简化飞机零部件采购：5个策略缩短交货时间
航空工业在高压条件下运作，缩短零部件采购的交货时间至关重要。延误可能导致飞机停飞，打乱飞行时间表，并侵蚀利润空间。随着机队规模的增长和监管标准的加严，及时采购的挑战变得更加迫切。
在飞机零部件采购中，从下订单到收到零部件所需的时间——是一个至关重要的运营指标。一旦延迟，后果会波及航空公司的整个运营，包括飞机停场（AOG）事件、浪费的劳动成本，以及减慢未来采购周期的瓶颈。
The FAA’s 2024 Aerospace Forecast predicts that increasing air traffic and global fleet expansion will strain current supply chains. To meet demand, procurement teams must embrace efficiency-driven innovations.
本文探讨了五种可行的策略，以减少航空器零部件采购的交货时间，提供了基于行业专业知识和实用工具的见解。
1. 优化航空零部件的库存管理
缩短交货时间最有效的方法之一是通过库存优化。这确保了必要部件始终可用，减少了对外部供应商的依赖，并避免了不必要的延误。
有效库存管理的关键策略：
- 需求预测：先进的人工智能模型根据历史维护数据、使用趋势和实时车队运营来预测需求。这些工具减少了高需求零件缺货的风险。
- 安全库存协议：保持一定数量的常用零件缓冲库存，以确保在供应链出现意外波动时物品的可用性。
- 库存审计：常规检查消除低效，识别过时库存并优先考虑关键组件。
真实世界的用例：
Delta Air Lines optimizes inventory management for aviation parts using RFID (Radio Frequency Identification) technology to streamline tracking and maintenance processes.
达美航空实施RFIDAeroCheck以高效监控其700多架飞机机队中的限寿部件，如氧气发生器和救生衣。RFID系统能够快速收集数据，无需直视要求，大幅减少了检查时间——从几小时或班次缩短到仅需几分钟。
这项技术通过提供零件到期日期和适用性的实时可视性，确保符合监管要求。此外，它通过预测库存需求，避免过度库存，并消除重复的手工检查，最小化昂贵的飞机停场（AOG）情况。
结果是一种数据驱动的方法，它提高了运营效率，削减了成本，并支持Delta在采用先进的航空库存管理解决方案方面的领导地位。
2. Build a resilient supplier network
Suppliers play a pivotal role in determining lead times. Relying on a single source for critical parts creates vulnerabilities. Diversifying the supplier base and fostering strong vendor relationships ensure smoother procurement cycles.
加强供应商合作伙伴关系的策略：
- 供应商绩效跟踪：定期根据准时交货率、无缺陷发货量和响应速度等指标评估供应商。
- 战略合作伙伴关系：与关键供应商合作，确保优先获取组件。
- 多元化：与多个供应商建立关系，以减少因单一来源而导致的中断风险。
多元化正在展开：
波音公司采取了重要措施来增强其供应链的韧性，特别是通过战略性收购。2024年中，波音同意以47亿美元收购Spirit AeroSystems。
此举旨在减少外包并更好地控制生产流程，从而解决近期的生产和质量问题。波音公司寻求简化其供应链，提高安全和质量标准，并可能通过整合Spirit AeroSystems实现长期的运营效益。
雷神科技公司（RTX），作为世界上最大的航空航天和防务制造商之一，也致力于加强其供应链的韧性。
该公司一直在探索替代中国供应商的方案，以减轻地缘政治风险并确保关键组件采购的连续性（路透社）。雷神公司旨在通过多样化其供应商基础并实施双源采购策略来增强其供应链的韧性，从而支持其来自国防合同和其他运营的大量收入流。
3. 更智能地利用技术进行采购
In the digital age, leveraging latest-wave technology is essential for reducing lead times in aircraft parts procurement. Tools like intelligent procurement platforms and real-time tracking systems empower teams to streamline processes, minimize errors, and gain end-to-end visibility.
先进工具转变采购：
- 采购平台：高级平台与ERP系统集成，以自动化采购订单，跟踪供应商绩效，并优化工作流程。例如，为航空业设计的解决方案可以实时跟踪零件可用性和订单进度。
- 由人工智能驱动的分析：人工智能驱动的预测分析能够评估供应商趋势，标记潜在的瓶颈，并推荐积极措施以减少延迟。
- 区块链确保透明度：分布式账本技术提供不可篡改的零部件来源和交易记录，确保遵守监管要求的同时加快审批流程。
举例来说：
澳洲航空公司已经实施了一个名为Constellation的人工智能系统，用以优化包括燃油管理和飞行调度在内的各种运营方面。这一人工智能的整合已经导致燃油消耗减少了2%，相当于每年约9200万美元的节省。
GE Aviation implemented a blockchain-based system to create a 'back-to-birth' digital record for its engine components. This initiative enhanced real-time parts tracking and operational efficiency, releasing over $10 million in unsettled cash from revenue-sharing reconciliations. Industry estimates suggest that such blockchain solutions could potentially reduce maintenance costs across the sector by billions annually.
4. Implement just-in-time (JIT) procurement strategies
Just-in-time (JIT) procurement minimizes inventory costs by ordering parts only as needed. While traditionally challenging for aviation due to its safety-first approach, JIT is now more viable with the rise of digital forecasting tools and reliable supplier networks.
