如何通过集成库存管理系统更高效地管理航空库存
在航空工业中，精确度至关重要。库存耗尽导致的停机时间不仅影响盈利。它还会导致飞机停飞，延误关键货物运输，并扰乱人们的生活。
与此同时，过剩的库存占用了运营资金并增加了储存成本，使企业留下了过时的零件和其他难以忽视的低效问题。实时库存管理是解决方案，使公司能够优化库存水平的同时确保在最关键时刻的可用性。
当航空企业利用人工智能驱动的库存管理技术时，它们可以平衡这些相互竞争的优先事项，并在高风险市场中保持竞争力。本文将探讨实时库存系统如何防止缺货、减少过剩库存，并推动运营卓越。
理解缺货和库存过剩的挑战
缺货：成本高昂的运营中断
当关键运营物资如备用零件在需要时无法获得，就会发生缺货。对于维修、大修和运营（MROs）来说，这可能意味着修理延迟、飞机停飞或合同截止日期未能达成。
即使是短暂的缺货也可能导致重大的运营障碍，特别是在处理高成本零件和紧张时间表的情况下。在一个每个小时都至关重要的行业里，财务和声誉的后果是严重的。
由于缺货导致的计划外停机时间在航空工业中可能迅速升级，对于长时间的事件，损失每小时都在攀升。除了财务负担之外，缺货还会损害客户信任，给供应商关系带来压力，并扰乱更广泛的供应链。根据麦肯锡的一项研究，由于缺货导致的供应链中断可能会使毛利润减少10％–20％（麦肯锡）。
库存过剩是资本的克星
尽管保持高库存水平似乎是防止缺货的自然缓冲，但过剩的库存对航空工业来说也有其自身的后果。
缓慢移动或过时的部件会占用现金，占用宝贵的存储空间（并产生存储费用），并由于过期或监管限制增加浪费的风险。对于航空公司来说，这些问题由于飞机部件的专业性和通常高昂的成本而变得更加复杂。
持有过剩库存的成本
过剩库存可能代表一个重大的财务负担。根据一份制造业报告（经常在博客文章中引用），包括存储、保险、折旧和过时在内的携带成本可能占总库存价值的20%到30%。
这对于航空业务来说尤其棘手，因为航空电子设备、起落架或涡轮叶片等部件的成本可能高达数十万美元。
航空工业因过时库存面临巨额成本。仅军用飞机一项，McKinsey估计过时库存的成本在500亿至700亿美元之间。
实时库存管理系统的作用
实时库存管理系统通过提供库存的持续可见性（包括使用情况、客户需求和产品保质期）来解决这些挑战。
例如，ePlaneAI的库存AI使用预测分析来标记动销缓慢的零件，并推荐如重新分配到其他地点或战略性转售等行动以避免过时。当库存水平低于设定阈值时，它可以自动重新订购某些价格范围内的商品零件，并且可以根据需求、活动水平、季节性和许多其他因素自动调整PAR水平。这种主动的方法帮助公司释放存储空间，回收资本，并专注于更关键的库存需求。
航空领域实时库存管理的作用
实时库存系统提供了对库存水平的分钟级可见性，使公司能够预先应对需求或供应链挑战。企业在将人工智能与其ERP系统集成时，可以简化供应链管理流程，主动分析和管理库存水平。
通过实时库存防止缺货
1. 精确的需求预测
AI驱动的预测工具分析历史使用模式、实时需求以及季节性或供应链延迟等外部变量。因此，企业可以保持适当的实物库存水平，而无需过度库存。
ePlaneAI的库存自动化平台，Inventory AI 使用预测分析来预测旅行高峰期或包裹季节的需求高峰，确保关键组件的可用性。
2. 库存预警以实现主动补货
实时库存管理软件提供警报，以便在库存水平低于预设阈值时通知团队。这些通知确保及时重新订货，将缺货风险降到最低。航空公司还可以为特定的高优先级部件配置警报，例如对AOG情况至关重要的部件，在这种情况下，停机时间的成本最高。
