库存人工智能。预测每个航空零件的需求。

机器学习模型和持续优化

数据管道建立后，即可应用先进的机器学习算法来生成预测和优化洞察。该系统采用多种模型组合，每种模型分别针对库存管理的一个方面，并随着新数据的到来（自主学习）不断改进这些模型。我们的机器学习方法的主要组成部分包括：

基于 Qlik 和 Snowflake 的云架构

现代库存人工智能 (Inventory AI) 解决方案基于云计算架构，提供实时分析所需的可扩展性、集成度和性能。我们的系统 100% 基于云，后端利用 Snowflake 的数据云和 Qlik 的分析平台。这种架构确保所有计算和数据存储都在云端进行（无需本地服务器），因此全球团队可以在任何地方访问这些工具，并且系统可以扩展到任何数据量或用户数量。

图：Snowflake 云数据平台集成多种数据源的高级架构，为机器学习和分析提供数据。数据从 ERP 数据库、SaaS 应用程序和文件中提取（批量或实时），然后转换并存储在 Snowflake 的云数据仓库中。该平台负责处理数据质量、机器学习模型执行，并提供编目/治理功能。Qlik 的分析层位于其顶层，为最终用户提供交互式仪表板和 AI 驱动的洞察。

Snowflake 作为数据主干：所有企业数据都整合到 Snowflake 中，这是一个以高性能和弹性著称的云原生数据仓库。Snowflake 集中存储清理后的 ERP 数据、库存记录和任何外部数据集。由于 Snowflake 是一项完全托管的云服务，它可以根据工作负载自动扩展或缩减，使我们能够按需运行密集的 ML 计算或复杂查询，而无需担心基础设施。这种弹性在预测数千个零件编号或运行模拟时至关重要——系统可以在云端启动额外的计算能力来处理负载，然后缩减。Snowflake 还提供安全的数据共享和集成功能，我们使用这些功能从各种来源提取数据，甚至根据需要与合作伙伴共享某些结果，同时保持严格的安全性（支持 SOC 2 和 ISO 27001 数据保护合规性）。通过使用 Snowflake，我们的 Inventory AI 平台可以处理大数据量（例如多年的交易历史记录、数百万个零件记录）并执行近乎实时的更新。云数据仓库方法使客户无需管理数据库，并提供可供所有其他组件（ML 引擎、仪表板，甚至客户的其他 BI 工具（如果需要））访问的单一事实来源。

人工智能处理和可扩展性：Inventory AI 的机器学习组件也部署在云环境中。为了实现最大的可扩展性和可靠性，预测模型和优化例程托管在云计算服务上（例如，使用 AWS Lambda 或云虚拟机）。这意味着，每当系统需要生成新的预测或建议时，它都可以调用云函数，根据最新的 Snowflake 数据运行机器学习模型。在云端部署 AI 可确保计算量大的任务（例如训练新模型或评估数千个场景）高效运行并并行执行。不存在单点故障；该架构可以通过重新路由到其他云资源或区域来容忍中断。此外，云部署有利于持续交付更新——新的模型改进或功能增强可以无缝地推广到所有用户，而无需本地安装。最终结果是实时或按需分析功能：用户始终在仪表板上看到最新的预测，并且他们可以相信 AI 正在后台处理最新的数据。举个例子，一家航空零部件分销商可以在上传上个月的销售数据后立即让人工智能重新运行预测——得益于云的按需扩展能力，云函数将在几分钟内执行更新后的预测并刷新仪表板。如前所述，“在云端部署使分销商能够随时访问实时洞察”，并根据需要进行扩展以满足需求高峰。

