通过AI直接竞标降低航空采购成本
采购是航空运营的支柱。航空公司依赖高效地采购从备用零件到维修服务的一切，以保持其机队在空中运行。话虽如此，航空采购并不简单——它是一个全球供应链的复杂网络，成本波动和合规障碍重重，小的效率低下会导致巨大的财务损失。
简化采购是一个未被充分利用的机会，可以削减成本并推动效率。随着人工智能的介入，航空公司现在拥有了先进的工具和资源，可以改变他们处理采购、供应商关系、运营工作流程等方面的方式。这不仅仅是为了节省资金——这是为了在一个竞争激烈、利润空间极小的行业中保持竞争力。
困扰航空采购的挑战
航空业的采购远非“一帆风顺”。以下是航空采购专家面临的一些主要障碍。
全球供应链中断
航空工业依赖于一个庞大而相互连接的供应链。自然灾害、地缘政治冲突，甚至像小型港口延误这样简单的事情都可能造成混乱。
当关键部件延迟时，航空公司急于寻找替代品，而且常常代价高昂。这些中断不仅损害采购——它们还可能导致飞机停飞和航班时间表混乱。
繁琐的手工流程
对许多航空公司来说，采购仍然涉及耗时的方法，如仔细查看冗长的电子邮件线索、电子表格以及无休止的审批流程。
这些手动流程也容易出错，哪怕是一个小小的小数点放错了位置，都可能导致成本高昂的延误或库存短缺。
在一个不稳定的市场中成本上升
燃料、维护和备件不受通货膨胀或其他市场波动的影响。采购团队必须在价格波动中进行导航，同时平衡紧张的预算。这种持续的降低成本的压力可能导致仓促的决策或短期修复，从而在未来造成效率低下和成本上升。
合规性遵守的头痛问题
航空是世界上监管最严格的行业之一。每一个采购决策都必须符合FAA、EASA以及其他管理机构的安全、环境和地区法规。
风险很大，因为不合规可能会导致罚款、声誉损害，甚至车队停运。采购团队必须在管理本已繁重的工作量的同时，处理这些要求。
用人工智能驱动的解决方案改进采购流程
人工智能已经重新定义了采购中的可能性。通过自动化日常任务，人工智能可以实时分析数据并改善供应商协调。今天的技术正在解决长期以来困扰航空公司的挑战。
自动化繁琐工作
人工智能正在改变采购的游戏规则。人工智能技术可以自动化处理高达90%的低成本、大批量购买——这些交易在历史上占用了大量时间和资源。采购团队不再被日常订单所困扰，可以专注于高价值的战略性任务。
尼科尔·梅纳，捷蓝航空的采购员，在一篇名为《Aviation Pros》的文章中描述了人工智能如何改变了她的工作流程。
“通过自动化处理低价值、高数量的零件交易，我们显著提高了生产效率，并将时间和精力集中在了高价值任务上。”
这些高价值任务包括评估供应商以确保可靠性、加强客户和供应商合同以提供更大的灵活性，以及动态调整定价以进一步优化自动化采购流程。
更智能的供应商关系
强大的供应商关系至关重要，人工智能以前所未有的方式加强了这一点。通过简化沟通和创建透明度，人工智能平台帮助航空公司谈判更好的交易，确保有竞争力的定价，并改善库存管理。这种无偏见、中立的视角带来了更大的成本节约和更少的中断。
通过数据实时洞察
人工智能消除了采购中的猜测工作。预测分析帮助采购团队预测需求、评估供应商绩效，并优化采购策略。对于利润微薄的航空公司来说，这些洞察力对于做出更明智、更快的决策至关重要。
证明人工智能有效的成功案例
达美航空：20亿美元的转型
2015年，达美航空开始全面改革其采购流程。该航空公司整合了采购业务，实施了自动化，并与供应商建立了长期合作伙伴关系。结果令人震惊：五年内节省了20亿美元成本，采购速度减少了20%，采购活动的碳排放减少了20%，整体采购周期时间减少了50%。
为什么这现在很重要
