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

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这是基于状态的维护的支柱，可以减少停机时间并提高车队的准备程度。

视觉检查和异常检测

一些人工智能系统更进一步，利用计算机视觉和基于图像的分析。这些工具包括：

它们为您的仓库提供了第二双眼睛——永远不会眨眼、忘记或贴错标签。

9 大 AI 航空库存管理软件选项

在了解了航空库存管理为何如此具有挑战性以及正确的 AI 软件工具如何提供帮助之后，我们将深入了解九种顶级航空库存管理软件选项。

1.ePlaneAI– 最适合人工智能原生航空采购

最适合：端到端自动化、实时PAR水平管理、AI建议定价

定价：每月费用从 400 美元到 7,995 美元不等，具体取决于所选计划和定制

ePlaneAI 将人工智能添加到传统工作流程中，从头开始构建航空专用

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 可以管理买卖角色、转换库存以满足市场需求，并获得人工智能定价建议以指导谈判。

主要特点包括：

ePlaneAI是名单上唯一一个采用真正自动驾驶方法的平台，其人工智能引擎经过航空航天数据训练，随着每次交易变得更加智能。

2. Ramco – 集成 MRO 和 AI 维护可视性

最适合：预测性维护、人工智能零件推荐、深度 ERP 集成定价：根据第三方来源，每位授权用户每月起价 80 美元（Ramco 网站上没有提供定价）

Ramco 的 AI 和 ML 驱动的航空软件是一款强大的企业套件，专为库存团队、维护计划、合规性和运营而构建。

其 AI 引擎分析实时物联网传感器数据、飞机记录和 OEM 手册，以预测即将到来的维护需求并主动标记所需的库存。

突出之处：

3. Infizo – 使用 RFID 进行多地点跟踪

最适合：多机库库存可视性、RFID 集成、直观的界面定价：每位用户每月起价 ₹5,000（约合 60 美元）

Infizo Stock 专为在多个机库、设施和机场位置之间处理零件的航空公司量身定制。

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流程。它专为希望最大程度减少缺货，又不想被数据淹没的团队而设计。

显著特点包括：

Infizo 不像 ePlaneAI 等 AI 优先平台那样炫目，但它涵盖了基本运营流程，并且简洁易用、可扩展。其基于 RFID 的工作流程对于高流动性或监管敏感度的部件非常有用。

4. Veryon – 为优先考虑飞机正常运行时间的机队提供服务

最适合：统一的维护和库存工作流程，实时车队跟踪定价：根据第三方评论网站，起价为每年 1,750 美元（Veryon 网站上未公布价格；用户可自行联系销售人员）

Veryon（前身为 Flightdocs 和 ENVISION）致力于实现一个目标：最大化正常运行时间。其库存管理模块与维护跟踪、工作中心和飞行运营完全集成，使其成为商务航空、商业航空公司和直升机运营商在高压环境下管理零件的理想选择。

主要功能：

Veryon 的优势在于其高度的一致性，让您的库存规划不再孤立。它融入了严密的运营生态系统，其中还包括手册、故障排除数据和机队诊断信息。对于生死攸关、调度准备就绪的航空团队来说，Veryon 能够满足他们的需要。

5. Sortly – 适用于需要可视化库存和移动访问的团队

最适合：快速采用、基于照片的库存跟踪、移动优先用户定价：两个授权用户起价为每月 24 美元

Sortly 并非航空业的专属平台，但它在航空业取得了令人惊讶的进展，尤其是在小型运营商、仓库团队和非技术人员群体中。它是本次评测中视觉驱动力最强的平台，提供基于照片的库存标记、二维码或条形码生成以及极其直观的移动访问功能。

主要功能包括：

Sortly 无法处理预测性维护或深度 AI 预测，但它在简单性、易用性和速度方面表现出色。非常适合管理耗材、工具和低成本库存，且只需极少的设置或培训。

6. QOCO——人工智能辅助检查和维护集成

最适合：基于状态的检查、自动化工作流程、集成车队运营定价：未公布——价格未在 QOCO 网站或任何第三方评论网站上披露

QOCO Systems 专注于航空维修领域的数字化转型。虽然 QOCO 并非纯粹的库存管理平台，但它的解决方案与 MRO 软件深度集成，从而简化了资源分配、工装控制和备件流转。