使用 Qlik 的交互式仪表板：在前端，Inventory AI 提供了一个由领先的分析和商业智能工具 Qlik 提供支持的定制 AI 仪表板。Qlik 直接连接到 Snowflake 数据仓库，使其能够高性能地查询最新数据和模型输出。Qlik 的使用为最终用户带来了丰富的交互式可视化和分析功能。我们使用 Qlik 的分析引擎构建了各种仪表板视图和图表（库存趋势、预测与实际、库存分布、绩效 KPI 等）。AI 洞察嵌入到这些仪表板中——例如，系统可能会突出显示预计在未来 30 天内缺货的零件、标记库存过剩的商品或显示供应商绩效分数，所有这些都在一个交互式界面中显示，用户可以按机队、位置、时间范围等进行筛选。Qlik 与 Snowflake 的集成针对实时分析进行了优化，这意味着任何加载到 Snowflake 的新数据（或任何生成的新 AI 建议）都可以立即反映在仪表板中。用户可以体验到流畅、响应迅速的系统，他们可以深入研究数据、提出临时问题，甚至使用自然语言查询（在人工智能的帮助下）从库存数据中获取答案。Qlik 层还处理警报和通知 - 例如，我们针对某些条件配置警报，如“关键零件低于安全库存”或“预测误差高于 X％”，Qlik 可以通过电子邮件或手机通知将这些警报发送给库存经理，确保不会遗漏任何重要信息。总之，Qlik 作为面向用户的智能门户，将来自人工智能的原始预测和数字转化为直观的图表、KPI 和可操作的决策者仪表板。它弥合了后端复杂的数据科学与前端实际决策之间的差距，甚至允许非技术用户（规划人员、买家、销售团队）在日常工作流程中利用人工智能驱动的分析。

集成和兼容性：我们的云架构旨在融入航空公司现有的IT架构。无论客户使用的是传统ERP（例如SAP、Ramco、Amos），还是已将数据存储在云湖/云仓库中，我们的解决方案都能顺利集成。该平台“可与SAP、Snowflake、Oracle、AMOS、Quantum和其他航空系统协同工作，以实现企业级的顺利应用”。我们提供连接器/API端点，以便将ERP数据持续导入Snowflake，同样，我们也可以将输出（例如订单建议或价格更新）反馈回ERP或其他系统。这种广泛的兼容性意味着所有ERP系统均受支持——人工智能无需替换您的ERP系统，它只需运行在云端并根据需要读取/写入数据即可增强其功能。基于云也意味着只需极少的本地安装；该解决方案可通过Web浏览器访问，并安全地连接到数据源。航空公司赞赏这种架构符合IT安全和数据治理政策：数据传输经过加密，访问通过角色控制，并且云环境符合行业标准。实际上，Snowflake 的安全数据云与 Qlik 的受管分析相结合，在提供尖端 AI 功能的同时，确保了企业级的安全性和合规性。整个系统支持多租户且可扩展，因此无论客户拥有一个站点还是全球站点、几个用户还是数百个用户，都能保持快速可靠的性能。通过强调云计算和灵活的集成层，Inventory AI 可以快速部署，并与航空公司现有的工具和流程协同工作。

航空业人工智能定制：用例和行业整合

专为航空业设计库存优化AI，意味着要应对航空公司、MRO和飞机零部件供应商的独特挑战和工作流程。因此，我们的解决方案针对航空业用例进行了优化：管理机队备件，支持MRO供应链，并实现剩余零部件的高效交易。下文将重点介绍库存AI如何应用于该领域，以及其赋能航空领域卖家和买家（航空公司、MRO和零部件分销商）的特殊功能。

航空零部件需求预测：众所周知，航空备件需求很难预测——它通常遵循间歇性模式（长时间零使用，然后突然需要，尤其是关键的 LRU）。人工智能通过使用针对备件行为定制的复杂预测来解决这个问题。研究表明，备件预测准确性是确保运营准备和预算效率的关键因素。我们的系统结合概率模型来处理间歇性需求（Croston 方法或基于 Croston 的间歇性需求模型可以与 ML 模型集成），并且它利用机队数据（例如飞机飞行小时数、周期、维护计划）来预测何时需要零件。通过更准确地预测零件需求，航空公司可以确保在正确的时间获得正确的零件，从而最大限度地减少 AOG（飞机停场）情况。军事航空的一个案例研究表明，同时应用多个人工智能模型可以显著提高备件预测的准确性，证实了集成人工智能方法的价值。从实际角度来看，我们的人工智能可以根据使用模式预测某个部件下次可能发生的故障或维护需求，从而帮助航空公司或维护、维修和大修 (MRO) 部门预先安排好该部件。这可以减少紧急订单和加急，从而降低成本并减少飞机停机时间。

