使用人工智能解决方案优化PAR水平的完整指南

实现这种平衡的关键在于PAR（定期自动补货）水平的作用。

传统上，优化PAR水平涉及容易出现效率低下和错误的手动过程。然而，像InventoryAI、Parts Analyzer和AeroGenie这样的人工智能解决方案正在改变航空领域的库存管理，使决策更加精确和主动。

人工智能技术为库存管理带来了精确性、自动化和实时洞察，使采购团队能够确保零件在正确的时间和地点得到有效配置。

本指南将探讨PAR水平的重要性、管理它们的挑战，以及ePlaneAI的产品如何提供定制解决方案来克服传统工作流程的局限。

PAR水平是什么？

PAR水平定义了在补货周期内满足运营需求所需的最低库存量。它们旨在确保维护、修理和大修（MRO）活动有足够的库存，同时避免过度库存或风险短缺。

例如，刹车片的PAR水平可能会考虑：

当采购团队准确计算这些水平时，他们可以减少浪费，最小化停机时间，并提高整体运营效率。

PAR水平与智能库存补货

虽然PAR水平和智能库存补货都旨在优化库存管理，但它们在方法和应用上有显著的不同。它们共同构建了一个全面的策略，用于在航空采购中维持高效的库存水平。

PAR水平依赖于静态阈值来维持预测性稳定需求物品的库存。这些阈值在库存降至预设水平以下时触发重新订购，确保常规操作的准备就绪。

相比之下，智能库存补货是一种动态的、由人工智能驱动的方法，能够适应实时数据和外部因素。通过利用预测分析，这种方法根据历史使用情况、需求波动、供应商变化以及天气或地缘政治风险等外部影响调整库存水平。这种适应性使得智能库存补货非常适合高价值部件和需求波动大的物品。

不同类型的库存非常适合各种方法：

某些部分，如轮胎或常规消耗品，在管理方法上具有多样性，因为它们的需求可能会根据运营因素（如高峰季节、意外维修或维护周期）在可预测和不可预测之间变化。

PAR水平最适合可预测的需求

PAR水平是维持库存的预定阈值。当库存降至设定的PAR水平以下时，将触发重新订购以将其恢复到期望数量。

这种方法对于需求稳定可预测的物品最为有效，例如刹车片、过滤器和其他消耗品。

PAR水平的主要特点包括：

然而，PAR水平在处理波动需求、不可预测情景或大规模库存挑战方面效果较差。

一个动态的、数据驱动的智能库存补货方法

PAR水平和智能库存补给都利用人工智能来优化库存管理，但它们服务于互补的目的。PAR水平使用人工智能来维持可预测的库存阈值，而智能库存补给则通过动态调整库存水平以响应实时变化，从而走得更远。

这种先进的方法结合了历史使用情况、外部因素（例如，天气、地缘政治风险）以及供应商的可变性，使其非常适合需求波动大或管理高价值组件时的场景。

智能库存补货的好处包括：

优化PAR水平所面临的挑战

达到最佳PAR水平并不像设定阈值那样简单。对于运营庞大仓库和存储中心网络的航空公司来说，复杂性成倍增加。在每个位置存储正确的零件和正确数量的零件需要细致的规划和协调。

几个因素使这个过程变得复杂：

不准确的需求预测

传统的预测方法常常未能考虑到季节性趋势、AOG情况或意外需求激增的细微差别。当跨多个仓库管理库存时，这些预测不准确的问题会加剧，因为往往忽略了本地化的需求变化。

孤立的数据系统

脱节的采购、库存和供应商平台限制了对实时库存水平的可见性，导致网络分布效率低下。

例如，一个仓库可能会有过剩的零件，而另一个仓库却急剧缺货，但由于缺乏整合，无法重新分配资源。

特定仓库的库存水平

每个仓库或存储设施可能根据其与特定枢纽、维修设施或客户基地的接近程度而有独特的需求模式。如果没有动态工具，要在每个地点保持适当的库存周转水平就会成为一个物流挑战。

在一个地点过度补偿需求可能会导致成本高昂的剩余库存，而在另一个地点库存不足则可能冒着运营延误的风险。

手动工作流程

虽然在航空业中完全依赖电子表格的情况越来越少，但手动工作流程仍然在许多库存管理领域占据主导地位。这些工作流程通常涉及在不连通的系统之间复制和粘贴数据，例如ERP平台、采购软件和维护记录。这种分散的方法产生了效率低下，并增加了出错的风险。

