使用预测分析进行长期车队管理
在航空航天领域，机队维护是运营效率、安全和盈利能力的核心。机队管理不仅需要保持飞机处于最佳状态，还需要确保最优化利用、需求预测和行业合规。
预测性数据分析为长期车队管理带来了更高的效率。本文探讨了预测性分析如何优化车队管理，以便行业领导者保持领先并最大化效率。
什么是航空机队？
航空机队指的是航空运输经营者所拥有、租赁或管理的所有飞机的集合。这些飞机可能用于商业、货运、军事或私人运营。
例如，空军机队包括战斗机、运输机和侦察机。相比之下，达美航空的机队由该航空公司用于运输乘客和货物的所有商业飞机组成。
什么是车队管理中的预测性数据？
预测性数据 是使用数据来预测未来趋势和事件。
在航空领域，机队管理意味着识别潜在的维修需求，优化预防性维护计划，并规划机队扩张或更换。
通过预测性分析，车队管理者可以解决诸如此类的问题：
- 哪些飞机可能很快需要维护，以及如何将停机时间降到最低？
- 如何根据需求趋势优化车队部署？
- 老旧飞机应该何时退役，以及什么类型的替代品将提供最佳的投资回报率？
- 由于过度磨损，是否有某些部件应该在标准维护计划之前更换？
当预测数据回答这些问题时，它使公司能够从被动转向主动的车队管理运营，降低成本并提高效率。
传统车队管理策略的挑战
传统的车队管理常常依赖手工流程和静态数据。以下是一些主要挑战：
应急维修
许多车队采用“出了问题再修”的模式，只有在出现问题或根据原始设备制造商推荐的维护计划进行维护时才处理维护需求。无论采用哪种方法，都存在计划外停机时间增加以及更高的维修成本。
碎片化的数据系统
车队数据通常分散在多个跟踪平台和不同的业务单元中。更复杂的是，数据通常需要从维护日志、操作时间表和其他各种文件中手动输入。这种碎片化使得难以获得车队性能的整体视图，据Aircraft IT所述。你无法简化你看不见的东西。
效率低下的利用
如果没有对需求模式和日常机队运营的深入了解，航空公司将难以最大化所有飞机的使用效率。
任何未充分利用的资产都会导致收入损失和运营成本增加，更不用说资本被过多的零件和设备占用。如果它们的移除涉及环境危险物质，可能还会有额外的费用和处理危险废物的要求（U.S. Naval Safety Command）。
规划限制
舰队扩张或更换计划常常基于过时的数据或直觉，导致成本高昂的失误。公司可能高估未来需求，导致资产利用不足，或者低估了需求，导致容量短缺。
车队数据集中化可以减少这些失误，为整个车队从燃油消耗到车队总规模识别出解决方案。
使用预测数据进行有效的车队管理
以下是预测数据正在重塑车队管理解决方案的一些方式：
主动维护计划
预测性数据分析历史维护记录和实时性能（通过RFID标签、读取器和物联网传感器）来预测潜在的组件故障。因此，公司可以主动安排维修，将计划外停机时间降至最低，并削减维修成本。这也有助于高效分配熟练技术人员，进一步减少劳动力开支。
例如，Delta Air Lines已经实施了一个预测性维护计划以减少航班延误。自2018年实施以来，Delta在预测零部件和组件故障方面的准确率超过了95%。
优化车队利用率
通过预测分析，航空运输操作可以通过将部署的飞机与客户需求相匹配来改善车队管理。通过分析历史预订数据、季节性模式和实时市场条件（包括地缘政治事件），公司可以调整时间表和路线规划，以实现更有效的资产分配。
舰队扩张和更新计划
预测数据提供了对长期需求趋势的洞察，帮助运营商更好地规划车队的购置和淘汰。
在麦肯锡公司与世界经济论坛合作进行的一项研究中，研究人员确定了企业使用预测分析优化车队规模的几种方式：
- 生命周期成本分析： 预测模型可以识别接近其总经济寿命80%阈值的飞机，在此点维护成本通常会上升25-50%。这标志着退役的最佳时机。
- 性能退化监控：老旧飞机每年可能会经历3-5%的效率损失。淘汰这些飞机，换用新型号，每架飞机每年可以节省150万美元的运营成本，并提高机队的安全性和燃油效率。
- 监管合规： 面对严格的排放标准和高额罚款，预测分析可以帮助航空运输操作者逐步淘汰不合规的飞机。
- 市场趋势与转售价值： 根据预测市场数据的指导，提前1至2年出售飞机可以提高转售价值高达15%，潜在地为公司每架飞机增加200万至400万美元的收益。
- 可持续性指标： 退役较旧、效率较低的飞机可以将整个机队的二氧化碳排放量减少5-10%，以符合净零排放目标。
简化合规和报告流程
同一份报告还强调了预测分析如何简化商业车队管理的合规性报告流程。
- 实时数据来自跟踪设备和维护日志，使得维修、维护和检修（MRO）活动与服务间隔和运营小时等合规性指标保持一致。这种自动化可以将手动合规工作减少多达50%。
- 提前发现不合规风险，通过识别表明潜在监管问题的异常情况，例如未经批准的零件使用。这使得企业能够主动调整，每年为每架飞机节省10,000至50,000美元。
- 审计准备就绪。 预测系统通过将来自不同来源的数据整合到标准化格式中，生成详细的、可供审计的报告。航空公司可以将审计准备时间缩短多达40%。
- 实时更新关于变化的监管要求。预测分析可以整合来自监管机构如FAA或EASA的更新，标记新的要求并确保流程相应地得到更新。
- 可持续性取得胜利。预测工具追踪排放数据和（可持续航空燃料）使用情况，以便提供更准确及时的可持续性报告，符合环境法规并记录朝向零排放目标的进展。这可以增加获得与可持续性相关的激励措施的资格，例如FAST补助金和税收优惠。
使用ePlaneAI进行车队管理策略
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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。