优化采购和自动化询价：在航空采购中，RFQ（报价请求）管理是一项日常任务——买家向供应商发送 RFQ 或检查零件市场以找到所需的组件。库存 AI 简化并自动化了大部分工作流程。当满足某些条件时（例如，库存低于 AI 计算的重新订购点，或预测表明未来会出现短缺），系统可以自动生成 RFQ 或购买请求。这些 RFQ 包含零件详细信息、所需数量、需求截止日期，甚至还有 AI 定价模型确定的建议目标价格。通过自动创建 RFQ 甚至解析响应，该平台“自动化 RFQ、报价和采购工作流程，以节省每天的时间”。例如，如果某家航空公司缺少特定的航空电子设备，AI 可能会确定该设备的批准供应商，起草 RFQ 消息，然后通过电子邮件或市场 API 发送。当供应商回复报价时，人工智能（借助我们电子邮件人工智能模块的自然语言处理功能）可以解析回复，比较价格和交货日期，并向人类买家推荐最佳方案。在许多情况下，常用零部件的日常采购可以完全自动化——系统将根据供应商的绩效和价格选择最优报价，然后在 ERP 中触发采购订单，所有这一切都无需人工干预。这种自动化程度不仅加快了供应链速度（在维护计划紧张时至关重要），还能确保采购决策以数据为导向。收到的每份询价（RFQ）和报价都会进一步丰富数据，人工智能可以利用这些数据来了解定价趋势和供应商行为，从而不断改进其建议。

三次点击买卖（市场整合）：我们专注于航空业的 Inventory AI 的一大亮点是与 ILS（库存定位服务）和 PartsBase 等行业市场的无缝集成。这些在线平台是航空公司在全球范围内买卖备件的平台。我们已将其 API 直接集成到 Inventory AI 的仪表盘中，用户只需点击几下即可执行市场操作。该系统可以识别库存中过剩或滞销的库存（即在可预见的未来不再需要的零件），并几乎可以立即将其在 ILS/PartsBase 上架出售。用户可以查看 AI 的建议清单（包括建议价格），然后只需点击三下即可发布。同样，如果 AI 检测到某个零件未来缺货，它可以在市场上搜索可用库存，并直接发起购买，或者至少向用户提供一键订购的选项。这种深度集成意味着您可以“在不离开平台的情况下，在主要市场上列出、同步和管理库存”。例如，MRO 可以查看多余零件的仪表板，勾选待售零件，系统会将这些清单以及所有必要的详细信息（状况、证书等）推送到 ILS 和 PartsBase，与手动列出清单相比，节省大量时间。在买方，如果所需零件在这些交易所有售，系统可以获取价格和供货情况的实时数据。该平台还可以维护首选供应商列表，并将市场供应商与已知的优质供应商进行交叉比对。三次点击模式强调了这一流程变得多么便捷：过去需要独立系统和手动数据输入的过程，现在变成了一种集成体验——确定需求或剩余，点击查看市场选项，然后点击确认交易。这极大地提高了库存平衡的灵活性，将过剩库存转化为现金，并主动填补缺口。

供应商连接和性能跟踪：在航空供应链中，维护稳固的供应商关系并监控其绩效至关重要（零部件延误会给航空公司带来沉重的损失）。Inventory AI 包含供应商连接功能，可直接与供应商系统集成并实时跟踪绩效。它可以连接到供应商门户或接受电子更新，从而将货运跟踪、交货确认和质量报告等信息直接输入 AI 系统。该平台“提供实时供应商集成，实现无缝订购”——这意味着一旦下达采购订单，它将持续监控该订单的状态。如果货物延误超过了供应商通常的交货周期，AI 会进行标记，并可能建议从备用供应商处采购。该系统还会记录每笔供应商交易，以构建绩效概况（准时率、平均交货周期与承诺周期的比率、缺陷率等）。这些指标在仪表板上清晰可见，使采购部门可以一目了然地了解供应商的绩效。例如，一个小部件可能会显示供应商X的准时率为95%，平均交货时间为5天，而供应商Y的准时率为80%，平均交货时间为9天——这样的洞察会引导买家在关键零部件方面优先选择供应商X。随着时间的推移，人工智能积累的供应商数据甚至可以预测风险：如果一个通常可靠的供应商开始下滑，这种趋势就会被提前发现。这对于管理维修的MRO尤其有用，因为他们经常将零部件发送到外部维修店；人工智能还可以监控这些维修周期。所有这些都确保了库存供应端得到严格控制和优化——你不仅要储备适量的库存，还要在合适的时间从合适的来源获取。

