了解航空采购中备件的真正成本
备件采购，以及常见的过度采购，直接影响航空公司的利润。在采购必需组件时的延误可能导致飞机停飞（AOG）事件，从而造成重大的收入损失。
同样，保持过量库存会导致高昂的存储、库存管理和折旧成本。由于航空公司每年在备件上花费数十亿美元，优化采购策略可以带来可观的成本节约。
本文详细分析了航空采购中备件的真实成本，突出了隐藏成本、监管挑战、物流费用以及数字化转型的机遇。理解这些因素后，航空公司可以实施更智能的采购策略。
剖析备件的真实成本
航空备件的成本远远超出了最初的采购价格。航空公司必须考虑到隐藏费用，如运输费、关税、仓储成本，以及延误对机队运营的影响。这些成本迅速累积，使得战略采购至关重要。
其中一个最大的成本驱动因素是飞机停飞（AOG）事件，这种情况发生在飞机因零件不可用而被迫停飞。AOG事件和其他非计划的延误每年给航空公司带来300亿美元的成本，主要是因为收入损失、乘客赔偿以及临时采购费用（AAA Air Support）。
此外，备件的价格会根据市场需求、交货时间和供应商的可用性而波动。航空公司通常需要为加急运输支付额外费用，尤其是当零件需要国际航空运输时。
另一个隐藏成本是部件的过时。飞机部件的生产寿命有限，一旦制造商停产某个部件，航空公司可能不得不为最后可获得的库存支付高额溢价，或者投资昂贵的改装解决方案。
2024年麦肯锡公司的研究显示，通过更积极主动、数据驱动的方法，公司可以将库存成本降低35%（McKinsey & Company：应对持续的动荡：商用航空供应链）。
理解这些隐藏的费用可以让航空公司开发出更加成本效益的获取模型，比如战略供应商协议、预测性维护计划、更智能的库存轮换，以及替代采购方法来最小化财务影响。
库存管理和存储成本
有效的备件管理是一项昂贵的平衡行为。库存过多会占用资金并增加储存费用，而库存不足则可能导致成本高昂的延误。
航空航天库存管理效率低下是出了名的。航空公司每年在多余的库存成本上捆绑了超过100亿美元（Forbes），大约占总库存价值的21%（Skylink International）。
航空公司必须应对前期购买成本，然后是储存、维护、保险和折旧的额外费用。
存储成本包含许多隐藏费用，不仅仅是仓库租金，还包括气候控制存储单元、安全、劳动力成本和库存管理费用。由于备件可能会随着时间的推移而退化，不当的存储条件会加速退化，从而导致经济损失增加。
为了减轻这些成本，许多航空公司实施了即时库存（JIT）策略，旨在减少过剩库存，并确保关键部件在需要时始终可用。然而，这种方法也有风险。短缺可能导致航班停飞和其他延误。
一种更平衡的方法是预测性库存管理，它利用人工智能驱动的分析来预测需求趋势和零件故障率。这些模型同时考虑历史数据和外部因素，以提高准确性。
根据能源部的说法，这种方法可能将维护成本降低多达30%（NASA技术报告服务器）。随着这些效率的提升，公司正在转向预测性库存管理；其全球市场预计到2028年将以17%的复合年增长率增长（Science Direct：）。
物流和运输费用
航空备件采购的物流是一个重要的成本驱动因素，尤其是在处理紧急发货和全球供应链中断的情况下。航空公司通常需要快速配送零件以尽量减少停机时间。
运费通常不会公开发布，但舰队预计将为加急运输支付高达标准货运选项200%的费用。
除了加快的运输之外，其他主要的物流成本包括：
- 海关和进口税： 国际运输涉及监管费用、关税和合规成本，这些可能会使采购成本增加15%或更多。如果适用反倾销税或其他特殊关税，费用可能会更高。
- 货运代理费： 易碎、超大或危险品的专门处理将增加运输成本。
全球供应链的中断进一步增加了物流的复杂性。海关清关的延迟、运输罢工或供应商短缺都可能导致货物延迟，迫使航空公司转向更昂贵的采购选项以避免航班取消。
然而，全球连通性也使公司能够接触到更大的供应商网络，以获得更具竞争力的价格和零件供应，减少对紧急发货的依赖。
法规合规和认证成本
航空备件必须符合FAA、EASA和其他管理机构设定的严格监管要求，确保安全性和适航性。
然而，合规会带来额外成本，包括认证费用、行政开销以及监管延迟的风险。
每个备用零件都必须有适当的文件记录，比如一个FAA 8130-3或者EASA Form 1，以证明它符合安全标准。
