Использование прогнозной аналитики для долгосрочного управления автопарком

Прогнозная аналитика данных повышает эффективность управления автопарком в долгосрочной перспективе. В данной статье рассматривается, как прогнозная аналитика может оптимизировать управление автопарком, чтобы лидеры отрасли сохраняли опережение и максимизировали эффективность.

Что такое авиационный флот?

Авиационный флот относится к совокупности всех воздушных судов, которыми владеет, арендует или управляет авиаперевозчик. Воздушные суда могут использоваться для коммерческих, грузовых, военных или частных операций.

В состав воздушного флота, например, входят истребители, транспортные самолеты и самолеты наблюдения. В отличие от этого, флот Delta Air Lines состоит из всех коммерческих самолетов авиакомпании, используемых для перевозки пассажиров и грузов.

Что такое прогнозируемые данные в управлении автопарком?

Прогнозирующие данные - это использование данных для предсказания будущих тенденций и событий.

В авиации управление флотом означает выявление потенциальных потребностей в техническом обслуживании и ремонте, оптимизацию графиков профилактического обслуживания, а также планирование расширения или обновления флота.

С помощью прогнозной аналитики менеджеры по управлению автопарками могут решать вопросы, такие как:

Когда прогнозные данные отвечают на эти вопросы, это позволяет компаниям перейти от реактивного к проактивному управлению автопарком, сокращая затраты и повышая эффективность.

Проблемы традиционных стратегий управления автопарком

Традиционное управление автопарком часто зависит от ручных процессов и статических данных. Вот некоторые ключевые проблемы:

Реактивное техническое обслуживание

Многие флоты работают по модели "чинить, когда сломается", занимаясь техническим обслуживанием только когда возникают проблемы, или осуществляют обслуживание согласно рекомендованному производителем графику. При любом из этих подходов существует повышенный риск незапланированных простоев и более высокие затраты на ремонт.

Фрагментированные системы данных

Данные о флоте часто распределены по нескольким платформам отслеживания и различным бизнес-подразделениям. Усложняет ситуацию также то, что данные часто вводятся вручную из журналов технического обслуживания, операционных расписаний и множества других документов. Такое разделение затрудняет получение целостного представления о работе флота, согласно Aircraft IT. Вы не можете оптимизировать то, что не можете видеть.

Неэффективное использование

Без понимания закономерностей спроса и ежедневной работы флота, авиакомпаниям будет сложно максимально использовать весь парк воздушных судов.

Любые недоиспользованные активы приводят к потере доходов и увеличению операционных расходов, не говоря уже о капитале, замороженном в избыточных запчастях и оборудовании. Если их удаление включает в себя работу с экологически опасными материалами, могут возникнуть дополнительные сборы и требования к утилизации опасных отходов (U.S. Naval Safety Command).

Ограничения планирования

Планирование расширения или обновления флота часто основывается на устаревших данных или интуитивных предположениях, что приводит к дорогостоящим ошибкам. Компании могут переоценить будущий спрос, что приведет к недостаточной загрузке активов, или недооценить его, что приведет к нехватке мощностей.

Централизация данных флота может предотвратить эти промахи, определяя решения для всего флота, от потребления топлива до общего размера флота.

Использование прогнозируемых данных для эффективного управления автопарком

Вот некоторые из способов, которыми прогнозируемые данные изменяют решения для управления автопарком:

Проактивное планирование технического обслуживания

Прогнозирующий анализ данных изучает исторические записи о техническом обслуживании и данные о реальной работе (через RFID-метки, считыватели и датчики IoT) для прогнозирования потенциальных отказов компонентов. В результате компании могут заблаговременно планировать ремонтные работы, сводя к минимуму незапланированные простои и сокращая расходы на ремонт. Это также помогает эффективно распределять квалифицированных техников, дополнительно снижая трудозатраты.

Например, Delta Air Lines внедрила программу предиктивного обслуживания для сокращения задержек рейсов. С момента ее внедрения в 2018 году, Delta достигла более чем 95% точности в прогнозировании отказов деталей и компонентов.

Оптимизация использования автопарка

С помощью прогнозной аналитики операции воздушного транспорта могут улучшить управление флотом, подбирая задействованные воздушные суда в соответствии с потребностями клиентов. Анализируя исторические данные бронирования, сезонные закономерности и реальные рыночные условия (включая геополитические события), компании могут корректировать расписания и планирование маршрутов для более эффективного распределения активов.

Планирование расширения и обновления флота

Прогнозные данные предоставляют информацию о долгосрочных тенденциях спроса, помогая операторам лучше планировать приобретение и вывод из эксплуатации транспортных средств.

In a collaborative study conducted by McKinsey & Company and the World Economic Forum, researchers identified several ways businesses are using predictive analytics to optimize fleet size:

Оптимизация процессов соответствия нормативным требованиям и отчетности

Тот же отчет также подчеркивает, как прогнозная аналитика оптимизирует отчетность по соблюдению нормативных требований для управления коммерческими автопарками.

Использование ePlaneAI для стратегий управления флотом

ePlaneAI преобразует управление авиационным парком, предлагая решения для решения наиболее насущных проблем отрасли. Интегрированные данные платформы ePlaneAI обеспечивают ясное, оперативное понимание для оптимизации операций с флотом, а аналитика на основе искусственного интеллекта позволяет точно прогнозировать спрос для более умных решений.

Сделайте следующий шаг: Узнайте, как ePlaneAI может радикально изменить управление вашим авиапарком. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше.