航空AIインベントリ管理ソフトウェアのトップ9比較：機能とレビューを含む

なぜAIが航空機の在庫を永遠に変えているのか

さあ、AIを起動しよう。

can digitize spreadsheets, analyze historical usage, maintenance logs and real-time demand signals, route schedules, and identify external disruptions to dynamically predict what parts will be needed. These systems are built to reduce stockouts, overstock, AOG events, and the human error that can cripple procurement cycles.

This article will explore nine outstanding inventory management software options for aerospace companies, including those with AI-first capabilities and those with AI as an “add-on” to augment their legacy capabilities. (If you’re already “sold” on needing an aviation-specific software solution, you can scroll down to our top nine picks.)

しかしまず、航空業界における在庫管理が他の産業よりもはるかに大きな課題である理由、適切な航空ソフトウェアがこれらの課題にどのように対処できるか、およびビジネスに最適なソリューションを評価する際に考慮すべき基準について説明します。

なぜ航空機の在庫管理は他の業界よりも難しいのか

航空機の在庫管理を行っている場合、世界で最も複雑な物流のパズルを解いていることになります。他の産業とは異なり、在庫管理には軍事レベルの精度、規制への準拠、ほとんど透視能力に近い先見の明が求められます。その理由はこちらです。

部品は特殊であり、容赦がありません

単一の商用航空機には最大300万個の部品が含まれており、その多くは特定の機種、尾部番号、または構成に特化しています。

Unlike a warehouse that stocks 5,000 identical bolts, an airline might have 17 different versions of a part that look the same but can’t be used interchangeably. Mistakes here are costly and dangerous. 

在庫切れは厳しいが、過剰在庫も同様に悪い

When you run out of critical parts, (Aircraft on Ground)—costing an estimated $10,000 to $150,000 per hour, depending on the aircraft and situation. But overstocking isn’t much better. Carrying costs for unused inventory, including insurance, depreciation, climate control, and compliance paperwork, can reach up to 25–30% of the part's value annually.

部品は寿命があり、交換が必要で、文書化が必要です

航空機の部品は静的な資産ではありません。一部はカレンダーのタイムラインに基づいて期限が切れ、他の部品は飛行サイクルによって、そして多くの部品は航空適合性のために、整備記録、認証、または追跡可能性が必要です。つまり、在庫にあるすべての部品は、バーコードやSKUだけでなく、メタデータで追跡する必要があります。

混在しているローテーブルもあります。これらの高価なコンポーネントは修理して再利用することができ、予測、保管、および回転ロジスティクスに別の複雑さの層を加えます。

倉庫保管は制約が多く、コストもかかる

空港は広大な倉庫の面積で知られているわけではありません。特に小規模な地域のハブでは、スペースは高価で限られています。それは在庫管理者に、1平方フィートごとを最適化することを強いており、リアルタイムの在庫精度と予測在庫レベルが不可欠です。

コンプライアンスの要求は絶え間ない

すべての部品は、FAA、EASA、その他の国際機関によって設定された厳格な規制基準を満たさなければなりません。

トレーサビリティの失敗、誤った設置、または記録管理の不備は、艦隊全体の接地、さらに悪いことには違反、罰金、そして飛行安全上の問題につながる可能性があります。

AI駆動の在庫管理ソフトウェアから何を期待するか

AI航空在庫管理のトッププレイヤーが提供するものはこちらです：

航空業界におけるAIがより賢い在庫判断を可能にする

AIが「航空機の在庫を変革している」と簡単に言えますが、その裏側でどのように機能しているのでしょうか？

今日の航空AIプラットフォームは、分析チームが数日または数週間かけてモデル化していた決定を、リアルタイムで知的かつデータ駆動型の決定を行うように構築されています。

あなたのデータから始まります

AI駆動プラットフォームの中核には、歴史的なデータとリアルタイムデータがあります。これには以下が含まれます：

このAIツールは、ERP、保守追跡システム、サプライヤーフィード、およびフライトプランニングソフトウェアからデータを取り込み、在庫エコシステムの動的なモデルを作成します。

