Как прогнозирование спроса может помочь оптимизировать ценообразование на авиационные запчасти

Прогнозирование спроса, осуществляемое с помощью передовых решений, таких как ePlaneAI, меняет правила игры. Используя технологии искусственного интеллекта, авиакомпании могут более эффективно прогнозировать спрос и устанавливать цены. Это позволяет компаниям активно предвосхищать потребности рынка, оптимизировать запасы и улучшать отношения с поставщиками.

Эта статья исследует, как прогнозирование спроса преобразует закупки в авиации, выделяя инструменты, такие как Inventory AI и Parts Analyzer AI от ePlaneAI, которые предоставляют практические данные для помощи командам в принятии более обоснованных решений.

Что такое прогнозирование спроса?

Прогнозирование спроса - это процесс предсказания будущего спроса клиентов на продукты или услуги. В сфере закупок в авиации этот процесс включает анализ исторических данных о продажах, глобальных тенденций в цепочке поставок и других внешних факторов для оценки будущего спроса на техническое обслуживание и ремонт (MRO) конкретных деталей или компонентов.

Точный прогноз спроса обеспечивает компаниям наличие необходимых запчастей в нужном количестве, в нужное время и месте, и по правильной цене. Это помогает командам по закупкам:

Понимание тенденций роста авиации и их влияние на ценообразование комплектующих

Авиационная индустрия готовится к значительному росту в ближайшие десятилетия, который будет обусловлен растущим спросом пассажиров и расширением глобального флота.

Согласно прогнозу аэрокосмической отрасли FAA на финансовые годы 2024–2044, ожидается, что системные пассажирские мили (RPM) будут расти в среднем на 2,7% в год, что отражает стабильный рост воздушных путешествий (FAA Aerospace Forecast).

Этот рост создает дополнительное давление на команды по закупкам, чтобы точно прогнозировать спрос на авиационные запчасти. С увеличением количества самолетов в небе и повышением уровня их использования, расходные материалы, такие как шины, тормоза и фильтры, будут пользоваться повышенным спросом, особенно в пиковые сезоны путешествий.

Решения для прогнозирования спроса с помощью искусственного интеллекта, такие как Inventory AI и Parts Analyzer AI, могут помочь авиакомпаниям антиципировать и удовлетворять этот спрос эффективно, минимизируя дополнительные расходы, связанные с дефицитом или избыточным запасом.

Возникновение турбинных самолетов и их влияние на закупки

Федеральное управление гражданской авиации (FAA) прогнозирует увеличение активного парка общей авиации на 9% к 2044 году, что в основном обусловлено ростом числа турбинных самолетов. Турбинные самолеты требуют специфических компонентов высокой стоимости, которые стоят дорого и их приобретение связано с временными затратами, согласно FAA Aerospace Forecast.

Продвинутые решения для прогнозирования спроса, такие как Parts Analyzer AI, незаменимы для управления сложными потребностями в закупках для турбинных самолетов. Эти инструменты позволяют командам по закупкам обеспечивать приобретение запчастей по лучшим ценам — гарантируя наличие тогда, когда это наиболее важно — путем выявления тенденций ценообразования и закономерностей спроса на обширных глобальных рынках,

Проблемы ценообразования в авиационной отрасли

Ценообразование на авиационные запчасти известно своей сложностью из-за нескольких факторов:

Эти проблемы усугубляются быстрым расширением глобального авиационного флота, поскольку ожидается, что спрос пассажиров и общая авиационная активность значительно возрастут к 2044 году, согласно прогнозам FAA.

Без точного прогнозирования спроса авиакомпаниям приходится полагаться на прошлые данные и реактивные стратегии, что часто приводит к повышению затрат и неэффективности.

Как решения ePlaneAI повышают точность прогнозирования спроса

Набор инструментов AI от ePlaneAI исключает неопределенность в прогнозировании спроса. Когда команды используют продвинутую аналитику, данные в реальном времени и машинное обучение в комплексе, эти инструменты дают возможность командам по закупкам принимать обоснованные решения с точностью и уверенностью — и со скоростью, недостижимой для конкурентов.

Инвентаризационный ИИ

Этот инструмент предоставляет данные в реальном времени о запасах и тенденциях спроса. Команды по закупкам могут использовать Inventory AI для:

Например, система Inventory AI может сигнализировать о том, когда спрос на определенные детали, вероятно, возрастет из-за проблем с поставщиками, геополитических событий или увеличения объемов воздушных перевозок, позволяя командам закупать товары оптом со скидкой до повышения цен.

Анализатор компонентов AI

AI для анализа компонентов предоставляет макроуровневый обзор глобальных тенденций предложения и спроса. Это решение позволяет авиационным компаниям:

С помощью Parts Analyzer AI команды могут прогнозировать будущие колебания цен и закреплять выгодные условия, избегая повышения цен в периоды пикового спроса.

