如何使用自动化RFQ软件提取数据以实现准确报价

航空业的危机与机遇交汇

麦肯锡报告指出，航空供应商的财务健康状况明显落后于其他行业。在2020年至2023年间，尽管汽车和电子行业保持稳定甚至略有改善，但航空业的供应链健康度却下降了9%（麦肯锡公司：克服航空采购中的挑战）。再叠加上劳动力短缺、地缘政治动荡以及气候压力促使向可持续航空燃料（SAF）转变的现实，很明显：航空采购正面临一个完美风暴（美国能源部）。

然而，通过正确结合流程改进、数字工具和劳动力投资，领导者可以将这种动荡转变为顺风。本文探讨了数据驱动、AI增强的采购方法如何帮助航空公司消除瓶颈，超越竞争对手，并建立未来准备就绪的供应链。

理解航空采购的瓶颈

航空采购的核心，运作起来就像是一个庞大而高风险的拼图游戏。航空航天公司和MRO供应商每天都要处理成千上万份RFQ（报价请求），每一份都有不同的紧急程度和复杂性。不幸的是，这个系统中的裂痕正在扩大。

供应链的波动源于几个叠加因素。首先，单通道和双通道生产率的不均衡复苏持续扭曲了预测。除此之外，不可预测的国防开支激增正在加剧像投资铸造这类专门零件的短缺（麦肯锡公司：克服航空采购中的挑战）。

这类短缺是日常运营风险。在维护、修理和大修（MRO）领域，投资者报告中提到的“短缺”一词甚至超过了对成本上升的担忧（麦肯锡公司：克服航空采购中的挑战）。这突显了一个重大转变：采购领导者正在将风险管理和供应保障置于仅仅削减成本之上。

这个问题的恶化是由二级和三级供应商内部的整合所导致的，这限制了供应基地的多样性，并放大了中断的影响。当较少的供应商控制了更多的市场份额时，生产中的任何小问题都会在整个链条中产生连锁反应。

当今的采购团队必须做的不仅仅是采购零件；他们还在扑救火灾，解决全球性的燃烧问题。建立弹性意味着要超越被动的消防反应，采用更智能的自动化系统，这些系统能够预测并防止延误在发生之前。

由AI驱动的RFQ自动化：缩短响应时间并减少错误

询价（RFQ）流程是采购中众所周知的瓶颈。手工整理、审查和回应RFQ既耗时又容易出错，尤其是当大量询价每天涌入邮箱时。

根据ePlaneAI的说法，AI驱动的RFQ自动化工具能够读取收到的电子邮件，按紧急程度（常规、中等、AOG）进行分类，并在10分钟内生成准确、经批准的报价。与可能需要几小时甚至几天的手动流程相比，这是一个巨大的效率胜利。

RFQ自动化同样减少了人为错误。输入错误的零件编号或遗漏库存细节可能导致延误和成本增加。AI工具会与实时库存和定价数据库核对RFQ，几乎消除了此类错误

更重要的是，自动化还能实现更智能的优先级排序。例如，对于飞机停飞（AOG）这样的关键性、高价值订单会立即被标记出来，以便立即处理。紧急的询价请求（RFQ）不会被日常请求所埋没，而是会跳过队列，迅速得到回应。

在ePlaneAI，我们看到使用我们的EmailAI解决方案的公司实现了更快的报价反应时间和改善的利润率，当竞争对手还在整理收件箱时就已经完成交易。

解决供应链整合和风险

采购不稳定背后的一个主要因素是供应链整合。在过去的十年里，航空航天供应商已经合并，缩小了关键组件可用来源的范围。这种减少的多样性在中断发生时放大了风险。

麦肯锡报告指出，整合导致了严重短缺，特别是在专业金属领域，现在较少的供应商需要满足不断增长的需求（麦肯锡公司：克服航空采购中的挑战）。

实际上，“短缺”一词在航空航天公司投资者电话会议中的提及在2022年激增，且尚未回落至疫情前的水平，这凸显了这是一个结构性而非暂时性的问题（麦肯锡公司：克服航空航天领域的挑战）。

有意识地、风险管理的方式进行供应商多元化是解决之道。领先的公司正在绘制他们的供应网络图，以识别单点故障，并投资于应急计划。有些公司正在将多个工作包整合到单一投标中，在像电气这样的类别中实现高达20%的节省（麦肯锡公司：克服航空采购中的挑战）。此外，许多公司正在增加关键部件领域的冗余性，以抵御未来的冲击，为内置连续性提供缓冲（麦肯锡公司：克服航空采购中的挑战）。

