为什么人工智能集成的 ERP 系统对现代航空业至关重要

飞行一直以来都充满挑战。将物体和人员以可控的轨迹发射到空中从来都不是一件容易的事。目前，航空业正处于迄今为止最复杂的时代之一。航空公司的任务是让更多飞机在空中飞行更长时间，同时还要应对劳动力短缺、全球供应链和不断上升的成本——所有这些都必须保持严格的安全标准。这就像一场高空作业，不容有任何差错。

帮助航空公司应对挑战：AI ERP系统。这些下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，AI ERP 平台将维护、供应链、库存和航班运营等各个环节的运营数据整合到一个智能系统中。AI ERP 能够提供实时的预测性洞察，帮助航空公司保障飞机的正常飞行和乘客的出行，避免各自为政或事后才做出反应。

在本文中，我们将阐述 AI 集成 ERP 系统对现代航空公司的重要性。我们将探讨这些系统如何增强预测性维护、增强供应链韧性、提升员工生产力，并帮助航空公司克服行业特定挑战。此外，我们还将概述航空公司和 MRO 供应商如何采取切实可行的措施，立即采用 AI ERP。

当今航空运营的复杂性

现代航空业堪称协调的奇迹，但也深陷于复杂的困境。航空公司正努力应对劳动力短缺、运营成本上升、供应链中断以及新冠疫情的持续影响。这些因素单独来看都是巨大的障碍，而它们加在一起，则造成了效率低下和利润损失的“完美风暴”。

首先是劳动力短缺。自2019年以来，飞机技师和维修工程师的时薪已上涨超过20%，这主要是由于高需求和熟练工人供应有限。预测显示，到2033年，五分之一的航空维修技术人员职位可能会出现空缺，这将加剧现有团队的压力。此外，疫情期间积压的延期维护工作也加剧了这一局面。航空公司面临机队停飞和收入下降的压力，推迟了非必要的维护工作。现在，随着旅行需求的反弹，这些延期维护工作正在迅速赶上，增加了计划外停机的风险，并加剧了维护压力。

最后，遗留系统阻碍了运营商的发展。许多航空公司仍然依赖碎片化的平台、过时的PDF文件和手动数据录入，这使得跨部门获取实时洞察变得困难。

如果没有集成工具，维护、供应链和运营团队将被迫各自为政，从而导致信号丢失和代价高昂的延误。

这些复杂性解释了为什么 AI ERP 系统对现代航空业不仅有益而且绝对重要。

AI ERP 为航空业带来什么：统一数据、更智能的决策

在信息碎片化可能导致机队停飞的行业中，人工智能 ERP 系统发挥着凝聚力的作用。它们将维护日志、采购计划、库存数据、航班运营，甚至技术人员的笔记整合到一个统一的、有凝聚力的平台中。这种整合为航空公司打造了一个充满活力的运营大脑。

AI ERP 系统不仅仅是存储数据。它们能够主动分析结构化信息（例如库存盘点和供应商合同）以及非结构化数据（例如维护报告和手写技术人员笔记）。通过 AI 集成，系统可以挖掘切实可行的洞察，否则这些洞察可能会被埋没在电子表格和孤立的系统中。

一个突出的例子是AI副驾驶如何改变维护工作流程。技术人员无需翻阅PDF或过时的记录，只需提出简单的自然语言问题——例如“这个零件上次更换的时间和地点？”或“这个部件的故障率是多少？”——AI就能立即给出精准的答案。

好处延伸到procurement 和 库存管理人工智能 ERP 平台持续监控零部件使用趋势并预测未来需求，帮助航空公司避免短缺和库存过剩。这种预测能力使团队能够根据供应商的交货时间调整维护计划，确保关键零部件在最需要的时间和地点持续供应。

简而言之，AI ERP 系统将数据从被动记录功能转变为动态决策引擎。

预测性维护与 AI ERP 的结合

预测性维护已经显著提升了航空业的效率，而当它与人工智能 ERP 系统整合时，其威力将更加强大。以达美航空使用的空客 Skywise 平台为例，该平台在识别潜在故障方面的预测成功率超过 95%（三角洲技术行动)。将这种预测洞察直接集成到 AI ERP 系统中，可以自动实时调整维护计划、零件采购和劳动力分配。

如果没有AI ERP，预测性维护这些洞察可能存在于单独的系统中——虽然仍然有价值，但作用却小得多，而且与日常运营工作流程脱节。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就能提供零件和技术人员。

生成式人工智能进一步提升了智能化水平。这些系统可以自动汇总故障历史记录，推荐预防措施，甚至生成工单，在问题恶化之前解决问题。航空公司不再被动应对问题，而是积极主动地预测需求，并以精准的策略安排维护活动。

或许最关键的是，AI ERP 实现了预测洞察与供应链准备之间的闭环。如果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，从而确保维修不延误。

简而言之，将预测性维护与 ERP 工作流程相结合的航空公司可以构建一个更智能、响应更快的维护生态系统，在这个生态系统中，计划外停机将成为罕见的例外，而不是不可避免的偶然事件。