予測：受動的から能動的へ

従来のシステムは在庫が少なくなると部品を再注文します。AIシステムはその時期を予測し、しばしば数週間または数ヶ月前になります。

機械学習アルゴリズムを使用して、などのプラットフォームは、複数の変数（ルート、航空機のサイクル、歴史的な季節性）を横断して使用パターンを分析し、ルールベースのシステムよりも20％以上正確に需要を予測します。

「何が不足しているのか？」と尋ねる代わりに、「6週間後のJFKで予想される交通量と最近の使用状況を踏まえて、何が必要になるか？」と尋ねます。

この変更だけで、AOGイベントや緊急注文を劇的に減らすことができます。

自己調整するダイナミックPARレベル

従来の在庫管理システムでは、（最低必要在庫レベル）は手動で設定されます。AIを利用すると、これらのレベルは継続的に最適化されます。

特定のルートが一時的に中断されたり、艦隊の一部がアップグレードを受けている場合、AIは特定の部品が頻繁に必要とされなくなることを認識し、無駄を防ぐために自動的に再注文のしきい値を下げます。使用量が回復すると、それをリアルタイムで再調整します。

ベンダーインテリジェンスが市場のダイナミクスに出会う

最高のAI在庫管理ツールは、組織の外にも目を向けます。例えば、ePlaneAIのエンジンには以下が組み込まれています：

This allows the platform to recommend not just when to reorder, but from whom, at what price, and with what delivery buffer based on performance and urgency.

航空技術にAIを使用することは、あたかも調達専門家、市場分析家、リスクマネージャーがすべての購買注文の後ろで活動しているかのようです。

予測保全との統合

AIによる在庫管理は、航空機内での出来事と同期している場合にのみ機能します。そのため、保守追跡システムとの統合が重要です。メンテナンスの問題が予測された場合（例えば、エンジンからの振動データに基づいて）、AIプラットフォームは以下のことができます：

これは条件に基づく保守の中核であり、ダウンタイムを削減し、艦隊の即応性を高めます。

視覚検査と異常検出

一部のAIシステムは、コンピュータビジョンと画像ベースの分析を使用してさらに一歩進んでいます。これらのツール：

彼らはあなたの倉庫にとって、決して瞬きせず、忘れず、誤ってラベルを付けることのない第二の目を提供します。

AI航空在庫管理ソフトウェアのトップ9選

航空機の在庫管理がなぜ難しいのか、そして適切なAIソフトウェアツールがどのように役立つのかを理解した上で、ここではトップ9の航空機在庫管理ソフトウェアオプションを詳しく見ていきます。

1. – AIネイティブな航空調達に最適

最適な用途： エンドツーエンドの自動化、リアルタイムのPARレベル管理、AIによる価格提案

価格設定： プランの選択とカスタマイズに応じて、月額400ドルから7,995ドルまで

ePlaneAIは、航空特有のために一から構築しながら、レガシーワークフローにAIを追加します

ユースケース。

彼らの在庫管理ツールは、予測分析、動的在庫最適化、および自動調達を1つの直感的なシステムで組み合わせています。

航空会社、MRO、およびOEMは、購入と販売の役割を管理し、市場の需要に応じて在庫を転換し、交渉を情報提供するためのAIによる価格提案を得ることができます。

主な特徴には以下が含まれます：

はリスト上で唯一の、航空宇宙データで訓練されたAIエンジンによる真のオートパイロットアプローチを採用しており、取引が行われるごとに賢くなるプラットフォームです。

2. ラムコ – 統合MROとAIメンテナンスの可視性

最適な用途： 予測保全、AIによる部品推薦、ERPとの深い統合
価格： サードパーティの情報によると、ライセンスユーザー1人あたり月額$80から（Ramcoのウェブサイトには価格情報がありません）

