通过用AI增强ERP系统来构建高效的航空供应链

这些问题，加上新飞机订单的积压可能需要13年才能完成（按照2023年的交付速度），凸显了航空航天工业现在必须解决的前所未有的挑战。这种积压意味着现有机队必须更长时间保持运营，从而增加了对零部件、更换件和服务的需求。随着机队老化，部件故障的可能性增加，这使得预测性维护和分析至关重要。这些由人工智能驱动的工具能实时评估部件状况，确保及时更换，最大限度地减少计划外停机时间。

对公司来说，为了在激烈竞争、日益复杂和高度监管的环境中生存，解决这些挑战至关重要。

这是ePlaneAI发挥作用的地方。作为传统ERP系统的补充，ePlaneAI是一个由AI驱动的层，旨在与现有的企业资源规划（ERP）解决方案无缝集成，并利用当前被锁定在其中且几乎未被利用的宝贵实时和历史数据。

ePlaneAI通过增强ERP功能与实时监控、高级分析和智能自动化，弥合了传统供应链流程中的差距，并为航空业最大的库存挑战提供了量身定制的解决方案。ePlaneAI不是替换ERP系统，而是通过从大量数据中提取原本无法获得的洞察力，增强了它们的能力，使航空供应链更智能、更敏捷、更高效。

航空供应链不断演变的挑战

航空供应链的复杂性是独一无二的，需要采取先进的方法来克服它们面临的最紧迫挑战：

1. 管理全球供应商网络

飞机制造商、航空公司和MRO公司从全球广泛的供应商网络中采购零部件和服务。沟通不畅、缺乏透明度或供应商延迟可能导致关键短缺，从而导致成本高昂的AOG情况和运营瓶颈。

2. 需求波动和库存效率低下

航空需求并不是一成不变的。它受到季节性高峰、市场变动和意外的维修、保养和大修（MRO）需求的影响。库存管理不善可能导致过度囤积或令人畏惧的短缺，这两者都会损害财务表现。如果没有工具准确预测需求，企业就会面临重大的效率低下风险。

这一挑战的难度在于需要管理多个仓库、存储地点和维修中心的库存复杂性。对于全球或者区域性的运营来说，确保正确的零件在正确的地点和时间可用变成了一个物流难题。这加剧了缺货或过度库存的风险，进一步拉紧了供应链效率和财务资源。

3. 法规遵从和质量保证

航空工业在一些最严格的安全和合规规定下运作。确保每个部件、过程和文件符合这些标准是耗时的，并且在手工处理时容易出现遗漏或输入错误。

跟踪文件，例如适航证书及其相关部件，增加了另一层复杂性。准确管理这些关键记录是一个物流挑战，任何失误都可能导致重大的运营和监管后果。

4. 易受干扰

全球供应链受到地缘政治紧张、自然灾害和物流挑战的影响。如果没有实时数据和可操作的洞察，公司通常会发现自己在危机发生后才作出反应，而不是预防或主动解决问题。

考虑航班延误或改道的多米诺骨牌效应：一架原定在芝加哥设施进行常规维护的飞机错过了维护时间，并最终在洛杉矶降落，两天后才返回芝加哥。

协调必要的调整——无论是重新安排维护、改变零件路线还是调动其他资源——对运营团队来说始终是一个持续的挑战。人工智能可以简化这些任务，分析实时数据以做出更快、更明智的决策，并将中断降到最低。

没有实时数据和可操作的洞察，公司常常发现自己在对危机做出反应，而不是预防或主动解决它们。

ePlaneAI：为复杂环境提供更智能的解决方案

ePlaneAI通过提供一个智能层，该层与SAP、Oracle或Quantum等ERP系统无缝集成，为历史数据注入新活力，发现一直存在但无法发现的趋势和模式，将这些挑战转化为机遇。

与其替换ERP功能，不如说ePlaneAI通过先进的AI能力增强了它在航空特定痛点上的有效性。传统的ERP系统长期以来一直坐拥大量有价值的数据，但要充分发挥其潜力却一直遥不可及。

尽管ERP供应商多年来一直占据主导地位并拥有丰富的资源，但他们未能从其平台收集的数据中提供可操作的洞察。遗留架构从未为高级分析设计，使他们陷入了持续使用过时系统的困境。

像ePlaneAI这样的人工智能驱动解决方案介入打破了这种自满。与ERP系统的无缝集成使ePlaneAI能够为历史数据注入新活力，揭示以前无法检测到的趋势和模式。

借助人工智能，航空公司获得了在日益复杂和快节奏的行业中生存和发展所需的竞争优势。

实时可见性以便主动决策

当ePlaneAI接入您的ERP系统时，航空公司可以实时完整地了解他们的供应链运作情况。从追踪运输中的货物到监控供应商的准时表现，决策者可以在需要的时候和地点获取关键数据，从而做出更快的响应。

