比较顶级9款航空人工智能库存管理软件：包含功能与评测

为什么人工智能将永远改变航空库存

现在进入人工智能。

可以数字化电子表格，分析历史使用情况、维护日志和实时需求信号、路线计划，并识别外部干扰，以动态预测哪些部件将被需要。这些系统旨在减少缺货、过剩库存、AOG事件，以及可能会严重影响采购周期的人为错误。

本文将探讨九种杰出的航空公司库存管理软件选项，包括那些以人工智能为先的软件以及那些将人工智能作为“附加”功能以增强其传统能力的软件。（如果您已经“心动”需要一个专门的航空软件解决方案，您可以直接滚动到我们的前九名选择。）

但首先，我们将讨论为什么航空业的库存管理比其他行业面临更大的挑战，合适的航空软件如何应对这些挑战，以及在评估适合您业务的正确解决方案时应考虑的标准。

为什么航空库存比大多数行业都要困难

如果您负责管理飞机库存，那么您正在应对世界上最复杂的物流难题之一。与其他行业不同，库存管理需要具备军事级别的精确性、遵守监管要求以及近乎预知未来的先见之明。以下是原因。

这些部件是专用的——且不容有失

一架商用飞机包含多达300万个零件，其中许多零件对特定机型、尾号或配置有非常具体的要求。

与一个存放5,000个相同螺栓的仓库不同，一家航空公司可能有17种不同版本的零件，这些零件看起来相同，但不能互换使用。这里的错误代价高昂且危险。

缺货是残酷的，但库存过剩同样糟糕

当你的关键部件用尽时，（停飞状态）—根据飞机和情况的不同，每小时的成本估计为10,000至150,000美元。但是库存过剩也不好。包括保险、折旧、气候控制和合规性文书工作在内的未使用库存的携带成本，每年可达零件价值的25–30%。

零件有有效期，需要轮换并且要有相关文件记录

航空零件不是静态资产。有些零件是基于日历时间表到期的，有些则是基于飞行循环，许多还需要记录在飞行日志中，并有认证或追溯性以证明适航性。这意味着你库存中的每一个零件都必须用元数据来跟踪，而不仅仅是一个条形码或SKU。

混合中还包括可旋转部件。这些高价值组件可以被修复并循环使用，这给预测、储存和轮换物流增加了另一层复杂性。

仓储受限且成本高昂

机场并不以其庞大的仓库面积而闻名。空间昂贵且有限，尤其是在较小的地区枢纽。这迫使库存管理者必须优化每一平方英尺的使用，确保实时库存的准确性和预测库存水平成为必不可少。

合规要求是无情的

每个部件都必须符合FAA、EASA和其他国际机构设定的严格监管标准。

追踪失败、安装不当或记录保存不善都可能导致整个机队被停飞，或更糟，违规、罚款以及飞行安全问题。

从AI驱动的库存软件中可以期待什么

以下是人工智能航空库存管理领域的顶尖玩家所提供的：

如何在航空业中应用人工智能做出更明智的库存决策

人们很容易说人工智能正在“改变航空库存”，但它的幕后工作原理是怎样的？

如今的航空人工智能平台旨在实时做出智能的、数据驱动的决策——这些决策过去需要分析师团队花费数天或数周的时间来构建。

它从你的数据开始

任何以人工智能为驱动的平台的核心都是历史和实时数据。这包括：

人工智能工具从ERP系统、维护跟踪系统、供应商数据源和飞行计划软件中摄取数据，以创建您的库存生态系统的动态模型。

预测：从被动到主动

传统系统在库存水平降低时重新订购零件。人工智能系统可以预测这一水平何时到来，通常提前数周或数月。

利用机器学习算法，像这样的平台分析多个变量（路线、飞机循环、历史季节性）的使用模式，以预测需求，其准确性比基于规则的系统高出20%以上。

与其问'什么是低？'，不如问'根据预测的交通情况和最近的使用情况，六周后我们在JFK将需要什么？'

仅这一转变就能大幅减少AOG事件和紧急订单。

动态PAR水平自我调整

在传统的库存系统中，（最低必需库存水平）是手动设置的。有了人工智能，这些水平会持续优化。

假设某个特定路线暂时停用或者车队部分正在升级。人工智能识别到某些零件不会经常需要，然后自动降低重新订购的阈值以防止浪费。当使用量回升时，它会重新校准——而且都是实时进行的。

供应商情报与市场动态相结合

最好的人工智能库存工具也会关注你的组织之外。例如，ePlaneAI的引擎包括：

This allows the platform to recommend not just when to reorder, but from whom, at what price, and with what delivery buffer based on performance and urgency.

