自动文档分类如何简化航空合规工作流程
还在为航空合规工作流程而苦恼吗？ePlaneAI 的 Document AI 简化了流程，节省了时间和金钱，同时确保了准确性。
驾驭航空合规工作流程的复杂性，就像在无尽、纷繁的官僚程序中飞行一样。
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手动文档处理是一项财务负担，尤其是在航空等监管严格的行业。管理的劳动密集型性质合规文件—手动处理、验证细节和交叉引用法规—很快就会增加成本。
实施自动化、人工智能解决方案的公司，例如 ePlaneAI 的人工智能文档可将文档处理费用降低高达 75%。对于每年管理 10 万份文档的组织而言，这相当于每年节省 30 万至 50 万美元
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行政任务，例如分类、归档和处理合规文件，耗费航空专业人员每天数小时的时间。借助 ePlaneAI 的自动化系统，工作人员平均每天可节省 2.5 小时来完成这些任务，相当于每位团队成员每月节省 60-80 小时。
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ePlaneAI Document AI 的功能
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无论是提取维护计划、飞机部件规格还是监管表格，该平台的手术数据提取能力消除差距，使团队能够快速做出明智的决策。
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与通用文档自动化平台不同，ePlaneAI 的 Document AI 是专门为应对航空业的独特挑战而构建的。
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航空维修趋势可能在不确定的情况下获得动力
飞机的服役时间越来越长，供应链如同火药桶，技术也在一夜之间不断革新。探索日益增长的维护趋势，以及它们对于努力保持飞行和盈利的运营商的意义。
矢量数据库。解锁航空业的非结构化智能。
向量数据库索引高维嵌入向量，以支持对非结构化数据的语义搜索，这与使用关键字精确匹配的传统关系或文档存储不同。向量存储管理表示文本或图像语义的密集数字向量（通常为 768-3072 维），而不是表格或文档。在查询时，数据库使用近似最近邻 (ANN) 搜索算法找到查询向量的最近邻。例如，基于图的索引（如分层可导航小世界 (HNSW)）构建分层邻近图：较小的顶层用于粗略搜索，较大的底层用于细化（见下图）。搜索“跳”到这些层 - 快速定位到一个集群，然后再详尽地搜索本地邻居。这在召回率（找到真正的最近邻）和延迟之间进行了权衡：提高 HNSW 搜索参数 (efSearch) 会增加召回率，但会增加查询时间。
供应链门户。一个卖家。多个买家。完全控制。
航空供应链门户本质上是一个为航空供应商及其客户量身定制的私人电子商务平台。它专为航空公司、MRO 和零部件分销商设计，将库存、采购和供应商协作集中到一个安全的系统中。实际上，OEM 或零部件分销商会“贴牌”此门户，并邀请其认可的买家（航空公司、MRO 等）登录。这些买家可以看到完整的零部件目录（从卖家的 ERP 实时同步），并且可以像在大型在线市场上一样搜索、筛选和比较商品。然而，与公开的公共交易所不同，这个门户是私有的——平台上只有一家供应商（有许多买家），使公司能够完全控制定价、库存和用户访问。
库存人工智能。预测每个航空零件的需求。
库存AI的数据工程和准备
有效的库存AI始于强大的数据管道。所有来自企业系统和外部来源的相关数据都必须经过汇总、清理和转换，以供AI使用。这包括库存数据（历史销售额、当前库存水平、零件属性）和需求驱动因素（市场趋势、维护计划、促销等）。通过将内部ERP记录与外部因素（例如行业趋势或季节性模式）相结合，该模型可以全面了解需求影响因素。数据管道中的关键步骤通常包括：
- 数据提取与集成：从 ERP 系统（例如 SAP、Oracle、Quantum）和其他来源（供应商数据库、市场数据）提取数据。该平台支持与各种航空系统的自动连接，确保数据顺畅流入。例如，历史使用情况、交货时间和未完成订单会与外部数据（例如全球机队利用率或宏观经济指标）合并。
- 数据转换与清理：数据采集后，需要进行清理和标准化。这包括处理缺失值、规范化单位（例如飞行小时数、周期数），以及将数据结构化为有意义的特征。可以应用自定义转换和数据仓库自动化来准备 AI 就绪的数据集。目标是创建一个统一的数据模型，用于捕捉库存状态（现有数量、位置、成本）和上下文变量（例如需求协变量、供应商交付周期）。
- 数据加载至云端：准备好的数据将被加载至可扩展的云数据平台。在我们的架构中，Snowflake 被用作中央云数据仓库，可以接收批量或实时数据流，并处理海量交易数据。Snowflake 的即时弹性特性支持按需扩展存储和计算能力，因此即使是海量的 ERP 数据集和预测功能也能高效处理。这个基于云端的存储库是所有下游分析和机器学习的唯一真实来源。
- 业务定制微调：关键的准备步骤是将数据和模型参数与每家航空企业的细微差别进行匹配。每家航空公司或维护、维修和大修 (MRO) 都可能拥有独特的消费模式、交付周期限制和服务水平目标。库存人工智能系统会根据客户的历史数据和业务规则对其模型进行“微调”，从而有效地学习客户的需求节奏和库存策略。这可能涉及使用公司部分数据校准预测模型，或调整优化约束条件（例如关键 AOG 部件的最低库存水平）。通过根据业务定制人工智能，预测和建议将变得更加准确，并与客户的运营更加相关。
持续数据更新：库存 AI 并非一次性分析，而是持续学习。数据管道会定期更新（例如每日或每小时），将新的交易数据（销售、发货、询价等）输入模型。这确保 AI 始终根据最新的库存和需求状态做出决策。自动化数据质量检查和监控机制可以捕捉输入数据中的异常，避免垃圾数据导致错误的预测。总而言之，云端集成、干净数据的坚实基础，使 AI 模型能够发挥最佳性能，并适应不断变化的情况。