航空领域中即时制造的好处：
- 降低持有成本：减少存储不常用组件的财务负担。
- 更快的补货周期：通过将需求与供应商履行计划同步，使供应链更加高效。
- 减少浪费：避免库存过剩和物资过时，尤其是对于高价值、低使用率的零件。
让即时编译工作：
为了使即时库存系统有效运作，采购团队与供应商之间的紧密合作是必不可少的。紧密协调进度并保持准确的预测，确保材料和零件在需要时准时到达，从而最小化浪费和储存成本。
同样重要的是健全的紧急应对协议。例如加快运输的协议等应急计划，可以帮助应对意外需求或中断。这些措施确保即使在出现未预见挑战时，操作也能顺利进行。
现实世界的结果：
一家中等规模的航空航天部件制造商面临着维持最佳库存水平的挑战，这是由于供应链的不可预测性和需求的增加（Flevy）。
通过优化JIT操作和使用先进的分析技术，公司实现了库存持有成本降低25%以及准时交付率提高15%。这个案例强调了有效的需求预测和供应商合作在实施JIT采购策略中的重要性。
本例展示了即时采购结合先进的分析技术和牢固的供应商关系，如何能在航空航天领域带来显著的成本节约和运营改进。
5. Streamline compliance workflows with AI
Compliance processes are a significant source of delays in aviation parts procurement. Regulatory checks, document approvals, and certifications often require meticulous, time-consuming effort. However, AI technologies are transforming how compliance is managed.
人工智能如何减少合规相关的延误：
- 文件数字化：像智能文档处理（IDP）这样的人工智能工具可以扫描并从适航证书、维护日志、检查记录以及其他非结构化或隐蔽数据中提取数据。
- 自动化验证：人工智能实时对照监管标准检查文件，对差异进行标记以便立即解决。
- 预测性合规分析：高级算法在潜在的监管问题发生之前识别出来，从而采取先发制人的行动避免瓶颈。
主动合规的实践：
Delta Air Lines has been integrating artificial intelligence (AI) and machine learning into its maintenance strategies to enhance operational efficiency and ensure compliance with regulatory standards.
采用预测性维护技术使得Delta能够分析其飞机的大量数据，预见潜在问题在它们变得严重之前。这种积极主动的方法不仅提高了安全性和可靠性，而且确保了遵守维护规定，从而简化了合规工作流程。
这个真实世界的例子展示了人工智能如何有效地简化合规工作流程，从而提高航空领域的运营效率和安全性。
其他考虑因素
虽然这五种策略构成了缩短航空器零部件采购交货时间的基础，但航空是一个动态行业，在这里创新和适应性至关重要。
为了保持领先，探索提高效率并为公司未来的挑战做准备的额外方法是至关重要的。
这两个接下来的考虑因素，虽然不是核心战术，却是塑造行业的变革趋势，并补充了上述的基础策略。
与供应商合作进行主动库存管理
与供应商的紧密合作是缩短交货时间的关键。建立牢固、透明的关系能够确保沟通更顺畅，更好地预测需求，并且对供应链中断作出更快的响应。
有效合作的策略：
- 供应商评分卡：追踪绩效指标，如交货时间、订单准确性和响应性。共享这些数据有助于促进责任感和持续改进。
- 共享预测工具：使用集成系统为供应商提供即将到来的需求的实时洞察，使他们能够相应地准备库存。
- 现场供应商存在：在关键任务情况下，让供应商代表现场可以加快批准过程并即时解决问题。
投资于预测分析以进行需求计划
预测分析已成为采购团队的游戏规则改变者。通过分析历史数据、季节性趋势和运营模式，这些工具可以预测未来需求，使团队能够主动确保零部件。
预测分析如何惠及采购：
- 优化库存水平：确保在需要时有正确的零件可用，避免库存过剩或短缺。
- 减少紧急订单：通过预测需求高峰，团队可以提前批量订购，从而减少昂贵的紧急运输。
- 改善了供应商谈判：凭借准确的需求预测，采购团队可以协商更好的价格和交货条件。
更广阔的视角
一家商用航天原始设备制造商（OEM）与麦肯锡合作，以增强他们的供应链韧性。实施预测性分析以监控关键指标，例如采购订单变更的频率，使公司能够实现零部件短缺减少25%。这种积极主动的方法使OEM能够预见潜在的中断并维持更可靠的供应链。这种积极主动的方法使OEM能够预见潜在的中断并维持更可靠的供应链。
此示例展示了预测性分析如何有效地减轻供应链中断，从而在航空领域提高运营效率。
未来趋势塑造航空采购
As the aviation industry evolves, procurement practices must adapt to emerging challenges and opportunities. Here are the key trends reshaping the landscape.
- 可持续发展倡议：随着减少碳足迹的重点日益增加，例如采购环保组件等可持续采购实践正变得越来越受到重视。
- 先进的机器人技术：配备了机器人技术的自动化仓库加速了库存管理和订单履行，进一步减少了交货时间。
- 分散式供应链：区域中心变得越来越受欢迎，以减少运输距离和领先时间，特别是对于关键部件。
拥抱未来
航空业的领导者如果能够接纳新兴技术，通过提高采购流程的效率、可靠性和可持续性，将很有可能获得竞争优势。将人工智能整合到这些实践中，可以增强决策制定并简化工作流程。像预测分析这样的工具能够提供准确的预测，使团队能够预见需求并减少成本高昂的延误。
人工智能还通过优化资源配置和最小化采购浪费与可持续性倡议保持一致。随着分散供应链和机器人技术成为标准，人工智能驱动的洞察将确保这些创新发挥最大影响。采用人工智能驱动的解决方案可以帮助航空公司加强其面对未来挑战的运营，同时满足行业不断发展的需求。
在航空采购中提高效率
Reducing lead times in aircraft parts procurement is critical for maintaining operational efficiency, safety, and profitability in the aviation industry. Adopting strategies such as digital tools, JIT procurement, and AI-powered compliance solutions transforms supply chains to meet modern demands.
通过预测分析支持的协作供应商关系，进一步增强了敏捷性和响应能力。随着可持续性和创新继续推动行业趋势，航空采购的未来比以往任何时候都要光明。
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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。
