利用历史数据预测航空供应链中断
每家航空公司都经历过这样的情况——等待一个关键部件，而这个部件在运输途中被卡住或被供应商延迟，飞机停飞，航班计划被打乱。对于航空公司来说，这些中断不仅仅是不便：它们影响收入、客户信任，以及运营效率。
航空业的供应链问题并不总是有简单的解决方案，但有更聪明的管理方法。利用历史数据意味着你可以在供应链中断之前就预见到它们。通过观察趋势，识别风险，并进行主动调整，预测性维护将供应链管理从一场猜测游戏转变为战略优势。
本文探讨了数据洞察如何帮助航空供应链中的每个参与者共同努力实现一个共同目标：确保飞机在空中飞行并且运营顺畅，无论前方面临什么挑战。
航空供应链管理
全球航空业的物流异常复杂，从采购到交付的每一步都对保持飞机的运行和按时运行至关重要。
-航空领域中高效的供应链管理（SCM）需要整合领先模型中识别的关键领域，例如Gartner供应链框架：规划、采购、制造、交付和退货。
规划涉及预测需求并调配资源以确保运营准备，而采购则强调供应商选择、采购策略和合同管理，以确保获取关键部件。
“制造”阶段在航空业中虽然不那么突出，但包括维护、修理和大修（MRO）活动，确保零部件随时准备投入使用。交付重点关注物流优化——简化运输并确保零部件及时交付，以尽量减少停机时间。
最后，退货过程包括回收、翻新或处置不可用部件，以保持可持续性并遵守环境法规。
除了这些核心领域，航空供应链管理还必须处理像库存管理、劳动力规划和实时数据分析等横向职能。在平衡这些相互关联的组成部分时，航空公司可以保持时间表的完整性，适应中断，并满足行业严格的安全和合规标准。
航空业独特的供应链挑战：
- 多方利益相关者：航空供应链管理涉及跨越广泛网络的协调，从制造商到MRO供应商，每个参与者在保持飞机随时可飞的状态中扮演着关键角色。
- 依赖专业零件：必须及时交付至关重要且通常稀缺的零件。从大型组件如发动机到小但至关重要的项目如传感器，每个部件都必须在需要时准确到达，以避免飞机停飞。
- 延迟的连锁效应：一个单一的延迟可能会产生多米诺骨牌效应，影响整个供应链。即使是在一个区域的轻微挫折也可能导致下游供应链过程中的重大延误。
航空供应链中的常见干扰因素
航空供应链面临潜在挫折的复杂格局。一个小的延误可能会升级，扰乱运营并影响时间表。以下是一些常见的干扰因素，历史数据可以帮助管理：
- 供应商延迟和需求激增：需求突然激增或供应商延迟可能导致关键短缺，尤其是对于高需求或供应有限的零件。
- 监管挫折：复杂的航空法规通常需要特定的批准或认证。如果这些流程受阻，它们可以阻碍整个运营——在一个监管严格的行业中，这是一个持续的挑战。
- 区域性中断：自然灾害或当地事件可能会阻塞运输路线或限制进入关键部分，影响整个供应链。或者它们可能会打乱维修计划，需要飞机在短时间内在其他地方接受服务。
除此之外，国际关税、贸易政策变动、材料短缺或劳工罢工等因素增加了额外的不确定性层面。尽管有些因素可能无法仅凭历史数据预测，但它们凸显了灵活、主动的航空供应链管理方法的重要性。
通过分析历史趋势，航空公司仍然可以预见许多风险，帮助他们为更有韧性的运营创建缓冲策略。
利用历史数据来预防供应链中断
历史数据提供了对影响供应链功能的反复出现的模式和潜在问题的洞察。通过检查以前的小问题—如供应商延迟、零件需求的波动或季节性供应瓶颈—航空公司可以发现未来的风险。
通过这些洞察，航空公司和MRO供应商可以提前准备并解决问题，而不是等待它们影响运营。
航空数据分析的关键应用领域：
- 需求预测：通过持续获取历史趋势数据，航空公司能够更准确地预测零件需求，以实现库存水平的最优化并最小化缺货风险。当库存水平低于平均库存水平时，他们甚至可以自动化采购。
- 供应商绩效评估：分析过去供应商的绩效有助于企业识别可靠的供应商，确保质量和按时交付零件，并规划交货时间及预期的延迟。
- 季节性模式识别：一些供应链挑战是季节性的，例如在旅游高峰期间零部件需求增加。理解这些模式有助于航空公司调整库存水平和采购计划，避免延误并确保在高需求时期的顺畅运营。
预测分析基于历史数据来识别供应链风险
虽然历史数据有助于识别过去的问题，但预测分析通过使用这些数据来预测潜在的干扰，在它们发生之前就更进一步。
在一定程度上，分析师可以查看历史数据来规划未来事件。但是预测分析应用了先进的机器学习（ML）算法到历史记录中，使得精确度更高，因此航空公司可以更有信心地做出主动调整，确信这些措施是合理的。
以下是预测性分析在供应链环境中的工作原理：
- 数据收集：预测系统从各种来源收集历史数据，包括库存管理系统、资产管理系统和供应商数据库。这些数据结合起来，形成了一个广泛的综合记录，预测算法可以在几秒钟内分析。
- 趋势分析：通过机器学习，预测软件能够识别出在交货时间、高峰需求以及供应商准时交付率方面的重复序列。例如，系统可能会发现供应商A在夏季的表现是最差的，但在冬季和初春却是最佳的。如果没有这些洞察，你可能会完全切断与供应商A的合作，从而在一年的25%时间里大幅提高运营成本。
- 风险评估：该软件标记出高风险的供应商、零件和地理区域。这种评估使航空公司能够就何时重新订购零件或从其他供应商采购，以及何时以及在哪里调整飞行时间表做出明智的决策。
这些可操作的洞察正在为当今的航空企业带来有意义的差异。
航空供应链中预测性洞察的现实世界案例
