如何通过需求预测来优化航空零部件定价
航空采购是供应链管理中最复杂的过程之一，尤其是在定价零件方面。需求估计上的一点小失误可能导致库存过剩或缺货，引发重大的财务反响。
需求预测正在发生变革，这得益于像ePlaneAI这样的先进解决方案。航空公司利用人工智能技术可以更有效地预测需求和设定价格。这使得公司能够主动预见市场需求，优化库存，并改善供应商关系。
本文探讨了需求预测如何转变航空采购，重点介绍了ePlaneAI的Inventory AI和Parts Analyzer AI等工具，这些工具提供了可操作的洞察力，帮助团队做出更明智的决策。
什么是需求预测？
需求预测是预测未来客户对产品或服务需求的过程。在航空采购中，这个过程涉及分析历史销售数据、全球供应链趋势以及其他外部因素，以估计特定零部件或组件的未来MRO（维修、运营、大修）需求。
准确的需求预测确保公司在正确的时间和地点以正确的价格拥有正确数量的零件。这有助于采购团队：
- 避免过度库存，这会占用资金并导致库存过时。
- 防止缺货，这可能会中断运营并导致成本高昂的AoG（停飞飞机）情况。
- 通过预测需求变化并锁定有利价格来降低采购成本。
理解航空增长趋势及其对零件定价的影响
在未来几十年里，航空工业将因乘客需求增加和全球机队扩张而迎来实质性增长。
根据美国联邦航空局（FAA）发布的2024至2044财年航空业预测报告，系统收入乘客英里数（RPMs）预计将以每年平均2.7%的速度增长，这反映了航空旅行的稳步上升（FAA Aerospace Forecast）。
这种增长给采购团队带来了额外的压力，要求他们准确预测航空零件的需求。随着天空中飞机数量的增加和使用率的提高，像轮胎、刹车和过滤器这样的消耗品将会看到需求的增加，特别是在旅游高峰季节。
像Inventory AI和Parts Analyzer AI这样的人工智能需求预测解决方案可以帮助航空公司高效预见并满足这种需求，从而最小化因短缺或过度库存而产生的额外成本。
涡轮飞机的崛起及其对采购的影响
根据联邦航空局的预测，到2044年，活跃的通用航空机队数量将增长9%，这主要是由涡轮飞机的增长推动的。涡轮飞机需要特定的、高价值的部件，这些部件的采购既昂贵又对时间敏感，FAA Aerospace Forecast。
像Parts Analyzer AI这样的精密需求预测解决方案对于管理涡轮飞机复杂的采购需求至关重要。这些工具使采购团队能够在最重要的时候确保零件的可用性，并以最佳价格购买零件——通过识别全球市场上的价格趋势和需求模式，
航空零部件定价的挑战
航空零件定价因多种因素而闻名于世：
- 全球供应链中断：原材料供应的波动、地缘政治事件或市场的意外变动都可能极大地影响价格。
- 季节性需求变化：在旅游高峰季节，某些零件的需求可能会激增，或在淡季期间下降。
- AOG紧急情况：采购团队通常会为AOG情况下所需的部件或满足其他时间敏感需求支付溢价。
- 监管约束：零件必须符合严格的FAA、EASA以及其他地区特定标准，这进一步增加了采购和定价的复杂性。
这些挑战因全球航空队伍的快速扩张而变得更加复杂，根据FAA的预测，到2044年，乘客需求和通用航空活动预计将显著增长。
如果没有准确的需求预测，航空公司将被迫依赖过去的数据和反应式策略，这通常会导致更高的成本和效率低下。
ePlaneAI解决方案如何提升需求预测
ePlaneAI的人工智能工具套件消除了需求预测的不确定性。当团队利用高级分析、实时数据和机器学习共同作用时，这些工具使采购团队能够以精确和自信做出数据驱动的决策——并且速度之快，竞争对手无法比拟。
库存人工智能
该工具提供实时的库存水平和需求趋势洞察。采购团队可以使用库存AI来：
- 根据历史数据、季节性趋势和外部市场因素来预测特定零件的需求。
- 动态调整采购策略，以避免库存过剩或缺货。
- 同步库存水平与实时需求预测，确保最优价格和可用性。
例如，库存AI可以在某些零件需求因供应商挑战、地缘政治事件或航空旅行增加而可能激增时发出警示，让团队在价格上涨前获得批量折扣。
零件分析人工智能
Parts Analyzer AI提供了全球供需趋势的宏观视角。这个解决方案使航空公司能够：
- 识别不同市场中的定价模式和需求变化。
- 比较供应商的价格、零件质量和准时表现，以确保获得最佳交易。
- 优化高价值或高需求零件的采购策略。
