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

航空业正经历着动荡的时期。尽管其他行业的全球供应链正逐渐从疫情冲击中复苏，但航空航天和航空采购领导者仍然面临着严峻的挑战。从关键材料的长期短缺，到国防需求和商业复苏带来的难以预测的需求激增，未来的道路依然充满不确定性。

麦肯锡报告称，航空航天供应商的财务状况明显落后于其他行业。2020年至2023年间，汽车和电子行业保持稳定甚至略有改善，而航空航天行业的供应链健康状况却下降了9%。麦肯锡公司：克服航空航天采购中的挑战)。此外，劳动力短缺、地缘政治动荡和气候压力等现实因素也推动着人们转向可持续航空燃料（SAF），显而易见，航空采购正面临一场“完美风暴”。美国能源部）。

然而，通过流程改进、数字化工具和人力投资的合理结合，领导者可以化逆境为顺风。本文探讨数据驱动、人工智能增强的采购方法如何帮助航空公司突破瓶颈，超越竞争对手，并构建面向未来的供应链。

了解航空采购瓶颈

航空采购本质上是一个庞大而高风险的难题。航空航天公司和维护、维修和大修 (MRO) 供应商每天要处理数千份报价请求 (RFQ)，每份请求的紧急程度和复杂程度各不相同。不幸的是，这个系统的漏洞正在不断扩大。

供应链的波动源于多种复合因素。首先，窄体机和宽体机生产率复苏不均衡，持续影响预测。此外，难以预测的国防开支激增加剧了熔模铸件等专用零部件的短缺。

此类短缺是日常运营中存在的隐患。在维护、维修和大修 (MRO) 领域，投资者报告中对“短缺”的提及甚至超过了对成本上升的担忧。这凸显出一个重大转变：采购主管现在更重视风险管理和供应保障，而非单纯削减成本。

二级和三级供应商内部的整合加剧了这一问题，限制了供应基础的多样性，并放大了供应中断的影响。当更少的供应商控制着更多的市场时，任何生产中断都会波及整个供应链。

如今，采购团队的任务远不止采购零部件；他们还要应对全球范围内的火灾。构建韧性意味着要超越被动救火，采用更智能、更自动化的系统，提前预测并预防延误。

人工智能驱动的 RFQ 自动化：减少响应时间和错误

报价请求 (RFQ) 流程是采购中一个臭名昭著的瓶颈。手动筛选、审核和回复 RFQ 既耗时又容易出错，尤其是在每天有大量邮件涌入收件箱的情况下。

据 ePlaneAI 称，人工智能驱动的 RFQ 自动化工具可以读取收到的电子邮件，并根据紧急程度（常规、中等、AOG）进行分类，以及在 10 分钟内生成准确、经过批准的报价。与可能需要花费数小时甚至数天的手动流程相比，这是一个巨大的效率提升。

RFQ 自动化还可以减少人为错误零件编号输入错误或库存信息缺失可能会导致延误和成本膨胀。人工智能工具将询价单与实时库存和定价数据库进行交叉比对，几乎可以消除此类错误。

更重要的是，自动化还能实现更智能的优先级排序。诸如飞机停场 (AOG) 等关键高价值订单会被立即标记，以便立即处理。紧急的 RFQ 不会再被淹没在常规请求中，而是会优先处理，从而快速响应。

在 ePlaneAI，我们看到一些公司使用我们的电子邮件解决方案实现了更快的 RFQ 周转时间和更高的利润率，当竞争对手仍在整理收件箱时就完成了交易。

应对供应链整合和风险

采购不稳定的一个主要因素是供应链整合。过去十年，航空航天供应商不断合并，关键零部件的供应来源范围不断缩小。这种多样性的降低，一旦发生供应中断，风险就会进一步放大。

麦肯锡报告称，整合导致了严重的短缺，特别是在特种金属领域，现在越来越少的供应商能够满足日益增长的需求。

事实上，2022年，航空航天公司投资者电话中关于“短缺”的提及激增，至今仍未恢复到疫情前的水平，这凸显出这是一个结构性问题，而非暂时性问题。

解决方案是采取审慎的、风险管理到位的供应商多元化方法。领先的公司正在规划其供应网络，以识别单点故障，并投资制定应急计划。一些公司将多个工作包整合成一个投标，在电气等类别中节省了高达 20% 的成本。此外，许多公司正在增加关键零部件领域的冗余，以缓冲未来的冲击，从而确保持续运营。

