如何利用预测模型改善备件预测

在航空业，精准并非奢侈，而是必需。备件管理在维持机队运营、避免代价高昂的延误以及维护客户信任方面发挥着至关重要的作用。然而，许多航空公司难以准确预测备件需求，这导致他们面临双重损失：库存过剩导致高昂的持有成本，库存不足则引发AOG事故。这两种情况都是可以避免的。

传统方法依赖于容易出错的手动流程，例如在电子表格中录入数据，或者采用被动应对的方法，应对短缺，而不是采用更主动的需求预测方法来预防短缺。这些方法会造成零件管理方面的缺口，导致缺货或库存过剩。这两种情况都可能造成严重的财务损失。

预测模型提供了真正颠覆性的解决方案。航空公司可以利用先进的库存分析和定量需求预测模型，以无与伦比的精准度预测需求。

在本文中，我们将探讨传统预测方法的不足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更精简、更高效的供应链需求。

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非一门新科学。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，这种方法也不断发展，输入变量更加一致，预测也更加准确。

电子表格和孤立的数据源曾被视为尖端工具，简化了自20世纪中期以来一直需要繁琐手工操作的流程。但现代航空运营的快速发展已将这些传统方法抛诸脑后。

当今科技进步的步伐和信息的快速流动，要求系统能够与实时数据无缝对接。虽然一些工作任务已经过渡到基于计算机的系统，但持续依赖过时的手动流程会造成瓶颈。在自动化系统能够在几秒钟内处理大量数据，而手动方法却难以跟上的情况下，这些低效率问题被放大了。

这使得传统的备件预测方法变得过时。对集成度、速度和准确性的需求从未如此强烈，而固守数十年之久的旧方法可能会导致运营容易出现错误、延误和效率低下的情况。

手动流程导致效率低下

传统的预测方法通常依赖于电子表格或通用 ERP 工具中的历史销售数据，而这两种方法都容易出现人为错误，并且缺乏实时洞察。维护团队必须根据过去的趋势来估算需求，而对部件磨损、飞行状况或客户需求等关键动态变量的考量能力有限。

如果没有关键指标，预测就不完整

对于备件需求预测，您的预测准确性取决于您拥有的数据——而传统方法存在很大差距。手动数据输入会带来不准确性，但真正的问题在于您无法手动考虑的变量数量之多：

如今，准确的预测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。

被动预测为时已晚

采用传统的预测方法，航空公司只能反应数据。当出现问题时，例如关键部件缺货或库存过剩导致高昂的仓储成本，公司会争先恐后地寻找快速补救措施。这种被动应对的方法往往会导致飞机停飞和运营中断，仅飞机停飞 (AOG) 事件就足以让航空公司每小时损失 10,000 美元（高射炮空中支援）。

缺乏与其他实时数据的整合

如今，航空业的许多流程都已数字化，传统系统难以跟上时代的步伐。虽然其他领域受益于自动化和实时计算，但传统的手动流程仍然是一个关键的瓶颈。

缺乏与当前绩效数据的集成，导致库存管理效率低下且被动响应。此外，这些遗留系统通常会限制可分析的历史数据量，导致BI和数据团队各自为政，各自拼凑洞察。这延迟了可操作信息的获取，与周边数字化流程的速度形成了更鲜明的对比。

