如何预测战略飞机零件定价的市场需求
本文探讨了先进预测技术在管理飞机零部件需求中的关键作用。文章讨论了人工智能、机器学习和预测分析如何在航空航天行业中转变库存管理、定价策略和供应链的韧性。通过对技术进步影响、航空公司趋势和供应链挑战的洞察，文章强调了企业利用这些工具进行改进需求预测和竞争性定价优化的必要性。
管理战略性飞机零件对航空航天企业至关重要。保持最佳库存水平以预测需求、保持盈利并保持竞争力的持续压力始终存在。
这种微妙的平衡行为充满了挑战。随着航空旅行需求的波动和行业的剧烈变动（由于ESG治理、技术进步、地缘政治事件、气候变化以及需求增加），公司必须利用新兴技术和数据分析来预测需求、优化库存，并且“恰到好处”地调整他们的定价策略。
本文将探讨影响飞机零部件需求的因素、先进预测技术的作用，以及公司如何改进预测方法，在价格优化方面取得重大竞争优势。
了解飞机零部件市场的需求
几个关键因素推动了飞机零部件的需求，包括技术进步、航空公司趋势的演变以及持续的供应链挑战。
技术进步
随着航空工业继续采用新技术，各公司正在利用人工智能（AI）和机器学习等先进工具来增强对飞机零部件的需求预测。AI平台和预测分析工具通过分析历史趋势、机队数据和市场变化的大量数据集来预测未来零部件需求，其准确性超过了旧的ERP系统和软件模型。
例如，通过人工智能分析历史使用模式的公司可以更有信心地预测未来需求，提前备足正确的零件，减少等待时间和缺货。
基于人工智能的解决方案，例如ePlaneAI，根据持续不断的数据流预测零件需求，这些数据来自当前趋势和过去的车队趋势，帮助公司以无与伦比的准确性为未来做计划。
航空公司行业趋势
更广泛的航空公司趋势影响了对特定部件的需求以及管理这些部件的先进库存系统。
一个日益增长的趋势是对自动化的需求，特别是在自动地面碰撞避免系统（自动GCAS）的形式上（财富商业洞察：Airborne Collision Avoidance Market）。
随着航空公司采用更先进的技术并提高燃油效率，与这些创新相关的特定零件需求有所增加。此外，航空业推动可持续性的努力也促进了对更轻、更节油飞机的需求。这一趋势，连同更广泛的转向环保技术和组件的转变，正在塑造飞机零件市场。随着航空公司及其客户将可持续性作为优先考虑，零件制造商必须适应以满足这些新的需求，预测哪些零件将响应这些“清洁”技术进步所需（Fortune Business Insights: Aftermarket Parts Market）。
供应链挑战
供应链的中断正在影响到各行各业，尤其是航空业遭受了严重打击。全球供应链面临着材料短缺、零部件短缺、生产延迟和物流瓶颈等挑战——所有这些都凸显了准确的需求预测的重要性，这种预测能够主动识别和应对外部威胁。
麦肯锡最近的一份报告概述了航空航天行业如何不得不适应供应链的限制，这些限制加剧了零部件可用性的困难。
由于生产延迟和对某些组件的获取受限，准确预测需求的能力变得更加关键。能够利用预测技术来预测需求并优化库存的公司将更有能力应对这些挑战（麦肯锡公司：要改善你的供应链，请现代化你的供应链IT）。
先进的工具和技术用于预测
当今的航空航天市场发展迅速，可以说是极其不稳定的。企业正转向人工智能和机器学习等先进技术，以更好地应对市场的非理性波动。这些最新一代的技术使企业能够分析大量以前无法利用的数据，识别过去未能发现的趋势，并做出自信的预测，以改进零部件定价策略。
以下是一些关键工具和技术，它们正推动着飞机零部件市场需求预测的发展。
人工智能和机器学习
人工智能和机器学习正在改变企业预测飞机零部件需求的方式。这些解决方案分析历史数据、当前市场状况和预测趋势，以提供有关零部件需求的实时洞察。使用机器学习算法的公司可以不断调整他们的预测，随着新数据的到来，不断提高预测的精确性。
ePlaneAI是一个这样的人工智能平台，它允许企业以前所未有的准确性预测未来需求——不仅仅是备件，还包括其他采购活动和公司范围内的运营。这些技术还有助于自动化传统上需要人工输入的任务，例如需求规划和预测。通过减少人工干预，公司可以最小化人为错误并优化他们的运营。