认证延迟可能会使采购时间表增加数周，打乱维修计划，导致大量收入损失，使飞机停飞，并招致高额罚款。
在一个著名的例子中，美国联邦航空管理局（FAA）对太空探索技术公司（SpaceX）提出了633,009美元的罚款，原因是2023年两次发射未能通过认证要求（）。
罚款金额可能远超这个数字。对于没有认证的罚款，联邦航空局（FAA）对企业和非个人实体的罚款可能高达每次违规120万美元（FAA法律执法行动）。
主要合规成本包括：
- 针对备件合规性的监管审计和检查，每年可能会让航空公司花费数百万美元。
- 文档错误会导致额外的行政成本和延误。
- 防止假冒零件，因为未能验证零件的真伪可能会导致安全风险和法律责任。
为了尽量减少这些成本，航空公司正在投资区块链技术和其他数字化合规跟踪系统，这些系统自动化了认证管理并减少了文书工作错误。
使用像ePlaneAI的Document AI这样的人工智能解决方案可以自动化文档管理和繁琐的审计准备工作。挑战在于记录分散采购和MRO记录跨不同部门、软件系统和数据捕获格式，但通过自动化，公司将审计准备时间缩短多达50%。
供应商关系和采购策略
航空公司必须处理复杂的供应商关系，以确保以成本效益高、质量上乘的备件。选择合适的供应商会影响定价、交货时间和零件的可用性，使得采购策略成为成本管理中的一个关键因素。
供应商的定价模型可能差异很大，一些供应商提供基于数量的折扣，而其他供应商则对即时可用性收取高额价格。
与可靠供应商建立战略合作伙伴关系可以降低采购成本并减少对临时采购的依赖。
降低成本的采购策略包括：
- 长期合同： 与供应商建立多年协议可以锁定价格并保证优先获取关键部件。
- 多源采购： 依赖多个供应商可以防止短缺并减少价格波动。
- 人工智能驱动的采购平台： 自动化采购软件简化了供应商谈判并确保成本效率。
另一种节省成本的方法是通过航空联盟共享资源，这样各承运商可以共享备用零件库存，减少了每家航空公司自己囤积昂贵库存的需要。
通过实施数据驱动的采购策略，航空公司可以优化供应商关系，降低备件成本，并确保持续获取必要组件而不增加运营费用。
数字化转型对备件成本的影响
数字化转型正在重塑备件采购，使航空公司能够通过利用人工智能、自动化和区块链技术来削减成本。
传统上，采购一直是一个手动和被动的过程，导致延迟、人为错误和成本膨胀。然而，数字化进步现在使得数据驱动的决策制定和预测性采购策略成为可能。
关键数字创新降低备件成本：
- 人工智能驱动的预测： 预测分析能够识别何时何地需要备件，减少紧急订单和运输费用。
- 区块链在供应链透明度中的应用： 确保零部件的真实性，减少欺诈并消除假冒伪劣产品。
- 自动化采购系统：利用基于AI的采购的航空公司可以通过数字化支出立方体和AI自动化降低高达40%的业务成本（麦肯锡公司：克服航空采购中的挑战）。
在采购备件中隐藏的成本和财务风险
除了可见的费用外，航空公司在采购备用零件时还面临隐藏成本和财务风险。这些包括货币波动、供应链不稳定以及与采购、仓储和运输相关的隐藏费用。
航空备件采购中的主要隐性成本：
- 假冒零件的风险：全球航空业每年因欺诈性零件损失数百万美元。使用未经认证的零件可能导致灾难性故障，并可能面临高达120万美元（FAA法律执法行动）的监管罚款。
- 货币波动： 汇率波动影响进口零件成本，特别是对于从国际供应商采购的航空公司。
- 保险缺口与保修限制： 未能谈判全面保修条款的航空公司可能需要自掏腰包支付有缺陷零件的费用，从而推高维修成本。
- 过度的合同罚款： 一些供应商协议包括对提前终止合同或紧急订单附加费征收高额费用。
为了减轻这些财务风险，航空公司正在采用成本建模技术并且使供应商网络多样化。采纳这种多元化方法的航空公司可以更好地控制开支并在备件市场上最小化财务风险。
更智能的备件成本管理策略
控制备件成本不仅仅是寻找最低价格。航空公司需要更好的预测、更强的供应商关系以及更高效的采购流程，以避免浪费和不必要的开支。人工智能和自动化使得预测需求、简化采购来源和降低财务风险变得更加容易。
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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。