Delta自2015年开始了这段旅程，大力投资于人工智能并在多年中不断调优其系统。快进到今天，你无需重新发明轮子——他们已经铺平了道路。使用像ePlaneAI这样的现成人工智能解决方案，你不是从零开始构建技术；你正在实施已被证明有效的系统。
但问题在于：如果你能采纳这些解决方案，你的竞争对手也可以。这就使得采取行动的紧迫性更加重要。行业已经到了一个转折点——拖延就意味着在已经响起起跑枪的比赛中落后。如果你还没有开始整合人工智能，你和竞争对手之间的差距只会越来越大。
阿维安卡规模化的采购运营
Avianca，世界上第二古老的持续运营航空公司，已采用人工智能来扩大其运营规模。该航空公司的技术采购协调员Luis Angel Rodriguez Molana表示，航空公司将2023年专注于通过流程评估、优化和自动化来提高运营效率和效果。
随着供应商网络的扩大，这些供应商提供了创新的、针对Avianca特定需求量身定制的人工智能解决方案，该航空公司缩短了采购周期时间，并改进了库存管理和战略采购策略，实现了重大的成本节约。
在采购中构建采用ePlaneAI人工智能的路线图
过渡到由AI驱动的采购可能听起来复杂，但ePlaneAI通过有针对性的、低风险策略简化了这一过程，旨在提供即时和可衡量的成果。
通过其量身定制的解决方案，如库存人工智能，ePlaneAI使航空公司能够在不中断正在进行的操作的情况下转变采购流程。
从一个试点项目开始
ePlaneAI的方法首先是从一个专注的试点项目开始。这使得采购团队可以直接体验到人工智能在多大程度上以及如何轻松地缩短采购周期时间、简化工作流程以及产生成本节约。
试点阶段旨在与您现有的ERP数据无缝集成，无需进行复杂的系统改造，提供一种低承诺、高影响的方式来评估AI的好处。例如，InventoryAI的自动采购订单生成和供应商评估功能允许团队在试验阶段即刻看到效率和准确性的显著提升。
无缝扩展和集成
一旦试点项目展示出可衡量的成功（通常是几周而不是几个月的事），ePlaneAI支持无缝过渡到全面部署。该平台在继续自动化采购任务的同时，与现有的ERP和企业资产管理（EAM）系统集成。
这种分阶段的方法保持了最小的干扰，使航空公司能够逐步采用人工智能，同时保持其运营动力。例如，InventoryAI的实时数据分析可以与Oracle或SAP等ERP系统无缝同步，提供对供应商绩效和采购成本的更高可见性。
使用ePlaneAI优化采购流程的策略
人工智能并不是一个独立的解决方案。当与更广泛的采购策略结合时，人工智能可以帮助补充和提高效率，带来显著的好处。以下是ePlaneAI的人工智能平台如何支持最大化效率和成本节约的最佳实践：
简化并标准化操作
减少冗余和简化工作流程对于优化采购流程至关重要。ePlaneAI的平台自动化常规任务，例如处理低成本、高容量的交易，释放采购团队专注于战略活动。
借助InventoryAI，航空公司能够实时了解库存水平，确保他们保持库存的正确平衡，避免昂贵的延误或过度库存。
培养协作的供应商关系
ePlaneAI通过其先进的沟通和协调功能加强了供应商关系。InventoryAI通过提供基于数据的供应商可靠性和价格趋势洞察，促进了大宗采购和战略采购协议的达成。
这些洞察提高了航空公司与其供应商之间的透明度和一致性，从而减少了中断并带来了更具竞争力的定价。
利用数据驱动的决策制定
ePlaneAI的工具赋予采购团队可操作的洞察力。InventoryAI中的预测分析帮助预测需求、识别趋势，并利用客观的基准KPI评估供应商绩效。
这确保了采购决策公正无私且富有信息性，资源得到有效分配，风险得到最小化。例如，库存人工智能可以分析供应商的交货模式，以推荐调整措施，防止延迟并优化成本效率。