预测分析和大数据
需求预测中的另一个关键组成部分是预测分析。配备了大数据和专家分析工具，公司能够解锁对需求模式和潜在市场变化的宝贵洞察。
这些解决方案使企业能够处理和分析比以往任何时候都多的大量运营数据，并且涵盖所有业务来源。公司可以观察客户行为、市场趋势、天气模式、市场需求、以及在管理备件采购时参考过去的订单历史。有了这些丰富的信息，公司可以生成更准确的预测，并且谈判更好的成本节约。
此外，公司可以利用这些分析来优化其供应链的其他方面。通过预测分析和人工智能，这些企业可以规避库存过剩和库存不足的风险，为重大需求变化做好准备，这些变化可能会使其竞争对手的运营陷入停顿（Fortune Business Insights：售后零件市场）。
先进预测工具的好处
人工智能、机器学习和预测分析的整合给航空器零部件市场的企业带来了诸多好处：
- 提高了预测的准确性：预测分析使企业能够更精确地预测需求，减少了库存积压或缺货的机会。
- 成本优化：通过准确的需求预测，公司可以优化库存管理，减少不必要的储存成本，从而实现更好的成本效率。
- 更快的决策制定：人工智能和机器学习工具能够实时分析市场数据，使公司能够更快、更明智地决策关于零件定价和库存管理。
- 提高了运营效率：自动化预测工具减少了手工劳动和人为错误，使公司能够专注于更多战略性任务，如满足客户需求和改进产品供应。
随着航空航天供应链的日益复杂和对飞机、飞机零部件及航空旅行的需求不断增长，利用这些先进技术的企业在运营韧性和市场主导地位方面具有竞争优势。
关键参与者及其定价策略
航空器零部件市场由关键参与者塑造，包括原始设备制造商（OEM）和零部件供应商。这些公司必须紧密合作，以确保零部件的高效交付。
让我们来看看行业巨头波音公司以及较小的原始设备制造商和供应商是如何协同工作，共同塑造基于需求的定价策略。
波音及其在定价框架中的作用
波音在制定航空航天工业的定价趋势方面发挥着核心作用，这既包括新飞机也包括售后零部件。
该公司的市场展望和需求预测对所有其他航空公司和供应商做出定价决策至关重要。波音公司定期发布其Commercial Market Outlook，该报告概述了未来20年新飞机和零部件的需求，有助于指导航空航天领域的定价预期。
作为最大的商用飞机制造商，波音的定价决策显著影响了零部件的定价。例如，波音对未来飞机交付量和特定零部件需求的预测，影响了零部件供应商和制造商如何制定定价模型。这些模型基于对零部件使用情况、生命周期和更换率的深入理解（麦肯锡公司：对高效飞机的需求依然存在：与达伦·赫尔斯特的访谈。
OEM合作伙伴关系和供应链网络
与OEM建立牢固的合作关系对于制定有竞争力的定价策略至关重要。像STS Component Solutions这样的公司利用与OEM的关系确保能够获得高质量的零部件，同时保持可预测的定价模型。这些合作伙伴关系有助于以有竞争力的价格保持高质量零部件的可用性（STS Aviation Group）。
与原始设备制造商紧密合作的供应商可以预期更准确的基于需求的生产计划，并调整定价策略以反映市场条件。这些合作也有助于减少缺货和过度库存问题，从而导致更准确的预测和稳定的定价。
市场细分在定价策略中的作用
在预测飞机零部件需求时，市场细分在制定针对不同类型的飞机、运营和客户的定价策略中起着至关重要的作用。
民用航空与军用航空
民用航空和军用航空部门对飞机零件的需求有显著差异。
民用航空通常需要各种各样的商用飞机零件，包括从引擎到客舱组件的所有部件。这些零件的需求会根据全球旅行模式和经济因素波动。例如，像COVID-19大流行或地缘政治事件这样的航空旅行中断会影响替换零件的需求，因为航空公司为了应对旅行需求的减少而延长现有机队的使用寿命。
