Почему интегрированные с ИИ ERP-системы необходимы современной авиационной отрасли

Полеты всегда были трудными. Запуск объектов и людей в воздух по контролируемой траектории никогда не был легким. И в настоящее время авиационная отрасль переживает одну из самых сложных эпох. Перед авиакомпаниями стоит задача поддерживать больше самолетов в небе и в течение более длительных периодов, одновременно справляясь с нехваткой рабочей силы, глобальными цепочками поставок и растущими расходами — и все это при соблюдении строгих стандартов безопасности. Это игра на высоком канате, в которой нет места для ошибок.

Помощь авиационным компаниям в решении этой задачи:ERP-системы на основе ИИЭти технологические платформы нового поколения объединяют планирование ресурсов предприятия (ERP) с искусственным интеллектом.

Для авиакомпаний платформы ERP на базе ИИ объединяют операционные данные по техническому обслуживанию, цепочке поставок, запасам и управлению полетами в единую интеллектуальную систему. Вместо того, чтобы работать изолированно или реагировать постфактум, ERP на базе ИИ обеспечивает прогнозную аналитику в режиме реального времени, которая обеспечивает бесперебойную работу самолетов и перевозку пассажиров.

В этой статье мы расскажем, почему интегрированные с ИИ ERP-системы необходимы современным авиационным компаниям. Мы рассмотрим, как эти системы улучшают прогнозное техническое обслуживание, повышают устойчивость цепочек поставок, повышают производительность труда и помогают авиакомпаниям преодолевать отраслевые трудности. Кроме того, мы расскажем, как авиакомпании и поставщики услуг ТОиР могут предпринять практические шаги к внедрению ERP-систем на основе ИИ уже сегодня.

Сложность авиационных операций сегодня

Современная авиация — это чудо координации, погрязшее в сложностях. Авиакомпании сталкиваются с нехваткой рабочей силы, ростом эксплуатационных расходов, сбоями в цепочках поставок и затяжными последствиями пандемии COVID-19. Каждый из этих факторов сам по себе представляет собой колоссальное препятствие, но в совокупности они создают настоящий хаос неэффективности и упущенной выгоды.

Начнём с дефицита рабочей силы. С 2019 года почасовая заработная плата авиатехников и инженеров по техническому обслуживанию выросла более чем на 20%, что обусловлено высоким спросом и ограниченным предложением квалифицированных рабочих. Прогнозы показывают, что к 2033 году пятая часть вакансий авиатехников по техническому обслуживанию может остаться незаполненной, что увеличит нагрузку на существующие команды. Добавьте к этому накопившиеся отложенные работы по техническому обслуживанию, связанные с пандемией. Авиакомпании, столкнувшиеся с приостановкой работы флота и сокращением доходов, откладывали необязательное техническое обслуживание. Теперь, по мере восстановления спроса на авиаперевозки, эти отложенные задачи быстро наверстывают упущенное, увеличивая риск внеплановых простоев и увеличивая нагрузку на техническое обслуживание.

Наконец, устаревшие системы сдерживают развитие операторов. Многие авиакомпании по-прежнему используют разрозненные платформы, устаревшие PDF-файлы и ручной ввод данных, что затрудняет доступ к информации в режиме реального времени между отделами.

Без интегрированных инструментов команды по техническому обслуживанию, цепочке поставок и эксплуатации вынуждены работать разрозненно, что приводит к пропуску сигналов и дорогостоящим задержкам.

Эти сложности подготавливают почву для того, чтобы показать, почему ERP-системы на базе ИИ не просто полезны, но и абсолютно необходимы для современной авиации.

Что ИИ ERP приносит в авиацию: унифицированные данные, более разумные решения

В отрасли, где разрозненность информации может парализовать работу воздушного флота, ERP-системы на основе искусственного интеллекта (ИИ) выступают в роли объединяющей силы. Они объединяют журналы технического обслуживания, графики закупок, данные о запасах, данные о летной эксплуатации и даже технические заметки в единую, целостную платформу. Такая консолидация создаёт живой, дышащий операционный мозг авиакомпании.

Системы ERP на базе ИИ выходят за рамки простого хранения данных. Они активно анализируют как структурированную информацию, например, данные инвентаризации и контракты с поставщиками, так и неструктурированные данные, такие как отчёты о техническом обслуживании и рукописные заметки технических специалистов. Благодаря интеграции с ИИ система может выдавать ценную информацию, которая иначе была бы затеряна в электронных таблицах и разрозненных системах.

Яркий пример — как вторые пилоты на базе ИИ меняют процессы технического обслуживания. Вместо того, чтобы копаться в PDF-файлах или устаревших записях, технические специалисты могут задавать простые вопросы на естественном языке: «Когда и где в последний раз менялась эта деталь?» или «Какова частота отказов этого компонента?» — и ИИ мгновенно выдаёт точные ответы.