在这些条件下进行实时调整变得非常耗时，需要手动跨地点协调。库存水平、供应商交货时间或部件使用的更新延迟可能会导致更大的中断，从而错失重新分配库存以避免短缺或过剩的机会。

人工智能驱动的解决方案通过自动化数据整合和同步，为航空企业提供了一个统一且准确的库存网络视图。

供应商的多样性

供应商的不一致的交货时间和不同的质量水平会进一步增加在网络中保持库存平衡的挑战。对一个仓库的交货延迟可能会在整个系统中产生连锁反应，特别是如果其他地点依赖同一供应商的话。

这些低效率的问题不仅仅会增加成本——它们还会延迟操作并削弱客户关系。网络中库存水平不一致会导致错失机会，比如无法满足高优先级的AOG请求，或者在需求低的地点持有不必要的库存而浪费资源。

利用人工智能解决方案的航空公司可以应对这些挑战，并实施更智能、更灵活的库存管理策略，以解决多地点运营的复杂性。

ePlaneAI产品如何优化PAR水平

ePlaneAI提供一系列AI驱动的解决方案，这些方案融合了精确性、适应性和可扩展性，重新定义了航空库存管理。它们旨在使PAR水平更加智能和灵活，同时保持其静态基础，使其与智能库存补充方法区分开来。以下是每个产品如何增强PAR水平管理：

EmailAI 优化了库存对齐的询价回应流程

尽管EmailAI在协助零部件供应商回应询价请求方面表现出色，但其在航空库存管理方面，尤其是对于MRO和航空公司的应用则相对有限。这些组织主要关注的是保持最佳库存水平，而不是销售库存。然而，在MRO或航空公司需要清理多余零部件的情况下，EmailAI可以通过自动化回应询价请求并加快交易过程来支持这一流程。

对于更广泛的库存管理需求，像InventoryAI和Parts Analyzer这样的解决方案更适合MRO和航空公司面临的挑战，提供工具来优化库存周转水平，预测需求，并在没有不必要的剩余库存的情况下维持关键库存。

InventoryAI增强了PAR水平，并架起了通往智能库存补给的桥梁InventoryAI使传统的PAR水平策略现代化，同时也解决了管理不可预测需求的挑战。通过引入动态校准，InventoryAI确保PAR水平能够适应不断变化的运营需求，而无需完全转向智能库存补给。

主要特点包括：

尽管InventoryAI在优化需求稳定的库存方面表现出色，但它也提供了工具来减轻需求不可预测的风险。它能够动态调整阈值并预测需求，帮助确保运营连续性，无论是对于像刹车片这样的常规部件，还是像航空电子模块这样的高价值组件。

这种双重能力使得ePlaneAI能够提供全面的库存管理解决方案，平衡了PAR水平的静态基础与管理不可预测需求所需的适应性。

该工具确保PAR水平能够持续优化，适应常规操作和突发需求高峰，保持分布式网络的效率。

Parts Analyzer 通过全球洞察预测中断

供应链的中断可能会破坏PAR水平策略，尤其是在多地点运营中。零件分析器通过以下方式来减轻这些风险：

这种积极主动的方法使库存策略即使在外部因素威胁供应链稳定时也能保持弹性。

AeroGenie 解锁了可操作的数据洞察

为了有效进行PAR水平管理，决策者需要无缝访问准确的数据。AeroGenie通过以下方式简化数据检索和报告：

AeroGenie赋予航空公司调整PAR水平的能力，通过可操作的洞察确保库存策略与业务需求保持一致。

使用ePlaneAI优化PAR水平的好处

ePlaneAI的人工智能工具将PAR水平转变为更智能、更适应性的库存管理框架。作为一个平台，ePlaneAI结合了自动化、实时数据和预测分析，以提供以下好处：

航空公司可以通过AI的力量——由ePlaneAI驱动，将传统的PAR水平管理转变为一个可扩展的、有韧性的策略，平衡成本、可用性和操作准备性。

如何开始

优化PAR水平并不需要令人不知所措。以下是如何将ePlaneAI的解决方案整合到您的工作流程中：

从小规模开始，逐步扩大，你可以迅速看到可衡量的成果，包括成本降低和运营效率的提高。

不再猜谜游戏

优化PAR水平不再是一个猜测游戏。借助InventoryAI、Parts Analyzer和AeroGenie等工具，ePlaneAI提供了一种全面的库存管理方法，专为航空采购的独特挑战量身定制。

迈出简化库存管理的第一步。立即联系ePlaneAI，看看我们的解决方案如何轻松优化您的PAR水平。