如何利用预测模型改善备件预测

传统方法依赖于容易出错的手工流程，例如在电子表格中输入数据，或者是采取被动的应对策略，对短缺做出反应，而不是采用更主动的需求预测方法来预防它们。这些方法在零部件管理中留下了空白，导致缺货或过度库存。无论哪种情况，都可能对财务造成严重影响。

预测模型提供了真正改变游戏规则的解决方案。航空公司可以利用先进的库存分析和定量需求预测模型，以前所未有的准确性预测需求。

在本文中，我们探讨了传统预测方法的不足之处以及预测建模方法的优势。我们还将探讨ePlaneAI的库存自动化平台如何准确预测需求，实现更精简、更高效的供应链。

传统预测及其不足之处

利用数据和市场研究进行数据预测并不是一门新科学。人们长期以来一直使用可测量的数据点来预测未来的结果和事件，但随着时间的推移，这些方法已经发展，以获得更一致的输入变量和更准确的预测。

电子表格和孤立的数据源曾经被视为尖端工具，它们简化了自20世纪中叶以来一直是繁琐手工操作的流程。但现代航空运营的高速发展已经使这些传统方法远远落后。

如今技术进步的速度和信息的快速流动要求系统能够与实时数据无缝对接。尽管一些工作任务已经转移到基于计算机的系统上，但对过时的手工流程的持续依赖造成了瓶颈。在自动化系统能够在几秒钟内处理大量数据的环境中，这些低效率问题被放大，而手工方法则难以跟上。

这使得传统的备件预测方法变得过时。对集成、速度和准确性的需求前所未有地增加，而坚持数十年老旧的方法会使运营面临错误、延误和不断增加的低效风险。

手动流程会导致效率低下

传统的预测方法通常依赖于电子表格中的过去销售数据或通用的ERP工具，这两者都容易出现人为错误，并且缺乏实时洞察力。维护团队必须根据过去的趋势来估计需求，但在考虑关键的动态变量（如部件磨损、飞行条件或客户需求）时能力有限。

没有关键指标，预测就不完整

对于备件需求预测，您的预测只能和您拥有的数据一样准确——传统方法留下了重大的缺口。手工数据输入会引入不准确性，但真正的问题是您无法手动考虑的变量数量庞大：

准确的预测今天需要的不仅仅是静态数据和定期更新。库存检查和需求评估的频率需要与现代航空活动的速度相匹配。

被动预测太晚了

传统的预测方法下，航空公司只能对数据做出反应。当出现问题时，比如关键部件缺货或库存过剩导致高昂的存储成本，公司急忙寻找快速的解决办法。这种被动的应对方式往往导致飞机停飞和运营中断，仅仅是起步阶段，飞机停机（AOG）事件就会让航空公司每小时损失10000美元（AAA Air Support）。

与其他实时数据缺乏整合

在一个许多流程已经数字化的航空世界中，传统系统难以跟上步伐。尽管其他领域从自动化和实时计算中受益，但遗留的手工流程仍然是一个关键瓶颈。

这种与当前绩效数据缺乏整合使得库存管理效率低下且反应迟缓。此外，这些遗留系统通常限制了可以分析的历史数据量，使得独立的商业智能和数据团队必须拼凑洞察力。这延迟了获取可操作信息的速度——与周围数字化流程的速度形成了更加鲜明的对比。