通过Parts Analyzer AI，团队可以预测未来价格波动并锁定有利条件，避免在需求高峰期间价格上涨。
季节性变化及其对航空零部件需求的影响
季节性需求的波动仍然是航空采购团队面临的最大挑战之一。在夏季和假日间隔等旅游高峰期间，联邦航空管理局预测飞行活动将出现激增，这大大增加了常规维护和消耗品零件的需求。
库存人工智能
ePlaneAI的InventoryAI能够分析历史数据和季节性趋势，帮助采购团队为需求高峰做好准备。
通过提前预测高峰繁忙时段，公司可以锁定有利的价格，并避免昂贵的临时采购。这种积极主动的方法减少了与季节性变化相关的财务和运营压力。
燃料价格波动及其对采购的间接影响
美国联邦航空局预测到2044年，原油成本将上涨至每桶107美元，这反映了全球需求增加和提取成本的上升（FAA Aerospace Forecast Fiscal Years 2024-2004）。燃油价格的上涨可能会增加交通和物流成本，这通常会影响到航空零部件的定价。
需求预测工具，如库存人工智能和零件分析人工智能，可以帮助航空公司规划这些波动。这些工具通过将外部经济因素，如燃油价格趋势纳入其模型，能够实现更准确的成本预测和更明智的采购决策，
如何开始使用ePlaneAI的需求预测工具
实施需求预测解决方案可能看起来令人生畏，但ePlaneAI通过量身定制的支持和无缝集成简化了这一流程。以下是开始的方法：
- 评估您的采购挑战：评估您当前的工作流程并识别痛点，如缺货、库存过剩或采购成本高。ePlaneAI的咨询服务可以帮助您找出需求预测能产生最大影响的领域。
- 整合库存人工智能与零件分析人工智能：ePlaneAI的工具可以与现有的ERP和CRM系统（如Salesforce）无缝集成，确保平稳过渡，不会干扰您的运营。
- 定制预测仪表板：通过构建仪表板来定制ePlaneAI的解决方案，以满足您团队的需求，这些仪表板能够突出显示实时需求趋势、供应商绩效指标和价格预测。
- 利用培训和持续的支持：ePlaneAI提供入职培训会议、详尽的文档和专属客户经理，以确保您的团队最大限度地发挥平台的潜力。
- 不断完善您的策略：使用ePlaneAI的分析工具来监控您的需求预测策略的有效性。根据不断变化的趋势调整采购计划以保持竞争力。
关于航空采购需求预测的最终思考
需求预测不仅仅是一个工具——它在航空业中是一个战略优势。准确的需求预测使采购团队能够优化零部件定价，降低成本，并保持运营效率。
通过像库存AI和零件分析AI这样的解决方案，ePlaneAI为航空公司提供了他们需要的洞察力，以领先于市场波动并改善供应商关系。
准备好彻底改变您的采购流程了吗？立即联系ePlaneAI，了解需求预测如何转变您的运营并帮助您实现目标。
常见问题
联邦航空局是如何确保航空需求预测的准确性的？
美国联邦航空局采用一种结构化的多步骤方法来进行航空需求预测，如其官方指南中所述。
这个过程包括识别关键的航空活动参数（如旅客登机人数和飞机运行次数）、收集历史数据、应用经过验证的预测方法如回归分析和趋势分析，以及根据国家基准评估其结果。
预测必须是现实的，由最新数据支持，并且与当前机场状况保持一致。此外，预测与联邦航空管理局的终端区域预测（TAF）进行比较，任何超过10%的变化都会经过严格审查以确保其有效性。这种方法论过程最小化了错误，并确保预测为机场规划和联邦资金决策提供了可靠的依据。
航空采购和需求预测的其他挑战有哪些？
除了原油价格的波动外，联邦航空管理局预计几个挑战将影响航空业准确预测需求的能力。地缘政治冲突，如乌克兰和加沙地带的冲突，扰乱了全球经济稳定，导致制裁、国防开支增加以及可能会减少可支配收入和抑制旅行需求的更高税收。
与此同时，遵守环境法规，包括采用可持续航空燃料和燃油高效技术，为航空机队增加了重大成本。随着这些费用转嫁给消费者，需求——尤其是在成本敏感的客户中——可能会下降。
与此同时，疫情后的行为改变了需求，旅行者更青睐休闲目的地，而不是商务旅行，并且开始重视可持续性。此外，主要机场的基础设施限制，加上高速铁路和低成本航空公司的日益激烈的竞争，为航空采购和需求计划带来了重大的不确定性。这些交织在一起的因素使得准确预测成为一个不断演变的挑战，而人工智能正准备帮助解决这一问题。
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。
