您的采购仪表板应该包括哪些指标？
采购并非易事，需要精准平衡。如果没有合适的零件，飞机就会停飞，你就会失去客户的信任。如果库存过多，物资可能会变得陈旧或过时。实际上，浪费的库存每年让航空公司损失高达 100亿美元。这还没算上储存和维护的头痛问题、保险以及废物处理费用。
对于航空工业来说，高效的采购流程尤为重要，因为公司面临需求的不稳定性、商品材料的持续短缺、劳动力挑战（需求与可用人才之间存在技能差距，以及劳动力老龄化问题），以及供应链的脆弱。
航空航天供应商在财务稳定性和采购流程的复杂性方面，难以跟上其他行业，如汽车行业的步伐。一项由McKinsey & Company进行的深入研究显示，技能差距为15%——航空业在采购效率方面落后于其他行业15%。
采用正确的数字工具可以成为改变游戏规则的关键。一个设计良好的采购仪表板提供了对采购活动的实时洞察，使基于主动的实时数据做出明智决策成为可能。
在下文中，我们探讨了在您的采购仪表板中包含的基本原始数据和指标，以及它们对航空供应链的影响。我们还将指导您如何设置并将这些仪表板与您现有的OMS（订单管理系统）或ERP（企业资源规划）系统集成。
什么是采购仪表板？
采购仪表板是一种视觉工具，用于衡量所有与采购相关活动的绩效。关键绩效指标（KPIs）和其他指标通常会显示出来，往往还会伴有既定的绩效目标，以便于轻松进行基准对比。
这种集中化的采购关键绩效指标视图为所有利益相关者提供了快速工作流优化、战略调整和其他快速决策的同一数据访问。
在航空领域，面对严格的监管挑战和低效的采购流程，这种数据视角至关重要。采购关键绩效指标追踪、衡量并评分现金流管理、供应商绩效、合同管理、物料可用性、供应链风险指标以及其他内部流程。
通过实时全面监控这些活动，采购部门可以缓解最复杂的供应链挑战。
财务绩效指标
这些关键指标追踪成本效率并确保与财务目标保持一致：
- 成本节约：通过批量采购或替代采购等策略减少采购费用的措施。
- 采购投资回报率：评估采购活动相对于其成本的财务回报。
- 现金流影响：追踪采购活动如何影响流动性，包括付款时间表和营运资本。
- 总拥有成本（TCO）：考察了产品在其生命周期内的直接和间接成本，提供了更清晰的价值观。
- 预算差异：衡量预算和实际采购费用之间的差异，以提高预测的准确性。
供应商绩效指标
监控供应商的可靠性和质量保证了顺畅的运营：
- 供应商交货期：追踪交货时间并减少库存持有成本。
- 准时交货率：指按时或在约定日期之前交付的订单百分比。
- 供应商可用性：评估供应商履行订单的可靠性。
- 供应商缺陷率：监控有缺陷订单的百分比，优先考虑质量和安全。
- 供应商创新贡献：追踪供应商提出的节约成本的想法或流程改进。
- 供应商产能利用率：分析供应商在高峰期是否能满足您的生产或采购需求。
运营效率指标
这些指标评估了采购流程的速度和效率：
- 采购订单周期时间：衡量完成采购订单所需的时间。
- 采购付款自动化率：评估通过数字工具自动化的采购流程的百分比。
- 采购预测准确性：将预测的采购需求与实际订单进行比较，以减少过剩或短缺。
- 存货周转率：追踪存货的使用或销售频率，以减少过时和携带成本。
- 申请到订单比率：评估有多少申请最终转化为成功的订单，从而揭示审批瓶颈。
- 缺货率：追踪因库存不足而延迟的订单百分比，以提供供应链可靠性的洞察。
风险与合规指标
缓解供应链风险和满足监管要求的关键：
- 供应链风险指数：综合因素如地缘政治风险和供应商稳定性，形成一个全面的风险评分。
- 遵守监管标准：追踪遵循航空业规定以避免罚款或中断。
- 合同遵守率：衡量供应商遵循商定合同条款的程度。
- 紧急采购比率：监控非计划采购的频率，表明采购计划的有效性。
- 网络安全合规率：评估采购系统与行业标准的一致性，以防止数据泄露。