在航空技术中使用人工智能有点像在每个采购订单后面都有一个采购专家、市场分析师和风险管理师在运作。

与预测性维护的集成

只有当人工智能驱动的库存系统与飞机上发生的情况同步时，它才会发挥作用。这就是为什么与维护跟踪系统的集成至关重要。当预测到维护问题时（例如，基于引擎的振动数据），人工智能平台可以：

这是基于条件的维护的支柱，它大大减少了停机时间并提高了车队的准备状态。

视觉检查与异常检测

一些人工智能系统通过使用计算机视觉和基于图像的分析更进一步。这些工具：

他们为您的仓库提供一双永不眨眼、遗忘或误标的第二双眼睛。

前9大人工智能航空库存管理软件选项

了解为什么航空库存管理如此具有挑战性，以及正确的人工智能软件工具如何提供帮助，这里将深入探讨九大顶尖航空库存管理软件选项。

1. – 最适合AI原生航空采购

最适用于： 端到端自动化，实时库存水平管理，AI建议定价

定价： 根据所选计划和定制内容，价格从每月400美元到7,995美元不等

ePlaneAI为传统工作流程增加了人工智能，从零开始为航空特定

用例。

他们的库存工具将预测分析、动态库存优化和自动采购结合在一个直观的系统中。

航空公司、MRO和OEM可以管理购买和销售角色，调整库存以满足市场需求，并获取AI驱动的定价建议以指导谈判。

主要特点包括：

是列表中唯一一个采用真正自动驾驶方式的平台，它的AI引擎经过航空数据训练，每进行一次交易就会变得更加智能。

2. Ramco – 集成的MRO和AI维护可视性

最适合： 预测性维护、AI驱动的零件推荐、深度ERP集成
定价： 根据第三方来源的信息，每个授权用户每月起价80美元（Ramco网站上没有提供定价信息）

Ramco的人工智能和机器学习驱动的航空软件是为库存团队、维护计划、合规性和运营而构建的强大企业套件。

其人工智能引擎分析实时物联网传感器数据、飞机记录和原始设备制造商手册，以预测即将到来的维护需求，并主动标记所需的库存。

它的突出之处：

3. Infizo – 利用RFID进行多地点追踪

最适合： 多机库库存可视化、RFID集成、直观界面
定价： 从每月每用户₹5,000（约合$60美元）起

Infizo Stock 专为航空公司设计，适用于在多个机库、设施和机场地点管理零部件的需求。

它的优势在于通过RFID技术和需求预测工具简化复杂的物流。它为那些希望在不被数据淹没的情况下最小化缺货的团队设计。

显著特点包括：

Infizo虽然没有像ePlaneAI这样的AI先行平台那样炫目，但它涵盖了运营基础，并且以一种清晰、可扩展的方式做到了这一点。它的RFID驱动的工作流程对于移动频繁或监管敏感的零件非常有帮助。

4. Veryon – For fleets prioritizing aircraft uptime

最适用于： 统一的维护和库存工作流程，实时车队追踪
定价： 根据第三方评论网站的信息，起价为每年1750美元（Veryon网站上未公布定价；用户需联系销售部门）

Veryon（前身为Flightdocs和ENVISION）旨在实现一个目标：最大化正常运行时间。它的库存管理模块与维护跟踪、工作中心和飞行操作完全集成，非常适合商务航空、商业运营商和直升机操作员在高压环境中管理零部件。

关键能力：

Veryon的卓越之处在于其对齐功能，因此您的库存计划不会孤立存在。它是一个紧密的运营生态系统的一部分，其中还包括手册、故障排除数据和车队诊断信息。对于那些生死与否取决于调度准备的航空团队来说，Veryon提供了解决方案。

5. Sortly – 为需要视觉库存和移动访问的团队而设

最适合： 快速采用，基于照片的库存跟踪，手机优先的用户
定价： 两个授权用户每月起价24美元

Sortly虽然不是专为航空业设计的，但它在该行业中取得了意外的进展，特别是在小型运营商、仓库团队和非技术人员中。它是本次综述中最注重视觉的平台，提供基于照片的库存标签、QR码或条形码生成，以及极其直观的移动访问功能。

