ePlaneAI 如何简化库存趋势分析
当您考虑库存趋势分析时，您可能会想到跟踪零件和组件。这种复杂的舞蹈，半艺术半科学让Qantas Airlines能够仅在燃油成本上节省超过9200万美元。而在整个航空航天行业中，人工智能可以将库存趋势分析和预测的准确性提高多达10%，从而减少5%的库存成本。
库存分析不仅仅是计算库存和观察现金流；它还关乎预测需求、防止短缺，并优化运营以达到最高效率。要实现这种近乎外科手术级别的精确度，需要使用最先进的技术，这种技术能够与您现有的库存管理系统集成。
在航空领域，追踪一家公司的库存绝非易事。这个过程涉及审查历史数据和库存周转率，以预测未来需求并基于预期（希望的）客户需求做出积极决策。再加上全球供应链的复杂性和严格的监管要求，这项艰巨的任务变得更加复杂。
ePlaneAI帮助航空业务穿越混乱。利用AI的效率和计算天才，ePlane简化并优化趋势分析，以在运营效率上达到新的高度。
什么是库存趋势分析？
库存趋势分析涉及检查随时间变化的库存流动、使用和需求模式，以便发现洞察力，从而更好地管理库存。
对于航空公司来说，这意味着跟踪零件使用情况、补货周期和库存在各地的流动，以优化库存水平和简化操作流程。这不仅仅是对手头货物的静态计数——它关乎于在数字中发现模式和趋势，以准确预测未来需求并优化库存水平。这样做可以降低成本并更好地满足客户需求。
如果做得正确，库存分析可以回答关键的运营问题：
- 某些部件的使用速度比其他部件更快吗？ 识别高需求部件有助于确保它们始终有库存，防止销售损失或昂贵的延误。
- 哪些商品需求稳定，哪些会随季节波动？ 理解季节性或周期性需求有助于优化采购计划和仓库空间，并最小化积压库存。
- 如何调整补货时间表以最小化成本？ 预测何时补货可以确保库存水平平衡，避免缺货或过剩库存以及与存储和物料、维修、运营（MRO）费用相关的资本成本。
在航空领域，数百万个部件——每个部件都有不同的使用寿命和更换指南——都在持续使用中，这些洞察是无价的。公司可以预见挑战，优化流程，并在错综复杂的全球供应链中最小化风险。
归根结底，这是关于在一个高度复杂的行业中建立坚实的韧性基础。
航空库存趋势分析的挑战
航空工业的库存趋势分析涉及重大复杂性，这使得它与其他行业区别开来。庞大的运营规模使得识别和利用库存趋势变得困难。
以下是航空公司在管理库存时面临的主要挑战：
需求的高度变化性
航空零部件和组件的需求变化很大，受到可预测和不可预测因素的共同影响。
计划维护、车队使用率以及零件的生命周期阶段为需求模式建立了基线。然而，意外事件，如停飞（AOG）情况或紧急修理，可能会大幅改变库存需求。
在维护周期中，对特定零件需求的突然增加如果没有被准确预测，可能会造成各种瓶颈。预测这些波动需要一个强大的解决方案，能够分析大量数据集，包括维护日志、操作计划、库存平均值、现有库存、周转比率，甚至是原材料的可用性。
综合这些数据可以为任何特定时期内的真实库存需求提供一个全面的视图。
全球供应链的复杂性
在2023年，航空航天零件由100个不同的国家生产和出口，这些国家从美国和法国一直到蒙古和开曼群岛。
增加复杂性的是，每个制造商都有独特的交货时间、运输限制和地缘政治风险。单一节点的一次中断可能会波及整个供应链，导致库存不足和像AOG事件这样的昂贵延误。
监管要求
航空业拥有世界上一些最严格的遵从性法规，这些法规来自国内外的管理机构：
这些组织中的每一个都为所有飞机零部件的可追溯性、维护、储存和保质期设定了标准。其文件追踪工作简直是世界之最！
断开的系统和数据孤岛
高达 67% 的企业仍在使用Microsoft Excel和其他电子表格工具来管理他们的库存流程的至少一部分。这种对手工工具的持续依赖增加了人为错误、数据差异和不准确的库存规划，使得本已充满挑战的流程更加困难。
