如何通过实时库存管理预防缺货并降低库存持有成本
航空领域的库存管理是一种微妙的平衡。缺少零件可能会导致航班停飞，而过剩的库存则会占用资金，增加储存成本，并且有变得过时的风险。这一挑战因某些零件（如机身）的长保质期和其他零件（如航空电子设备）较短的使用寿命（通常最多五年）而变得更加严峻。
管理航空库存是一个复杂的游戏，涉及高使用率组件以及精确且差异极大的使用要求。实时库存跟踪和自动化警报可以处理这些复杂性，并为库存管理带来根本性的效率提升。本文探讨了实时库存管理结合人工智能和库存警报的好处，以及像ePlaneAI这样的自动化库存管理解决方案。
库存缺货和过剩库存是如何扰乱航空运营的
过剩库存的负担
过剩库存带来了不同但同样严重的问题。航空公司经常囤积高价值零件作为缓冲短缺，但这种策略是要付出代价的。长时间持有库存会占用营运资金并增加仓储费用。
这批过剩库存的确切持有成本很难计算。许多在线文章引用30%的数字，声称公司总库存价值的30%每年。然而，并没有公布的原始研究或来源来证实这个数字。
Skylink International，一家全球航空物流和供应链解决方案提供商，估计过时库存每年造成100亿美元的损失，占总库存价值的21%。由于库存管理的挑战，Skylink表示大量备件和其他MRO库存从未被使用。
实时库存跟踪正在进行中
如今的库存管理已经不同于以往。曾经有一段时间，团队可以坐下来进行库存检查，并且对数字保持稳定直到下一次订货都充满信心——但那样的日子早已一去不复返了。现在，你刚刚完成库存计数的那一刻，它就已经过时了。行业发展的速度使得几乎不可能通过传统方法来跟上。而且让我们诚实面对，这些手工过程真是个巨大的负担：难怪许多团队不愿意像他们应该那样频繁地进行库存检查。
但现实是，每月、每周甚至每天一次的库存跟踪已经不再足够了。实时库存跟踪是唯一能跟上不断变化的库存水平并确保你的运营领先一步的方式。
实时方法为航空公司提供了最新的库存水平视图，使团队能够做出明智的采购和MRO维护决策。自动化警报标记库存不足或部件接近寿命终点，确保避免航班停飞，且过剩库存不会闲置至一文不值或贬值。有了实时跟踪，你不仅仅是跟上了——你是领先了。
自动化警报
一种主动预警系统会在库存低于预设阈值时发出通知。这确保了及时重新订购，这对于涡轮叶片和起落架等关键部件尤其重要。
当您的库存跟踪系统与您的企业资源规划（ERP）或订单管理系统（OMS）同步，并且库存水平达到预设水平时，这可以触发自动重新订购或新的请求报价。就这样 - 自我维持的库存周转水平或类似的东西。
增强的可见性
实时库存系统通过提供所有存储位置的即时库存水平可见性，消除了猜测工作。对于全球航空公司来说，这提供了一个集中视图，显示所有零件的位置，以便它们能够以最高效的方式分配，以减少浪费并满足最需要的地方的需求。
主动需求计划
实时跟踪与预测分析相辅相成，用于基于历史数据和使用趋势的主动需求计划。当季节性旅行高峰、恶劣天气或意外的维护需求可能对库存造成压力时。实时数据使航空公司能够预先备足关键零件以应对季节性高峰，从而尽量减少缺货的可能性，不至于措手不及。
通过更智能的提醒实现库存平衡
优化的库存水平
实时库存系统持续分析使用率，以确保按照实际需求订购、储存、重新分配和存储正确的零件。例如，ePlaneAI的预测工具会动态调整库存，并在零件短缺或标记使用不足的零件时发送警报。
标记动作缓慢的部分
实时系统能够识别接近淘汰的缓慢移动部件，允许团队采取纠正措施。选项包括将部件重新分配到需求更高的地点、将缓慢移动的部件与高优先级的部件捆绑在一起，或者通过市场（例如ePlane.com——是的，我们也有一个航空零件市场，这展示了我们对航空供应链的严肃态度）来回收成本。
减少浪费
许多航空部件都有到期日或其他监管限制，这些都可能缩短其保质期。实时监控和库存提醒确保这些部件在过期前得到使用，减少浪费并将合规风险降至最低。像ePlaneAI这样的AI驱动工具可以优先分配对时间敏感的库存。
通过预测分析设定正确的PAR水平
在有效的库存管理发生之前，建立准确的周期自动补货（PAR）水平至关重要——知道在任何给定时间手头上应该有的“恰到好处”的零件数量。实时库存跟踪只是方程式的一半；预测分析在确定这些最佳水平方面发挥着至关重要的作用。
通过分析历史使用数据、全球趋势和维护计划，预测分析能够计算出每个部件的理想库存周转水平。
例如，如果一个部件历史上需要保持六个单位以确保持续使用，但你目前有12个库存，系统会标记出多余的库存并推荐立即采取行动。这可能包括优先使用最旧的库存以避免过期，将多余库存重新分配到其他地点，或出售不需要的部件以回收成本。
将数据转化为可操作的洞察
预测分析不仅限于设定PAR水平——它还提供可操作的洞察。ePlaneAI的人工智能助手Aerogeny会持续监控库存和运营数据，根据实时状况提供建议。例如，Aerogeny能够：