预测分析以预测需求

ePlaneAI的人工智能驱动的预测模型与您的ERP系统协同工作，以预测需求波动，帮助确保库存水平最优化。这不仅可以防止缺货，还可以减少库存过剩的财务负担。

为了提高效率自动化重复性过程

自动化手动任务，如订单处理、合规跟踪和库存更新，使得ePlaneAI能够扩大您的ERP的功能，释放团队专注于战略性的、人为主导的活动。

加强供应商合作

将ePlaneAI集成到您的ERP系统中，供应商沟通变得更加透明和高效。该平台的工具促进了合作，有助于确保在订单、时间表和质量预期上达成更好的一致。

通过ePlaneAI优化供应链的可见性和协调性

在航空领域，实时看到并管理整个供应链的能力至关重要。然而，许多公司仍依赖于碎片化的系统和手工流程，这导致了盲点、效率低下和错失的机会。

ePlaneAI通过用AI驱动的解决方案增强现有ERP系统，为用户提供前所未有的可视性、预测分析和同步工作流。

作为连接不同系统的纽带，ePlaneAI 利用人工智能阅读文件、理解内容以及从非结构化信息中提取数据部分的能力。这项能力简化了之前需要大量编码才能处理基本用例的系统连接。

与传统方法不同，后者需要为每个特殊情况增加额外的编码，人工智能的灵活性和适应性使其成为改变游戏规则的因素，简化了集成并轻松解决了复杂挑战。

ePlaneAI是如何重新定义航空供应链协调的。

实时追踪和分析

ePlaneAI将来自多个来源的数据汇总到一个集中平台，使航空公司能够更全面、准确和预测性地了解其供应链。这增强了协作和能力建设，使跨职能团队能够更有效地解决问题，并为未预见的挑战做好准备。

这种协作的、数据驱动的方法可以将供应链短缺减少超过25%。

自动化且同步的流程

手动工作流程，如订单审批、合规性追踪和库存更新，常常导致延误和错误。ePlaneAI自动化这些过程，确保任务更快、更准确地完成，并且减少了人工干预。

考虑一种飞机停场的情况，一架停飞的飞机需要一个关键部件。ePlaneAI的自动化工具会立即优先处理发送询价请求，通知供应商并跟踪他们的进度直至交付。在每一小时的延误都可能导致重大收入损失的时间敏感场景中，这种实时透明度至关重要。

同样，在接收端，零部件供应商可以使用人工智能来简化并加快对紧急AOG零部件请求的响应，将报价时间从几小时缩短到几分钟。因此，交易双方的人工智能共同努力，帮助飞机更快地重返蓝天。

预测性需求预测与库存优化

库存管理不善是航空工业成本最高的低效之一。库存过剩会占用资金和存储空间，而缺货可能会中断运营并导致AOG情况。

ePlaneAI运用人工智能驱动的预测模型分析历史数据、市场趋势以及其他实时变量，帮助公司保持最佳库存水平。

除了其他方面，ePlaneAI从数据中解锁的洞察可以帮助公司创建早期预警系统，这些系统会寻找与历史趋势的偏差，并在出现异常时触发警报。根据McKinskey的说法，这些方法为公司提供了一个机会来减少高达25%的组件短缺。

与供应商的增强合作

供应商关系是成功供应链的支柱。沟通不畅或期望不一致可能导致成本高昂的延误和低效率。领先公司正在深入研究他们的供应链，审视一级供应商之外的运营以提高绩效。

最有效的协作策略集中在生产关键组件的供应商，或者那些需要提前订购的长交货时间的供应商上。这种有针对性或分级的方法可以为与下层供应商的合作创造机会。例如，一家航空电子制造商识别了为关键子组件供应芯片的半导体公司，并直接与这些下层供应商进行了接洽，使生产吞吐量增加了45%。

将可见性转化为行动，借助ePlaneAI

能见度只有在能转化为可操作的洞察时才具有价值。ePlaneAI不仅提供了全面的供应链运营视图，而且还赋予团队实时根据这些信息采取行动的能力。

通过AI驱动的集成提高生产效率

高效的流程与供应链优化密切相关，航空公司再也不能将这些功能视为独立的孤岛。ePlaneAI提升了采购和物流，将这些功能与操作流程无缝集成。这种全面的方法缩短了周期时间，降低了成本，并在维护、修理和供应链活动中提高了整体效率。

跨部门协作的集中数据

生产效率的最大障碍之一是信息孤岛。当工程、采购和物流等部门在脱节的系统上运作时，会导致优先事项不一致、延误和低效；结果，往往只能应急式地解决问题。

ePlaneAI通过将所有这些功能的数据整合到一个中央集线器中来解决这个问题。当团队可以轻松协作时，他们可以专注于根本原因分析（RCA），以识别和解决导致经常出现短缺、过剩或其他质量问题的根本问题。

One commercial aerospace company highlighted in a McKinsey study was able to reduce part shortages by roughly 30% by using RCA to gain greater insight into their supply chain and better manage unexpected demand shifts. 