AI在航空采购中的未来，搭载ePlaneAI
航空工业正处于一个关键时刻。运营需求的增加、利润空间的缩小以及对可持续性的追求使得高效采购变得至关重要。ePlaneAI的解决方案旨在与行业需求同步发展，确保敏捷性和竞争力。
适应行业趋势
ePlaneAI的机器学习能力使其能够应对航空采购的动态挑战。无论是预测供应链中断还是推荐替代供应商，ePlaneAI的工具都为航空公司提供了保持领先地位所需的灵活性，在一个重视适应性和精确性的行业中。
推动可持续发展工作
ePlaneAI 通过优化采购周期、减少浪费以及合并运输以减少碳足迹，帮助航空公司实现可持续发展目标。
例如，使用库存AII来提高需求预测的准确性可以消除不必要的订单，从而降低成本和环境影响，帮助国际航空运输协会（IATA）会员航空公司实现其雄心勃勃的目标，即到2050年实现净零碳排放。
为什么提高采购效率很重要以及ePlaneAI如何引领潮流
采购效率低下不仅令人沮丧——它们还会耗费资源，并在快节奏的行业中阻碍竞争力。随着航空业的发展，人工智能在采购中的作用变得不可或缺。犹豫不决的航空机队可能会落后于那些已经利用人工智能来降低成本、提高效率和推动创新的竞争对手。
ePlaneAI正在通过其航空库存优化平台引领这一转型。ePlane自动化低价值任务，通过数据驱动的洞察支持更智能的决策，并加强供应商合作伙伴关系。从缩短采购周期到减少环境影响，ePlaneAI为当今注重成本和可持续性的航空航天产业提供了必要的解决方案。
号召行动：今天投资ePlaneAI的航空公司将为长期成功打下基础。准备提升您的采购流程了吗？联系ePlaneAI，探索ProcurementAI和InventoryAI如何彻底改变您的运营。现在就来谈谈吧！
常见问题
根据谷歌搜索，以下是一些人们在搜索有关（减少）航空采购成本信息时，也常常查询的问题或搜索词。
采购中的生成式人工智能是什么？
在采购中的生成式人工智能指的是使用先进的人工智能系统来创建预测模型、生成建议以及简化采购流程。
与传统人工智能不同，生成式人工智能利用机器学习分析数据中的模式，并生成解决方案来应对采购挑战，例如供应商选择、需求预测和合同谈判。
ePlaneAI利用人工智能驱动的解决方案，将这项先进技术引入航空采购，提供定制化的解决方案以降低成本并提高运营效率。
有哪些生成式人工智能采购用例？
生成式人工智能在采购中有几个变革性的用例：
- 需求预测：基于历史和实时数据预测未来需求，以确保库存水平最优。
- 供应商选择：通过分析交货绩效、价格趋势和合规记录来评估和推荐可靠的供应商。
- 自动化RFQ处理：通过自动化重复性任务并确保更快的供应商沟通来简化报价请求流程。
- 合同优化：通过人工智能生成的洞察识别节约成本的机会并通过谈判获得更好的条款。
ePlaneAI的ProcurementAI体现了这些用例，使航空公司能够提高采购效率和决策能力。
哪些公司在采购中使用人工智能？
越来越多的航空、制造和物流公司采用了由AI驱动的采购解决方案以提高效率。像达美航空和阿维安卡这样的主要公司已经实施了AI来优化供应商关系、减少周期时间并简化操作。
ePlaneAI是航空采购AI驱动的领导者，提供专门的工具如ProcurementAI和InventoryAI帮助航空公司和航天公司取得类似的成功。这些解决方案旨在应对航空采购的独特挑战，从监管合规到管理全球供应链。
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。
