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了解航空航天制造成本模型以及制造商如何利用人工智能降低成本

七月 31, 2025

一架瑞安航空的波音 737 飞机在晴朗的天空中飞行。尽管波音存在生产问题和成本上升，瑞安航空仍然依赖波音，这凸显了该行业的互联互通程度，以及建立更强大的航空航天成本模型的必要性，该模型能够无缝地计算各种需求、政治、合规和市场情景下的数据。

航空航天制造的成本比以往任何时候都高。以下是 AI 如何帮助制造商减少浪费、提高利润率并避免市场波动。

什么是航空航天制造成本模型？

航空航天制造成本模型是管理生产飞机部件和航空电子系统成本的框架。

这些模型包括工具和资本支出等固定成本、劳动力和材料等变动成本以及质量保证、物流和合规等间接成本。

随着现代飞机变得越来越复杂，航空公司必须考虑越来越多的变量。

这些模型执行得当，能够帮助原始设备制造商在严格的监管审查下交付高精度零件，同时控制成本。国防和商业领域的制造商都依赖精准的建模来维持财务生存。

如今，成本模型承受的压力比以往任何时候都要大。航空周刊报告、长期合同能提供更高的成本可预测性。然而，供应链日益波动（包括关税、劳动力和其他地缘政治因素），迫使制造商定期重新审视定价假设。

压力越来越大：成本为何飙升

航空航天制造业的成本正在急剧上升。例如，捷蓝航空最近宣布，由于确定2025年“不太可能”实现收支平衡，它将停飞飞机、减少航班，并重新评估领导层结构。

旅行需求疲软、发动机检查日益严格以及经济不确定性是导致该公司前景黯淡的主要原因，捷蓝航空并不是唯一一家亏损的公司。

在经历了一系列财务困境后，Spirit AeroSystems 正在经历一次重大重组。波音公司将以 47 亿美元的价格回购 Spirit AeroSystems，这笔交易包括将关键资产转让给空客。2024 年 737 MAX 9 舱门爆裂等质量控制失误、疫情期间的生产混乱以及多年来日益加剧的财务压力促成了这一不同寻常的收购安排。

更广泛的潜在事实是，原始设备制造商和供应商正在被挤出市场。双方都必须重新思考其成本建模的整体方法，否则将面临双重打击：材料价格上涨，客户对延误或缺陷的容忍度降低。

当安全颠覆成本模型时

最近的新闻头条只会加剧市场和监管审查许多消费者、倡导者和政府机构对用于飞机零部件和生产的新型人工智能技术持谨慎态度。今年发生了多起致命的空难，例如2025年1月美国航空公司在华盛顿特区与一架军用直升机相撞，造成67名乘客死亡；以及2025年6月印度航空公司一架波音787客机起飞后不久坠毁，造成270名乘客和29名地面旁观者遇难。

尽管航空旅行仍然高度安全，但政府的监管力度正在加大。被指责监管过于松懈和“不插手”的美国联邦航空管理局 (FAA) 已加强对波音公司的监管。FAA 对波音公司的审计次数已达到前所未有的水平，其“更严厉”的监管将“无限期持续下去”。

每一项新的检查规定虽然对安全至关重要，但却会导致生产放缓、返工周期增加以及合规成本增加。传统的成本模型并未考虑劳动力短缺、生产失误（例如飞行途中门板脱落）以及持续不断的监管压力。

波音公司仅在一个季度就花费了超过40亿美元来解决安全问题，而这些成本是其客户不愿承担的。瑞安航空、达美航空和西南航空等航空公司公开抵制波音公司试图转嫁更高成本（包括安全返工和监管延误）的做法，但由于其他原始设备制造商无法填补需求缺口，航空公司未来机队的增长仍依赖于波音。

虽然波音公司会承担部分成本，但航空公司也难免会因为被困在有限的原始设备制造商生态系统中而受到影响。长期价格调整机制可能会被纳入未来的合同中，并附带更具创造性的融资条款。

如何管理安全事故造成的意外成本

这就是预测系统确实能够带来积极影响。GE 航空航天公司报告称，预测性维护可提前 60% 检测到发动机问题，并将非计划拆卸减少三分之一。这些功能，加上每次警报可节省数百万美元的 SmartSignal 分析技术，使制造商及其 B2B 合作伙伴能够预见性地对检查强制要求和其他成本驱动的干扰因素进行建模，以防其发生。

