通过采购订单自动化简化航空采购流程——减少错误，缩短时间表，削减成本
在航空工业工作涉及大量的采购。由于对新零件、替换零件和备用的“以防万一”的零件持续的需求，需要不断管理着大量的采购订单（POs）。
这相当于航空零部件的MROs总共花费了246.5亿美元。再加上技术员劳务、运输、储存费用、保险以及其他相关成本，文件工作的风暴就变成了一场雪崩。
在这个高投入、高度监管的行业中，精确性是所有操作的关键——包括采购过程。采购订单（PO）流程中的任何错误都可能导致操作延误、AOG（停机）事件，以及收入和客户信任的重大损失。
使用自动化采购订单系统可以减少许多常见原因导致采购订单错误，例如手动数据输入错误、缺乏自动化、与供应商沟通不畅，以及采购订单审批流程不一致。
本文将探讨航空企业如何利用人工智能简化和改进采购流程，以提高生产力，缩短采购周期，并提升整体业务效率。
什么是采购订单？
首先，我们先来统一对采购订单或PO的理解。采购订单（PO）是买方给卖方的正式文件。它提供了卖方所需的详细信息，比如买方需要什么产品或服务、需要多少、双方同意的价格，以及送货和账单的地址。
采购订单作为采购流程正式部分的法律约束协议，对双方均有约束力，并明确列出了双方的责任。采购订单对于防止误解和促进业务顺利运作至关重要。
在航空工业中，采购订单尤其关键，因为该行业有着严格的安全标准和监管要求。准确记录所有零件和服务是确保飞机适航性和维护清晰审计迹象以证明业务合规的必要条件。
确定订单与选择权
深入探讨，采购时有两种不同类型的购买承诺：确定订单和选择权。
- 一份坚定订单是买家和卖家之间的具有约束力的协议，它要求买家按照商定的条款购买特定的商品或服务，并要求卖家履行。一旦下达，它就使双方都承诺进行交易，确保卖家提供商品或服务，买家完成购买。
- An option grants the buyer the right, but not the obligation, to purchase goods or services at predetermined terms within a specified timeframe. This allows the buyer to secure terms without committing to the purchase immediately, providing flexibility to decide later based on needs or market conditions. This can greatly speed up the re-order process.
采购订单自动化
采购订单（PO）自动化简化了固定订单和选项的创建、审批和管理流程。
- Firm orders can be generated using automated systems based on inventory levels, shifting demand forecasts, or predefined procurement schedules. This ensures timely replenishment and optimal stock levels.
- 选项： 虽然在一般采购流程中选项较少见，但在航空工业中却相当常见。自动化系统可以追踪选项协议，监控到期日期，并在需要做出决策时提醒采购团队，便于及时将选项转换为正式订单。
将选择权转换为正式订单
通过自动化系统，选项可以轻松转换为正式订单当买方决定在预定义的时间框架内行使该选项时。
转换包括正式化买方的购买承诺。在这种情况下，会发出一个采购订单，该订单自动引用原始协议，并突出显示任何选项的条款。
自动化系统可以通过以下方式管理购买过程：
- 追踪： 监控选项协议及其各自的时间表。
- 警报： 通知采购团队即将到来的行使期权的截止日期。
- 处理中： 通过生成必要的文档和批准，从一个选项转变为确定订单。
实施采购订单自动化的四个步骤
在航空工业中成功实施采购订单自动化不仅仅是将手工流程替换为数字流程。这需要一个明确的计划、合适的工具以及与现有系统的无缝集成。以下是实现它的方法：
1. 选择合适的采购订单自动化软件
