image

更智能的电子邮件,更高效的业务。自动标记、解析并即时响应询价、报价、订单等。

查看演示

供应链门户。一个卖家。多个买家。完全控制。

七月 05, 2025
图像

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。

主要特性和功能

  • 私人市场:一个专属于供应商及其买家的门户网站,打造类似亚马逊的无缝航空零部件购物体验。买家登录即可查看供应商的独家库存和优惠信息。所有零件均按序列号列出,并提供完整的详细信息——描述、照片、证书和备注——以便客户获得所需的数据,做出明智的购买决策。
  • AI 优化采购:内置智能功能,实现采购和定价自动化。机器学习模型分析需求信号、供应商绩效和市场趋势,自动生成询价单 (RFQ)、协商价格,并在库存水平发生变化时下单。例如,该系统可以根据买家需求将合适的零部件供应商匹配,甚至一键式向合适的供应商发出询价单。与手动工作流程相比,这可将采购时间缩短约 50%。
  • 智能库存匹配:门户网站持续匹配实时供应与实际需求。来自卖方 ERP 的入站数据(库存量、零件移动等)将输入人工智能引擎,该引擎可预测短缺情况并实时调整库存水平。如果航空公司系统检测到即将出现的需求,门户网站可以立即订购零件或主动提醒供应商。通过预测和自动补货功能优化库存,最大限度地减少过剩库存。
  • 集成订单管理:所有报价、采购订单和发货情况均可在门户网站内追踪。买家可直接在系统中创建购物车或询价单,订单一旦下达,信息将反馈至双方的后端系统。该门户网站与 ERP 和财务系统同步,因此订单信息会在卖家的 ERP 中自动更新,双方库存均会减少。买家还可以一站式获取订单状态更新、发货追踪和发货提醒。
  • 洞察与警报:中央仪表板可即时查看关键供应链指标。人工智能驱动的分析功能可揭示零件短缺、库存老化、价格波动和交付周期风险。例如,当关键零件低于其标准供货量 (PAR) 水平或供应商交付周期突然增加时,系统可以向管理人员发出警报。预测报告和实时通知可帮助买家和供应商做出更明智的决策,并减少中断。

通过自动化采购和库存工作流程,该门户网站带来了显著的业务影响:它可以将采购周期缩短高达 50%,通过预测库存降低库存持有成本,并通过简化的询价和沟通流程加强与供应商的关系。闲置或剩余库存甚至可以在门户网站上实现货币化,为卖家开辟新的收入来源。

全方位服务,类似亚马逊的体验(相对于传统列表)

与简单的零件目录或静态列表(例如 ILS)不同,该门户网站可作为航空零件的完整电子商务市场。买家可以体验熟悉的在线购物工作流程:他们可以按零件编号或关键字搜索,应用过滤器(条件、位置、认证),并并排比较零件。详细的产品页面包括规格、序列号、证书和高分辨率照片。做出购买决定后,买家可以“立即购买”(如果价格固定)或单击启动预先填写的 RFQ。自始至终,实时聊天和消息工具让买家可以提问并直接与卖家团队共享文档。付款在平台内处理(电汇、信用卡、ACH 等),发票和对帐集成到工作流程中。简而言之,该门户网站提供端到端订单履行 - 目录浏览、结帐、发货更新和付款 - 就像大型 B2C 市场一样,但针对航空供应链进行了定制。

与公共市场的区别在于,只有授权买家才能参与。例如,一家飞机发动机原始设备制造商 (OEM) 可以建立一个门户网站,供其所有航空公司客户订购零件。每位客户使用公司凭证登录,只能查看该 OEM 的产品和服务及其约定价格。供应商的完整产品目录和库存均可查看,但仅限于此私人渠道。所有各方都受益于一对一的可视性:航空公司可以查看 OEM 的实时库存(不再存在不确定性),而 OEM 可以实时查看整合的买家需求。

技术架构与集成

  • 云原生平台:该门户采用微服务架构,托管于谷歌云平台 (GCP)。每个模块(目录、订购引擎、AI 分析、支付等)均在可扩展容器(例如 Kubernetes)中运行,以实现高可用性。云数据服务(BigQuery、Pub/Sub 等)负责处理海量航空数据和 AI 处理。该云基础架构确保了企业级可靠性和快速负载扩展能力。
  • ERP/API 集成:核心设计是“API 优先”与任何后端系统集成。门户开放 RESTful API 和连接器,以便将库存、定价和订单数据与任何 ERP 或数据库(SAP、Oracle、AMOS、TRAX、Quantum、Snowflake、IFS 等)同步。例如,ERP 中的库存变化会通过 API 推送,并立即更新门户上的库存信息。同样,当买家在线发出采购订单时,该订单会返回到卖家的 ERP 进行履行。这种双向同步无需手动数据输入,使双方保持同步。
  • 人工智能与分析引擎:该门户由 ePlaneAI 产品中使用的相同库存人工智能引擎提供支持。它持续分析 ERP 数据,以执行需求预测、动态定价和自动补货。例如,机器学习模型可以预测未来的零件需求(减少缺货)并动态调整再订货点。最终形成一个自我优化的库存系统:滞销商品会在门户网站上被标记为促销或销售,而快速流动的零件则会及时重新订购。
  • B2B支付集成:该门户包含内置的人工智能支付模块。该模块无需离开门户即可处理发票、多币种处理和对账。机器学习优化了外汇转换和支付时间,节省高达约37%的交易成本。该支付系统还与ERP集成(自动导入发票记录和付款状态)。这意味着买家只需在门户上点击即可付款,财务数据也会在其财务系统中无缝更新。
  • 安全与合规:由于门户网站是私有的,因此实施了严格的安全措施。访问权限由企业登录名和角色权限控制。数据在传输和静态时均经过加密。ePlaneAI 符合行业标准(SOC 2、ISO 27001),可保护航空数据。该系统还支持必要的合规工作流程(跟踪零件可追溯性、生成出口文档等),以确保所有交易均符合 FAA/EASA 法规。
  • 企业可扩展性:该门户专为大型承运商和供应商打造,能够处理海量交易并实现全球覆盖。它能够支持多站点库存(多个仓库或国际地点)和数千个并发用户,且不会出现性能问题。每个新客户或库存地点都可以通过配置快速添加,无需单独开发,因此随着业务扩展,市场也能轻松扩展。

部署和定制

  • 白标定制:该门户完全可品牌化。每个供应商都可以定制外观和风格(徽标、颜色、域名),使其看起来像是其企业门户的原生扩展。工作流程可以根据公司政策进行调整(例如审批流程、信用检查、内部退款代码)。数据模型也非常灵活,允许自定义零件元数据或客户合同字段。
  • Inventory AI Suite 的一部分:此市场平台可与其他 ePlaneAI 工具一起部署。例如,Inventory AI 的报告仪表板直接将数据输入门户网站,让买家能够在一处查看关键绩效指标 (KPI)(预测使用量与实际使用量、库存老化情况等)。其他模块,例如 Document AI(用于自动索引手册或证书)和 Parts Analyzer(市场定价情报),均可接入,从而丰富门户网站的数据。最终形成一个紧密集成的航空供应链生态系统。
  • 单卖家/多买家模式:与公共市场不同,该门户网站对每个供应商而言都是单租户。供应商(例如分销商或原始设备制造商)是该门户网站上的唯一卖家,向其所有获准的买家销售产品。这简化了治理:供应商拥有并控制所有内容和交易,而客户只能看到自己允许的目录和定价。

业务影响和投资回报率

  • 采购速度提升 50%:人工智能和工作流程自动化将询价和谈判时间缩短一半。简单的请求会立即发送给经过审核的供应商,买家只需点击几下即可重新订购零件。
  • 降低库存成本:预测分析可优化库存水平,减少过剩库存,并减少资金锁定。该门户网站甚至可以帮助将滞销零件转化为现金(例如,通过控制清仓销售的方式,向客户网络销售)。
  • 更好的供应商协作:所有买卖双方互动(聊天、询价、订单、文档)均在一个统一的系统中完成。这种透明性减少了错误并加速了交易。卖家可以即时了解哪些零件有需求,而买家则可以从供应商处获得实时解答。
  • 新的收入来源:通过开设专门的市场,供应商不仅可以销售主要库存,还可以销售维修/大修零件和剩余材料。任何剩余零件都会自动提供给全球买家,从而推动增量销售。
  • 可扩展增长:由于该平台基于云端并以 API 驱动,因此轻松扩展以适应新买家或库存。添加新客户公司或集成区域仓库只需进行配置,无需编写新代码。这种敏捷性意味着平台能够随着业务增长或重组快速适应。

总而言之,航空供应链门户网站为航空零部件提供了类似亚马逊的全方位服务市场体验,同时兼具行业所需的安全性和专业性。它远不止于简单的商品列表服务:它实现了端到端采购的自动化,嵌入了强大的分析功能(Inventory AI),并在一个平台上处理付款和履行。通过为供应商及其客户提供一个配备人工智能驱动工具的共享数字店面,它将传统的供应链转变为一个无缝的数据驱动流程。

0comments
Latest Articles

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。

一位身穿牛仔夹克、头戴帽子的机械师抬头看着一架老旧飞机的引擎,展现了在不断变化的行业需求中航空维修的人性化一面。

July 27, 2025

获取补充型号认证的指南

正在改装您的飞机?您可能需要获得美国联邦航空管理局 (FAA) 补充型号合格证 (STC) 才能保持合规。以下是一份简单的指南,帮助您了解如何完成 STC 的整个流程,从申请到审批。

一架区域涡轮螺旋桨飞机在停机坪上进行改装或检查,乘客正在登机。

July 12, 2025

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。

图像

July 11, 2025

航空级文档 AI,精准高效。

简介:航空文件泛滥与准确性要求

航空业充斥着大量重要文件——适航证、零件图解目录 (IPC)、维护手册、美国联邦航空管理局服务通告/适航指令、飞行日志等等。这些非结构化、海量的文件是航空运营和合规的命脉。例如,一架美国商用飞机最多可以产生每年 7,500 页新文件满足交通部和联邦航空管理局的要求。确保人工智能系统能够可靠地解读和利用这些海量数据是不可妥协的。在建设航空级人工智能,其中有一个原则很突出:人工智能输出的质量取决于底层数据提取的准确性换句话说,如果你的文档数据提取存在缺陷,即使是最先进的AI模型也会传播这些错误——典型的“垃圾进,垃圾出”场景。因此,AI主管和技术团队必须优先考虑高精度文档数据提取作为任何航空人工智能管道的基础。

图像
More Articles
Ask AeroGenie