Оптимизация цепочки поставок в аэрокосмической отрасли с помощью ИИ и больших данных

Один самолет может содержать сотни тысяч или даже миллионы деталей. Количество деталей, за которыми должна следить авиакомпания, OEM или MRO-мастерская, экспоненциально увеличивается для целого флота, состоящего из различных платформ. Один коммерческий самолет может иметь до 3 миллионов деталей, подчеркивая сложность управления запасами. С учетом множества мировых поставщиков и дистрибьюторов деталей, которые производят или продают детали, закупки становятся сложным процессом, насыщенным данными, где необходимо анализировать миллионы динамических данных.

Современные веб-сайты для поиска запчастей или цифровые торговые площадки недостаточно совершенны для анализа или извлечения соответствующей информации из обширных и динамичных наборов данных. Для проверки соответствия запчастей требованиям, их ценообразования по справедливой рыночной стоимости и наличия требуется значительное ручное усилие, что делает процесс закупки трудоемким.

Такие долгие циклы принятия решений могут повлиять на операционную и финансовую эффективность производителей оригинального оборудования, авиакомпаний, ремонтных мастерских и дистрибьюторов запчастей. Boeing оценивает, что стоимость простоя воздушного судна (AOG) для авиакомпании составляет от 10 000 до 20 000 долларов в час, или даже до 100 000 долларов упущенной выручки и дополнительных расходов, в зависимости от ситуации. В 2018 году журнал Airline Economics обнаружил, что события AOG обходятся мировой авиационной индустрии примерно в 50 миллиардов долларов США ежегодно.

Возможность быстро отсеивать и анализировать большие объемы информации – например, миллионы деталей и связанных с ними данных – и делать на их основе рекомендации является важнейшим применением технологий автоматизации, таких как искусственный интеллект (ИИ), в аэрокосмической отрасли. ИИ может преобразовать сложную сеть снабженческих операций в упорядоченный, эффективный и экономичный процесс, позволяя вам не только управлять, но и оптимизировать всю цепочку поставок в режиме реального времени.

Искусственные интеллекты, такие как Рекуррентные нейронные сети (RNN) и Трансформеры, анализируют тенденции последовательных данных, что позволяет своевременно принимать решения в сфере закупок.

С учетом большего объема данных, времени и тренировок, эти специализированные авиационные модели искусственного интеллекта станут более точными и эффективными. Обученные на авиационных данных за последние несколько лет, эти модели достигают высоких показателей точности, включая R², что указывает на точность прогнозов. Системы искусственного интеллекта разработаны так, чтобы быть самообучающимися и самооптимизирующимися, непрерывно улучшая свою производительность на основе новых входных данных.

В этом белом докладе вы узнаете, как технологии искусственного интеллекта могут оптимизировать процесс закупок в аэрокосмической отрасли, что приведет к повышению операционной и финансовой эффективности.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОЩНОСТИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ БЛОКЧЕЙН И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Авиакосмическая отрасль не испытывает недостатка в данных; она даже может быть отнесена к общему знаменателю через отраслевые сегменты. Однако, данные ценны только настолько, насколько ценными являются прозрения, которые они могут предоставить, и действия, к которым они вдохновляют организацию.

Сбор и анализ больших объемов данных и формирование рекомендаций - это идеальный случай использования решения, включающего искусственный интеллект, поддерживаемый технологией блокчейн. Продвинутые модели, такие как графовые нейронные сети (GNNs), облегчают понимание отношений между поставщиками и компонентами, улучшая процесс принятия решений в системах с блокчейном.

Децентрализованный характер блокчейн-системы позволяет проводить мгновенные отраслевые поиски в реальном времени, используя общедоступные, сторонние и внутренние данные всего за несколько секунд. Отфильтровав эти результаты в модель искусственного интеллекта, мгновенно разрабатывается точное решение — это повышает эффективность работы организации за счет оптимизации и автоматизации в значительной степени ручного процесса.

ePlaneAI распознала этот кейс и разработала платформу в формате программы как услуги, которая использует разговорный и генеративный ИИ наряду с большими данными для полной автоматизации индустрии аэрокосмических компонентов и процесса закупок.

