为什么集成了人工智能的ERP系统对现代航空工业至关重要

帮助航空公司应对挑战：。这些新一代技术平台将企业资源规划（ERP）与人工智能相结合。

对于航空公司而言，人工智能ERP平台将维护、供应链、库存和飞行操作等各方面的运营数据统一到一个智能系统中。它不是在孤立中工作或事后反应，而是赋予了实时的、预测性的洞察力，确保飞机飞行和乘客流动。

在本文中，我们将解释为什么集成了人工智能的ERP系统对现代航空公司至关重要。我们将探讨这些系统如何提升预测性维护，增强供应链的韧性，提高员工生产力，以及帮助航空公司克服行业特有的挑战。此外，我们还将概述航空公司和MRO供应商如何可以立即采取实际步骤来采纳人工智能ERP。

当今航空运营的复杂性

现代航空业是协调的奇迹——却陷入了复杂困境。在一片矛盾之中，这个行业依然存在。航空公司正在应对劳动力短缺、运营成本上升、供应链中断以及COVID-19疫情的持续影响。这些因素中的每一个本身就是难以逾越的挑战——合在一起，它们形成了效率低下和利润流失的完美风暴。

从劳动力短缺开始。自2019年以来，飞机技术人员和维修工程师的小时工资上涨了20%以上，这一急剧上升是由于对技术熟练工人的高需求和有限供应所驱动的（）。

到2033年，预测显示五分之一的航空维修技师职位可能无人填补，这将加剧现有团队的压力（）。

再加上疫情时期推迟的维护积压。面对停飞的机队和减少的收入，航空公司推迟了非必要的维护工作。现在，随着旅行需求的反弹，这些推迟的任务正在迅速赶上来，增加了计划外停机的风险，并加剧了维护压力（）。

最终，遗留系统正在阻碍运营商的发展。许多航空公司仍然依赖于碎片化的平台、过时的PDF文件以及手工数据输入，这使得跨部门获取实时洞察变得困难（）。

如果没有集成的工具，维护、供应链和运营团队将被迫孤立工作——这会导致信号错过和成本高昂的延误。

这些复杂性为何人工智能ERP系统不仅有益，而且对现代航空业至关重要奠定了舞台。

人工智能ERP为航空业带来的：统一数据，更智能的决策

在一个信息碎片化可能会使舰队停摆的行业中，人工智能ERP系统充当了统一的力量。它们将维护日志、采购计划、库存数据、飞行操作，甚至技术员的笔记整合到一个统一的平台中。这种整合创造了一个活生生的、呼吸的航空公司运营大脑。

AI ERP系统不仅仅是存储数据。它们积极分析结构化信息，如库存数量和供应商合同，以及非结构化数据，例如维护报告和手写的技术员笔记（）。通过AI集成，系统能够发现可操作的洞察力，这些洞察力否则会被埋没在电子表格和孤立的系统中。

一个突出的例子是人工智能副驾驶如何改变维护工作流程。技术人员不必再翻阅PDF文件或过时的记录，而是可以提出简单的自然语言问题——“这个部件上次是何时何地更换的？”或者“这个组件的故障率是多少？”——人工智能即刻提供精确答案（）。

好处也扩展到了和方面。人工智能ERP平台持续监控零件使用趋势，并预测未来需求，帮助航空公司避免零件短缺和库存过剩（）。这种预测能力允许团队将维护计划与供应商的交货时间对齐，确保关键组件在最需要的时候和地点得到供应。

简而言之，人工智能ERP系统将数据从被动记录功能转变为动态决策引擎。

预测性维护遇上人工智能ERP

预测性维护已经为航空业带来了重大的效率提升，但当它与人工智能ERP系统集成时，它变得更加强大。以达美航空使用空中客车Skywise平台为例，该平台在预测即将发生的故障方面的成功率超过95%（）。将这种预测性洞察直接集成到人工智能ERP系统中，可以让维护计划、零部件采购和工作分配自动实时调整。

如果没有人工智能ERP，的洞察可能存在于一个独立的系统中——尽管仍然有价值，但远不如与日常运营工作流相连的情况有用。然而，通过集成，人工智能生成的预测可以无缝地流入维护日历和库存管理工具中，确保在故障发生之前，零件和技术人员都能得到妥善安排。

生成式人工智能增加了另一层智能。这些系统可以自动总结故障历史，推荐预防措施，甚至生成工作订单来解决问题，以防它们升级（）。与其对问题做出反应，航空公司变得主动——预见需求并以外科手术般的精准协调维护活动。

或许最关键的是，人工智能ERP系统能够将预测性洞察与供应链准备工作紧密结合起来。如果一个关键部件出现早期磨损迹象，系统可以立即检查库存水平，重新订购零件，并更新供应商时间表，帮助确保没有任何事情延误修理（福布斯：）。