首先要选择一个为满足航空业需求而设计的平台。寻找提供实时追踪、AI驱动的需求预测和简化审批流程等功能的解决方案。
例如，ePlane的Inventory AI专为航空采购设计，并与所有主要的航空ERP系统集成。它具备MRO和航空公司跟踪库存、管理供应商关系以及自动化采购订单创建和审批所需的所有功能。
2. 将您的采购订单系统与ERP和其他系统集成
自动化并不是孤立存在的——它需要与您现有的企业资源规划（ERP）系统无缝协作，例如SAP、Oracle NetSuite或IFS航空航天与国防。集成确保采购订单能够自动提取库存水平、供应商合同和维护计划等数据，最小化数据孤岛并消除重复条目。
例如，将RFID跟踪集成到您的ERP系统中，可以将零件库存直接与采购订单链接起来。当一个零件被扫描用于使用或交付时，系统可以自动触发重新订购，减少因库存不足而造成的延迟。
3. 设置 RFID、物联网或其他库存跟踪系统
RFID 标签和物联网传感器提供实时数据可见性，推动采购流程自动化。在航空MRO背景下，RFID 跟踪供应链中的物理部件——确保无论在仓库还是在运输过程中，包裹的精确位置都能被看到。与此同时，物联网传感器监控像温度或湿度这样的存储条件，以维持符合安全和质量标准。
这些数据不仅仅停留在追踪上。集成的人工智能系统分析飞机组件上物联网传感器的输入数据，以预测部件何时可能会出故障，从而触发主动维护或更换。
通过预测预期和意外需求，这些系统可以在库存耗尽之前自动启动补货，减少AOG并提高运营效率。
4. 对采购团队进行新工作流程培训
引入采购订单自动化不可避免地会消除流程中的手动步骤。采购团队需要了解新流程，并确保他们明白如果出现问题该如何应对。如何检测异常，发生这种情况时该怎么办？等等。团队需要了解软件的工作原理，包括审批流程、可定制的仪表板和错误报告工具等功能。
培训课程应该集中于：
- 自动化将如何改善日常运营并使团队从繁琐的手工采购订单流程中解脱出来。
- 管理异常—如何记录错误以及在哪些情况下需要人为监督。
- 调整业务规则（审批参数）或动态工作流程的阈值。
采购订单自动化的好处
有大量证据表明，自动化采购订单的采购团队一致报告错误更少，并在采购效率上取得了重大提升。以下是一些例子：
- 应付账款天数减少了18%。 这相当于每年约5.5天（Aberdeen Strategy & Research）。
- 降低MRO成本。根据波士顿咨询集团的数据，MRO成本可高达总收入的4.5%，因此任何降低都可能产生重大影响。
- 处理发票相关成本节省了49%。通过自动化设置处理发票，采购订单得以更快速、更一致地处理。
- 提前付款折扣的 成本节约。大多数供应商都提供这种折扣，然而不到21%的企业能够因流程效率低下而利用它。
- 能够处理的发票数量是原来的4.11倍。自动化采购订单使企业能够处理超过四倍的发票数量，加快采购周期并确保飞机不会因缺少零件而停飞。
案例研究
Gulfstream Aerospace
湾流航空公司实施了一个应付账款自动化项目，以解决与其手工发票处理系统相关的低效率和不断上升的成本问题。这一举措使生产率提高了超过20%，显著增强了运营效率（ECM Connection）。
AMP MRO零件
AMP通过自动化采购订单彻底改革了其供应链。AMP用一个简化的系统取代了手工采购订单管理，大幅减少了人为干预，显著降低了错误率并加速了采购周期。零件及时到达，确保了运营的顺畅进行并减少了成本。AMP在每个采购订单上平均节省了20分钟。
每10万个采购订单，大约节省了200万分钟，或者大约33333小时。
自动化采购订单可以节省时间、金钱和减少烦恼
在航空业，速度和精确性不是奢侈品——它们是该行业的行动准则。延误会导致飞机停飞，而小小的数据输入错误可能会造成数百万的损失。采购订单自动化为缓慢、混乱的流程带来速度和清晰度。采购订单自动化简化了审批流程，跟踪库存需求，监控供应商绩效，并消除了猜测工作。
你已经看过这些数字。你已经了解了事实。现在是采取行动的时候了。
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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。