人工智能预测还能帮助规划人员模拟劳动力短缺、返工周期和监管延迟带来的成本影响。在利润微薄的航空业，这种成本模型的可视性有助于企业在形势动荡时维持运营。

现代航空航天供应链的复杂性

我们目前的航空航天供应链有点混乱；它必须遵守多个正在加强监管的国际监管机构。

空客的超全球化运营向我们展示了航空市场的复杂性。这家原始设备制造商依赖遍布90个国家的8,000多家直接供应商（加上其下属的18,000家供应商），这是一个庞大的网络，但规模却小于波音公司超过20,000家的庞大网络。仅一架飞机就可能需要来自30个国家数千家公司的数百万个零部件。原始设备制造商、航空公司和乘客都依赖于遍布全球的供应商和次级供应商网络，以确保安全且经济高效地交付产品。

这种碎片化使得成本建模变得复杂。每个供应商站点都有各自的劳动力成本、生产力水平和风险因素，而承运商必须将这些成本乘以8000。当前的地缘政治动荡，例如关税和贸易紧张局势，只会加剧这些脆弱性。

避免了波音安全问题的空客公司指出，他们难以应对这些不断上涨的开支，其中许多成本的增加与通货膨胀和能源价格有关。因此，为了对冲日益加剧的波动性，空客签订了一些条款不太理想的长期合同。

建立在可预测假设之上的传统成本模型正在失效，而这些假设在很大程度上已经过时。我们现任总统政府分散且保护主义的关税政策更是火上浇油。

制造商正艰难应对政治环境的反复无常。那些有远见的制造商正在利用实时数据、情景规划和人工智能预测来应对供应商健康状况、交货周期以及材料和劳动力供应的持续变化。虽然这些预测并不完美，但它们远胜于那些从分散且过时的数据源拼凑起来的预测。

人工智能可以填补传统成本模型的空白

传统成本模型严重依赖历史记录而非实时数据、人为假设而非确凿事实、以及孤立的部门报告而非集成系统——这显然不足以应对当今的挑战。

人工智能航空工具像 ePlaneAI 这样的系统可以聚合来自 ERP 系统、供应商、物流平台、产品线甚至政治情绪的实时数据流。利用自然语言处理 (NLP)，先进的系统可以读取来自新闻标题、政府简报、贸易政策更新等的实时地缘政治风险信号。然后，这些系统可以标记和分类情绪或威胁级别，并模拟其如何影响销售成本 (COGS)、交货时间、供应商可用性、所需库存缓冲、检查延迟等。

因此，人工智能系统允许制造商：

对设计变更的投资回报率 (ROI) 进行建模。
建议缓冲库存或延迟某些构建。
估算不同设施间的真实运送成本。
动态调整原材料成本变化。
更新每单位定价预测并调整客户合同条款。
模拟并预测关税情景变化的影响。
标记供应商替代方案并模拟成本影响。
预测供应链瓶颈和交货时间波动。

IBM 在其指南中指出供应链人工智能，预测算法对于防止全面运营停止至关重要，让采购团队有足够的时间来重新规划、重新协商，甚至 3D 打印替代方案。

此外，国际航空运输协会的研究表明，数字孪生技术和机器学习可以大规模模拟生产。制造商无需依赖“最佳猜测”估算，而是可以在虚拟环境中测试成本投入的效果，而无需购买或重新部署资源。

人工智能在行动：顶级航空航天企业如何应对

航空业领导者正在大规模部署人工智能，成功削减成本并加快中断响应时间。

空客已将预测分析和数字建模嵌入其生产工作流程，主要是为了应对供应延迟、质量控制和劳动力配置方面的风险。这些工具帮助空客能够动态地适应供应链压力点，而无需等待季度审核来发现成本超支。

捷蓝航空是另一个通过实时数据支持决策应对财务压力的例子。除了停飞飞机和削减航线外，该航空公司还将价值30亿美元的44架新空客飞机的交付推迟到2025年至2029年。此外，捷蓝航空还无限期暂停了几架老旧飞机的改装。

如果没有人工智能软件支持的情景建模和优化工具，这些精明的削减成本举措的见解就不可能实现。

波音公司在兼并Spirit AeroSystems的同时，也解决了生产问题，这进一步凸显了人工智能的重要性。其2024年年报显示，库存成本上升和供应链中断严重损害了其商用飞机客户群的利润率。预测性人工智能工具对于未来发现和管理此类复杂的财务风险至关重要。

人工智能的普及为何仍然缓慢，以及如何解决这个问题

尽管人工智能已被证实具有诸多优势，但在航空航天制造业的应用却进展缓慢。以下几个因素导致了该行业的滞后：

遗留基础设施：许多制造商仍在过时的 ERP 系统并非为 AI 集成而构建。
数据孤岛：各部门普遍囤积数据或使用不兼容的系统，这使得人工智能工具难以连接并获得整体图像。
文化阻力：人们对传统上依赖人类专业知识的决策自动化感到犹豫不决。
市场阻力：由于尚未完全赢得客户信任，因此利益相关者对人工智能的投资回报率持怀疑态度。