将预测性维护与ERP工作流程相结合的航空公司构建了一个更智能、更灵敏的维护生态系统——在这里，非计划的停机时间成为罕见的例外，而不是不可避免的偶尔发生的事情。

人工智能ERP增强了供应链的韧性

航空供应链的复杂性是出了名的，它涵盖了数千个零件、数十个供应商以及无数变量，比如天气干扰和全球短缺。当单一薄弱环节断裂时，后果会在整个运营中产生连锁反应。人工智能ERP系统通过将供应链转变为预测性强大工具，帮助航空公司保持领先。

人工智能驱动的ERP系统持续分析沟通流程、发货数据和供应商绩效，以识别中断的早期预警信号（）。

如果交付延迟或供应商面临生产问题，, 从而给采购团队时间来寻找替代来源或调整维护计划。

这些AI增强的控制塔提供跨职能的可见性，帮助确保维护、库存和供应链团队使用相同的实时数据，并对零件可用性、交货时间和维修需求有一个统一的视图（）。

人工智能ERP系统还能改善外部合作。航空公司与供应商共享需求预测和零部件需求，可以减少缺货和生产瓶颈的风险。配备了更好洞察力的供应商可以调整他们的产出以满足航空公司的需求，从而加强整个生态系统。

而且还有额外好处：人工智能ERP减轻了对供应商记录进行对账和管理手工采购订单的行政负担。自动化系统以高速和准确性处理这些任务（）。

人工智能ERP提高了劳动生产率和技能提升

航空业的劳动力正面临巨大压力。经验丰富的技术人员正在退休，劳动力短缺问题日益严重，新手员工需要迅速提升技能。人工智能ERP系统在弥合这一差距方面发挥着关键作用，提高生产效率的同时支持新人才的技能提升。

集成到ERP系统中的AI副驾驶通过指导技术人员完成故障排除任务，减少了对试错方法的依赖。这些系统在其他行业已经证明了它们的有效性，将故障排除时间缩短了35%，维修时间缩短了25%（）。

同样重要的是，人工智能ERP平台能够捕获并分发机构知识。虚拟助手通过提供逐步的维修指导、参考过去的维护记录以及建议经过验证的解决方案，来帮助初级技术人员（）。

这种专业知识的民主化确保了经验较少的团队成员可以高水平地执行工作，减少了对日益减少的资深专家的依赖。

机库地面之外，AI ERP自动化了与维护相关的许多文书工作负担——自动生成工作订单、更新日志以及自动归档合规性文件（）。

从本质上讲，人工智能ERP正在成为劳动力发展的数字支柱，帮助航空公司培训、留住员工，并在劳动力受限的环境中最大化团队的生产力。

Barriers to AI ERP adoption in aviation (and how to overcome them)

尽管拥有巨大的潜力，但在航空业整合人工智能ERP系统并不是一个简单的即插即用操作。航空公司面临着独特的老旧系统组合、监管审查以及文化挑战，这些都可能减缓数字化转型的步伐。

首先，遗留基础设施仍然是一个主要障碍。许多航空公司仍然依赖于碎片化的、过时的系统，这些系统需要手动输入和静态的PDF记录（）。在人工智能ERP能够施展其魔力之前，航空公司需要现代化其数据环境——数字化记录并连接不同的系统，以便它们能够相互“交谈”。

接下来，我们不得不面对安全关键环境的问题。商业航空对错误零容忍。人工智能必须增强人类专家的能力，而不是取代它。人工智能ERP系统提出的任何建议都需要人工验证，特别是对于关键任务的维护决策（）。

可解释的人工智能（XAI）在这里扮演着至关重要的角色。通过使人工智能生成的洞察变得透明和可理解，XAI有助于与维护团队、工程师和领导层建立信任（福布斯：）。当团队理解系统是如何得出其透明结论的，他们更有可能自信地依赖它。

变革管理中也有人的因素。成功的人工智能ERP部署取决于跨部门的员工参与。那些促进技术团队、维修人员和采购专业人员之间合作的航空公司将加速采用并最大化成果（）。

克服这些障碍是可能的——而且至关重要。通过深思熟虑的规划，航空公司可以使他们的运营具备未来防护能力，并且在现有的ERP系统与下一代人工智能之间架起桥梁。

航空公司和MRO开始使用AI ERP的步骤

人工智能ERP采用的路径不必令人难以承受。航空公司和MRO供应商可以采取明确、可管理的步骤，在过程的早期建立动力并证明价值。

从针对高影响力、低风险的用例开始。例如，使用人工智能ERP进行或维护调度，可以在不涉及繁重监管障碍的情况下迅速取得成功（）。这些试点有助于展示系统的潜力并建立组织信心。

接下来，确保您的数据基础牢固。人工智能ERP系统依赖于干净、互联的数据。航空公司必须投资于数字化传统记录并建立一个集中的数据基础设施，以供养ERP的智能引擎（）。

员工培训同样至关重要。例如，Delta在预测性维护方面的成功，源于其经验丰富的内部团队，这些团队验证AI的建议并不断完善他们的模型（）。航空公司必须提升员工技能，以便最有效地利用AI工具。

最终，跨生态系统的合作是关键。航空公司、ERP供应商、OEM厂商和供应商应共同努力，以协调数据策略和系统集成。构建一个互联网络可以让预测性洞察顺畅地流动到运营的每一个部分。

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