主要特点包括：

Sortly不会处理预测性维护或深度AI预测，但在简单性、易用性和速度方面表现出色。非常适合管理消耗品、工具和低成本库存，几乎不需要设置或培训。

6. QOCO – AI 辅助检查和维护集成

最适合： 基于条件的检查、自动化工作流程、集成车队操作
定价： 未公开 – QOCO网站或任何第三方评论网站上均未披露定价

QOCO Systems专注于航空维修的数字化转型。虽然不是纯粹的库存管理平台，但QOCO的解决方案与MRO软件深度整合，以简化资源配置、工具控制和备件流程。

核心亮点：

QOCO在整个车队优化方面脱颖而出——自动化团队分配任务、规划资源以及确保零件在需要时及地点现成可用。对于管理紧张周转时间表和大型维护团队的运营商来说尤其宝贵。

7. Addepto – 最适合在航空领域构建定制AI工具

最适合： 寻求定制人工智能开发以用于车队、维护和供应链物流的企业
定价： 网站上未公布定价；第三方评论网站建议基于项目的定价，最低需承诺 $10,000

Addepto不是一个即插即用的库存系统；它是一家为航空公司构建定制工具的人工智能咨询和开发公司。

如果您的团队需要预测性维护模块、数字孪生建模或为您的运营量身定制的专有库存预测系统，Addepto拥有深厚的机器学习专业知识，可以实现这一切。

他们提供的能力：

这适合于那些找不到现成解决方案或需要将库存智能嵌入到更广泛技术生态系统中的组织。

Addepto 非常适合 OEM、大型 MRO 以及寻求通过定制 AI 工具获得竞争优势的商业车队。

8. 航空周刊（ePlaneAI案例研究）- 最适合大规模采购自动化

最适合： 实时零件采购、供应商谈判、自动采购
定价： ePlaneAI的InventoryAI解决方案每年起价为$2,995（约合每月$250）

《航空周刊》对ePlaneAI采购引擎的深入报道突显了库存自动化的长足进步。

在有数百万动态零件记录、实时库存变动和不可预测的交货时间的情况下，航空采购正为人工智能做好准备。ePlaneAI正面应对这一挑战，并因使用如下高级模型而获得《航空周刊》的高度评价：

ePlaneAI自动化整个交易流程，从识别正确的零件和价格到以最少的人工干预完成订单

9. 军事航空（DLA AI审计项目）- 用于政府级别的可视化

解决方案适用于： 公共部门应用程序、财务审计合规性、受控库存系统

美国国防后勤署（DLA）正在将人工智能推向政府航空库存管理，专注于减少人工审计、发现差异以及提高庞大库存的可视性（）。

他们的项目简介中概述了人工智能的角色：

虽然不是商业产品，但DLA的原型代表了人工智能如何现代化庞大的航空库存——包括数据孤岛、手工记录和遗留系统的场景。

人工智能不是在取代你的团队——它是在让他们变得无可阻挡

让我们澄清一个常见的误解：人工智能并不是来取代库存管理者、采购主管或维护规划者的。它的目的是让他们工作更迅速、更敏锐、更具信息性。

当一名航空公司零部件经理在处理AOG请求、在六个机库之间平衡库存，并尝试预测季节性航线增加的使用情况时，他们不需要更多的仪表板——他们需要的是答案。

这就是人工智能发挥作用的地方。与其拉取五个不同的报告并尝试拼凑出一个策略，您的团队可以根据预测的使用情况得到智能的重新排序建议，对即将过期或短缺的零件进行即时警报，为了更好的决策提供特定于供应商和路线的风险评分，以及对实时“如果”情景的引导式演练（例如，如果零件A在周期中途失败会发生什么？）。

人工智能成为一个安静的副驾驶，在后台处理各种变量。你的团队凭借其经验和人类判断力，引领更宏观的大局，而人工智能在后台运行。

现实世界中的人工智能应用：三个展示影响的用例

这里有三张快照，展示了人工智能为航空团队带来的可衡量的投资回报。

1. ePlaneAI：自动化采购以降低AOG风险

ePlaneAI的人工智能驱动采购平台在优化航空库存管理方面发挥了重要作用。通过利用实时数据和预测分析，ePlaneAI使航空公司能够准确预测需求，防止缺货，减少过剩库存，以及

2. Ramco & AMP：通过寄售自动化实现几乎零库存

航空公司维修部件（AMP）与Ramco航空合作，实施了一个超连接的自动化供应链模型，使AMP能够实现接近零库存的运营。AMP采用寄售方式提供现场物料，确保客户只在需要时支付零件费用。

This model eliminated the need for large upfront inventory investments, reduced carrying costs, and ensured the availability of materials when required ​().

