航空公司如何利用人工智能提升ERP分析
企业资源计划（ERP）系统保持航空公司的运行，处理机队运营、维护时间表、合规性等事务。但随着航空公司运营日益复杂，传统的ERP分析往往不够用。这就是人工智能介入的地方，使ERP系统更智能、更快速、更具预测性。
在航空领域，每一次延误、效率低下和维护问题都会花费数百万，人工智能在ERP分析中帮助航空公司节省资金并保障业务的弹性。实时做出基于数据的决策能够降低成本，减少中断，并提高机队性能。
本文详细介绍了航空公司如何在ERP分析中使用人工智能，从预测性维护到欺诈检测，同时直面人工智能采用的挑战。
航空业ERP分析的作用
ERP分析指的是从ERP系统中提取的数据驱动洞察，帮助企业简化操作，优化资源配置，并做出更明智的决策。在航空领域，ERP分析在管理复杂的工作流程、法规遵从以及资产利用方面发挥着关键作用。
航空公司如何使用ERP分析
- 车队管理：航空公司依赖ERP分析来监控飞机利用率、安排维修并追踪燃油效率。AI驱动的ERP能够提高库存周转率，实现每年50-100%的资产周转率提升以及30%的车队可用性提高。
- 库存跟踪：人工智能驱动的ERP分析有助于改善备件管理，减少高达40%的过剩库存，同时帮助确保关键组件始终可用（Iotone）。
- 维护调度：使用具有预测分析功能的ERP系统的车队可以通过优化维护、减少停机时间和提高劳动产出来实现15-30%的成本降低（麦肯锡公司）。
- 合规性和监管报告： AI增强的ERP自动化监管报告，帮助航空公司保持与航空当局的合规性。简化这些工作流程可以节省大量成本，因为行政开销（文件处理和其他手工流程）占所有合规成本的40%（Globalscape）。
在人工智能的推动下，航空业的ERP分析正从反应式决策转变为预测性智能，彻底改变了航空公司管理运营的方式。
人工智能在ERP分析中如何增强航空运营
人工智能正在彻底改变ERP分析，通过引入自动化、预测能力和实时洞察。许多航空公司已经在利用AI ERP系统来提高效率和现金流。
自动化数据处理
人工智能消除了手动数据输入的需求，减少了人为错误，并实现了超过99%的数据准确率。人工智能ERP系统能够处理大量的运营数据，如航班时间表、燃油使用情况和票价，所有这些都能实时进行以识别效率低下之处并优化资源分配。
预测性维护
飞机维修是航空业中最重要的成本之一。人工智能ERP分析可以分析传感器数据并预测潜在故障，在它们发生之前，从而减少因维修而导致的延误，并优化零部件更换周期。
根据麦肯锡2022年对旅行航空公司的研究，60%的所有航班延误都是由可控的MRO相关因素引起的（McKinsey & Company）。即使在准时性能上的小幅改进也能为收入、运营连续性和客户忠诚度带来重大胜利。
一些来源预测，通过实施一种预测性的、数据驱动的系统（AAA Support），所有与维护相关的延误将减少多达30%。
燃油效率分析
人工智能驱动的ERP系统利用机器学习分析飞行路径、天气模式和飞机性能，帮助航空公司通过路线优化减少1-3%的燃油成本，这对大型运营商来说每年可转化为数千万美元的节省（霍尼韦尔航空航天技术）。
除了飞行分析之外，人工智能通过密切跟踪机队磨损情况进一步降低燃油成本。借助人工智能，组织可以选择最佳、最经济的时机更换或购买新飞机，选择更新、更环保的型号，可将燃油消耗降低25%（McKinsey & Company）。
由人工智能驱动的预测和决策
人工智能在ERP分析中最大的优势之一是其预测结果和自动化战略决策的能力。人工智能算法分析历史和实时数据，以预测收入，优化票价，并提高整体财务规划。
收入预测
传统的收入预测依赖于历史趋势，在经济衰退或行业颠覆期可能不准确。ERP人工智能系统通过使用机器学习分析需求波动、竞争对手定价以及外部市场因素，显著提高了预测的准确性。
对于那些没有使用人工智能预测的公司来说，由于预测不准确以及随之而来的计划缺陷，大约有50%的可支配采购物资被浪费掉（Forbes）。
采用人工智能解决方案显著提高了盈利能力，尽管并非所有解决方案都是平等创造的。麦肯锡发现测试不同的人工智能模型可以带来近10%的增量收益，以提高额外的规划准确性（）。
动态定价
航空公司已经超越了传统的静态定价模型，利用AI增强的ERP分析来根据需求、座位可用性和市场状况实时调整机票价格。顾客们也在注意到这一点，他们跟踪票价波动，设置提醒，并等待价格下降之后再进行预订。