自动化加速 RFQ 周转和竞争力

在航空航天领域，RFQ 延迟是一个主要问题，而手动 RFQ 处理只会使情况变得更糟。

在 ePlaneAI我们的客户发现，人工智能驱动的询价自动化可以将响应时间从几小时或几天缩短到几分钟。其影响是巨大的：航空公司每天要处理数千份询价，更快的响应速度意味着更高的中标率和数百万美元的潜在节省。事实上，在以下情况下，AOG事件可能导致公司为加急零件支付 50% 的溢价。

此外，自动化系统会实时标记不一致之处并交叉引用供应商数据，从而几乎消除了代价高昂的错误。

航空航天公司可以在适当的情况下将人类排除在外，并超越仍然陷入缓慢的手动 RFQ 周期的竞争对手。

人工智能增强的供应链弹性预测

Forecasting航空航天业的预测一直以来都至少在某种程度上是一场猜谜游戏。零部件需求的波动、地缘政治压力以及供应商的整合，使得使用传统方法几乎不可能预测材料需求。

但人工智能正在改写规则。麦肯锡指出，利用集成数据模型和机器学习，需求预测的准确性可以提高25%以上。人工智能模型能够消化历史销售数据、供应商绩效指标和库存水平，从而生成精准的预测。

其益处远不止于更简洁的电子表格。企业可以预见需求激增和供应受限，从而主动采购关键零部件，避免缺货，并最大程度地减少成本高昂的紧急订单。他们还可以及早发现整个供应链中的风险，在中断发生之前调整采购策略。

缩小航空航天采购的技能差距

航空航天人才渠道面临多方面的压力：劳动力老龄化、来自半导体和汽车等邻近行业的竞争、以及对数字工具的日益依赖。

麦肯锡发现，过去18年，航空航天公司在采购职能成熟度方面落后于汽车同行近15%。德勤报告显示，约有一半的机场经理和四成的酒店总经理将员工技能再培训列为他们最关心的三大劳动力问题之一，这加剧了这一问题。航空业的危机与机遇交汇航空业的危机与机遇交汇

挑战不仅在于招聘员工，还在于为他们配备合适的数字工具和行业知识组合。自动化固然很好，但它仍然需要熟练的操作员来处理异常情况并监督复杂的流程。明智的公司正在投资有针对性的技能提升计划，将课堂学习与在职指导相结合。德勤强调，如果公司拥有能够树立榜样的领导者（中层管理人员），并提供实践经验的学徒培训，那么转型成功的可能性将提高4.1倍。

通过缩小技能差距，航空航天公司及其员工可以在飞速的技术进步中蓬勃发展并适应变化。

流程挖掘揭示隐藏的低效率

流程挖掘听起来可能很学术，但在航空航天领域，它只是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光片”——它以可视化的方式展示跨系统的活动流程，以揭示瓶颈、冗余和合规风险。

流程挖掘利用先进的算法，将来自 ERP、采购工具和库存系统的事件数据连接起来，从而映射真实的流程。这种透明度使领导者能够精准地找出效率低下之处，而无需依靠猜测。

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弹性来帮助应对疫情后的波动和不断增长的客户期望。

这不仅仅是诊断，更是行动。流程挖掘工具可以将洞察直接输入自动化系统，触发工作流程，从而加快审批速度、标记风险并快速跟踪关键订单。结合人工智能，这将创建一个反馈循环，使流程随着时间的推移不断改进。随着航空航天供应链的紧张，这种可见性已不再是可有可无的。它对于可持续、可扩展的增长至关重要。

自动化 RFQ 流程，加快周转速度

在航空航天领域，每一份询价单都代表着一项关键任务。无论零件多么微小，缺失都可能延误机队进度，并损害信任。

传统上，RFQ 管理一直是手动操作，容易出错。但像 ePlaneAI 的 EmailAI 这样的人工智能解决方案，正在将速度和准确性提升到几年前还无法想象的水平。（自 2020-2022 年以来，人工智能系统可以清晰地提取数据、进行准确分类，并大规模提供自动化报价。）虽然之前也存在自动化工具，但其商业可行性不如现在。

从这个角度来看，在 ePlaneAI，我们发现常规 RFQ（占请求的 50-60%）现在可以收到即时 AI 生成的响应，而复杂的 AOG（地面飞机）请求会自动标记为立即处理。