AI ERP 增强供应链弹性

航空供应链极其复杂，涉及数百万个零部件、数十家供应商以及诸如天气干扰和全球物资短缺等无数变量。任何一个薄弱环节出现问题，都会波及整个供应链。

人工智能驱动的 ERP 系统持续分析通信流、装运数据和供应商绩效，以识别中断的早期预警信号。

如果交货延迟或供应商面临生产问题，系统提前标记风险使采购团队有时间寻找替代来源或调整维护计划。

这些人工智能增强型控制塔提供跨职能可视性，有助于确保维护、库存和供应链团队根据相同的实时数据进行操作，并统一了解零件可用性、交货时间和维修需求。

AI ERP 系统还能改善外部协作。航空公司与供应商共享需求预测和零部件需求，可以降低缺货和生产瓶颈的风险。具备更深入洞察力的供应商可以调整产量以满足航空公司的需求，从而增强整个生态系统。

还有一个好处：AI ERP 减轻了核对供应商记录和管理手动采购订单的行政负担。自动化系统能够快速准确地处理这些任务。

AI ERP 提高员工生产力和技能

航空业员工面临巨大压力。经验丰富的技术人员纷纷退休，劳动力短缺问题日益严重，初级员工需要快速适应新环境。AI ERP 系统在弥合这一差距、提高生产力的同时，还支持新人才的技能提升，发挥着关键作用。

集成到 ERP 系统中的 AI 辅助驾驶系统可指导技术人员完成故障排除任务，减少对反复试验的依赖。这些系统已在其他行业证明了其有效性，将故障排除时间缩短了 35%，并将维修时间缩短了 25%。

同样重要的是，AI ERP 平台能够捕捉并传播机构知识。虚拟助手能够为初级技术人员提供分步维修指导、参考过往维护记录并提出行之有效的解决方案。

这种专业知识的民主化确保了经验较少的团队成员能够发挥出高水平，从而减少了对不断减少的经验丰富的专家队伍的依赖。

除了机库楼层之外，AI ERP 还可以自动执行与维护相关的大部分文书工作——自动生成工作订单、更新日志和归档合规文件。

本质上，AI ERP 正在成为劳动力发展的数字支柱，帮助航空公司培训、留住和最大限度地提高其团队的生产力——即使是在劳动力受限的环境中。

航空业采用 AI ERP 的障碍（以及如何克服）

尽管人工智能 ERP 系统潜力巨大，但将其融入航空业并非易事。航空公司面临着遗留系统、监管审查和文化挑战等独特因素，这些因素可能会阻碍数字化转型。

首先，遗留的基础设施仍然是一大障碍。许多航空公司仍然依赖碎片化、过时的系统，采用手动输入和静态 PDF 记录。在 AI ERP 发挥其魔力之前，航空公司需要对其数据环境进行现代化改造——将记录数字化，并连接不同的系统，使它们能够相互“沟通”。

其次，安全关键环境的问题不可避免。商业航空对错误零容忍。人工智能必须增强人类的专业知识，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，尤其是对于关键任务维护决策。

可解释人工智能（XAI）在这里起着至关重要的作用。通过使AI生成的见解透明易懂，XAI有助于与维护人员、工程师和领导层建立信任。当团队了解系统如何得出结论时，他们更有可能依赖并验证（在实施之前）这些建议。

变革管理中也存在人为因素。成功的AI ERP部署取决于跨部门的员工参与。促进技术团队、维护人员和采购专业人员之间协作的航空公司将加速采用并最大化效益。

克服这些障碍是可能的，也是至关重要的。通过周密的规划，航空公司可以确保其运营面向未来，并弥合现有 ERP 系统与下一代 AI 之间的差距。

开始使用 AI ERP：航空公司和 MRO 的步骤

采用 AI ERP 的路径并非一帆风顺。航空公司和 MRO 供应商可以采取清晰易行的步骤，在早期积累发展动力并证明其价值。

首先瞄准高影响力、低风险的用例。例如，使用 AI ERP 进行库存预测或维护调度可以快速见效，且无需面对繁重的监管障碍。这些试点项目有助于展示系统的潜力，并建立组织信心。

接下来，确保数据基础稳固。AI ERP 系统依赖于干净、互联的数据。航空公司必须投资于遗留记录的数字化，并构建一个集中式数据基础设施，为 ERP 的智能引擎提供数据支持。

员工培训同样重要。例如，达美航空在预测性维护方面的成功源于其经验丰富的内部团队，他们验证人工智能的建议并不断完善模型。三角洲技术行动)。航空公司必须提升员工技能，才能最有效地利用人工智能工具。

最后，整个生态系统的协作至关重要。航空公司、ERP 供应商、原始设备制造商 (OEM) 和供应商应携手合作，协调数据战略和系统集成。构建互联网络，使预测洞察能够顺畅地贯穿运营的各个环节。

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参考： 麦肯锡公司：航空维修中的生成式人工智能机遇。