Сезонные колебания и их влияние на спрос на авиационные запчасти

Сезонные колебания спроса остаются одной из самых больших проблем для команд снабжения в авиационной отрасли. В периоды пиковой нагрузки, такие как летние месяцы и праздничные интервалы, Федеральное управление гражданской авиации прогнозирует скачки активности полетов, что значительно увеличивает потребность в регулярном техническом обслуживании и расходных материалах.

Инвентарный ИИ

InventoryAI от ePlaneAI может анализировать исторические данные и сезонные тенденции, чтобы помочь командам по закупкам подготовиться к всплескам спроса.

Прогнозируя пиковые периоды занятости заблаговременно, компании могут закрепить за собой выгодные цены и избежать дорогостоящих покупок в последний момент. Такой предусмотрительный подход снижает финансовое и операционное напряжение, связанное с сезонной изменчивостью.

Колебания цен на топливо и их косвенное влияние на закупки

Федеральное авиационное управление (FAA) прогнозирует, что стоимость нефти возрастет до 107 долларов за баррель к 2044 году, что отражает растущий мировой спрос и издержки добычи (Прогноз FAA по аэрокосмической отрасли на финансовые годы 2024-2044). Рост цен на топливо может привести к увеличению транспортных и логистических расходов, которые часто перекладываются на ценообразование авиационных запчастей.

Инструменты прогнозирования спроса, такие как Inventory AI и Parts Analyzer AI, могут помочь авиакомпаниям планировать эти колебания. Эти инструменты позволяют более точно прогнозировать затраты и принимать более обоснованные решения о закупках, учитывая внешние экономические факторы, такие как тенденции цен на топливо, в своих моделях,

Как начать работу с инструментами прогнозирования спроса ePlaneAI

Реализация решений для прогнозирования спроса может показаться сложной задачей, но ePlaneAI упрощает процесс, предоставляя индивидуальную поддержку и обеспечивая бесшовную интеграцию. Вот как начать:

Итоговые размышления по прогнозированию спроса в закупках для авиации

Прогнозирование спроса — это не просто инструмент, это стратегическое преимущество в авиационной отрасли. Точные прогнозы спроса позволяют командам по закупкам оптимизировать ценообразование на запчасти, снижать затраты и поддерживать операционную эффективность.

С помощью решений, таких как Inventory AI и Parts Analyzer AI, ePlaneAI предоставляет авиакомпаниям необходимые данные для опережения рыночных колебаний и улучшения отношений с поставщиками.

Готовы кардинально изменить процесс закупок? Свяжитесь с ePlaneAI сегодня, чтобы узнать, как прогнозирование спроса может трансформировать ваши операции и помочь достичь поставленных целей.

Часто задаваемые вопросы

Как Федеральное авиационное управление обеспечивает точность прогнозов спроса в авиации?

Федеральное авиационное управление (FAA) использует структурированный, многоступенчатый подход к прогнозированию потребностей в авиации, как это изложено в его официальных рекомендациях.

Этот процесс включает в себя определение ключевых параметров авиационной деятельности (таких как посадка пассажиров и операции с воздушными судами), сбор исторических данных, применение проверенных методов прогнозирования, таких как регрессионный и трендовый анализ, и оценку результатов в сравнении с национальными бенчмарками.

Прогнозы должны быть реалистичными, подкрепленными последними данными и соответствовать текущим условиям аэропорта. Кроме того, прогнозы сравниваются с прогнозом терминальной зоны Федерального управления гражданской авиации (TAF), и любые отклонения свыше 10% подвергаются тщательному анализу для обеспечения их достоверности. Этот методический процесс минимизирует ошибки и гарантирует, что прогнозы обеспечивают надежную основу для планирования аэропорта и принятия решений о федеральном финансировании.

Какие еще проблемы существуют в области закупок в авиации и прогнозирования спроса?

Помимо колебаний цен на сырую нефть, Федеральное авиационное управление (FAA) прогнозирует несколько проблем, влияющих на способность авиационной промышленности точно прогнозировать спрос. Геополитические конфликты, такие как в Украине и секторе Газа, нарушают глобальную экономическую стабильность, приводя к санкциям, увеличению оборонных расходов и повышению налогов, что может сократить располагаемый доход и снизить спрос на путешествия.

Тем временем соблюдение экологических нормативов, включая использование устойчивых авиационных топлив и технологий повышения топливной эффективности, накладывает значительные расходы на авиационные флоты. Поскольку эти расходы перекладываются на потребителей, спрос, особенно среди ценочувствительных клиентов, может снизиться.

В то же время поведение после пандемии изменило структуру спроса, и теперь путешественники предпочитают отдых в местах досуга вместо деловых поездок и уделяют больше внимания устойчивому развитию. К сложности ситуации добавляются ограничения инфраструктуры в крупных аэропортах, а также растущая конкуренция со стороны высокоскоростных железных дорог и бюджетных авиакомпаний, что создает значительные неопределенности для закупок в авиации и планирования спроса. Эти перекрывающиеся факторы делают точное прогнозирование постоянно развивающейся задачей, в решении которой может помочь искусственный интеллект.