3. 供应商协调与更快的补货
当公司将库存管理系统与供应商网络整合时，它们可以减少补货的提前期。ePlaneAI的平台促进了航空企业与其供应商之间的无缝、即时通讯，包括自动化的重新订购工作流程以减少履行过程中的提前期。
通过自动化库存管理系统，一旦库存水平达到预设阈值，您的订单就可以立即处理并准备发货，确保快速补货，而其他人还在手动检查库存和计算重新订货需求。
使用实时工具减少过剩库存
1. 优化库存水平
通过实时追踪，公司可以通过分析当前需求和使用模式来避免库存过剩。例如，库存AI能够动态调整库存，帮助航空公司保持正确的库存周转率，并减少库存持有成本。
2. 识别并清理滞销商品
实时系统可以标记动销缓慢或即将过时的物品，使公司能够采取纠正措施。例如，他们可以在市场上销售这些物品，发起促销活动，将动销缓慢的物品与需求量大的产品捆绑销售，或者在不同地点重新分配库存。这样可以释放储存空间和资本。
此外，人工智能结合您的ERP系统中的数据可以帮助预测某个零件的生产周期，以及何时OEMs会停止生产。它们能够监控许多影响制造过程的外部因素，包括安全法规、技术进步，以及供应链中断，如原材料的采购难题。
3. 减少浪费
在航空领域，许多部件都有限定的保质期或者使用上的法规限制。实时追踪确保这些物品在过期前被使用，减少浪费和合规风险。库存人工智能可以优先分配时间敏感的部件，以最小化损失。
案例研究：有效库存管理在现实世界中的影响
1. 航空航天制造商：动态库存优化
一家航空航天制造商在高库存成本方面遇到了困难，维持了价值6亿美元的飞机引擎备用零件库存。他们将库存跟踪解决方案与其ERP系统集成，这提供了库存水平的实时视图，并概述了供应商风险。这导致了库存持有成本的显著节省，并提高了服务水平（IoT ONE）。
2. DA航空：智能库存管理解决方案
一家主要的亚洲航空公司在其Power-by-the-Hour（PBH）部件共享计划方面面临库存挑战。该系统允许航空公司根据需要支付零件和维护费用，从而减少囤积未使用库存的成本。但是创建这样一个计划绝非易事。
DA航空介入支持航空公司的招标（RFP和RFQ）流程。他们简化了供应商谈判，并构建了一个使运营需求与财务目标保持一致的提案。
由于将其库存管理与供应商及PBH计划整合，该航空公司得以减少库存及相关的持有成本，确保零件在需要时可得，而不是在仓库的货架上积满灰尘。
ePlane的库存AI如何转变库存管理
集成库存管理需要精确、快速和适应性——这些是传统系统通常缺乏的品质。 ePlaneAI通过其旗舰解决方案Inventory AI来解决这些不足，该解决方案专为航空零部件供应链设计。
1. 预测性库存监控
库存人工智能利用AI分析历史数据、实时库存使用情况、内部业务流程和行业趋势。这使企业能够预测需求高峰并在问题出现之前解决库存不平衡问题。例如，在旅游高峰季节，ePlaneAI确保关键部件，如起落架或航空电子部件，能够随时获得。这种积极主动的方法减少了停机时间，并防止了因缺货造成的昂贵延误。
2. 动态供应商协调
库存人工智能通过与SAP和Oracle等ERP系统集成，增强了航空公司与其供应商之间的沟通。该平台允许实时数据共享，使得供应商在库存水平低于某些阈值时可以自动被联系进行报价请求或采购订单。这消除了手动干预并缩短了交货时间，帮助企业更快地满足AOG请求——在每秒钟都至关重要的竞争激烈市场中，这是一个关键优势。
3. 优化库存利用
库存人工智能不仅仅是追踪库存水平。它提供了可操作的洞察，了解库存如何在多个位置被使用。例如，该平台可以在一个中心识别出过剩的零件，同时在另一个中心标记出短缺，使公司能够有效地重新分配资源。这减少了过剩库存并消除了不必要的采购，释放了工作资本用于其他优先事项。
