с оборудованием приземления или их можно безопасно отложить.

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.

Несколько самолетов Boeing 737 авиакомпании GOL Airlines выстроились у ворот аэропорта, что подчеркивает стратегию стандартизации парка самолетов авиакомпании.

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.

Цифровая визуализация связей между большими данными, наложенная на городской пейзаж, символизирует, как сложные сети данных выявляют закономерности и открывают возможности в исследовании рынка авиации.
More Articles
Ask AeroGenie