使情况进一步恶化（是的，这仍然有可能）的是许多这些过时的方法在一个分散的系统中运作。每个业务单元使用自己的方法——通常是拼凑在一起的库存跟踪软件和手工电子表格——来分析库存。
这些孤立的系统阻碍了库存管理，因为必须合并独立的、容易出错的数据集才能获得库存绩效的360度视图。即使是小的差异也可能导致在需求预测中出现巨大的误算。将这些系统统一起来，使用相同的自动化、实时数据对于可靠的趋势分析和简化操作至关重要。
不断变化的需求模式
随着航空工业适应人工智能和其他技术进步，比如使用轻质材料或电动推进系统，对零部件的需求模式也在发生变化。
例如，一种“新一代”飞机可能会有更长的维护间隔，这可能会减少对某些零件的需求，同时增加对更专业组件的需求。适应变化趋势需要强大的分析能力，能够提供灵活、面向未来的洞察。
ePlaneAI如何简化库存趋势分析
ePlaneAI通过提供专为航空业复杂性量身打造的全面解决方案，解决了库存趋势分析的挑战。通过将AI与您的ERP和其他系统集成，并使用先进的预测分析技术，ePlaneAI简化了趋势分析。
用户友好的仪表板使团队能够轻松监控系统中所有库存的实时数据及相关成本，包括库存价值、MRO维护、保险和储存成本。
集中式数据整合
企业可以将来自多个来源的数据整合到一个集成中心，包括ERP系统、维护日志和各种软件平台的数据。拥有一个全面的视角可以更容易地监控库存趋势，并识别模式或异常情况，例如库存周转率的变化或存货周转天数（DIO）的增加。
实时分析
与其他依赖手工计数和静态报告的库存控制方法不同，ePlaneAI提供了实时监控和执行库存分析的能力。
这种主动出击的方法帮助公司预见并预先应对不断变化的市场条件和行业趋势。它还能使公司免受供应链中断的影响，这种中断可能会让竞争对手措手不及。当他们匆忙向制造公司订购更多商品时，使用ePlaneAI的企业正在填写RFQ并获得增加的客户满意度。
预测能力
ePlaneAI的人工智能算法分析庞大的历史数据集，以准确预测未来趋势和需求模式，包括库存周转率、补货率、销售趋势和季节性波动。
当供应商相应地调整采购计划时，他们可以为特定部件的需求高峰做出预算，仅保持足够的库存以满足未来的销售量，同时最小化积压库存和过剩库存费用，避免资金的过度占用。
高级可视化工具
ePlaneAI将复杂的库存数据转化为直观的可视化图表，如趋势线、热图、条形图和比较图表。这些工具使团队能够轻松发现模式，并在无需筛选电子表格和静态数据报告的情况下做出明智的决策。
自动化报告
ePlaneAI的自动化功能简化了合规性报告，确保您的公司随时准备接受审计。该平台生成详细报告，以满足追踪性、维护以及其他FAA和EASA的要求。
这使得您的企业可以专注于库存优化和趋势分析，而不是拼凑报告以满足监管机构的要求。
使用ePlaneAI进行库存趋势分析的主要优势
为库存趋势分析实施ePlaneAI为航空公司带来了实实在在的好处：
- 提高效率： 通过AI驱动的洞察简化操作并减少手工工作。
- 降低成本：通过优化库存水平削减过剩库存和储存费用。
- 改善协作： 集中数据保持团队一致和知情。
更高的准确性： 精确预测库存需求，减少浪费和延误。
航空航天采购者可以更准确地预测库存。ePlaneAI的自动驾驶仓库系统将帮助您将库存成本降低25%或更多。对于大多数企业来说，这相当于节省了数百万美元。
简化复杂的事物
在精确度和可靠性至关重要的行业中，强大的库存趋势分析对于成功至关重要。ePlaneAI简化了这些工作流程，为航空公司提供了一个强大的工具，以优化库存，自动化采购，改善现金流，微调预测工作，并自信地应对全球供需趋势。
迈向下一步： 准备好用 ePlaneAI 大幅提升您的库存趋势分析了吗？发现 ePlaneAI 如何彻底改变您的运营。今天就联系我们。
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。
