如何通过需求预测来优化航空零部件定价

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：

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：

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：

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：

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：

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。