自动化加速了RFQ的周转和竞争力

在航空航天领域，请求报价(RFQ)的延迟是一个重大的风险，手工处理RFQ只会使情况变得更糟。

在ePlaneAI，我们的客户发现，由AI驱动的RFQ自动化可以将响应时间从几小时或几天缩短到几分钟。影响的规模是巨大的：随着航空公司每天处理成千上万的RFQ，更快的响应转化为更高的中标率和潜在的数百万节省。实际上，在AOG事件期间的延迟可能导致公司为急件零部件支付50%的溢价。

此外，自动化系统会实时标记数据不一致并交叉核对供应商信息，几乎消除了昂贵的错误。

航天公司可以在适当的情况下将人类从循环中排除，并超越仍然陷于缓慢、手动的询价周期中的竞争对手。

人工智能增强的供应链韧性预测

Forecasting in aerospace has always been, at least in part, a guessing game. Volatile demand for parts, geopolitical pressures, and supplier consolidation make it nearly impossible to predict material needs using legacy methods (McKinsey & Company: Overcoming Challenges in Aerospace Procurement).

但人工智能正在改写规则。麦肯锡指出，当利用集成数据模型和机器学习时，需求预测的准确性可以提高超过25%。人工智能模型消化历史销售数据、供应商绩效指标和库存水平，以生成精确的预测。

其好处远不止于更清晰的电子表格。预见需求高峰和供应限制的公司可以主动采购关键组件，避免缺货，并减少昂贵的紧急订单。他们还可以提前在供应链中发现风险，调整采购策略以避免中断带来的影响。

在航空采购中弥合技能差距

航天人才供应链正面临来自多个方面的压力：老龄化的劳动力、来自半导体和汽车等相关行业的竞争，以及对数字工具的日益依赖（麦肯锡公司：克服航天采购中的挑战）。

麦肯锡发现，在过去18年中，航空航天公司在采购功能成熟度上比汽车同行落后了近15%。加剧问题的是，德勤报告称，大约一半的机场经理和四分之一的酒店总经理将为新技术重新培训工人列为他们前三大劳动力关注点之一（德勤：走向旅行的无摩擦前线：技术与劳动力的整合）。

挑战不仅仅是找到工人；而是要为他们配备正确的数字工具和行业知识的混合体。自动化是很棒的，但它仍然需要熟练的操作员来管理异常情况和监督复杂的协调工作。聪明的公司正在投资于有针对性的技能提升计划，将课堂学习与实际工作中的指导相结合。德勤强调，当公司拥有能够作为榜样的领导者（中层管理者），并提供实践学徒制（德勤：朝向旅行业无摩擦前线：整合技术与劳动力）时，他们在转型中成功的可能性要高出4.1倍。

通过缩小技能差距，航空航天公司及其员工可以在突飞猛进的技术进步中蓬勃发展和适应。

流程挖掘揭示了隐藏的低效

过程挖掘听起来可能很学术，但在航空航天领域，这只意味着更高效的工作流程。

正如德勤所说，流程挖掘就像是业务流程的“X光”——它可以可视化系统间活动流动，以揭示瓶颈、冗余和合规风险（德勤：航空业数据驱动的流程优化）。

利用先进的算法，流程挖掘将ERP、采购工具和库存系统中的事件数据连接起来，以绘制现实世界的流程图。这种透明度使领导者能够精确地针对低效率进行改进，而不是凭猜测。

例如，德勤的研究强调了流程挖掘如何通过提高运营效率和韧性来应对后疫情时期的波动性和日益增长的客户期望（德勤：航空业的数据驱动流程优化）。

这不仅仅是诊断；这是行动。流程挖掘工具可以将洞察直接输入自动化系统，触发加速审批的工作流程，标记风险，并快速处理关键订单。结合人工智能，这创建了一个反馈循环，其中流程随着时间的推移不断改进。随着航空航天供应链的紧绷，这种可见性水平不再是可选的。这对于可持续、可扩展的增长至关重要。

自动化RFQ流程以实现更快的周转

在航空航天领域，每一个询价请求都代表着一项关键任务的交易。缺少任何零件，无论多么微小，都可能导致机队延误并侵蚀信任。

传统上，RFQ管理一直是手工操作且容易出错的。但是像ePlaneAI的EmailAI这样的人工智能解决方案，正带来几年前认为不可能的速度和准确性水平。（自2020-2022年以来，能够清晰提取数据、准确分类，并提供自动报价的人工智能系统——而且是大规模的。）以前虽然存在自动化工具，但没有现在这样的商业可行性。