另一方面，军用航空零件往往有更可预测的需求，这是由国防预算、采购周期和地缘政治因素所驱动的。军用飞机所需的零件通常需要满足更严格的标准，其供应链在满足国防运营需求方面可能更为健全。然而，军用航空可能会遇到独特的挑战，例如需要高度专业化的零件，或者由于不断演变的国防需求而迅速引入新型飞机型号（Fortune Business Insights：Aircraft Aftermarket Parts Market）。
科技趋势及其细分影响
新兴技术继续影响民用和军用航空领域的需求。
在民用航空领域，航空公司越来越注重燃油高效、环保技术，例如电动垂直起降（eVTOL）飞机和可持续航空燃料（麦肯锡公司：对高效飞机的需求依然存在：与达伦·赫尔斯特的访谈）。这些进步正在影响所需零部件的类型以及这些零部件的定价方式。例如，eVTOLs的日益普及可能需要新型零部件，这些零部件以前并不受欢迎，为零部件供应商打开了机会。
在军用航空领域，先进航电、雷达系统和推进技术的发展等技术趋势也在推动零部件需求的变化。军用飞机通常需要为高性能、高耐用性和更严格的安全特性而设计的零部件。随着国防承包商开发新系统，零部件供应商必须适应这些技术变革，并相应规划需求（德勤）。
评估需求预测准确性的方法。
企业用来验证预测准确性的方法有几种。让我们来进一步探索。
使用历史数据
历史数据是最重要的工具之一。通过分析过去的需求趋势，公司可以评估它们的预测模型的有效性，并为未来的预测做出调整。
虽然仅有历史事实和数据是不够的，但如果你的预测与过去的历史趋势大相径庭，那几乎可以肯定是出了问题。历史数据是一个可靠的风向标，告诉你供需的风向。
例如，观察某些飞机在旅游高峰季节或响应特定全球事件（如大流行）期间的历史表现，可以帮助完善对类似未来事件的需求预测。
历史数据还使企业能够广泛了解不同零件的生命周期、它们需要多久更换一次，以及它们的需求如何与航空运营、经济状况或燃油价格波动等外部因素相关（Fortune Business Insights: Aftermarket Parts Market）。
与OEM合作以获取更精确的数据
除了历史数据之外，与原始设备制造商（OEM）的合作对于提高预测准确性至关重要。与供应商、航空公司和零部件制造商共享数据，可以让公司更准确地洞察未来的需求。
OEM通常可以获取有关飞机生产时间表、维护要求和零件寿命的详细信息。将这些数据纳入预测模型有助于企业减少对特定零件需求不确定性，并更好地使其定价策略与实际市场需求（STS Aviation Group）对齐。
准确性挑战及其克服方法
尽管我们尽了最大努力使用历史数据并与原始设备制造商合作，但仍存在挑战。例如，不可预测的全球事件，如COVID-19大流行或地缘政治危机，可能会极大地改变需求模式。同样，航空旅行习惯的变化——比如低成本航空公司的兴起或对货运航班需求的增加——也可能影响零部件的需求。
为了克服这些挑战，公司需要敏捷的预测方法，能够迅速适应和弹性应对变化的条件。实时数据分析和对预测模型的持续更新可以帮助企业领先于市场趋势，并相应调整他们的定价策略（麦肯锡公司：要改进你的供应链，现代化你的供应链IT）。
飞机零部件定价和需求预测的未来
为了保持持久的竞争优势，公司必须不断采用新技术，以实现更智能、更精简的运营和需求预测。当一个大竞争对手介入并采用新技术时，它迫使整个行业跟进，否则就会面临运营过时的风险。
人工智能和连接的实时数据系统正在提升航空领域每个人的游戏规则。对零件的需求受到一系列内部和外部因素的驱动，这些因素在不断变化。
利用人工智能和机器学习解决方案以获得更智能洞察的企业正在引领潮流，并有望保持领先地位。
在一个高精度行业中，不断改进其预测流程以实现日复一日的小（和大）进步的航空公司可以可靠地满足客户和市场的期望。
想要在预测和飞机零部件定价方面领先于竞争对手吗？与ePlaneAI合作，立即利用我们尖端的预测分析工具来优化您的定价策略。不要错过——做出基于数据的决策，提升您在不断发展的航空航天市场中的业务。
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。
