如何通过需求预测来优化航空零部件定价

三月 05, 2025

探索 ePlaneAI 的需求预测如何改变航空采购。优化定价，预测需求，并避免代价高昂的缺货。

航空采购是供应链管理中最复杂的流程之一，尤其是在零部件定价方面。需求估算中的小失误都可能导致库存过剩或缺货，从而引发重大的财务损失。

需求预测，由先进的解决方案提供支持，例如ePlaneAI正在改变游戏规则。利用人工智能技术，航空公司可以更有效地预测需求并制定价格。这使得公司能够主动预测市场需求、优化库存并改善供应商关系。

本文探讨了需求预测如何改变航空采购，重点介绍了以下工具库存人工智能和零件分析仪AI来自 ePlaneAI 的可行见解可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。在航空采购领域，该过程涉及分析历史销售数据、全球供应链趋势和其他外部因素，以估算未来对特定零件或部件的MRO需求。

准确的需求预测可确保公司在正确的时间和地点以合适的价格获得正确数量的正确零件。这有助于采购团队：

避免库存过剩，因为库存过剩会占用资金并导致库存过时。
防止缺货，缺货可能会扰乱运营并导致代价高昂的 AoG（飞机停场）情况。
通过预测需求变化并锁定优惠价格来降低采购成本。

了解航空增长趋势及其对零件定价的影响

在乘客需求不断增长和全球机队不断扩大的推动下，航空业在未来几十年将实现大幅增长。

根据美国联邦航空管理局（FAA）对 2024-2044 财年的航空航天预测，系统收入客英里（RPM）预计将以年均 2.7% 的速度增长，这反映了航空旅行的稳步增长（美国联邦航空管理局航空航天预测）。

这种增长给采购团队带来了额外的压力，他们需要准确预测航空零部件的需求。随着飞机数量增加和利用率提高，轮胎、刹车和滤清器等消耗品的需求将会增加，尤其是在旅游旺季。

Inventory AI 和 Parts Analyzer AI 等 AI 需求预测解决方案可以帮助航空公司预测并有效满足这一需求，最大限度地减少因短缺或库存过剩而产生的额外成本。

涡轮飞机的兴起及其对采购的影响

美国联邦航空管理局 (FAA) 预测，到 2044 年，现役通用航空机队数量将增长 9%，这主要得益于涡轮飞机的增长。涡轮飞机需要特定的高价值部件，这些部件的采购成本高昂，且时间紧迫。美国联邦航空管理局航空航天预测。

像 Parts Analyzer AI 这样的先进需求预测解决方案，对于管理涡轮飞机复杂的采购需求至关重要。这些工具能够识别全球广阔市场的价格趋势和需求模式，帮助采购团队以最优价格采购零部件，同时确保在关键时刻的供应。

航空零部件定价面临的挑战

众所周知，航空零部件的定价非常棘手，原因如下：

全球供应链中断：原材料供应的波动、地缘政治事件或意外的市场变化都会对定价产生巨大影响。
季节性需求变化：在旅游旺季，某些零部件的需求可能会激增，而在旅游淡季，需求可能会下降。
AOG紧急情况：采购团队经常为所需零件支付高价AOG场景或满足其他时间敏感的需求。
监管限制：零件必须符合严格的 FAA、EASA 和其他特定地区的标准，这进一步增加了采购和定价的复杂性。

全球航空机队的快速扩张加剧了这些挑战，预计到 2044 年，客运需求和通用航空活动将大幅增加。美国联邦航空管理局预测。

如果没有准确的需求预测，航空公司就被迫依赖过去的数据和被动策略，这往往会导致成本增加和效率低下。

季节变化及其对航空零部件需求的影响

季节性需求波动仍然是航空采购团队面临的最大挑战之一。美国联邦航空管理局 (FAA) 预测，在夏季和节假日等旅行高峰期，航班活动将激增，这将大幅增加对日常维护和耗材零件的需求。

ePlaneAI 解决方案如何增强需求预测

ePlaneAI 的人工智能工具套件消除了需求预测中的猜测。当团队将高级分析、实时数据和机器学习结合起来时，这些工具将使采购团队能够精准、自信地做出数据驱动的决策，并且速度远超竞争对手。

库存人工智能

此工具可实时洞察库存水平和需求趋势。采购团队可以使用 Inventory AI 来：

根据历史数据、季节性趋势和外部市场因素预测特定零件的需求。
动态调整采购策略，避免库存过剩或缺货。
将库存水平与实时需求预测同步，确保最佳定价和可用性。

例如，当供应商面临挑战、地缘政治事件或航空旅行增加导致某些零件的需求可能激增时，Inventory AI 可以发出警报，让团队在价格上涨之前获得批量折扣。

ePlaneAI 的 InventoryAI 可以分析历史数据和季节性趋势，帮助采购团队为需求激增做好准备。

通过提前预测高峰时段，企业可以锁定优惠价格，避免最后一刻的昂贵采购。这种积极主动的方法可以减轻季节性波动带来的财务和运营压力。

零件分析仪AI

Parts Analyzer AI 提供宏观视角，洞察全球供需趋势。该解决方案助力航空公司：

识别不同市场的定价模式和需求变化。
比较供应商定价、零件质量和准时表现，以确保获得最优惠的价格。
优化高价值或高需求零件的采购策略。

借助 Parts Analyzer AI，团队可以预测未来的价格波动并锁定优惠条款，避免在需求高峰期价格上涨。

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。

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Inventory AI 和 Parts Analyzer AI 等需求预测工具可以帮助航空公司规划这些波动。这些工具将燃油价格趋势等外部经济因素纳入模型，从而实现更准确的成本预测和更明智的采购决策。

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。

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避免过度库存，这会占用资金并导致库存过时。避免过度库存，这会占用资金并导致库存过时。
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