基于云的协作和 ERP 兼容性：由于该解决方案基于云，所有利益相关者（从销售团队到采购员再到库存规划人员）都可以访问同一个实时系统。航空公司的销售团队可以使用仪表板识别是否有可以向市场供应的零部件（查看过剩库存和人工智能建议的售价），而采购团队也可以同时使用它来管理即将到来的需求。该平台与所有主流 ERP 系统兼容，这意味着它可以自然地融入现有流程。例如，如果使用 SAP，人工智能可以将其计算出的优化最小/最大库存水平或重新订货点写回到 SAP 物料主数据中，从而有效地利用人工智能洞察更新 ERP 计划参数。它还可以从 ERP 中提取未完成的询价并自动响应。无论使用哪种 ERP 或维护系统（AMOS、TRAX 等），云集成层都能确保数据不间断地流入和流出。这种灵活性在航空业中至关重要，因为许多公司都有遗留系统——我们的人工智能在这些系统之上添加了一个现代智能层，而无需进行彻底的拆除和替换。由于一切都在云端运行，即使是远程团队（例如，外地的采购人员）也可以通过网络访问这些工具并成为工作流程的一部分，这比孤立的桌面工具或电子表格有了很大的改进。

管理完整的库存生命周期：库存人工智能涵盖了航空零部件管理的端到端生命周期。它从规划开始——预测需求并设定最佳库存水平。然后，它通知采购——自动执行询价、建议订单并处理供应商互动。接下来，它协助运营——实时监控库存水平、触发补货并发出异常警报（例如突然的需求激增或库存不足警告）。它还可以协助销售/处置方面——识别滞销或过时的库存并通过市场或重新分配促进其销售。在整个周期中，人工智能正在优化财务和服务成果：减少过剩库存（从而释放营运资金）同时减少缺货（从而提高维护运营的服务水平）。该系统提供利用率分析，显示库存的消耗或周转情况，这有助于查明效率低下的情况，例如多年未移动的零件（可出售的候选零件）或周转率极高的零件（可增加库存的候选零件）。此外，还提供假设分析——用户可以模拟即将退役的机队或供应商关闭等场景，人工智能将预测对库存的影响并推荐行动（例如主动出售退役飞机的零件，或在发生中断时从其他供应商处购买额外的库存）。

最后，该解决方案强调航空客户的投资回报率和成果。通过实施 Inventory AI，航空公司和维护、维修和大修 (MRO) 可以期待获得切实的改进：降低库存持有成本，减少因零件缺失而导致的 AOG 事故，缩短剩余零件的报价到销售周期，并提高生产力（因为数据处理和询价处理的人工繁琐工作大大减少）。在飞机停飞的每一分钟都可能造成数万美元的损失的行业中，拥有一个能够优化备件管理的 AI，可以直接转化为更长的正常运行时间和成本节约。整个平台实时运行在云端，这意味着智能系统始终处于开启状态——全天候监控、预测和优化。这就是为航空业量身定制的 Inventory AI 的强大之处：它将尖端的机器学习与行业特定的集成（ERP、ILS、PartsBase 等）相结合，并通过易于使用的云端仪表板进行呈现。最终，航空公司或 MRO 可以在统一的系统内“利用人工智能驱动的需求、定价和库存洞察做出更快、更明智的决策”。通过利用这些先进的功能，航空企业可以领先于需求波动，更好地与供应商谈判，并将库存从成本中心转变为竞争优势。