利用人工智能简化航空采购工作流程
人工智能正在改变航空采购，通过自动化任务、改善供应商选择和增强决策能力。它简化了获取零件、服务和设备的过程，降低成本，减少延误，并确保符合严格的航空标准。人工智能驱动的工具能够预测需求、优化定价，并监控关键绩效指标（KPI），如成本节约、供应商交货时间和采购订单周期。
在航空工业中，采购是一个复杂且关键的职能。它依赖于及时获取对于安全和高效运营必需的零部件、服务和设备。
航空公司、MRO和零部件供应商正越来越多地利用人工智能（AI）来简化采购流程。AI具有变革性的能力，为航空供应链带来了更高水平的效率和商业洞察。
本文探讨了人工智能如何简化航空采购流程、涉及的关键绩效指标（KPIs）以及整合人工智能解决方案的考虑因素。
什么是采购？
采购涉及从外部供应商那里采购和购买商品与服务的战略过程，以满足组织的运营需求。
在航空领域，这包括飞机部件、MRO（维修、修理、大修）服务、燃料和地面处理服务。有效的采购实践确保成本效益、质量保证，并符合FAA监管标准，这些在航空部门都至关重要。
采购定义了获取必需商品和服务的战略过程，而整个采购周期则将这一过程划分为不同阶段，详细说明了从开始到结束这些采购是如何管理的。
采购周期
在航空领域，采购周期包括一系列关键步骤，以确保高效及时地获取必要资源：
- 需求分析：根据运营计划、维护需求和库存水平，预测并识别零件、材料或服务的需求。
- 供应商采购：评估并选择能够提供所需零部件和服务的合格供应商，同时满足严格的航空标准。
- 询价管理：向供应商发出询价请求（RFQ），并评估收到的报价，以了解价格、交货期和可用性，从而做出明智的决策。这一步骤对于保持成本效率和确保及时采购至关重要。
- 订单下达：创建采购订单，明确规格、交货时间表和合同条款。
- 交付与检验：确保货物按时交付，进行质量检查，并验证符合FAA及其他监管标准。
- 支付与绩效评估：完成财务交易并评估供应商的表现，以指导未来的采购决策。
AOG及特殊情况
在紧急情况下，例如飞机停飞（AOG）情况，这个过程会被加快。人工智能驱动的工具能够加快RFQ响应、供应商选择和订单放置，以尽量减少停机时间和运营中断。特殊案例可能遵循相同的周期，但以加快的速度进行，利用预测分析和自动化来优先考虑高风险需求。
一个优化的采购流程可以最小化延迟，控制成本，并确保关键资源的持续可用。
采购中的关键绩效指标
关键绩效指标（KPIs）是衡量采购工作流效果和整体成功的重要指标。在航空业，风险很高，容错率很低。因此，跟踪这些KPIs对于保持运营卓越至关重要。人工智能（AI）的整合提升了组织监控和优化这些KPIs的方式，带来了先进的工具来分析趋势、预测结果和自动化流程。
成本节约
成本节约是效率最直接的指标之一。当组织通过谈判、更好的时机、大宗采购或替代采购途径实现费用减少时，它们可以衡量其战略与财务目标的一致性。
人工智能通过使用预测分析来识别节省成本的机会，例如优化供应商合同或标记浪费的支出模式，从而增强了成本节约。
采购投资回报率
采购投资回报率通过比较采购活动的收益与所发生的成本来评估投资的财务回报。
人工智能工具通过自动化进一步简化了这一计算过程。当它们跨系统聚合和分析数据时，您的采购团队可以更快且更准确地评估投资回报率。
供应商交货时间
供应商交货期是指在下达采购订单后，供应商交付货物或服务的平均时间。长期跟踪这些数据可以帮助您识别出最可靠和最稳定的供应商，以及不同部件的供应商。性能可能会因部件不同或一年中的不同时间而有所变化。了解这些信息有助于您更好地管理和选择供应商。
在航空领域，延误可能会使运营停摆，因此供应商的可预测交货时间与其速度同样重要。人工智能驱动的工具，如机器学习（ML）模型，能够根据历史数据和外部因素如供应链中断来预测供应商的延误。有了人工智能，你可以使采购团队在延误发生之前就采取措施来减轻其影响。
采购订单周期时间
此KPI追踪处理采购请求、发出采购申请、获得批准以及向供应商提交采购订单所需的时间。
人工智能通过自动化重复性任务如数据输入和文件路由来简化这个过程。智能工作流自动化工具可以标记瓶颈，建议采购工作流改进，并减少周期时间。通过这种方式，采购活动可以跟上运营需求的步伐。
供应商缺陷率
供应商缺陷率衡量接收到的订单中有缺陷或不符合规定的百分比。这一洞察在航空这样的高风险行业至关重要。
人工智能可以监控供应商绩效趋势，并使用自然语言处理（NLP）分析与缺陷相关的通信内容，如检查报告、电子邮件和维护日志，以识别反复出现的问题并改进供应商审查流程。
管理下的支出
此指标显示了通过正式采购流程管理的总采购支出比例，相对于其他间接采购活动。
更高的百分比反映了更好的监督和控制。人工智能工具可以自动分类和分析支出，识别出表明野马或未经批准的购买模式。这些洞察力赋予团队执行合规性并最小化未授权支出的能力。
紧急采购比率
紧急采购比率计算了非计划或紧急采购与总采购量的比例。高比率通常表明计划不足、部门间沟通不畅以及库存管理中的其他效率低下问题。
人工智能驱动的需求预测工具可以通过预测未来需求来最小化紧急采购，预测依据包括航班计划、维护周期以及历史消费和需求模式。
供应商的可用性
供应商的可用性评估了供应商履行订单的可靠性。人工智能驱动的分析可以跟踪供应商随时间的表现，并标记潜在风险。人工智能还能实现动态的供应商评分模型，根据不断发展的绩效指标调整排名，因此采购团队始终掌握最新的即时洞察。