Преимущества распространяются наprocurement и управление запасамиПлатформы ERP на базе ИИ постоянно отслеживают тенденции использования запчастей и прогнозируют будущий спрос, помогая авиационным компаниям избегать как дефицита, так и избытка запасов. Эта функция прогнозирования позволяет командам согласовывать графики технического обслуживания со сроками поставок от поставщиков, обеспечивая поставку критически важных компонентов в нужное время и в нужное место.

Короче говоря, ERP-системы на основе ИИ преобразуют данные из пассивной функции ведения учета в динамичный механизм принятия решений.

Прогностическое обслуживание и ERP на базе искусственного интеллекта

Предиктивное обслуживание уже обеспечило значительный рост эффективности в авиации, но при интеграции с ERP-системами на базе искусственного интеллекта оно становится ещё более эффективным. Взять, к примеру, использование Delta платформы Airbus Skywise, которая может похвастаться более чем 95%-ной эффективностью прогнозирования потенциальных неисправностей (Delta Tech Ops). Интеграция такого рода прогнозной информации непосредственно в ERP-систему на базе ИИ позволяет автоматически корректировать графики технического обслуживания, закупки деталей и распределения рабочей силы в режиме реального времени.

Без ИИ ERP,профилактическое обслуживаниеИнсайты могут существовать в отдельной системе — все еще ценные, но гораздо менее полезные, живущие в отрыве от повседневных рабочих процессов. Однако при интеграции прогнозы, созданные ИИ, легко вливаются в календари технического обслуживания и инструменты управления запасами, гарантируя, что детали и специалисты будут доступны задолго до возникновения сбоя.

Генеративный ИИ добавляет ещё один уровень интеллекта. Эти системы могут автоматически обобщать историю неисправностей, рекомендовать превентивные меры и даже формировать наряды на работы для решения проблем до их эскалации. Вместо того чтобы реагировать на проблемы, авиакомпании действуют проактивно, предвосхищая потребности и организуя мероприятия по техническому обслуживанию с хирургической точностью.

Возможно, самое важное, что ИИ ERP замыкает цепочку между прогнозной аналитикой и готовностью цепочки поставок. Если критически важный компонент обнаруживает признаки раннего износа, система может немедленно проверить уровень запасов, повторно заказать детали и обновить сроки поставок, помогая гарантировать, что ничто не задержит ремонт.

Короче говоря, авиакомпании, объединяющие прогностическое обслуживание с рабочими процессами ERP, создают более интеллектуальную и гибкую экосистему обслуживания, в которой незапланированные простои становятся редким исключением, а не неизбежным случайным явлением.

ИИ ERP повышает устойчивость цепочки поставок

Цепочки поставок для авиации, как известно, сложны: они охватывают миллионы деталей, десятки поставщиков и бесчисленное множество переменных, таких как погодные условия и глобальный дефицит. Когда выходит из строя хоть одно слабое звено, последствия сказываются на всей системе.

ERP-системы на базе искусственного интеллекта постоянно анализируют потоки коммуникаций, данные о поставках и работу поставщиков, чтобы выявлять ранние признаки сбоев.

Если поставка задерживается или у поставщика возникают проблемы с производством,система заранее сигнализирует о риске, что дает группам закупок время для поиска альтернативных источников или корректировки графиков технического обслуживания.

Эти центры управления с расширенными возможностями искусственного интеллекта обеспечивают кросс-функциональную видимость, помогая гарантировать, что команды по техническому обслуживанию, управлению запасами и цепочке поставок работают на основе одних и тех же данных в режиме реального времени с единым представлением о наличии деталей, сроках поставки и потребностях в ремонте.

ERP-системы на основе ИИ также улучшают внешнее взаимодействие. Авиакомпании обмениваются с поставщиками прогнозами спроса и требованиями к комплектующим, что может снизить риск дефицита запасов и узких мест в производстве. Поставщики, обладающие более глубокими аналитическими данными, могут согласовывать производство с потребностями авиакомпаний, укрепляя всю экосистему.

Бонус: ERP-система на базе ИИ снижает административную нагрузку, связанную с согласованием данных поставщиков и ручным управлением заказами на закупку. Автоматизированные системы справляются с этими задачами быстро и точно.

ИИ ERP повышает производительность труда и квалификацию сотрудников

Авиационный персонал испытывает колоссальное давление. Опытные специалисты уходят на пенсию, дефицит рабочей силы растёт, а младшему персоналу необходимо быстро влиться в коллектив. ERP-системы на основе искусственного интеллекта играют ключевую роль в устранении этого разрыва, повышая производительность и одновременно способствуя повышению квалификации новых специалистов.

ИИ-вторые пилоты, интегрированные в ERP-системы, помогают техническим специалистам в устранении неполадок, снижая зависимость от метода проб и ошибок. Эти системы уже продемонстрировали свою эффективность в других отраслях, сократив время устранения неполадок на 35% и время ремонта на 25%.