Каждая запись части в блокчейне содержит неизменную историю атрибутов — таких как состояние, местоположение и соответствие — обеспечивая безопасную, защищенную от подделки цифровую запись, которая снижает риски контрафакта, повышает прозрачность и укрепляет соответствие отраслевым регулированиям, таким как EASA и FAA.

Когда результаты поиска детали собраны, они затем проходят через генеративную модель искусственного интеллекта, которая создает индивидуальные рекомендации, автоматизированные и саморегулирующиеся на основе данных рынка аэрокосмической отрасли в реальном времени. Любые изменения в стоимости, местоположении или доступности детали учитываются в рекомендуемом решении. Таким образом, если вы ищете Деталь А в понедельник утром, но не покупаете её до вторника, она может быть недоступна, или цена может измениться — как если бы вы задержали покупку в корзине Amazon.

Врожденная способность ИИ обрабатывать большие массивы данных (и типы) и адаптироваться к различным паттернам и сложностям производства обеспечивает долгосрочную устойчивость и масштабируемость. С прогнозируемым ростом глобального рынка ТОиР до 119 миллиардов долларов к 2026 году, и учитывая, что затраты на труд составляют 60-70% от общих расходов на ТОиР, эффективные решения на основе ИИ могут значительно снизить затраты и повысить операционную эффективность.

Для поддержки растущих потребностей ИИ в данных, ультраскоростные базы данных являются необходимыми. Традиционные базы данных часто не обладают необходимой скоростью и масштабируемостью для обработки данных в реальном времени, что делает передовые технологии баз данных критически важными для успешного внедрения ИИ. Стоимость облачных вычислений может варьироваться от 0,25 доллара за час до более чем 30 долларов за час для систем с высококлассными одиночными GPU. Однако эти технологии масштабируемы и доступны для бизнеса любого размера, включая малые предприятия. Возможности ИИ могут быть адаптированы для удовлетворения конкретных потребностей, позволяя всем немедленно извлекать выгоду.

Крупные предприятия могут рассчитывать на еще большую эффективность и экономию затрат, используя непрерывные аналитические данные, получаемые с помощью искусственного интеллекта, по обширным массивам данных. Современные базы данных, способные обрабатывать запросы за доли секунды, позволяют решениям на основе ИИ обеспечивать более быстрые и точные рекомендации для управления запасами и устранения ситуаций AOG.

С огромным и постоянным объемом данных, собираемых и обрабатываемых решением ePlaneAI, технология искусственного интеллекта постоянно совершенствуется со временем и тренировками. Чем больше шаблонов и тенденций она может идентифицировать на основе увеличивающегося объема данных, тем лучше она может создать предпочтительное решение для пользователя.

ПРОЗРЕНИЯ, ПРЕВОСХОДЯЩИЕ ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

Терабайты данных о компонентах самолетов, которые могут быть использованы и обработаны, потребовали бы от сотен специалистов по данным месяцы работы, чтобы получить результаты, пригодные для принятия решений. Однако одним из ключевых узких мест в принятии решений, основанных на ИИ, является инфраструктура баз данных. В то время как некоторые базы данных могут обрабатывать запросы менее чем за 1 секунду, другим может потребоваться до 15 минут, чтобы предоставить те же результаты. Эта задержка может значительно повлиять на принятие решений в реальном времени в критических сценариях закупок, где скорость жизненно важна для поддержания операционной эффективности с целью минимизации финансовых потерь. Например, каждый коммерческий самолет проходит около 3-5 крупных технических обслуживаний в год, при этом средние затраты на обслуживание на один самолет достигают 3 миллиона долларов​.

Задержки с запчастями и незапланированное техническое обслуживание могут привести к увеличению расходов, потере будущих продаж билетов из-за увеличения простоя, а также к снижению лояльности клиентов из-за увеличения задержек и отмен рейсов.

Перераспределение внутренних ресурсов с ежедневных операционных задач на поиск запасов на складе или заказ запчастей и принятие критически важных решений быстро с ограниченной информацией приводит к дальнейшему нарушению операционной деятельности.