RamcoのAIとMLを活用した航空ソフトウェアは、在庫チーム、保守計画、コンプライアンス、および運用のために構築された堅牢なエンタープライズスイートです。

そのAIエンジンはリアルタイムのIoTセンサーデータ、航空機の記録、及びOEMマニュアルを分析して、今後のメンテナンスニーズを予測し、必要な在庫を積極的に示します。

際立っている点:

3. Infizo – RFIDを用いた複数ロケーション追跡

最適な用途： 複数ハンガーの在庫可視性、RFID統合、直感的なインターフェース
価格： 月額ユーザーあたり約5,000ルピー（約60米ドル）からスタート

Infizo Stockは、複数の格納庫、施設、および空港の場所にわたって部品を扱う航空会社向けにカスタマイズされています。

その強みは、RFID技術と需要予測ツールを通じて複雑な物流を簡素化することにあります。在庫切れを最小限に抑えつつ、データに溺れることなくチームが使用するために設計されています。

注目すべき特徴には以下が含まれます：

InfizoはePlaneAIのようなAIファーストプラットフォームほど派手ではありませんが、運用の基本をしっかりとカバーしており、清潔でスケーラブルな方法でそれを行います。そのRFID駆動のワークフローは、動きが激しい部品や規制の敏感な部品にとって役立ちます。

4. ベリオン – 航空機の稼働時間を優先する艦隊向け

最適な用途： 一元管理されたメンテナンスと在庫ワークフロー、リアルタイムの車両追跡
価格： サードパーティのレビューサイトによると年間$1,750から始まります（Veryonのウェブサイトには価格が公開されておらず、営業への問い合わせを促されています）

Veryon（旧FlightdocsおよびENVISION）は、最大のアップタイムを実現するために構築されています。その在庫管理モジュールは、メンテナンス追跡、作業センター、およびフライトオペレーションと完全に統合されており、ビジネス航空、商業キャリア、および高圧環境で部品を管理するヘリコプターオペレーターに理想的です。

主な機能：

Veryonが優れているのは整合性で、在庫計画が孤立することがありません。それはマニュアル、トラブルシューティングデータ、およびフリート診断を含む厳密な運用エコシステムの一部です。ディスパッチの準備に生きるか死ぬかの航空チームにとって、Veryonはそれを提供します。

5. Sortly – ビジュアル在庫とモバイルアクセスが必要なチーム向け

最適な用途： 素早い導入、写真ベースの在庫追跡、モバイル優先のユーザー
価格： 月額$24から、2ライセンスユーザー用

Sortlyは航空特有のものではありませんが、特に小規模な運営者、倉庫チーム、非技術スタッフの間で業界に驚くほど浸透しています。このラウンドアップで最も視覚に訴えるプラットフォームで、写真ベースの在庫タグ付け、QRまたはバーコード生成、そして非常に直感的なモバイルアクセスを提供しています。

主な特徴には以下が含まれます：

Sortlyは予測保全や深層AI予測を扱うことはありませんが、シンプルさ、使いやすさ、速さが重要な場面で優れています。消耗品、工具、低コストの在庫を最小限の設定やトレーニングで管理するのに適しています。

6. QOCO – AIを活用した点検及びメンテナンス統合

最適な用途： 状態ベースの検査、自動化されたワークフロー、統合されたフリートオペレーション
価格： 公開されていない – QOCOのウェブサイトや第三者のレビューサイトでは価格が開示されていません

QOCOシステムズは航空整備におけるデジタル変革に焦点を当てています。純粋な在庫管理プラットフォームではありませんが、QOCOのソリューションはMROソフトウェアと深く統合され、リソース配分、工具管理、およびスペアパーツの流れを合理化します。

コアのハイライト：

QOCO stands out for its role in fleet-wide optimization—automating how teams assign tasks, plan resourcing, and ensure parts are on-hand when and where they’re needed. It’s especially valuable for operators managing tight turnaround schedules and large maintenance teams.