核心亮点：

QOCO 因其在全机队优化中的作用而脱颖而出——它能够自动化团队分配任务、规划资源，并确保零件在需要的时间和地点随时可用。对于管理紧张周转计划和庞大维护团队的运营商来说，它尤其有价值。

7. Addepto – 最适合在航空领域构建定制 AI 工具

最适合：寻求针对车队、维护和供应链物流进行定制 AI 开发的企业定价：网站上未公布价格；第三方评论网站建议基于项目的费率，最低要求承诺金额为 10,000 美元

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、数字孪生建模或适合您运营的专有库存预测系统，Addepto 可以利用深厚的机器学习专业知识来实现这一点。

他们提供的功能：

它适合那些无法找到现成解决方案或需要将库存智能嵌入更广泛的技术生态系统的组织。

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

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、自主采购定价：ePlaneAI 的 InventoryAI 解决方案起价为每年 2,995 美元（约合每月 250 美元）

《航空周刊》对 ePlaneAI 采购引擎的深入研究凸显了库存自动化取得的进展。

航空采购面临着数百万个动态零件记录、实时可用性变化以及难以预测的交付时间等问题，因此 AI 的应用至关重要。ePlaneAI 正视了这一问题，并因其使用以下先进模型而获得《航空周刊》的最高评价：

ePlaneAI 自动化整个交易流程，从以合适的价格识别合适的零件到以最少的人工干预完成订单

9. 军事航空航天（DLA AI 审计项目）——实现政府规模的可视性

解决方案：公共部门应用、财务审计合规、受控库存系统

美国国防后勤局 (DLA) 正在将人工智能应用于政府航空库存，重点是减少人工审计、发现差异并提高海量库存的可见性（美国国防后勤局）。

他们的项目简介概述了人工智能在以下领域的作用：

虽然不是商业产品，但 DLA 的原型代表了人工智能如何使庞大的航空库存实现现代化——包括数据孤岛、手动日志和遗留系统的情况。

人工智能不会取代你的团队，而是让他们势不可挡

让我们澄清一个常见的误解：人工智能并非要取代库存经理、采购主管或维护计划员，而是要让他们变得更快、更敏锐、更知情。

当航空公司零部件经理处理 AOG 请求、平衡六个机库的库存并试图预测季节性航线高峰的使用情况时，他们不需要更多的仪表板，他们需要的是答案。

这就是人工智能的用武之地。您的团队无需提取五份不同的报告并尝试制定策略，而可以根据预测使用情况获得智能重新排序建议、零件即将到期或短缺的即时警报、供应商和路线特定的风险评分以便做出更好的决策，以及实时假设情景的指导演练（例如，如果 A 部件在中期出现故障会发生什么？）。

人工智能将成为一位安静的副驾驶，在后台处理各种变量。您的团队将凭借其经验和人类的判断，在人工智能的后台运行下掌控全局。

现实世界中的人工智能：3 个展现其影响的用例

以下三张快照显示了人工智能对航空团队可衡量的投资回报率。

1. ePlaneAI：自动化采购以降低AOG风险

ePlaneAI 的人工智能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，并最大限度地减少昂贵的 AOG 事件。

2. Ramco 和 AMP：通过寄售自动化实现近零库存

航空MRO零件公司（AMP）与Ramco Aviation合作，实施了高度互联的自动化供应链模式，使AMP能够以接近零库存的方式运营。AMP采用基于委托的方式，在现场提供材料，从而确保客户仅在需要时才支付零件费用。

