如何使用ePlaneAI管理您的航空库存周转率
航空库存管理是一项高风险的平衡行为。一架商用飞机包含多达300万个部件，从结构组件到航空电子设备、液压系统以及消耗品（FedEx）。管理整个机队的库存，包括多种机型和不同的维护时间表，使得后勤复杂性成倍增加。
航空器库存管理是一项高风险的平衡艺术。一架商用飞机包含多达300万个部件，从结构组件到航空电子设备、液压系统以及消耗品（FedEx）。管理整个机队的库存，包括具有不同维护时间表的多种飞机型号，使得后勤复杂性呈指数级增长。
当您需要处理成千上万的供应商、全球分销的难题以及严格的监管要求时，航空采购成为现代供应链管理中最数据密集的挑战之一。
每家航空公司、MRO（维修、修理和大修）提供商以及零部件分销商都在一个复杂的供应链中运作，涉及数百万飞机部件、全球供应商以及严格的监管要求。挑战在于在最小化库存过剩、采购延迟以及AOG（停机）情况的同时，确保在正确的时间提供正确的部件，这些情况会导致航空公司每小时损失高达10万美元的收入。据2018年的一项研究（Aviation Week）显示，飞机停机（AOG）事件每年给航空公司带来的估计损失高达500亿美元。
这就是像ePlaneAI这样的人工智能驱动解决方案发挥作用的地方。ePlaneAI利用实时数据处理、自动化和预测分析来优化库存周转率，从而实现重大的成本节约和运营改进。
本文探讨了人工智能如何转变航空库存管理，帮助组织降低成本，提高效率，并增强运营准备。
理解航空库存周转率
什么是存货周转率，为什么它很重要？
存货周转率衡量公司在给定时期内销售并更换其存货的频率。在航空业，这个指标至关重要，因为备用零件是高价值资产，而过高的持有成本会侵蚀利润率。
库存周转率的公式：
ALT：一张显示数学问题的图片，内容为“存货周转率=销售成本（COGS）除以平均库存价值”
行业基准：
航空公司和MRO通常的目标是每年进行1.5到2次库存周转。周转率低于1.5意味着库存过剩，导致高昂的储存、保险和折旧成本，而高于2.0的周转率可能表明缺货风险，可能会导致延误或AOG（航空器停场）情况。
AI 驱动的解决方案如 ePlaneAI 动态优化库存水平，帮助公司在可用性和成本效率之间找到正确的平衡。
航空库存管理中的常见挑战
由于长期的交货时间、供应商的不一致性以及监管要求，管理航空库存是一个物流挑战。如果没有实时的洞察和自动化，效率低下的问题会堆积起来，导致更大的延误和更高的商业成本。
影响库存周转率的主要挑战
数据孤岛和能见度差
航空公司通常依赖碎片化的ERP和MRO系统。这种缺乏实时库存洞察导致决策缓慢，以及记录的重复或缺失。库存预测的准确性较低，对零件短缺的响应也因此延迟。
缺货与过度库存
如果没有精准的需求预测, 组织会陷入两种昂贵的陷阱之一：
- 缺货： 关键部件在需要时无法获得，导致AOG延误。
- 库存过剩： 过多的飞机备件库存会导致更高的储存成本和潜在的陈旧性。
采购瓶颈和手工工作流程
许多采购团队仍然依赖手工流程来验证零件的可用性、合规性和定价。这样做减慢了订购周期，增加了劳动成本，并引入了人为错误。
法规合规和假冒风险
航空零件必须符合严格的FAA、EASA和OEM认证或保证标准。如果没有自动化验证，公司就有可能采购到不合规或假冒伪劣的零件，这可能会威胁安全，并带来监管处罚。
ePlaneAI的区块链支持的零件验证确保每个组件都有其起源、状况、合规性和认证的不可更改记录。此外，ePlaneAI的 AI驱动的采购自动化简化了合规性验证，因此只有经过认证、性价比高的零件才会被库存——并且手动监督最少。
人工智能改变了航空库存周转
航空库存周转是关于在正确的时间移动正确的库存。人工智能驱动的平台可以整合预测性分析、实时采购自动化以及机器学习支持的库存管理，以优化库存水平。
ePlaneAI例如，具有超越标准预测模型的机器学习能力。其高级循环神经网络（RNNs）和变压器允许系统分析序列需求趋势和采购决策，以动态适应不断变化的航空需求。这些模型不断地用新数据完善预测，提高预测准确性，减少过度或欠缺订购关键部件的风险。
预测分析与需求预测
传统的预测方法依赖于历史销售数据和手工估算。人工智能驱动的预测分析能够分析实时需求波动，以维持准确的库存水平，减少37%的缺货，并将AOG事件（Aviation Week）降至最低。
此外，AI 驱动的解决方案在短期需求预测中通过使用 XGBoost 和随机森林模型实现了 95% 以上的准确率（Aviation Week）。