AI驱动的ERP系统正在监控这些不断变化的消费者行为。利用深度强化学习（RL）追踪顾客的购物模式，航空公司在销售期间交替显示高低价格以最大化收入，这比在临近出发日期时逐渐提高机票价格的方法更有效。
通过ERP AI分析，航空公司可以实时识别和调整需求变化，并相应地进行价格调整，采用交替的价格点而不是依赖于可预测的线性增长。这种模式适应了不稳定的消费者行为，增加了票价收入，并减少了预测错误（Science Direct: 人工智能的工程应用）。
运营决策
ERP人工智能分析使航空公司能够自动化运营决策，例如在旺季调整员工人数或响应天气干扰时改变飞机路线。这些能力显著减少了低效率并提高了整体盈利能力。
仅对于MRO工作流程而言，这种改进的决策制定可以将运营费用降低15-30%，并显著减少延误或停飞的航班。
流程自动化和效率提升
人工智能驱动的ERP分析不仅提升了决策制定能力——它还通过自动化重复性任务来简化操作，以减少人力工作量并提高工人生产力。
任务与流程挖掘
ERP人工智能系统利用过程挖掘技术分析工作流的执行情况并识别瓶颈。
2023年麦肯锡公司的研究估计，使用当前生成式人工智能的能力，可以自动化60-70%的工人时间（麦肯锡公司：生成式人工智能的经济潜力）。自动化手工和重复性任务减少了行政负担，使航空专业人员能够专注于更高价值的工作。
例如，MRO技术人员和其他知识型工作者有多达20%的时间用于处理RFQs、致电其他商店询问备件以及寻找信息（麦肯锡公司：生成式AI的经济潜力）。人工智能自动化每年为每位工作者节省了数百小时。
欺诈检测与财务安全
金融欺诈在航空业是一个日益严重的问题，在那里每天都有大量交易通过ERP系统进行。人工智能驱动的分析可以实时标记可疑活动，发现重复发票、未授权账户访问以及异常支出，在它们成为成本障碍之前即刻发现。
麦肯锡估计，金融服务中采用人工智能进行欺诈检测的市场很快将达到30亿美元（麦肯锡公司：从自动化和人工智能中实现大规模影响）对于航空航天公司来说，这涵盖了从燃料合同到维护支付以及任何其他需要财务监管的活动。
人工智能也使得财务审计更快更便宜。自动化系统可以将审计成本削减多达35%，同时提高准确性（麦肯锡公司：通过自动化和人工智能实现大规模影响）。对于航空公司来说，这意味着更少的手工审查和更可靠的财务控制。
监管机构正在加强监管，合规失败的成本很高。ERP人工智能系统通过持续监控交易来降低风险，最小化了疏忽导致的风险。
自动化监管合规
航空公司在严格的监管要求下运营，不遵守可能会导致重罚。集成了人工智能的ERP分析自动化了合规性追踪，通过实时监控数据与监管框架对比，实现了更准确的报告和提高了审计准备的效率。
在采用人工智能驱动的ERP中面临的挑战和考虑因素
尽管使用人工智能驱动的ERP系统有直接的好处，但实施起来可能并非如此。引入具有人工智能功能的ERP系统需要考虑多个因素：
数据集成
许多航空公司以及一般企业仍然依赖于不适合人工智能集成的传统ERP系统。将数据从过时的系统迁移到由人工智能驱动的ERP平台可能复杂且耗时，需要大量的IT投资。
网络安全
人工智能驱动的ERP系统分析大量敏感数据，使它们成为网络攻击的目标。如果没有适当的安全协议，由AI推动的洞察可能会容易受到数据泄露和未经授权的访问。
实施成本
虽然人工智能驱动的ERP系统提供了长期的成本节约，但最初的投资高于传统ERP实施。尽管效率提升是不可否认的，但一些公司仍在为前期成本而苦苦挣扎。
劳动力适应
人工智能自动化改变了航空专业人员与ERP系统的互动方式。公司必须投资于人工智能培训项目，以帮助员工适应新的工作流程，并最大化人工智能驱动的ERP分析的好处。
尽管挑战依然存在，但通过战略规划、正确实施、持续培训以及一贯的使用，航空公司可以成功地将人工智能整合到他们的企业资源规划系统中。
航空业人工智能驱动的ERP趋势
航空工业正在迅速发展，人工智能驱动的ERP分析将在未来几年继续推动创新。从预测性智能到自动化工作流程，人工智能正在改变航空公司和航天公司管理运营的方式。
随着技术的进步，ERP系统变得更加适应性强、响应迅速，并能够处理现代航空业的复杂性。
以下是一些塑造行业未来人工智能驱动ERP的关键趋势。
人工智能驱动的数字孪生