这种模式无需大量的前期库存投资，降低了持有成本，并确保了需要时材料的可用性（飞机IT）。

3. QOCO 和芬兰航空：利用数字化工具提高维护安全性和效率

芬兰航空与 QOCO Systems 合作实施了 MROTools.io，这是一种数字工具管理解决方案，可简化工具借用、跟踪和缺陷报告。

这种数字化转型提高了安全性并节省了机械师宝贵的时间，从而加快了维修速度并减少了飞机停机时间。

人工智能如何改变整个航空库存生命周期

航空库存管理是一个持续的预测、行动、验证和重新分配的循环过程。从预测零件需求到最终的维修或退役决策，这个循环涉及数十个利益相关者、近乎无限的数据点，以及无数的延误、误算或过度订购的可能性。

人工智能介入，连接整个生命周期。每条数据都会影响下一个决策。每一次预测都会优化下一次补货。每一次维护提醒都会调整下一个预测模型。

以下是端到端转型的具体过程。

预测未来零件需求

在订购或储存任何东西之前，人工智能模型就开始工作了。

他们评估不同机队类型、不同地区和维护事件中每个部件的历史使用数据、特定飞机趋势、原始设备制造商维护计划、合规驱动的更换间隔、飞行计划密度、特定航线天气、负载模式以及外部信号（如季节性气候或供应链放缓）。

与基于电子表格的计划或静态 ERP 触发器不同，AI 平台能够动态精准地进行预测。区域性暴风雪激增？预计除冰阀磨损加剧。东南亚计划扩建船队？AI 会根据预测周期和天气影响调整备货模式。

智能采购和供应商评分

一旦人工智能预测什么是需要的，下一个挑战是弄清楚在哪里得到它——以及多快。

支持人工智能的平台可以交叉检查供应商 SKU 并：

这种智能化使采购团队能够构建更智能、更精简的采购策略。您不再只是寻找可用的零件，还要在每条建议中权衡成本、时间、风险和合规性。

自动化采购和补货

一旦零件获得采购批准，人工智能就会接管物流。它会考虑优先供应商规则和合同定价，并管理仓到仓的转移、警报以及缓冲“区域”或缓冲水平，以满足高峰需求。

像 ePlaneAI 这样的工具则更进一步，利用学习到的行为（例如过往的供应商选择、紧急程度设置和付款偏好）来自动执行重复性决策。这使得采购团队能够专注于高风险的谈判或供应商开发，而不是订单物流。

实时使用监控

一旦采购的部件安装完毕，人工智能的价值就会持续存在，人工智能系统能够通过传感器遥测、振动模式分析、磨损曲线建模和环境暴露跟踪继续监控性能。

这些见解启用基于状态的维护。您无需等待故障发生或过早更换组件，而是可以在恰当的时间采取行动。

维修、轮换或处置决策

当某个部件到达其生命周期的终点或到达决策点时，人工智能会帮助权衡利弊：

该分析可以验证员工的“直觉”，同时考虑到类似组件的实时成本趋势、使用历史和故障率、交货时间预测以及二手零件的市场转售价值。

对于可周转资产和高成本资产来说，这就是利润赢利或损失的地方。

甚至美国国防后勤局也在利用人工智能实现审计自动化和预测性补货，从而实现库存监督的现代化——这证明即使是传统机构也看到了这一迹象：实时、人工智能驱动的物流是航空业的未来。

底线：哪种 AI 库存软件适合您的航空业务？

选择合适的 AI 库存管理软件取决于您的规模、复杂性和目标。需要完全的采购自动化？那就选择 ePlaneAI。管理混合机队并希望与飞行运营紧密集成？不妨考虑 Veryon。想要一款今天下午就能在手机上使用的软件？Sortly 或许就足够了。

但纵观所有选择，有一个事实是明确的：人工智能不是一种趋势，而是一种新标准。

航空业的运营依赖于精准度、正常运行时间和合规性。单靠人工跟踪、直觉预测和基于电子表格的采购已远远不够。人工智能无疑能够提升速度、清晰度、成本节约和韧性。

并且像ePlaneAI继续整合适应机队时刻表、市场波动和 AOG 紧急程度的先进模型，对于任何运营商来说，最明智的做法就是让人工智能承担繁重的工作，这样您的团队就可以保持飞机正常飞行。立即预约电话学习如何让你的舰队保持飞行。