自动化重复工作流以减少周期时间

像质量控制检查、文件编制和审批这样的手工任务既耗时又容易出错。ePlaneAI可以自动化这些工作流程的部分环节，确保它们能够更快完成且准确性更高。

例如，许多零部件供应商正在转向像电子邮件人工智能这样的解决方案，以自动化回应来自需要关键零部件的维修、大修和运营商的报价请求。

这项技术简化了报价流程，使供应商能够迅速且准确地做出反应，减少了MRO的停机时间，并有助于确保零件能够无延迟地交付。

这一转变使供应商能够专注于提高服务质量和扩大业务，同时满足客户的紧迫需求。

实时性能监控以便主动决策

ePlaneAI 为管理者提供实时性能指标，提供从生产效率到资源利用等各方面的洞察。识别瓶颈和解决低效问题使决策者能够实时进行数据驱动的调整。

这种对实时洞察的强调延伸到解决供应链问题，在这里，运营团队之间的无缝沟通至关重要。制造团队依赖及时的关于交付和质量问题的更新来管理生产计划，而供应管理者需要准确的信息来有效地调整交付计划。

为了进一步增强协调性，公司可以创建专门的空间，如日语中的“大部屋”（obeya），旨在提高供应链的可见性。然而，许多组织在完全整合所有功能或提供成功运作这种协作空间所需的持续数据方面存在困难。

一家防务公司展示了一个执行得当的大型作战室（obeya）的潜力，通过克服原材料短缺并且将钢铁组装产量提高了50%，这是跨职能团队的成果，团队成员包括制造、采购、规划和物料管理部门。

将合规性和质量控制整合到生产流程中

航空工业严格的监管环境使得合规成为维护和修理操作的关键方面。ePlaneAI将合规检查直接整合到服务工作流程中，确保每个部件和程序都符合行业标准，而不增加不必要的监管层级。

这种提升的质量控制能够及早发现缺陷，为审计和认证保持详细记录，并确保航班按时起飞。

While many delays (i.e., weather) are outside of an airline’s control, controllable delays still account for roughly 60% of all delays. Even a five-point improvement can save a company millions of dollars each year, and that’s before factoring in the upside from increased customer loyalty.

ePlaneAI客户的真实世界成果

ePlaneAI为寻求简化生产流程和提高效率的航空业务带来了革命性的成果。与ePlaneAI合作的一些显著优势包括：

通过ePlaneAI赋能航空供应链

航空工业面临着前所未有的挑战，从管理全球供应商网络到应对需求的波动以及确保遵守监管合规。

ePlaneAI 为航空公司提供以人工智能为驱动的解决方案，直面这些障碍，将供应链转变为高效、适应性强的系统，为未来做好准备。

ePlaneAI的核心方法是其与现有ERP系统的无缝集成，增强功能而不中断工作流程。这个由AI驱动的层提供实时洞察、预测分析和自动化工具，彻底改变了供应链管理。

ePlaneAI的解决方案套件在航空供应链的所有方面提供了切实的成果：

这些工具协同工作，以提供即时和可衡量的结果，例如降低运营成本、加快决策速度以及增强供应商合作。利用先进的机器学习、预测建模和自动化技术，ePlaneAI能够实现以前无法达到的效率提升。

随着航空工业的发展，ePlaneAI赋予公司适应新需求、减轻中断影响并抓住机遇的能力，帮助确保他们的供应链不仅具有弹性，而且具备未来准备的能力。

利用人工智能和ERP革新供应链的韧性

高效的供应链管理对于航空工业来说至关重要，它需要应对包括全球供应商网络、需求波动以及严格的监管要求等复杂挑战。ePlaneAI帮助企业直面这些复杂性，提供前沿的、与ERP系统集成的解决方案。

通过Inventory AI、Document AI、Scheduler AI、Email AI和AeroGenie等解决方案，ePlaneAI降低成本并加强供应链。这些由AI驱动的解决方案确保供应链更智能、更灵活，并准备好满足竞争激烈的未来需求。

立即改造您的航空供应链。联系ePlaneAI，了解我们的AI驱动ERP解决方案如何彻底改变您的运营，并在数月内带来价值数百万的效率提升。