这不仅加快了报价流程，还消除了人为错误。人工智能将询价单与实时库存和定价数据库进行交叉比对，确保报价准确无误，并符合监管要求。

数据集成：将数据孤岛转化为洞察力

大多数航空航天公司依赖 SAP、AMOS 或 Quantum 等重型 ERP，但这些系统通常是孤立的，使得实时决策变得困难。

这正是 ePlaneAI 等集成层发挥作用的地方。ePlaneAI 连接电子邮件询价、库存数据和采购工作流程，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可用性，自动生成采购订单 (PO)，并减少手动管理工作。

连接数据点的航空航天公司可以增加支出、提高预测准确性、减少缺货并提高运营弹性。

建立更具弹性、更多样化的供应链

航空航天业受到供应商整合的沉重打击。供应商减少意味着选择减少，尤其是在特种电子元件等关键材料方面。

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。

战略多元化正是解决方案。采购主管正在规划多元化的供应格局，以避免单点故障，并投资于替代供应商，即使这意味着更高的前期成本。一些公司在全球范围内投入数亿美元，以增加冗余度并确保供应链的弹性。

流程挖掘在这里也发挥着作用。德勤指出，航空公司可以利用数据驱动的流程挖掘来发现效率低下的问题，并在采购以及维护、维修和大修 (MRO) 运营中探索替代的采购策略。

缩小航空供应链的人才缺口

人才短缺，如同飞机零部件一样。航空业长期面临人才短缺，尤其是在供应商绩效管理和生产计划等供应链岗位。

麦肯锡发现，航空业的空缺职位和可用的供应链人才之间存在 4 到 6 个百分点的差距。

德勤对此表示赞同，称 62% 的机场目前员工人数还不到疫情前的一半，而预计短期内能恢复到 2019 年员工人数水平的机场不到 10%。

为了解决这一问题，航空和酒店业公司正在积极推行基于技能的招聘和技能提升计划。德勤的数据显示，94% 的机场和 62% 的酒店正在增加虚拟现实在培训中的应用，而十分之九的酒店则通过移动设备提供培训。

对员工进行再培训并为他们配备自动化 RFQ 技术以实现更快、更准确的工作流程，对于航空业及其日益萎缩的劳动力的未来发展至关重要。

利用数据和自动化增强决策能力

航空业充斥着各种事实和数据，但如果没有合适的工具，这些数据就只是噪音。自动化和先进的分析技术能够让原本“暗”的数据变得清晰。

麦肯锡报告显示，航空航天采购团队越来越依赖支出立方体和自动化招标书系统等数字化工具来简化供应商谈判，并提高支出透明度。然而，仅有技术是不够的。技术的应用取决于用户体验和集成度。麦肯锡警告称，60% 的首席采购官尚未从数字化投资中获得（全部）回报，这通常是因为用户采用率低和培训环境碎片化。

为了获得最有意义的结果，人工智能工具必须直观易用、高度集成，并有强大的用户培训支持。这能够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 RFQ 自动化等 AI 解决方案意味着赢得更多交易、建立更好的客户关系和改善工作日，并将时间花在有意义的任务（战略或实际的 MRO 工作）上，而不是翻阅文件和表格。

今天的采购团队仍然可以获得早期采用者的竞争优势。

自动化 RFQ 采用的最佳时机

目前，企业正处于采用 ePlaneAI 等 AI 解决方案来自动化数据提取、RFQ 和其他业务流程的最佳时机。

尽管 人工智能自动化这项技术已经问世几年了，现在抢占先机还为时不晚。对于航空和工业制造等许多行业来说，现在正是黄金时机。

从动荡到轨迹，现在是采取行动的时候了

供应短缺、人才缺口和运营复杂性持续考验着航空业。但正如这些消息来源所示，那些倾向于数字化、自动化和数据驱动决策的公司正变得更加强大、快速，也更具竞争力。

流程挖掘、先进的人工智能和自动化的询价处理正在迅速成为成功的新基石。该领域的领导者已经实现了每年数百万美元的节省，并实现了更快、更智能的采购周期。

教训是什么？不要等到下一次中断才暴露供应链的缺口。立即采取行动，在构建运营所需的韧性和敏捷性的同时，获得早期采用者的优势。

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