简化飞机零部件采购：5个策略缩短交货时间
减少延误，提高飞机零部件采购效率。探索2025年的五大趋势，以缩短飞机零部件采购的交付周期。
航空业在高压条件下运行，缩短交货时间零部件采购至关重要。延误可能导致飞机停飞、航班时刻表被打乱，并侵蚀利润率。随着机队规模的扩大和监管标准的收紧，及时采购的挑战变得更加紧迫。
飞机零部件采购的交付周期（从下订单到收到零部件所需的时间）是一项至关重要的运营指标。交付周期延误会波及航空公司的整个运营，包括飞机停场 (AOG) 事件、劳动力成本浪费，以及拖慢未来采购周期的瓶颈问题。
这 美国联邦航空管理局2024年航空航天预测预测空中交通的增加和全球机队的扩张将给现有供应链带来压力。为了满足需求，采购团队必须拥抱效率驱动的创新。
本文探讨了缩短飞机零部件采购前置时间的五种可行策略，并提供了基于行业专业知识和实用工具的见解。
1.优化航空零部件库存管理
缩短交付周期最有效的方法之一是优化库存。这可以确保关键零部件始终可用，减少对外部供应商的依赖，并避免不必要的延误。
有效库存管理的关键策略：
- 需求预测：先进的人工智能模型能够根据历史维护数据、使用趋势和实时车队运营情况预测需求。这些工具可以降低高需求零部件缺货的风险。
- 安全库存协议：维持经常使用的零件的计算缓冲库存，确保在出现意外的供应链故障时能够提供零件。
- 库存审计：例行检查可消除低效率，识别过时的库存并确定关键组件的优先顺序。
实际用例：
达美航空使用 RFID（射频识别）技术优化航空零件的库存管理，以简化跟踪和维护流程。
达美航空采用 RFIDAeroCheck 技术，有效监控其 700 多架飞机机队中氧气发生器和救生衣等寿命有限的部件。该 RFID 系统无需视线限制即可快速采集数据，从而显著缩短了检查时间，从数小时或轮班缩短至几分钟。
该技术通过实时查看零件到期日期和可维护性，确保符合法规要求。此外，它还能预测库存需求、避免库存过剩并消除冗余的人工检查，从而最大限度地减少昂贵的飞机停场 (AOG) 情况。
其结果是，数据驱动的方法可以提高运营效率、降低成本，并支持达美航空在采用先进航空库存管理解决方案方面的领导地位。
2. 建立有弹性的供应商网络
供应商在决定交付周期方面发挥着关键作用。依赖单一来源获取关键零部件会带来风险。多元化的供应商基础并建立牢固的供应商关系，可以确保更顺畅的采购周期。
加强供应商伙伴关系的策略：
- 供应商绩效跟踪：定期评估供应商的准时交货率、无缺陷装运率和响应能力等指标。
- 战略伙伴关系：与主要供应商合作，确保优先获得零部件。
- Diversification：与多家供应商建立关系，以减轻任何单一来源中断的风险。
多元化发展：
波音公司已采取重大举措，增强其供应链韧性，特别是通过战略收购。2024年中期，波音公司同意收购 Spirit AeroSystems价值 47 亿美元。
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。波音公司希望通过整合Spirit AeroSystems，精简其供应链，提高安全和质量标准，并可能实现长期运营效益。
雷神技术公司（RTX作为全球最大的航空航天和国防制造商之一，波音公司也一直致力于加强其供应链的弹性。
该公司一直在探索中国供应商的替代方案，以减轻地缘政治风险并确保关键零部件采购的连续性（路透社）。雷神公司旨在通过多元化供应商基础和实施双重采购战略来增强其供应链的稳健性，从而支持其来自国防合同和其他业务的大量收入来源。
3. 利用技术实现更智能的采购
在数字时代，利用最新技术对于缩短飞机零部件采购的交付周期至关重要。智能采购平台和实时跟踪系统等工具能够帮助团队简化流程，尽量减少错误并获得端到端的可视性。
转变采购的先进工具：
- 采购平台：先进的平台可与 ERP 系统集成，实现采购订单自动化、供应商绩效追踪并优化工作流程。例如，专为航空业设计的解决方案可实时追踪零件供应情况和订单进度。
- 人工智能驱动的分析：由人工智能驱动的预测分析可以评估供应商趋势、标记潜在瓶颈并推荐主动措施以减少延误。
- 区块链实现透明度：分布式账本技术提供零件来源和交易的防篡改记录，确保遵守法规，同时加快审批流程。
案例：
澳洲航空已实施名为 Constellation 的人工智能系统，以优化燃油管理和航班调度等各项运营环节。该系统集成人工智能后，燃油消耗量减少了 2%，相当于每年节省约 9200 万美元。
通用电气航空实施了基于区块链的系统，为其发动机部件创建了“追溯至原点”的数字记录。此举增强了实时零件追踪和运营效率，并通过收益分成对账释放了超过1000万美元的未结算现金。业内估计，此类区块链解决方案每年有望为整个行业节省数十亿美元的维护成本。
4. 实施准时制（JIT）采购策略
准时制 (JIT) 采购通过按需采购零件来最大限度地降低库存成本。航空业历来以安全第一为宗旨，因此 JIT 采购模式面临挑战，但随着数字预测工具和可靠供应商网络的兴起，JIT 采购模式如今变得更加可行。
JIT对航空业的益处：
- 降低持有成本：减少存储很少使用的组件的财务负担。
- 更快的补货周期：通过同步需求和供应商履行计划来简化供应链。
- 减少浪费：防止库存过剩和过时，特别是对于高价值、低使用率的零件。
使 JIT 发挥作用：