7. Addepto – Best for building custom AI tools in aviation

Best for: Enterprises seeking custom AI development for fleet, maintenance, and supply chain logistics
Pricing: No pricing published on website; third-party review site suggests project-based rates with a $10,000 minimum required commitment 

Addepto isn’t a plug-and-play inventory system; it’s an AI consulting and development firm that builds custom tools for aviation companies.

If your team needs predictive maintenance modules, digital twin modeling, or proprietary inventory forecasting systems tailored to your operations, Addepto brings the deep machine learning expertise to make it happen.

Capabilities they offer:

It’s a fit for organizations that can’t find an out-of-the-box solution or need inventory intelligence embedded into a broader tech ecosystem.

Addepto works well for OEMs, large MROs, and commercial fleets seeking a competitive edge through custom-built AI tools.

8. Aviation Week (ePlaneAI case study) – Best for procurement automation at scale

Best for: Real-time part sourcing, vendor negotiation, autonomous procurement
Pricing: Starts at $2,995 per year (approx. $250/month) for ePlaneAI’s InventoryAI solution 

Aviation Week’s deep dive into ePlaneAI’s procurement engine highlights just how far inventory automation has come.

With millions of dynamic part records, real-time availability shifts, and unpredictable delivery times, aviation procurement is primed for AI. ePlaneAI tackles this head-on and gets top marks from Aviation Week for using advanced models like:

ePlaneAI automates the entire transaction flow, from identifying the right part at the right price to completing the order with minimal manual intervention

9. Military Aerospace (DLA AI audit project) – For government-scale visibility

Solution for: Public sector applications, financial audit compliance, controlled inventory systems

The U.S. Defense Logistics Agency (DLA) is pushing AI into government aviation inventory, focusing on reducing manual audits, spotting discrepancies, and improving visibility across massive inventories ().

Their project brief outlines AI’s role in:

While not a commercial product, the DLA’s prototype represents how AI can modernize sprawling aviation inventories—including scenarios where data silos, manual logs, and legacy systems.

AI isn’t replacing your team—it’s making them unstoppable

Let’s clear up a common misconception: AI isn’t here to replace inventory managers, procurement leads, or maintenance planners. It’s here to make them faster, sharper, and more informed.

When an airline parts manager is juggling AOG requests, balancing inventory across six hangars, and trying to predict usage for a seasonal route bump, they don’t need more dashboards—they need answers.

That’s where AI comes in. Rather than pulling five different reports and trying to stitch together a strategy, your team gets smart reorder suggestions based on forecasted usage, instant alerts for parts trending toward expiration or shortage, vendor and route-specific risk scores for better decision-making, and a guided walk-through of real-time what-if scenarios (e.g., what happens if Part A fails mid-cycle?).

AI becomes a quiet co-pilot, crunching variables in the background. Your team, with its experience and human judgment, steers the bigger picture with AI running in the background.

Real-world AI in action: 3 Use cases that show the impact

Here are three snapshots that show the measurable ROI of AI for aviation teams.

1. ePlaneAI: Automating procurement to reduce AOG risk

ePlaneAI’s AI-driven procurement platform has been instrumental in optimizing aviation inventory management. By leveraging real-time data and predictive analytics, ePlaneAI enables airlines to accurately forecast demand, prevent stockouts, reduce excess inventory, and

2. Ramco & AMP: Achieving near-zero inventory with consignment automation

Airline MRO Parts (AMP), in collaboration with Ramco Aviation, implemented a hyper-connected, automated supply chain model that allowed AMP to operate with near-zero inventory. With AMP utilizing a consignment-based approach, it provided materials on-site, helping ensure that customers only paid for parts when needed.

This model eliminated the need for large upfront inventory investments, reduced carrying costs, and ensured the availability of materials when required ​().

3. QOCO & Finnair: Boosting maintenance safety and efficiency with digital tooling

Finnair partnered with QOCO Systems to implement MROTools.io, a digital tool management solution that streamlined tool borrowing, tracking, and defect reporting.