4. 高价值组件的实时提醒
在航空工业中，像涡轮叶片或发动机部件这样的零件可能价值数十万美元，确保其可用性是不容商榷的。
ePlaneAI的实时库存警报能够立即通知团队关键组件的库存不足或接近过期。通过迅速且主动地响应这些警报，公司可以保持最佳库存水平的同时避免库存过剩。
5. 减轻过时的风险
通过AI驱动的洞察力，ePlaneAI能够识别动销缓慢或有风险的库存，例如临近监管淘汰的零件或退役飞机型号的物品。该平台推荐精确的成本节约步骤，比如重新分配这些零件，将它们捆绑销售，或提供针对性促销以清理库存。这减少了浪费，并确保企业不会因持有价值数百万美元的无用库存而受损。
6. 规模可扩展性适用于不断增长的车队
ePlaneAI的模块化架构，它允许企业根据需要添加功能，这使得它非常适合希望扩大业务规模的企业。无论公司是在扩大车队还是增加新路线，该平台都能灵活适应库存复杂性的增加和新的业务流程简化方式。
航空航天公司和航空业务可以从预测分析、需求预测和库存警报等基本功能开始，随着需求的发展，再扩展到其他能力，例如供应商绩效跟踪和高级维护排程。
7. 针对航空领域的特定挑战
与通用库存管理解决方案不同，ePlaneAI专门为航空工业量身定制。该平台考虑到了该行业独有的挑战，例如遵守航空法规、库存物品的高价值以及维护全球供应链的物流障碍。这种专业化确保ePlaneAI提供了一个针对性的解决方案，能够与现有的企业资源规划（ERP）和供应链管理（SCM）系统顺畅集成。
利用人工智能自动化库存管理的步骤
实施自动化库存管理系统需要采取战略方法，以确保最小的中断和最大的效率，并能早期实现可衡量的投资回报。
虽然没有放之四海而皆准的方法，但这些是企业通常遵循的基本步骤：
- 实施人工智能库存自动化
利用像ePlaneAI这样的平台，它们使用高级算法来优化库存管理，并统一跨运营的实时数据。这包括自动从供应商、仓库和行业使用趋势中拉取数据，以便日复一日地提供先进的预测和规划见解。 - 与现有ERP系统集成
选择一个可以与您现有的ERP、OMS和电子邮件系统无缝同步的自动化库存管理平台。将所有这些系统结合起来，可以创建数据完整性的单一数据源，从而提高能见度、洞察力和决策能力，相比孤立的系统而言。 - 设置警报和仪表板
设置实时警报和动态仪表板，以跟踪您所有库存位置的关键指标。集成系统帮助您监控库存水平，检测差异，并响应潜在问题，如供应链中断或过剩。 - 培训员工并标准化工作流程
教导你的团队全面了解如何使用新系统。跨部门统一工作流程，以保持一致性并最大限度地利用系统功能，如补充库存、管理供应商以及自动化以前的手动流程。
最后的想法
集成库存管理让您的运营更加高效。没有浪费。没有等待。零件流向需要它们的地方，关键组件及时准备就绪，而且设置成本降低。有根据的决策取代了猜测，这一切都得到了实时数据和精益生产原则的支持。
在航空领域，每一分钟都至关重要，这种方法不仅高效——它是必不可少的。短暂的停机时间可能会导致机队停飞并侵蚀信任。但如果有了正确的系统，你可以保持飞机的运行，让顾客满意，同时保持利润稳定。成功始于精确性。成功从这里开始，有了ePlaneAI。
保持领先，避免缺货，削减过剩成本，彻底改造您的供应链。ePlaneAI能在数月内为您带来价值数百万的效率提升。让我们帮助您掌控库存。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。