3. QOCO & Finnair: Boosting maintenance safety and efficiency with digital tooling

Finnair partnered with QOCO Systems to implement MROTools.io, a digital tool management solution that streamlined tool borrowing, tracking, and defect reporting.

This digital transformation enhanced safety and saved mechanics valuable time, leading to faster repairs and reduced aircraft downtime.

How AI transforms the full aviation inventory lifecycle

Aviation inventory management is an ongoing cycle of prediction, action, validation, and reallocation. From forecasting part requirements to making final decisions on repairs or retirement, this loop involves dozens of stakeholders, near-infinite data points, and countless opportunities for delays, miscalculations, or over-ordering.

AI steps in to connect the entire lifecycle. Every piece of data feeds into the next decision. Every forecast sharpens the next reorder. Every maintenance flag tunes the next predictive model.

Here’s how that end-to-end transformation plays out.

Forecasting future parts needs

Before anything is ordered or stocked, AI models go to work.

They evaluate historical usage data for every part across fleet types, geographies, and maintenance events, aircraft-specific trends, OEM maintenance schedules, compliance-driven replacement intervals, flight plan density, route-specific weather, load patterns, and external signals, like seasonal climate or supply chain slowdowns.

Unlike spreadsheet-based planning or static ERP triggers, AI platforms forecast with dynamic accuracy. A spike in regional snowstorms? Expect more de-icing valve wear. A planned fleet expansion in Southeast Asia? AI adjusts stocking patterns based on projected cycles and weather impact.

Intelligent sourcing and vendor scoring

Once AI predicts what will be needed, the next challenge is figuring out where to get it—and how fast.

AI-enabled platforms cross-check vendor SKUs and:

This intelligence allows procurement teams to build a smarter, leaner sourcing strategy. You’re no longer just finding an available part; you’re also weighing the cost, time, risk, and compliance in every single recommendation.

Automated procurement and replenishment

Once parts are approved for purchase, AI takes over the logistics. It factors in preferred vendor rules and contract pricing, and manages warehouse-to-warehouse transfers, alerts, and buffer “zones” or levels to ramp up for peak demand.

Tools like ePlaneAI go even further, using learned behavior, such as past vendor choices, urgency settings, and payment preferences, to automate recurring decisions. This frees procurement teams to focus on high-stakes negotiations or supplier development instead of order logistics.

Real-time in-use monitoring

AI’s value continues once the procured part is installed, with AI systems able to continue monitoring performance through sensor telemetry, vibration pattern analysis, wear curve modeling, and environmental exposure tracking.

These insights . Instead of waiting for a failure or preemptively replacing a component too early, you act at the exact right time.

Repair, rotation, or disposal decisions

When a part reaches the end of its lifecycle—or hits a decision point—AI helps weigh the tradeoffs:

This analysis can validate an employee’s “gut” instinct, taking into account real-time cost trends for similar components, usage history and failure rates, time-to-delivery forecasts, and market resale value for used parts.

For rotables and high-cost assets, this is where margins are won or lost.

Even the U.S. Defense Logistics Agency is modernizing its inventory oversight with AI for audit automation and predictive restocking—proof that even legacy institutions see the writing on the wall: real-time, AI-powered logistics is the future of aviation.

The bottom line: Which AI inventory software is right for your aviation business?

Choosing the right AI inventory management software depends on your size, complexity, and goals. Need full procurement automation? Go with ePlaneAI. Managing a mixed fleet and want tight integration with flight ops? Check out Veryon. Want something you can use on a phone this afternoon? Sortly may be enough.

But across all options, one truth is clear: AI isn’t a trend—it’s the new standard.

The aviation industry runs on precision, uptime, and compliance. Manual tracking, gut-feel forecasting, and spreadsheet-based procurement alone are no longer enough. AI adds undeniable speed, clarity, cost savings, and greater resilience.

And as platforms like continue to integrate advanced models that adapt to fleet schedules, market volatility, and AOG urgency, the smartest move for any operator is simple to let AI do the heavy lifting so your team can keep planes flying. to learn how to keep your fleet in the air.