数字孪生技术允许航空公司创建实时虚拟模型来模拟其运营，包括飞机性能、机场物流和维护周期。这些由人工智能增强的模拟通过整合来自ERP系统的真实世界数据，使航空公司能够预测故障、优化燃油消耗，并在做出成本高昂的现实世界决策之前提高资产利用率。
通过使用人工智能驱动的ERP分析，数字孪生可以模拟从空中交通流到零件磨损等一切，帮助维护团队进行主动调整。
这项能力减少了停机时间，延长了设备使用寿命，并有助于简化符合不断发展的监管标准。随着人工智能算法变得更加先进，数字孪生在航空效率中将发挥更大的作用，最小化运营风险并增强安全性。
实时分析仪表板
人工智能增强的ERP系统正在向自助式分析发展，决策者可以通过直观的仪表板访问实时的、由AI生成的洞察。这些系统能在几秒钟内处理大量的运营和财务数据，消除了手工报告的需要，并能够即时做出明智的决策。
航班运营团队可以使用这些仪表板来监控燃油效率，动态调整维护计划，并根据需求波动重新分配机组资源。预测分析通过在问题升级之前标记潜在的干扰—例如天气相关的延误或机械问题—进一步增强了这些能力。能够实时看到并对这些信息采取行动，使得航空领导者能够提高效率，降低成本，并增强整体表现。
基于云的人工智能ERP系统
随着越来越多的航空公司从混合和本地部署的ERP解决方案转向基于云的平台，由AI驱动的分析将变得更加可扩展、易于访问和具有成本效益。基于云的AI ERP平台提供：
- 通过减少对昂贵的本地硬件的需求来降低基础设施成本
- 更快的数据处理速度，用于实时分析和自动化
- 更简便的系统更新和安全增强，以符合合规性规定
云技术的采用使得与其他AI驱动工具的无缝集成成为可能，允许航空公司部署机器学习模型用于预测分析、自动化维护调度和欺诈检测。随着AI技术的不断进步，基于云的ERP将成为更加敏捷和智能的航空运营的基础。
常见问题
人工智能与企业资源规划之间有什么区别？
ERP（企业资源规划）是支撑企业运营的系统，负责跟踪库存、管理财务、安排维护和合规性。它跨部门收集和组织数据，确保所有信息结构化且易于访问。
人工智能（AI）分析大量数据，自动执行常规任务，并识别出人类需要更长时间才能发现的模式。
在航空领域，人工智能驱动的ERP能够预测维护问题，在它们导致延误之前，优化燃油使用，并在财务记录中标记异常交易。
航空ERP系统是否已过时？
这取决于ERP系统。一些航空公司仍在使用几十年前建立的遗留ERP系统，难以满足现代的需求。这些较旧的系统可能运行缓慢、僵化，且难以与新技术整合，使它们显得过时。
但并非所有的ERP系统都落后于时代。许多航空公司使用的是现代化的、基于云的ERP系统，这些系统不断更新、可扩展，并且专为处理复杂操作而设计，如机队管理、法规遵从以及财务追踪。
区别在于公司是投资于保持其ERP系统的现代化，还是依赖于一个不再满足其需求的陈旧系统。
人工智能会接管企业资源规划系统吗？
人工智能和ERP专家认为这两种技术将继续共存。人工智能自动化旨在与ERP系统协同工作，以提高效率并提供更深入的洞察。
人工智能通过自动化重复任务、实时分析庞大数据集以及通过预测分析改善决策制定来增强ERP功能。然而，ERP作为管理核心业务运营、确保合规以及维护结构化工作流程的中心系统。
与其取代ERP系统，人工智能通过简化财务报告、库存跟踪和维护计划等流程来增强它们。
随着人工智能能力的提升，ERP系统将变得更加自适应，减少人工干预，并使组织能够更积极主动地应对运营挑战。
ERP的未来并不是关于人工智能的接管；而是关于ERP系统因人工智能而变得更智能、更快速、更高效。
人工智能驱动的ERP分析：航空效率的未来
人工智能驱动的ERP分析已经在改变航空业，提高效率，降低成本，并在各个层面改善决策。整合了人工智能系统的航空公司获得了运营精确性，优化了维护，并增强了财务监督——将复杂数据转化为可行的洞察，提高了盈利能力。
燃油效率、合规管理和欺诈检测不再是需要人工监督的挑战。人工智能驱动的自动化带来了更流畅的工作流程、更强的安全性和更可靠的预测，使航空公司能够以更大的敏捷性和控制力运营。
航空业的未来不在于对问题的反应——而在于预见问题。人工智能驱动的ERP分析技术为航空公司提供了进行预测并在竞争激烈的行业中保持竞争力所需的智能和自动化。这种转变已经在发生。现在投资的人将引领潮流。
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。