自动化供应商和零件匹配
人工智能不仅仅像Apple AppleTag那样追踪库存；它还在确切需要的时刻，从最佳供应商那里以最优价格确保获得最好的部件。
借助区块链支持的验证，ePlaneAI可以管理：
- 遵守美国联邦航空局（FAA）、欧洲航空安全局（EASA）以及其他监管机构的规定。
- 供应商绩效分析，只推荐可靠的供应商。
- 市场驱动的价格优化；永远不会为关键库存支付过高的价格。
ePlaneAI 利用图神经网络（GNNs）来映射全球航空网络中复杂的供应商-零件关系。这种人工智能驱动的方法可以检测供应链瓶颈，识别替代采购策略，并在问题升级之前预防中断。
实时调整和自适应学习
人工智能最大的优势之一是其持续改进的能力。ePlaneAI根据过去的绩效和市场波动动态调整再订货点，根据定价和过去的绩效选择供应商，以及基于实时成本效益分析的一般采购决策。这将库存从一个静态的、被动的过程转变为一个动态的、主动的策略——对于预计到2026年将达到1190亿美元的蓬勃发展的全球MRO市场至关重要（航空周刊）。
由于人工成本占维修、维护和大修（MRO）总费用的60-70%，航空公司和MRO必须最大化运营效率以保持竞争力（Aviation Week）。
案例研究：人工智能驱动的库存优化实践
人工智能对航空库存的影响为MRO供应商、航空公司和航空航天制造商带来了实际成效。以下是展示该影响的两个例子。
过多的AOG订单
一家领先的MRO供应商在处理过多的AOG订单时遇到了困难，其中大多数零件请求被归类为紧急采购，涉及500家供应商（Aviation Week）。由于库存移动的可见性有限，他们的库存周转率低于行业基准，而且库存水平的优化一年只进行一次，导致飞机备件库存陈旧，采购仓促，以及高昂的存储成本。
挑战：
- 供应商在五个仓库管理着70,000多个库存单位(SKU)，造成了物流复杂性。
- 70%的零件订单与AOG（航空器地面停机）有关，这导致采购成本上升和运营中断。
- 有37%的库存被认定为陈旧货物，占用了大量资金。
ePlaneAI 使用了像XGBoost这样的机器学习模型来分析需求模式并以95%的准确率优化库存水平。
结果：
- 改进了采购计划，显著减少了紧急AOG事件。
- 将劳动效率提高了65%，使员工能够专注于高价值的维护任务。
- 优化了重新排序点，确保关键部件的可用性，同时避免库存过剩。
该公司能够简化库存周转，减少浪费，并将被动的紧急采购转变为主动的、成本效益高的策略。
OEM 需求预测的挑战
一家领先的航空航天制造商在严重的需求预测问题上挣扎，导致低需求零件的过度生产，同时面临高优先级组件的短缺。长的领先时间和短的交货窗口进一步加剧了运营压力（Aviation Week）。
挑战：
- 关键组件的8个月交货期让计划变得困难。
- 交货窗口短至1至10天导致了临时采购瓶颈。
- 由于预测准确性差，导致40%的库存零件滞销，增加了库存成本。
由人工智能驱动的解决方案
ePlaneAI 集成了高级预测模型（Prophet 和 ARIMA）以增强需求预测。
结果：
- 在数量级上提高了90%以上的生产效率。
- 已识别并停止了40%的滞销库存。
- 实施了即时制造（JIT），使库存与实际需求而非过时的预测相对应。
- 优化了生产计划，使公司能够在保持更精简、更具成本效益的库存水平的同时，满足交货期限。
ePlaneAI帮助制造商提高周转率，削减采购成本，并将一个缓慢、被动的供应链转变为一个节省成本和提高效率的引擎。
利用 ePlaneAI 实施人工智能以提高库存周转率
那么，你实际上是如何付诸行动的呢？
使用实施人工智能遵循一种结构化的方法，以便与现有系统无缝集成、自动化采购并持续优化库存管理。
步骤1：将人工智能集成到现有的ERP或MRO系统中
它从集成开始。ePlaneAI可以直接连接到ERP和MRO平台，如SAP、Oracle和AMOS，通过API、ETL管道和基于云的解决方案。
这允许实时数据摄取，以便准确追踪库存、采购和预测。AI不是在孤立的筒仓中运作，而是统一系统，为决策提供单一的真相来源。
步骤2：用人工智能自动化采购
采购延迟和手工验证减缓了库存周转。ePlaneAI的 AI驱动的自动化可以即时验证零件的合规性、定价和可用性——过去需要数天甚至数周才能完成的任务，现在只需几秒或几分钟即可完成。
通过消除重复任务和人为错误，采购团队可以专注于战略性采购决策，而不是供应链瓶颈。