准确库存预测的预测模型

预测建模通过分析和训练大规模数据集来弥补传统方法留下的空白，这些数据集包括历史使用趋势、操作条件、组件生命周期和其他模式。以下是它们的工作原理：

预测性预测的主要好处

1. 避免缺货

缺货可能会打乱维修计划并使飞机停飞，导致巨大的经济损失。预测模型使航空公司能够提前规划，确保关键部件在需要时始终可用。

2. 减少过剩库存

囤积零件不仅会占用资金，还会产生储存和折旧成本。预测模型通过将库存数量与实际需求预测对齐来平衡库存水平。使用这些工具的航空公司报告称，携带成本大幅减少。

3. 优化维护计划

预测性预测使维护团队能够将备件的可用性与计划的维护时间窗口对齐。这种协调最大限度地减少了停机时间，并最大化了车队的可用性和整体运营效率。

4. 改善财务规划

预测模型通过使库存与实际需求保持一致，可以释放营运资金并减少不必要的支出。这种优化支持长期财务稳定，对于利润率较低的运营商来说尤其重要。

5. 提高现金流和库存周转率

高效的备件预测确保库存水平与需求紧密对齐，防止资金被过剩库存占用。这种方法改善了现金流，使资源能够分配到最需要的地方。此外，更好的库存周转减少了过时的风险，最小化浪费并最大化运营效率。

ePlaneAI的备件管理预测方法

ePlaneAI结合了先进的预测分析和特定于航空的知识，为库存预测提供了卓越的性能。以下是该平台提供的内容：

将庞大的数据集转化为可行的洞察

ePlane 可以帮助您在树木中看到森林——或者更确切地说，在大量历史数据中看到趋势模式。该平台处理历史数据，检查车队使用情况、环境因素和其他变量，以准确预测需求。

实时库存监控

该系统将人工智能与ERP和库存管理系统集成，以提供库存水平和零件生命周期的实时更新。预测性警报会在达到预设阈值或零件接近使用寿命尾声时通知团队。这可能触发根据业务规则的自动采购。

可根据车队要求定制

ePlaneAI的航空AI平台旨在适应航空机队的独特需求。无论是为区域航空公司、全球运营商还是拥有多个地点的MRO管理库存，该系统都能与特定行业的运营需求保持一致。

在任何情况下，ePlaneAI都能根据预测需求自动重新订购或调整现有订单。这意味着有足够的提前时间来获取所需的备件或取消过多的订单。

备件预测实战中

以下是一些供应预测如何提高运营效率的实际例子：

如何利用预测模型进行零件预测

数据整合
预测模型利用神经网络等先进技术，从历史使用趋势、实时库存水平、供应商绩效指标以及航班时间表或季节性需求等运营变量中提取数据。

这些模型不仅关注高科技情景，如传感器数据，还能处理日常的库存任务。

示例： 系统可能会分析多个仓库的每日库存变动，以识别差异并建议实时调整，以避免一个地点的库存过剩同时防止另一个地点出现短缺。

模式识别
这些算法擅长发现通过手工过程不易察觉的相关性和趋势。预测分析能够识别出库存使用、供应商可靠性，甚至由天气或地缘政治事件等外部因素引起的需求波动中的模式。

示例： 如果某个特定供应商持续延迟交货，该模型可以标记出这个问题，并推荐调整订单提前期以保持缓冲库存。

主动规划
预测模型通过模拟来规划常规情景和潜在的中断。它们不仅预测需求激增或库存耗尽，还指导团队确定最佳的重新订货点和采购时间表，以确保业务流程的顺畅。

示例：在旅游高峰月份，系统可能会推荐预订经常使用的消耗品，如座椅套或灯泡，同时也会优化高需求地区的补货周期。

微调您的预测模型

准确的预测始于干净、全面的数据。ePlaneAI的平台不断整合物联网传感器、ERP系统和供应商网络的实时更新，以最小化盲点。用户可以调整变量，例如交货时间或AOG零件的优先级，以确保模型反映操作实际情况。

人工智能和预测建模可以重新定义库存预测

预测性库存预测对于旨在优化运营并在充满挑战的行业中保持业务韧性的航空企业来说是必不可少的。通过像ePlaneAI这样的平台，您可以预测需求，简化库存，并减少成本高昂的停机时间。

通过使用先进算法和实时数据，航空公司可以将备件管理从被动负担转变为主动优势，以便做出更明智的决策，实现更精简的运营，保证机队随时准备起飞。

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