ERP集成
ERP（企业资源规划）系统将不同业务部门的系统——财务与会计、供应链与库存管理、人力资源以及制造与生产——整合到一个单一平台。
在航空领域，ERP集成有助于采购部门与其他业务单元之间实时共享数据，以便更快速地协调和迅速决策。
将采购操作与您的ERP系统集成可以实现数据管理集中化、整体采购流程自动化、合规性提升以及报告功能增强。这些改进对于实现流程最优化、最小化浪费和最大化效率至关重要。
航空采购的特别考虑
由于航空业严格的安全标准、监管监督以及及时零部件供应的关键性，航空采购呈现出独特的挑战。
主要考虑因素包括：
解决这些考虑因素对于维护安全高效的航空运行至关重要。
人工智能如何简化航空采购流程？
人工智能（AI）通过自动化正在改变航空采购。它消除了重复性任务，同时分析庞大的数据集并提供可操作的洞察。
以下是人工智能简化航空采购流程的分解：
预测分析能够在需求出现之前就预知需求
人工智能利用预测分析来预测基于历史数据和维护计划等因素的零部件和服务需求。人工智能还会考虑外部因素，如天气或地缘政治事件，以减少短缺或过度库存的可能性。
例如，航空公司的采购团队可以利用人工智能预测在旅游高峰季节对特定零件的需求激增，从而使他们能够提前以优惠的价格确保库存。这种能力不仅减少了紧急采购，还减少了由于计划外维护造成的运营停机时间。
供应商评估有助于自信地选择合适的合作伙伴
人工智能工具可以根据关键绩效指标评估和排名供应商，例如交货时间、缺陷率、定价和响应速度。
与传统方法不同，后者严重依赖人工审查和主观判断，人工智能通过使用实时和历史数据来评估供应商的表现。人工智能有助于提供无偏见和准确的评估。
机器学习算法可以分析趋势，以识别最有可能符合航空标准的情况，标记潜在风险，如质量不一或财务不稳定。这种洞察力使采购团队能够建立更强大、更可靠的合作伙伴关系，最终降低供应链风险。
流程自动化消除了低效率
手动任务如创建采购订单、处理发票和合同管理既耗时又容易出错。人工智能驱动的自动化通过简化流程和确保准确性来消除这些低效率。
支出分析揭示了节省开支的机会
人工智能擅长分析复杂的采购支出模式，以识别节省成本的机会。例如，人工智能算法可以将不同部门的类似采购归组在一起，以揭示可以通过大宗购买来降低成本的领域。它还可以精确指出破坏预算控制的特立独行的支出情况。
风险管理保持在干扰之前
航空采购充满风险，从地缘政治不稳定到自然灾害。人工智能工具持续监控和分析这些外部因素，以识别脆弱性并提出缓解策略。
如果一个位于政治不稳定地区的供应商被标记为高风险，人工智能可以推荐替代供应商或预先储备关键组件以避免延误。这种积极的风险管理方法确保了业务的连续性，并防止了成本高昂的中断。
合规监控符合航空业的严格标准
航空工业在严格的监管监督下运作，不遵守规定将导致严重的处罚或声誉损害。人工智能通过跟踪监管要求并确保采购活动与之一致，简化了合规监控。
自然语言处理（NLP）工具可以扫描合同、发票和维护日志，提取并验证与合规性相关的信息。人工智能降低了错误的可能性，同时通过自动化检查自动提供准备好的审计文件。
动态定价分析使成本决策基于数据驱动
人工智能能够实时分析市场价格趋势，为采购团队提供竞争优势。在航空领域，材料成本如钛或燃料的价格可能会有显著波动，这种能力确保了采购能够在最佳价格点进行。
聊天机器人和虚拟助手有助于提高生产力
人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手为采购团队提供了快速获取信息的途径，简化了日常运营。这些工具可以回答与供应商相关的问题，指导用户完成采购流程，并在几秒钟内提供订单状态更新。
合同管理中的自然语言处理从非结构化数据中提取价值
自然语言处理（NLP）对合同管理尤其有价值。人工智能可以扫描合同以提取关键条款、截止日期和罚款，并标记出不一致或令人关注的领域。
在航空采购中，合同常常涉及复杂的条款和监管要求，自然语言处理确保关键细节永不被忽视。它还加快了合同审查的速度，使采购团队能够更快地完成交易，同时将风险降到最低。
如何为航空采购工作流程找到一个人工智能解决方案
选择合适的人工智能解决方案需要清晰了解您组织的采购挑战和目标。首先评估当前流程中的低效之处，例如供应商沟通的延迟或遵从性跟踪的困难。这将有助于识别人工智能可以带来最大价值的领域，例如自动化重复性任务或改进需求预测。
寻找为航空设计的人工智能平台，能够与您现有的ERP或OMS无缝集成，实现实时数据共享和流程自动化。可扩展性和供应商支持同样至关重要——选择一个在您所在领域拥有良好业绩记录的提供商。
最后，进行成本效益分析以确认投资将带来可衡量的节省、效率提升和风险缓解。当您优先考虑行业专业知识和与您的运营兼容性时，您可以自信地采用一种人工智能解决方案，从而转变您的采购工作流程。
最后的想法
将人工智能应用于航空采购可以提高效率，帮助您在保持合规的同时降低成本。
监控您采购工作流中的关键绩效指标，并利用人工智能的力量来运用AI驱动的解决方案。当成功整合到您的组织中时，您可以更加敏捷和精确地导航采购操作。
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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。