Не менее важно, что платформы ERP на базе ИИ собирают и распространяют корпоративные знания. Виртуальные помощники помогают младшим специалистам, предоставляя пошаговые инструкции по ремонту, ссылаясь на записи о предыдущих обслуживаниях и предлагая проверенные решения.

Такая демократизация знаний гарантирует, что менее опытные члены команды смогут работать на высоком уровне, снижая зависимость от сокращающегося числа опытных экспертов.

За пределами ангара система AI ERP автоматизирует большую часть канцелярской работы, связанной с техническим обслуживанием, — формирует наряды на работу, обновляет журналы и автоматически подает нормативную документацию.

По сути, ERP-система на основе ИИ становится цифровой основой развития рабочей силы, помогая авиакомпаниям обучать, удерживать и максимизировать производительность своих команд — даже в условиях нехватки рабочей силы.

Препятствия к внедрению ИИ ERP в авиации (и как их преодолеть)

Несмотря на огромный потенциал, интеграция ERP-систем на базе ИИ в авиацию — это не простое решение, которое можно настроить по принципу «включи и работай». Авиакомпании сталкиваются с уникальным сочетанием устаревших систем, строгих нормативных требований и культурных проблем, которые могут замедлить цифровую трансформацию.

Во-первых, серьёзным препятствием остаётся устаревшая инфраструктура. Многие авиакомпании по-прежнему используют разрозненные, устаревшие системы с ручным вводом данных и статическими PDF-файлами. Прежде чем ERP-системы на базе ИИ смогут проявить себя, авиакомпаниям необходимо модернизировать свои среды данных, оцифровав данные и связав различные системы, чтобы они могли «общаться» друг с другом.

Далее, возникает неизбежная проблема критически важных для безопасности условий. Коммерческая авиация нетерпима к ошибкам. ИИ должен дополнять человеческий опыт, а не заменять его. Любые рекомендации, выдаваемые ERP-системой на базе ИИ, требуют проверки человеком, особенно в случае критически важных решений по техническому обслуживанию.

Объяснимый ИИ (XAI)XAI играет здесь важнейшую роль. Делая информацию, генерируемую ИИ, прозрачной и понятной, XAI помогает укрепить доверие как со стороны ремонтных бригад, так и инженеров и руководства. Когда команды понимают, как система приходит к своим выводам, они гораздо более склонны полагаться на рекомендации и проверять их (перед их реализацией).

В управлении изменениями также присутствует человеческий фактор. Успешное внедрение ERP-системы на основе ИИ зависит от вовлеченности сотрудников всех отделов. Авиакомпании, которые способствуют сотрудничеству между техническими специалистами, бригадами по техническому обслуживанию и специалистами по закупкам, ускорят внедрение и достигнут максимальных результатов.

Преодоление этих барьеров возможно и необходимо. Благодаря продуманному планированию авиакомпании могут подготовить свою деятельность к будущему и преодолеть разрыв между существующими ERP-системами и искусственным интеллектом нового поколения.

Начало работы с ИИ ERP: шаги для авиакомпаний и MRO

Путь к внедрению ERP-систем на базе ИИ не обязательно должен быть сложным. Авиационные компании и поставщики услуг ТОиР могут предпринять чёткие и управляемые шаги для наращивания темпов и подтверждения ценности на ранних этапах процесса.

Начните с выбора высокоэффективных и низкорисковых вариантов использования. Например, используйте ИИ ERP дляпрогнозирование запасовили планирование технического обслуживания обеспечивает быстрые результаты без серьёзных нормативных препятствий. Эти пилотные проекты помогают продемонстрировать потенциал системы и укрепить доверие организации.

Затем убедитесь, что ваша база данных надёжна. ERP-системы на базе искусственного интеллекта (ИИ) процветают благодаря чётким, связным данным. Авиационным компаниям необходимо инвестировать в оцифровку устаревших данных и создание централизованной инфраструктуры данных, которая будет использоваться интеллектуальными механизмами ERP-систем.

Обучение персонала не менее важно. Например, успех Delta в области предиктивного обслуживания обусловлен работой опытных внутренних команд, которые проверяют рекомендации ИИ и постоянно совершенствуют свои модели (Delta Tech Ops). Авиакомпаниям необходимо повышать квалификацию своих сотрудников, чтобы максимально эффективно использовать инструменты ИИ.

Наконец, ключевую роль играет сотрудничество в рамках всей экосистемы. Авиационным компаниям, поставщикам ERP-систем, производителям оригинального оборудования (OEM) и поставщикам следует совместно работать над согласованием стратегий обработки данных и системной интеграции. Создание объединённой сети позволяет обеспечить бесперебойную передачу прогнозной информации на всех этапах работы.

Готовы ли вы обеспечить будущее своему автопарку?Узнайте, какePlaneAIможет помочь вам интегрировать специализированный ИИ для авиации в вашу существующую ERP-систему и поддерживать эффективность вашей деятельности на высоком уровне.

Ссылка: McKinsey & Company: Возможности генеративного ИИ в обслуживании авиакомпаний.