以下是一些公司如何利用历史数据来预防航空供应链中断的真实应用案例。
达美航空
在预测潜在故障方面超过95%的准确率，Delta的预测性维护计划为可靠性树立了新的标准。其预测性维护结合了历史数据和来自传感器的关键组件实时数据的持续流入，以最大化MRO效率。
阿拉斯加航空
像阿拉斯加航空公司的Flyways这样的人工智能系统，能够实时优化飞行路线。通过分析天气、飞机重量、计划路径和其他历史数据，Flyways技术找到了最高效的航线。仅仅六个月，Flyways节省了48万加仑的燃料（相当于大约300万美元的预计节省），并减少了4600吨的碳排放。
这些示例展示了预测分析如何在历史数据的支持下，帮助航空公司运营更加顺畅，削减成本，以及保持他们的机队随时待飞。
利用历史数据对航空供应链的战略优势
对于航空公司来说，历史数据的力量不仅仅在于识别个别问题——它为更有韧性的供应链和忠诚的客户基础提供了基础。
最大化车队可用性
预测性洞察有助于最小化意外延误和短缺，确保飞机按计划航班准备就绪，减少成本高昂的停机时间。通过确保零件在需要时可用，航空公司可以保持更高的运营可用性，并更可靠地满足乘客需求——这一点至关重要，因为美国有40%的空中乘客需要转机。预计这一数字到2030年将上升到45%。
利用历史数据的航空公司加上人工智能来保持飞机的运行，将有望从依赖过时方法预测（或者说猜测）未来供应链表现的航空公司那里夺取更多市场份额。
成本节约
历史数据的持续更新和专业分析意味着更好的设备维护和飞行优化，这可以减少燃油成本。由于燃油是任何运营商年度预算的重大组成部分，哪怕只有1%的减少也意味着节省数百万美元。
优化乘客负载
有效的供应链管理可以帮助航空公司持续保持高负载因子，目标是85%或更高。及时的飞机维护确保所有部件在需要时都能以良好的工作状态提供，从而最小化航班取消并保持更多飞机的运营。这允许更加一致、可靠的调度。
Delta Air Lines, as one noted example, reduced its maintenance-related flight cancellations from 5,600 in 2010 to a staggering 55 in 2018—just by using historical data to implement better predictive maintenance strategies. That’s a 99.1% reduction in flights canceled due to MRO issues.
虽然这种成功令人瞩目，但许多航空公司尚未采用类似策略。对于每一个像达美航空这样采取积极措施的航空公司，还有两家继续依赖过时的方法，导致利润流失，损害盈利能力，并且冒着损害声誉的风险。通过拥抱数据驱动的洞察力，航空公司可以保持领先地位，并从更有韧性、更高效的供应链中获益。
更强大、更可靠的合作伙伴关系
分析历史绩效可以帮助企业优先考虑那些质量和可靠性得到验证的供应商，从而建立稳定的供应链。这种稳定性构建了信任——从依赖可靠供应商的航空机队到乘客和货运客户信赖航空公司能够始终如一地提供服务。
通过ePlaneAI实现供应链的弹性
在航空领域，供应链的弹性至关重要。ePlaneAI的自动化库存管理平台提供实时监控和预测洞察，以确保运营顺畅。以下是其运作方式：
- 实时警报：ePlaneAI持续追踪关键供应指标，对库存短缺、供应商问题或交货延迟等风险进行警告，以便在小问题升级之前进行管理。
- 可靠的供应商选择： 通过分析历史供应商数据，ePlaneAI标记出可靠的供应商以及那些表现不稳定的供应商，帮助公司确保可靠的合作伙伴关系并最小化风险。
- 精准的需求预测：ePlaneAI的预测算法提高了需求预测的准确性，防止了过度库存、缺货和不必要的存储成本，同时确保避免了飞机停飞。
- 动态库存优化： 该平台根据实时使用数据、季节性模式和预期需求动态调整库存水平，确保所需零件始终可用。
- 无缝集成：ePlaneAI与现有的ERP、MRO和供应链系统连接，实现统一的工作流程，消除了手动数据传输或重复流程的需求。
- 风险缓解洞察： 该平台识别高风险供应商、零件和地点，赋予团队主动行动的能力，以减少潜在供应链中断的影响。
- 数据驱动的决策：全面的供应链洞察赋予航空公司快速做出战略性选择的能力，以保持机队的运营和竞争力。
ePlaneAI利用历史数据来识别模式和预测需求，并使用实时数据来解决随之而来的问题。这些共同保持了你的供应链稳定和你的飞机在空中。
最后的想法
在航空领域，时间和可靠性至关重要。利用数据预测供应链中断是必须的，以保持在一个日益由人工智能驱动的世界中的相关性。
通过与ePlaneAI合作，公司可以将历史数据转化为积极的策略——减少停机时间，降低成本，并提高车队的准备状态。采取预测性方法意味着保持韧性、效率，并为挑战做好准备。
准备好超越被动维修和临时解决方案了吗？无论您是管理车队、供应零部件还是监督航空物流，ePlaneAI都能帮助您将历史数据转化为预测性的强大工具。简化操作流程，提高效率，并确保整个供应链顺畅运行——无论前方有何挑战。
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。