战略和可持续性指标
与更广泛组织目标一致的采购策略指标：
- 受管理的支出：指通过正式流程管理的采购支出的百分比。
- 市场购买价格差异：评估采购成本与市场价格的一致性。
- 可持续性合规率：追踪在采购活动中对ESG（环境、社会及治理）标准的遵守情况。
- 供应商多样性指标：追踪分配给多元供应商的支出，降低供应链风险的同时支持企业责任目标。
- 绿色采购比率：监控在采购活动中环境可持续产品和服务的百分比。
- 碳足迹影响：衡量与采购活动相关的排放，以帮助实现可持续性目标。
如何在仪表板中优先考虑指标
从直接影响运营效率和财务表现的指标开始，例如成本节约、供应商交货时间和MRO库存周转率。
一旦基础指标就位后，就整合战略性指标，如可持续性合规和供应商多样性，以使采购操作与长期目标保持一致。
如何设置并将采购仪表板与您的OMS或ERP集成
一个有效的采购仪表板应该与您的其他业务系统无缝集成，以提供实时的、可操作的洞察。
这是设置采购绩效仪表板所需步骤的高层概述。
1. 定义目标和范围
确定仪表板的关键目标，例如降低成本、管理风险或提高供应商绩效。对于航空业，您可能希望优先考虑诸如最小化因零件短缺而导致的停机时间等目标。
2. 选择正确的指标
参考上一节提供的全面KPI列表，选择与您的目标一致的指标。这确保了您的仪表板能够针对性地满足您组织的特定目标，无论是关注财务表现、供应商可靠性还是风险管理。
3. 选择一个平台
ePlaneAI是航空采购仪表板的理想选择，因为它可以作为多个数据源的中央聚合点，无缝集成到ERP系统，如Quantum或SAP。
ePlaneAI的强大功能不仅仅是简单的数据显示——ePlaneAI整合、处理和分析了可能原本不会比较的数据，提炼出推论并提供可操作的洞察。它将来自不同来源的数据混合起来，并应用高级分析技术，将原始数据转化为实时、有意义的仪表板，从而在库存、供应商绩效和采购趋势方面支持更明智的决策。
4. 整合数据源
使用 API 或 Web 服务将您的仪表板与 ERP、OMS 或其他工具连接起来。ePlaneAI 与所有流行的航空 ERP 和 OM 系统集成，实现准确的实时数据整合，以推动新的洞察力和实时决策能力。
5. 自定义可视化
设计直观的仪表板，包括供应商风险热图或用于支出分析的趋势图等可视化工具。根据精确的业务需求定制视图。高管可能只需要一个高层次的概览，而您的采购团队可能需要详细的洞察。
6. 自动化流程
通过ePlaneAI自动化RFQ管理、采购订单和库存更新。利用其AI/ML能力预测需求模式，并在它们变得昂贵之前标记采购异常。
7. 监控和优化
定期评估您的仪表板性能，根据需要优化指标和可视化。ePlaneAI的高级分析帮助航空团队适应不断变化的挑战，同时保持整体运营效率。
8. 培训你的团队
为您的团队配备技能，以便能够理解和根据仪表板洞察采取行动。ePlaneAI提供用户友好的工具，这些工具可以将学习曲线降到最低，并使团队能够从第一天开始就利用有价值的洞察来优化采购过程。
根据您的需求定制采购仪表板
对于航空公司来说，一个设计良好的采购KPI仪表板是您节省成本和更有效率地支出及资源配置的指挥中心。
当您构建一个专注于最重要指标的采购仪表板时，您的团队可以做出更明智、更主动的决策，以改善供应商管理并节省成本。正确的仪表板追踪正确的指标可以加强您的整个供应链，确保定期更新和完善，以便在未来的商业动荡中平稳航行。
您的供应链不会等待——您也不应该等待。ePlaneAI 提供AI工具，将混乱转变为清晰，将复杂转变为控制。立即集成，将精确性重新带入您的采购过程。
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。