为了使准时制 (JIT) 库存系统有效运作，采购团队和供应商之间的紧密协作至关重要。紧密协调计划并保持准确的预测，可以确保材料和零件在需要时准时送达，从而最大限度地减少浪费和仓储成本。
健全的应急方案同样重要。应急计划，例如快速运输协议，可以帮助应对意外需求或中断。这些措施确保即使出现不可预见的挑战，运营也能顺利进行。
实际结果：
一家中型航空零部件制造商由于供应链不可预测性和需求增加，在维持最佳库存水平方面面临挑战（弗莱维）。
通过优化JIT运营并运用高级分析技术，该公司实现了库存持有成本降低25%，准时交货率提高15%。本案例强调了有效的需求预测和供应商协作在实施JIT采购策略中的重要性。
这个例子说明了 JIT 采购如何与高级分析和强大的供应商关系相结合，为航空航天领域带来显著的成本节约和运营改善。
5. 利用人工智能简化合规工作流程
合规流程是航空零部件采购延误的重要原因。监管审查、文件审批和认证通常需要细致且耗时的工作。然而，人工智能技术正在改变合规管理的方式。
人工智能如何减少合规相关的延误：
- 文档数字化：智能文档处理 (IDP) 等人工智能工具可以扫描适航证书、维护日志、检查记录和其他非结构化或暗数据并从中提取数据。
- 自动验证：人工智能交叉检查文件实时对照监管标准，标记差异以便立即解决。
- 预测合规性分析：先进的算法可以在潜在的监管问题发生之前就识别出来，从而采取先发制人的行动来避免瓶颈。
实践中的主动合规：
达美航空一直将人工智能 (AI) 和机器学习融入其维护策略中，以提高运营效率并确保符合监管标准。
采用预测性维护技术，达美航空能够分析其飞机的海量数据，从而在潜在问题变得严重之前就将其预测出来。这种主动的方法不仅提高了安全性和可靠性，还能确保遵守维护法规，从而简化合规工作流程。
这个真实的例子展示了人工智能如何有效地简化合规工作流程，从而提高航空业的运营效率和安全性。
其他注意事项
虽然这五种策略为缩短飞机零部件采购的前置时间奠定了基础，但航空业是一个充满活力的行业，创新和适应性是关键。
为了保持领先地位，必须探索提高效率并为公司应对未来挑战做好准备的其他方法。
接下来的这两个考虑虽然不是核心策略，但却是塑造行业和补充上述基础战略的变革趋势。
与供应商合作进行主动库存管理
与供应商密切合作是缩短交付周期的关键。建立稳固透明的关系，可以确保更顺畅的沟通、更精准的需求预测，以及更快地响应供应链中断。
有效合作的策略：
- 供应商记分卡：跟踪绩效指标，例如配送时间、订单准确性和响应速度。共享这些数据有助于加强责任感并持续改进。
- 共享预测工具：使用集成系统为供应商提供对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：在关键任务情况下，供应商代表在现场可以加快审批并立即解决问题。
投资需求规划的预测分析
预测分析已成为采购团队变革的关键。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，帮助团队主动获取零部件。
预测分析如何使采购受益：
- 优化库存水平：确保在需要时提供正确的零件，避免库存过剩或短缺。
- 减少紧急命令：通过预测需求高峰，团队可以提前下大宗订单，最大限度地减少昂贵的紧急发货。
- 改善供应商谈判：有了准确的需求预测，采购团队可以协商更好的价格和交货条款。
更广阔的视角
一家商业航空航天原始设备制造商 (OEM) 与麦肯锡增强其供应链的韧性。通过实施预测分析来监控关键指标（例如采购订单变更频率），该公司将零部件短缺率降低了25%。这种积极主动的方法使OEM能够预测潜在的中断，并维持更可靠的供应链。这种积极主动的方法使OEM能够预测潜在的中断，并维持更可靠的供应链。
这个例子说明了预测分析如何有效地缓解供应链中断，从而提高航空业的运营效率。
影响航空采购的未来趋势
随着航空业的发展，采购实践必须适应新兴的挑战和机遇。以下是重塑航空业格局的关键趋势。
- 可持续发展举措：随着人们越来越关注减少碳足迹，采购环保组件等可持续采购实践越来越受到关注。
- 先进的机器人技术：配备机器人的自动化仓库可加速库存管理和订单履行，进一步缩短交货时间。
- 分散的供应链：区域枢纽越来越受欢迎，因为可以最大限度地缩短运输距离和交货时间，特别是对于关键零件而言。
拥抱未来
拥抱新兴技术的航空业领导者能够通过提高采购流程的效率、可靠性和可持续性，获得竞争优势。将人工智能融入这些实践，可以增强决策能力并简化工作流程。预测分析等工具可以提供准确的预测，使团队能够预测需求并减少代价高昂的延误。
人工智能还能优化资源配置，最大限度地减少采购浪费，从而与可持续发展计划相契合。随着分散式供应链和机器人技术成为标杆，人工智能驱动的洞察将确保这些创新发挥最大影响力。采用人工智能解决方案，航空公司能够增强运营能力，应对未来挑战，同时满足行业不断变化的需求。
提升航空采购效率
缩短飞机零部件采购的交付周期对于维持航空业的运营效率、安全性和盈利能力至关重要。采用数字化工具、JIT采购和人工智能合规解决方案等策略，可以实现供应链转型，满足现代需求。
在预测分析的支持下，协作式供应商关系进一步提升了敏捷性和响应能力。随着可持续性和创新持续推动行业趋势，航空采购的未来将比以往任何时候都更加光明。
使您的团队能够缩短交货时间、提高准确性并优化运营。安排演示今天就使用 ePlaneAI。
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。