步骤三：利用机器学习持续优化库存
与静态采购策略不同，人工智能可以根据历史趋势、供应商可靠性和需求预测，实时（精确到分钟）调整库存水平。ePlaneAI识别表现不佳的供应商并提出替代方案，保持库存水平精简，同时避免缺货的风险。
实施人工智能驱动库存控制的公司已能够释放大量资本并改善现金流，同时保持运营准备。
步骤4：用人工智能自动化交易和合规
人工智能还确保每笔交易都符合合规性，具有成本效益，并针对市场波动进行了优化。 ePlaneAI的 区块链支持的记录安全地记录每一笔交易，以满足政府和原始设备制造商(OEM)的要求。与此同时，强化学习(RL)模型根据当前的可用性、供应商绩效和历史趋势动态调整采购定价，防止过度支出。
自动化的B2B结账和合同价格调整进一步优化了采购流程，减少了文书工作，并使采购与最佳市场价格保持一致。AI的应用使得采购决策更加智能、快速和成本效益高——而且是大规模地。
克服常见的人工智能实施挑战
采用人工智能驱动的库存管理伴随着挑战，但是成功应对这些挑战的组织将获得显著的竞争优势。以下是如何克服采用人工智能最常见的障碍。
挑战1：数据质量与系统集成
许多航空公司都在努力应对碎片化的ERP和MRO系统，这些系统中存储的数据往往是过时的或不一致的。
为了解决这个挑战，ePlaneAI通过API、ETL管道和实时数据连接器集成，提供清洁、准确的数据流，以驱动AI决策。
挑战2：对变革的抵抗和培训需求
员工可能对采用人工智能持谨慎态度，并不仅仅是因为它是新事物，还因为自动化不可避免地会重塑工作流程——在某些情况下，甚至会消除特定的任务。尽管像ePlaneAI这样的人工智能驱动系统确实减少了手动采购和重复性行政工作的需求，但它们也将责任转移到更高价值的问题解决和战略监督上。
现实情况是，航空业已经面临劳动力短缺，特别是在维修、检修和供应链管理方面。人工智能并不取代专业知识——它通过消除耗时的、影响较小的任务来增强专业知识，例如手动验证零件可用性或追查供应商。维修技术人员和采购团队不必再花费数小时操作过时的采购系统，而可以专注于维护、效率规划和做出推动发展的决策。
培训应该是实用的，而不仅仅是安慰性的——工人应该看到人工智能整合的明确的、现实世界中的好处。
突出那些成功实施人工智能的公司案例研究，并展示它是如何改善而不是取代核心航空角色，并为工人提供额外培训，以提升他们现在可以专注的新任务的技能。
挑战3：合规性和网络安全风险
航空库存管理必须遵守FAA、EASA和OEM的要求，同时保护敏感数据。
使用ePlaneAI的企业可以自信地迎接这一挑战。ePlaneAI通过使用AI驱动的零件验证和区块链支持的交易日志，简化了合规性，减少了假冒风险和数据泄露。
人工智能的采用不是一夜之间的转变。然而，那些提前应对这些挑战的公司将获得长期的效率和盈利能力。
人工智能在航空库存管理中的未来
随着像ePlaneAI这样的人工智能驱动解决方案的发展，下一代的预测性维护、自动化采购和实时库存平衡将重新定义航空业务的运作方式。
人工智能在航空库存中的下一步是什么？
人工智能正在迅速发展，不仅仅是优化库存周转。不久的将来，人工智能将实现超个性化采购，根据航空公司和MRO供应商的具体需求定制库存水平。人工智能将不再进行广泛的行业预测，而是分析个别机队的使用模式，以实现及时供应，避免过度库存。
物联网启用的监控将通过将人工智能与仓库传感器和飞机系统集成，进一步提升库存监管。人工智能将自动检测恶化或不合规的库存，并将其从流通中移除，减少浪费并确保供应链中只有适航的部件。
与此同时，先进的预测性维护将超越定期检查——人工智能将在组件故障发生前预测出来，进一步减少AOG风险和意外停机时间。
最终，人工智能将推动航空库存管理的端到端自动化，从需求预测到实时重新订购以及合规性跟踪。
从洞察到行动，航空公司正在采用人工智能进行可持续的库存管理
航空工业无法承受效率低下的库存管理。由于持有成本平均每年占零件价值的15-25%，因此必须优化周转率（Aviation Week）。
ePlaneAI和其他人工智能解决方案通过消除缺货、减少过剩库存以及扩大自动化来缩短采购交货时间并提高整体效率，从而改变了库存管理。
此外，企业正在通过AI驱动的验证和区块链追踪提高合规性并降低风险，通过减少AOG事件和优化现金流，为航空公司和MROs节省了数百万。
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。
