如何利用预测模型改善备件预测
在航空领域，精确性不仅仅是一种奢侈——它是必需的。备件管理在保持机队运营、避免昂贵的延误以及维护客户信任方面发挥着关键作用。然而，许多航空公司在准确预测备件需求方面存在困难，这在两端都让他们付出了代价，即高昂的持有成本因库存过剩，或者在持有量不足时发生AOG（飞机停场）事件。这两种结果都是可以避免的。
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：
- 你知道每个仓库里有多少库存吗？
- 你能预测哪个地区接下来会需要零件吗？
- 将组件移动到需要的地方需要多长时间？
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：
- 分析库存趋势和流动预测算法评估历史使用数据、库存在不同地点之间的流动以及补货模式，以识别趋势和预测未来需求。例如，如果零件经常在中心之间移动以弥补短缺，模型可以推荐每个地点的最佳库存水平，以减少运输延迟和成本。
- 结合区域和运营变量因素如维护计划、区域需求模式和运营条件被纳入以预测库存需求。例如，在旅游高峰月份需求量大的地区可能需要比交通较少的地区更频繁的库存补给。
- 在不同地点平衡库存水平
预测模型分析多个仓库的库存差异和使用率，以建议重新分配或采购策略。这种方法在关键区域最小化缺货的同时，防止低需求地点的库存过剩，优化整体库存效率。
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：
- AOG事件减少多达30%。通过主动的MRO维护，一个行业研究报告称航空公司可以及早发现潜在的维护问题，包括备件需求，以减少停飞。
- 与车队和OEM制造商改善了合作。 开放数据流允许实时共享库存水平、交货时间和维护计划在航空公司和OEM之间。这种透明度有助于防止备件交付的延迟，并提高整个供应链的协调性。
- 对非计划维护的响应时间更快。 预测性数据分析使航空公司能够在零部件短缺发生之前预见到这一点，确保在关键情况下备有备件。这最大限度地减少了修理时间，并保持运营顺畅。
- 更好的成本控制和减少浪费。 预测工具可以标记动销缓慢或过时的部件，使公司能够重新分配库存或与供应商协商以获得更精确的库存水平。这样可以减少库存成本和因过度库存而产生的浪费。
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。
- 优先考虑关键变量
并非所有数据点都同等重要。该系统旨在强调像AOG优先级部件这样的高影响变量，同时降低对不太关键组件的重视，确保预测集中关注对机队准备最为重要的因素。 - 以反馈驱动的改进尽管ePlaneAI的预测模型非常先进，但偶尔还是需要进行调整。当现实世界的反馈发现差异时——例如对某个特定零件需求的计算错误——ePlaneAI的团队会与用户合作，对模型进行精细化调整。这个过程包括了引入新的数据点和因素，以随时间提高准确性和适应性。
- 适应运营变化
航空作业是动态的，ePlaneAI平台与之同步发展。无论是机队扩张、航线变更还是环境条件的变化，该平台都会进行调整，以确保库存预测保持精确且可操作。
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。
准备好消除猜测并保持您的车队运营吗？了解InventoryAI如何优化您的备件管理并简化您的操作流程。立即与ePlaneAI预约会议。
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。