准确库存预测的预测模型

预测模型通过分析和训练大规模数据集（包括历史使用趋势、运行状况、组件生命周期和其他模式）来弥补传统方法的不足。其工作原理如下：

预测预测的主要好处

1. 避免缺货

缺货这可能会扰乱维护计划并导致飞机停飞，造成巨大的经济损失。预测模型可以帮助航空公司提前规划，确保关键部件在需要时始终可用。

2. 减少过剩库存

零件库存过剩不仅会占用资金，还会产生仓储和折旧成本。预测模型通过将库存数量与实际需求预测进行匹配，平衡库存水平。使用这些工具的航空公司报告称，运输成本显著降低。

3. 优化维护计划

预测性预测使维护团队能够将备件供应与计划的维护时段协调一致。这种协调可以最大限度地减少停机时间，并最大限度地提高车队可用性和整体运营效率。

4. 改善财务规划

预测模型能够将库存与实际需求相匹配，从而释放营运资金并减少不必要的支出。这种优化有助于长期财务稳定，对于利润微薄的承运商而言尤为重要。

5. 提高现金流和库存周转率

高效的备件预测可确保库存水平与需求紧密匹配，避免资金被过剩库存占用。这种方法可以改善现金流，使资源能够配置到最需要的地方。此外，更高的库存周转率可以降低产品过时的风险，最大限度地减少浪费，并最大限度地提高运营效率。

ePlaneAI 的备件管理预测方法

ePlaneAI将先进的预测分析与航空专业知识相结合，实现卓越的库存预测。该平台提供以下功能：

将海量数据集转化为切实可行的见解

ePlaneAI 可以帮助您透过树木看到森林，或者更确切地说，从海量的历史数据中洞察趋势模式。该平台处理历史数据，分析机队使用情况、环境因素和其他变量，从而准确预测需求。

实时库存监控

该系统将人工智能与 ERP 相结合，库存管理系统提供库存水平和零件生命周期的实时更新。当达到预设阈值或零件接近使用寿命时，预测警报会通知团队。这可以触发遵循业务规则的自动采购。

可根据车队要求定制

ePlaneAI 的航空人工智能平台旨在满足航空机队的独特需求。无论是管理区域航空公司、全球运营商，还是拥有多个运营地点的 MRO 的库存，该系统都能满足行业特定的运营需求。

在任何情况下，ePlaneAI 都可以根据预测需求自动重新订购或调整现有订单。这意味着有足够的时间来获取所需的备件或取消多余的订单。

备件预测实际应用

以下是供应预测如何提高运营效率的一些实际示例：

预测模型如何用于零件预测

数据集成

预测模型由神经网络等先进技术提供支持，从各种来源提取数据，包括历史使用趋势、实时库存水平、供应商绩效指标以及航班时刻表或季节性需求等运营变量。

这些模型不仅关注传感器数据等高科技场景，还处理基本的库存任务。

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。该系统可能会分析多个仓库的每日库存变动情况，以识别差异并建议实时调整，以避免一个地方的库存过剩，同时防止另一个地方的库存短缺。

模式识别

这些算法擅长发现手动流程难以察觉的关联和趋势。预测分析可以识别库存使用模式、供应商可靠性，甚至天气或地缘政治事件等外部因素导致的需求波动。

例子：如果某个供应商持续延迟交货，该模型可以标记该问题并建议调整订单交货时间以维持缓冲库存。

积极规划

预测模型利用模拟来规划常规场景和潜在的中断。它们不仅能预测需求激增或库存耗尽，还能指导团队确定最佳补货点和采购计划，确保无缝运营。

例子：在旅游高峰期，系统可能会建议预订常用的消耗品，例如座套或灯泡，同时优化高需求地区的补货周期。

微调你的预测模型

准确的预测始于清晰、全面的数据。ePlaneAI 平台持续整合来自物联网传感器、ERP 系统和供应商网络的实时更新，以最大限度地减少盲点。用户可以调整交货时间或 AOG 部件的优先级等变量，以确保模型反映实际运营情况。

人工智能和预测模型可以重新定义库存预测

对于航空企业而言，预测性库存预测至关重要，因为这有助于优化运营，并在充满挑战的行业中保持业务弹性。借助 ePlaneAI 等平台，您可以预测需求、精简库存并减少代价高昂的停机时间。

通过使用先进的算法和实时数据，航空公司可以将备件管理从被动负担转变为主动优势，从而做出更明智的决策、更精简的运营并打造随时可以飞行的机队。

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