然而，推迟现代化进程的公司面临着日益严峻的生存威胁。汉莎航空集团2024年年度报告强调了计划外维护和被动物流的成本低效。如果没有预测模型来预测中断并优化MRO网络的库存，这些成本只会不断累积。

对于刚刚起步的组织，IBM 建议先从能够展示早期投资回报的试点项目入手。根据他们的经验，对 AI 驱动的成本模型进行少量投资，例如分析供应链中排名前 20 位的成本中心，就能带来显著成效，并赢得领导层的早期支持。

原始设备制造商正在重组以重新获得控制权

波音和空客等主要航空公司供应链的战略重组是塑造制造成本模型的2025年主要趋势。

值得注意的是，空中客车公司已经吸收了 Spirit AeroSystems 的几家工厂，包括位于堪萨斯州、北卡罗来纳州、法国和摩洛哥的工厂，以重新获得垂直控制权并降低 A220 和 A350 项目以及其他关键部件的生产风险。

尽管头条新闻聚焦于收购和所有权，但其潜台词却是成本和风险。空客正在将高价值的工作包纳入内部，以减少供应商的延误和质量缺陷——这两个核心问题会推高返工成本并导致工期延误。

此举与波音公司此前在787梦想飞机项目期间因外包生产成本激增而决定将更多工作转回公司内部的做法如出一辙。该公司2024年的年度报告显示，由于供应商供应不足，库存（包括未完成品）出现增长，这凸显了过度依赖外包的成本模式的局限性。

总而言之，原始设备制造商正在借助人工智能驱动的生产模型进行垂直再整合。制造商正在利用人工智能来应对意外的分包商故障，并更好地预测全球项目的成本。

实时数据决定盈利能力

没有人能够盲目地提高自己的底线，因此实时数据是任何成功的航空航天制造成本策略的核心。

美联储发布的航空航天产品及零部件制造业单位劳动力成本数据显示，2023年后产出将出现反弹。然而，实际产出仍落后于疫情前的增长趋势。

行业复苏乏力反映出经济放缓，而更精准的预测和实时反馈机制可以缓解这种放缓。人工智能工具在这方面大放异彩，它能够分析高频数据，持续监测绩效，并准确预测下游生产滑坡，避免其导致交付里程碑的延误。

国际航空运输协会 (IATA) 2022 年 AHM 白皮书概述了航空公司和 MRO 如何利用 AI 支持的预测性维护在多个方面取得成功。这些公司正在减少意外零件故障，简化零件采购流程，并优化技术人员的工作效率。这些举措至关重要，因为非计划停机每年给航空业造成数十亿美元的损失。

劳动力短缺和检验瓶颈

成本模型通常假设劳动力是稳定且可扩展的，但2025年的情况表明，这种假设是多么的不合理。捷蓝航空停飞的部分原因是劳动力短缺以及市场压力。

MRO人员的短缺导致搭载普惠GTF发动机的飞机的关键发动机检查被推迟。检查员减少意味着更高的检查成本和更长的等待时间。

捷蓝航空的经历反映了一个更广泛的事实：市场对你服务的需求并不能保证强劲的财务业绩。令人沮丧的是，劳动力短缺和缓慢的检查流程可能会削弱原本稳健的运营。

传统成本模型无法解释这种级联效应劳动力效率低下但人工智能工具可以预测并尽量减少这些挫折的影响。人工智能系统可以优化维护计划，动态模拟工时，并根据实时飞行和维护活动发出潜在延误信号。

最终方法：通过人工智能驱动的成本控制实现未来保障

如果航空航天业想要在波动性加剧的环境下保持盈利，将人工智能融入成本模型至关重要。空客的数字化转型为其他制造商和航空公司提供了发展路线图。他们的转型扩展了人工智能的应用，使其能够预测成本超支、简化采购流程，并更有效地管理复杂的供应商网络。

同样，汉莎航空集团也公布了2024年第一季度的强劲业绩，但也承认，长期韧性取决于全面的数字化转型、供应链现代化以及人工智能的采用和整合。他们正在重新调整成本模型，以反映地缘政治不稳定、劳动力成本以及对即时精准数据日益增长的需求。

人工智能并不能消除风险，但它能让你了解自身面临的风险，或可能面临的风险，从而为企业提供工具来准确预测真实成本——这些工具在几年前甚至还不存在。借助人工智能集成模型，企业可以避免意外支出，并在出现中断时更快地做出反应。

过时的成本模型和滞后的季末数据无法解决问题。为了保持竞争力，制造商需要实时数据输入、灵活的预测工具以及对其供应网络的全面可视性。ePlaneAI 正是如此——它能够汇总实时数据、模拟成本风险，并帮助团队在发生中断时更快地做出调整。从采购到生产，该平台使航空航天行业的领导者能够减少浪费、预测压力点，并构建具有足够韧性的成本模型，以应对未来的任何挑战。

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