从市场到机器学习:我们如何发展航空业的未来
七月 15, 2025
概述。我们已经从市场转向机器学习。了解更多关于这一转变的驱动因素,以及我们如何推动航空业在 2025 年及以后迈向 AI 驱动的未来。
2025 年,我们将从零部件市场大胆转型,转向专为航空业打造的 AI 和 ML 驱动的解决方案组合。
为何要转变?因为当今航空业面临的压力远不止简单的零部件采购。
航空公司、维护、维修和大修 (MRO) 和供应商正努力应对机队老化、供应链波动以及对速度、效率和更智能决策日益增长的需求。单靠清单无法解决这些挑战。
如今,我们更需要能够将航空数据转化为实时情报、简化关键工作流程并开启卓越运营新机遇的解决方案。这正是我们在 ePlaneAI 构建的未来,我们非常高兴地与大家分享它正在如何成形。
我们的市场之旅
当我们推出 ePlane 市场时,我们的使命很简单:连接航空买家和卖家,以简化零件采购。
多年来,航空公司、MRO、零部件供应商和物流供应商的数千名用户依靠我们的平台来采购关键部件、比较供应商并简化 RFQ。
通过这些经历,我们对航空业面临的日常挑战有了独到的见解:
- 航空公司面临 AOG 情况和微薄的利润
- MRO 平衡法规合规性和更快的周转时间
- 零部件供应商面临不可预测的需求和价格波动
- 物流团队致力于确保全球供应链顺畅运行
这些挑战听起来反而像是机遇,并塑造了我们的下一个篇章。
为什么要转向人工智能?
随着航空业的发展,风险比以往任何时候都高。机队正在老化。供应链紧张。对效率和准确性的需求也持续上升。
我们看到了创造更大影响力的机会。我们已超越市场,着眼于解决复杂性和低效性的根本原因。
人工智能和机器学习具有独特的优势来解决这些挑战:
- 预测并防止库存短缺
- 在几分钟内(而不是几小时)自动回复 RFQ
- 提供实时市场情报,以便做出更明智的决策
- 识别造成时间、金钱和合规风险的数据不一致问题
因此,我们扪心自问:ePlane AI 如何才能成为航空企业当下急需的技术合作伙伴?于是,我们基于人工智能和机器学习的产品套件应运而生。
介绍我们的解决方案组合
我们的新产品组合凝聚了我们多年的行业经验,并采纳了像您一样的用户的直接反馈。以下是我们打造的产品概览:
- 电子邮件人工智能→ 自动解析并确定传入的 RFQ 的优先级,生成快速、准确的报价,帮助销售团队在竞争对手做出回应之前赢得 AOG 等高价值交易。
- 库存人工智能→ 预测购买什么、何时购买以及在网络中的何处储存,减少过剩库存并精确避免代价高昂的 AOG 事件,包括多仓库优化。
- 零件分析仪→ 提供实时市场情报、竞争对手洞察和替代采购选项,以便采购和销售团队能够以有竞争力的价格定价零件,并根据不断变化的需求快速采取行动。
- 人工智能文档→ 以 98% 以上的准确率提取、索引和组织监管文件、适航证书和维护记录,将经过验证的数据直接输入 ERP 系统,以实现即时可追溯性和审计准备。
- AeroGenie→ 将问题从简单的英语翻译成实时的 ERP 查询和报告,使团队能够立即访问和共享运营数据,而无需编码或 IT 瓶颈。
每个解决方案都旨在解决我们 Marketplace 用户面临的具体问题。最终,我们的产品组合能够帮助团队更快速、更智能、更自信地开展工作。
这对你意味着什么
如果您信赖 ePlane Marketplace,感谢您成为我们故事的一部分。
虽然 Marketplace 已不再可用,但我们对航空业的承诺比以往任何时候都更加坚定。
我们的解决方案有助于减少拖慢团队效率的手动流程,通过消除低效率来提高利润率,并通过实时洞察让您始终领先于市场变化。
结果如何?您将能够在不增加员工人数的情况下扩大运营规模。最终,我们相信,航空业的未来属于那些利用人工智能将数据转化为决策的企业。我们非常高兴能够帮助您实现这一目标!
准备好改变您的航空运营了吗?
航空业的未来需要速度、精准度和更明智的决策。我们基于 AI 的解决方案旨在助您保持领先地位。
您将能够更快地完成紧急交易,更智能地管理库存,并挖掘数据中蕴藏的洞见。
不要错过这个超越竞争对手的机会。探索 ePlane AI 如何变革您的运营模式,为您的团队带来竞争优势。
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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。