为了更直观地说明，在ePlaneAI，我们发现常规的RFQs（占请求的50-60%）现在可以立即收到AI生成的回复，而复杂的AOG（停机待修的飞机）请求会被自动标记为需要立即处理。

这不仅加快了报价过程，而且消除了人为错误。人工智能会与实时库存和定价数据库进行交叉参考，确保报价的准确性并符合监管要求

数据整合：将信息孤岛转化为洞察

大多数航空航天公司依赖于像SAP、AMOS或Quantum这样的重型ERP系统，但这些系统往往是孤立的，使得实时决策变得困难。

这就是像ePlaneAI这样的集成层介入的地方。ePlaneAI连接电子邮件询价、库存数据和采购工作流，将孤立的数据流转化为可操作的洞察。通过这种集成，公司可以即时检查零件的可用性，自动化生成采购订单（PO），并减少手工行政工作。

航天公司通过连接数据点，增加支出，提高预测准确性，减少缺货，并提高运营韧性。

构建一个更有韧性、多样化的供应链

航空航天工业因供应商整合而受到严重打击。供应商减少意味着选择减少——尤其是对于像特种电子元件这样的关键材料。

麦肯锡强调，二级和三级供应商之间的整合无意中增加了短缺的脆弱性（麦肯锡公司：克服航空采购中的挑战）。

在这里，战略多元化是解决方案。采购领导者正在绘制多样化的供应景观，以避免单一故障点，并投资于替代供应商，即使这意味着更高的前期成本。一些公司正在全球范围内分配数亿美元以增加冗余并确保供应链的弹性。

过程挖掘在这里也扮演了一个角色。德勤指出，航空公司可以利用数据驱动的过程挖掘来发现效率低下的地方，并在采购、维护、修理和大修（MRO）操作中发现替代的采购策略（）。

在航空供应链中弥补人才差距

就像飞机零件一样，人才也同样短缺。航空业正面临着长期的人才短缺，特别是在供应链岗位，如供应商绩效管理和生产计划等方面。

麦肯锡发现，在航空业中，空缺职位与可用供应链人才之间存在4到6个百分点的差距（）。

德勤公司也表示，62%的机场使用的员工不到疫情前的一半，且不到10%的机场预计在近期内恢复到2019年的员工人数（）。

为了解决这个问题，航空和酒店公司正在采用基于技能的招聘和提升技能的举措。根据德勤的数据，94%的机场和62%的酒店正在增加在培训中使用虚拟现实的比例，同时有九成的培训通过移动设备进行（）。

为工人重新培训并配备自动化的RFQ技术，以实现更快、更准确的工作流程，在未来确保航空业及其日益减少的劳动力队伍至关重要。

利用数据和自动化提升决策制定

航空业充斥着事实和数据，但如果没有合适的工具，这些都只是噪音。自动化和高级分析可以为原本“不明朗”的数据带来清晰。

麦肯锡报告称，航空航天采购团队越来越依赖数字工具，如支出立方体和自动化的RFP系统，以简化供应商谈判并增加支出的可见性（）。然而，仅有技术是不够的。采用取决于用户体验和集成。麦肯锡警告说，60%的首席采购官并未看到其数字投资的（全部）投资回报率，这通常是因为用户采用率低和培训环境碎片化。

要获得最有意义的结果，人工智能工具必须直观、集成良好，并得到强有力的用户培训支持。这样可以将数据转化为洞察力，并加快决策速度。

对于采购团队来说，使用像RFQ自动化这样的AI解决方案意味着赢得更多交易、更好的客户关系以及更美好的工作日，时间将花在有意义的任务上（比如策略或亲自进行MRO工作），而不是挖掘文件和表格。

当今的采购团队仍然可以获得早期采用者的竞争优势。

在自动化RFQ采用的最佳点

目前，企业正处于采用人工智能解决方案的最佳时机，例如ePlaneAI用于自动化数据提取、请求报价以及其他业务流程。

虽然人工智能自动化技术已经出现了几年，但您现在采用仍然可以获得早期采纳的优势。对于许多行业，例如航空和工业制造，现在正是黄金时期。

从动荡到轨迹，现在正是采取行动的时候

供应短缺、人才缺口和运营复杂性继续考验航空业。但正如这些资料所显示的，那些积极拥抱数字化、自动化和数据驱动决策的公司正在变得更强大、更快速、更有竞争力。

流程挖掘、高级人工智能和自动化的询价处理正迅速成为成功的新基准。该领域的领导者已经看到了每年数百万的节省以及更快、更智能的采购周期

教训？不要等到下一次中断暴露您供应链中的缺口。立即采取行动，以便在构建您的运营所需的韧性和敏捷性时获得早期采用者的优势。

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