This digital transformation enhanced safety and saved mechanics valuable time, leading to faster repairs and reduced aircraft downtime.

How AI transforms the full aviation inventory lifecycle

Aviation inventory management is an ongoing cycle of prediction, action, validation, and reallocation. From forecasting part requirements to making final decisions on repairs or retirement, this loop involves dozens of stakeholders, near-infinite data points, and countless opportunities for delays, miscalculations, or over-ordering.

AI steps in to connect the entire lifecycle. Every piece of data feeds into the next decision. Every forecast sharpens the next reorder. Every maintenance flag tunes the next predictive model.

Here’s how that end-to-end transformation plays out.

Forecasting future parts needs

Before anything is ordered or stocked, AI models go to work.

They evaluate historical usage data for every part across fleet types, geographies, and maintenance events, aircraft-specific trends, OEM maintenance schedules, compliance-driven replacement intervals, flight plan density, route-specific weather, load patterns, and external signals, like seasonal climate or supply chain slowdowns.

Unlike spreadsheet-based planning or static ERP triggers, AI platforms forecast with dynamic accuracy. A spike in regional snowstorms? Expect more de-icing valve wear. A planned fleet expansion in Southeast Asia? AI adjusts stocking patterns based on projected cycles and weather impact.

Intelligent sourcing and vendor scoring

Once AI predicts what will be needed, the next challenge is figuring out where to get it—and how fast.

AI-enabled platforms cross-check vendor SKUs and:

This intelligence allows procurement teams to build a smarter, leaner sourcing strategy. You’re no longer just finding an available part; you’re also weighing the cost, time, risk, and compliance in every single recommendation.

Automated procurement and replenishment

Once parts are approved for purchase, AI takes over the logistics. It factors in preferred vendor rules and contract pricing, and manages warehouse-to-warehouse transfers, alerts, and buffer “zones” or levels to ramp up for peak demand.

Tools like ePlaneAI go even further, using learned behavior, such as past vendor choices, urgency settings, and payment preferences, to automate recurring decisions. This frees procurement teams to focus on high-stakes negotiations or supplier development instead of order logistics.

Real-time in-use monitoring

AI’s value continues once the procured part is installed, with AI systems able to continue monitoring performance through sensor telemetry, vibration pattern analysis, wear curve modeling, and environmental exposure tracking.

These insights . Instead of waiting for a failure or preemptively replacing a component too early, you act at the exact right time.

Repair, rotation, or disposal decisions

When a part reaches the end of its lifecycle—or hits a decision point—AI helps weigh the tradeoffs:

This analysis can validate an employee’s “gut” instinct, taking into account real-time cost trends for similar components, usage history and failure rates, time-to-delivery forecasts, and market resale value for used parts.

For rotables and high-cost assets, this is where margins are won or lost.

Even the U.S. Defense Logistics Agency is modernizing its inventory oversight with AI for audit automation and predictive restocking—proof that even legacy institutions see the writing on the wall: real-time, AI-powered logistics is the future of aviation.

The bottom line: Which AI inventory software is right for your aviation business?

Choosing the right AI inventory management software depends on your size, complexity, and goals. Need full procurement automation? Go with ePlaneAI. Managing a mixed fleet and want tight integration with flight ops? Check out Veryon. Want something you can use on a phone this afternoon? Sortly may be enough.

But across all options, one truth is clear: AI isn’t a trend—it’s the new standard.

The aviation industry runs on precision, uptime, and compliance. Manual tracking, gut-feel forecasting, and spreadsheet-based procurement alone are no longer enough. AI adds undeniable speed, clarity, cost savings, and greater resilience.

And as platforms like continue to integrate advanced models that adapt to fleet schedules, market volatility, and AOG urgency, the smartest move for any operator is simple to let AI do the heavy lifting so your team can keep planes flying. to learn how to keep your fleet in the air.