Платформа ePlaneAI использует сверточные нейронные сети (CNN) для идентификации данных о деталях на основе изображений и автоэнкодеры для обнаружения аномалий, обеспечивая точность данных и контроль качества. Эти модели работают автономно, адаптируясь к изменяющимся данным для поддержания высокой точности и производительности со временем. Эта автономная функция сокращает необходимость вмешательства человека и повышает операционную эффективность. Используя такое решение, организации смогут лучше понимать состояние запасов и их использование, что позволит точно прогнозировать краткосрочные и долгосрочные потребности для предотвращения будущих проблем с инвентаризацией. Решение может автоматически закупать запасы по лучшей доступной рыночной цене.

ПРИМЕНЕНИЕ: Автоматизированное снабжение и оптимизация запасов

Компания авиационной промышленности столкнулась с серьезными проблемами при выполнении заказов AOG, которые составляли 70% от общего числа заказов на запчасти. В этом процессе участвовало более 500 поставщиков и велось управление более чем 70 000 SKU на пяти складах. Оптимизация уровня запасов происходила редко, всего раз в год, что приводило к неэффективности и давлению на сотрудников в принятии критически важных решений. В среднем, авиакомпании стремятся к показателю оборачиваемости запасов от 1,5 до 2 раз в год, что означает, что запасы запчастей обычно обновляются каждые 6-8 месяцев.

Компания внедрила индивидуальное решение от ePlaneAI, которое использовало XGBoost и Random Forests, чтобы оптимизировать графики закупок и управление запасами, обеспечивая точную корректировку партий и прогнозирование спроса. Конкретные результаты включали в себя:

Даже когда используются только внутренние данные ERP, решение на основе ИИ может стать более предсказуемым, исходя из предпочтений пользователей. Например, возможность использовать исторические данные о покупках – количество, поставщики, скорость доставки обучает модель ИИ генерировать не только лучшее решение, но и предпочтительное.

ПРИМЕНЕНИЕ: Прогнозирование на длительный срок и планирование производства

Производитель аэрокосмических компонентов столкнулся с серьезными трудностями из-за длительных сроков выполнения заказов, превышающих восемь месяцев, и коротких сроков поставки, варьирующихся от 1 до 10 дней. Эти ограничения потребовали надежного решения для точного прогнозирования спроса и эффективного планирования производства.

Они внедрили индивидуальное решение ИИ от ePlaneAI для точного прогнозирования и выявления закономерностей и сезонных тенденций, а также для информирования о полном годовом производственном плане, включая верхние, нижние и средние значения.

Модели, такие как Prophet и ARIMA, позволяют точно прогнозировать спрос, в то время как Генетические алгоритмы оптимизируют производственные планы с учетом сезонных тенденций.

Конкретные результаты включали:

АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ ПРОЦЕССЫ ОТ АНАЛИЗА ДО СОВЕРШЕНИЯ ТРАНЗАКЦИИ

ePlaneAI автоматически направляет пользователя на завершение транзакции после предоставления рекомендации. Благодаря интеграции Методов Обучения с Подкреплением (RL), система адаптируется к динамичным рыночным условиям, что позволяет осуществлять корректировку цен в реальном времени для операций закупки. Эти адаптивные алгоритмы работают в автономном режиме, требуя минимального ручного вмешательства, при этом максимизируя эффективность и экономичность. Это достигается благодаря автономному интерфейсу, который предоставляет автоматизированное ценообразование – скорректированное с учетом текущих рыночных ставок - и глобальную B2B систему оформления покупок и платежей на основе условий контракта.

Автоматизация этого процесса позволяет повысить операционную эффективность и производительность, а следовательно, и рентабельность за счет:

Автоматизированные транзакции также создают цифровые, детализированные журналы, которые облегчают прослеживаемость как усовершенствованную меру соответствия. Эти подробные записи также гарантируют, что транзакция соответствует всем необходимым руководящим принципам процесса закупок.

Автоматизация процесса совершения транзакций является последним этапом облегчения более рациональной и эффективной стратегии закупок.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Более упрощенная и эффективная стратегия закупок приводит к повышению операционной эффективности и, в конечном итоге, к увеличению прибыльности компании.

Для того чтобы каждый сегмент аэрокосмической промышленности сохранял конкурентное преимущество и увеличивал свою рентабельность, необходимо использовать технологии, оптимизирующие сложный, трудоемкий и времязатратный процесс закупок. Учитывая, что затраты на хранение запасов в авиационной отрасли составляют от 15-25% от стоимости детали в год, использование AI для оптимизации запасов может принести значительную экономию.