- 由于季节性维护或增加的航班时间表，提醒您即将到来的需求高峰。
- 突出显示接近过期或即将淘汰的部分，优先考虑它们的使用或销售。
- 建议最优的重新订货数量和时间安排，以避免库存过剩和缺货。
这些洞察力使航空公司能够采取主动措施，使库存实践与运营需求保持一致，同时最大限度地减少浪费。
与ERP系统的集成
在设定了PAR水平并生成了实时洞察之后，与SAP和Oracle等ERP系统的无缝集成确保了库存、供应链和业务数据在所有位置得到了整合。
这种集成简化了工作流程，并确保所有利益相关者都能获取准确、最新的单一来源信息。通过像Aerogeny这样的工具，可操作的洞察直接与ERP平台相结合，使得将战略决策与日常运营对齐变得更加容易。
ePlaneAI 如何提升实时库存管理
通过将预测性分析与ERP集成相结合，ePlaneAI确保库存操作统一且高效。凭借精确的PAR水平设置和标记滞销零件的能力，ePlaneAI将数据转化为可执行策略，简化了您组织中的库存管理。
专为航空业打造，ePlaneAI 利用人工智能驱动的分析和实时追踪来优化库存持有量并自动化关键库存流程。
ePlane如何提供结果：
- 预测性库存警报
ePlaneAI的系统持续监控库存水平、使用率和相关外部趋势，发送有关可能缺货、过期或淘汰风险零件的预测性警报。这确保维护团队可以提前规划，避免中断和不必要的储存成本。 - 与ERP系统集成
ePlaneAI能够与所有主流ERP平台（如SAP和Oracle）集成，使航空公司能够整合各地的库存、供应链和商业数据。通过这种集成，公司可以简化工作流程，确保所有利益相关者都能访问准确、最新的单一来源信息。 - 针对航空业的定制解决方案
与通用库存管理工具不同，ePlaneAI的平台满足了航空业的独特需求，从AOG紧急情况到特定部件的监管要求。其专注于航空的方法确保公司从第一天起就能获得可行的洞察和可衡量的投资回报率。
使用实时警报功能改进库存管理
有效的库存管理是一种平衡行为，特别是在航空业，缺货和过剩库存可能会扰乱运营并耗尽资源，引发灾难性的多米诺骨牌效应。实时库存系统，由人工智能和预测分析驱动，为团队提供了精确和自信应对行业挑战的工具。
ePlaneAI的人工智能平台为航空公司提供了优化库存、避免中断和保持机队准备就绪所需的洞察力和控制能力。无论是通过预测性警报防止缺货，还是通过动态跟踪减少过剩库存，ePlaneAI确保关键部件始终处于正确的地点、正确的时间。
现在就是行动的时候
准备好消除成本高昂的库存中断了吗？你周围的航空公司都在使用人工智能更好地管理他们的库存。不要落后。了解ePlaneAI的实时库存管理解决方案如何保持你的库存优化并确保飞机在空中。访问ePlaneAI。
常见问题
什么是CFM库存？
连续流生产（CFM）库存是指使用连续流生产原则管理的库存，这是一种旨在通过最小化浪费、低效和中断来简化生产和库存流程的方法（Propel Software）。
实时库存管理侧重于跟踪库存水平的变化，而连续流动管理（CFM）则进一步强调物料的持续且同步流动，以满足生产需求。
在航空领域，CFM库存对于保持零部件和组件的稳定供应至关重要。像ePlaneAI这样的平台可以有效地支持和增强航空业中CFM库存的管理。
什么是VMI系统？
供应商管理库存（VMI）系统允许供应商代表客户（Adobe）监控和管理库存水平。在航空领域，VMI系统确保像涡轮叶片或航空电子设备这样的部件始终有库存，以满足客户需求，无需手动重新订购。这减少了行政开销，并确保及时补货。
例如，ePlaneAI与VMI系统集成，以自动化库存补货工作流程，提高运营效率并降低缺货风险。
航空公司用什么系统来跟踪他们的库存？
航空公司使用集成的企业资源规划（ERP）系统，这些系统经过定制，以处理乘客旅行和空中运输的需求。这些系统通常会整合航空软件工具。
通过结合ERP功能和先进的行业特定工具，航空公司可以实时监控库存水平，跟踪使用率，并准确预测需求。这确保了关键备件在正确的时间和地点可用。此外，像自动补货和预测分析这样的功能进一步简化了库存管理流程。
实时库存与及时制造（JIT）有什么区别？
实时库存利用人工智能等技术持续监控库存水平，提供最新的更新以防止缺货或过度库存。JIT（准时制）生产是一种精益生产策略，通过只在需要时订购或生产所需物品来最小化库存（哈佛商学院）。
实时库存管理侧重于优化或自动化库存管理，而JIT的目标是彻底消除过剩库存。二者结合，可以在不产生不必要成本的情况下，实现精准与效率的平衡，确保车队随时准备就绪。
航空维修趋势可能在不确定的情况下获得动力
飞机的服役时间越来越长，供应链如同火药桶，技术也在一夜之间不断革新。探索日益增长的维护趋势，以及它们对于努力保持飞行和盈利的运营商的意义。
矢量数据库。解锁航空业的非结构化智能。
向量数据库索引高维嵌入向量，以支持对非结构化数据的语义搜索，这与使用关键字精确匹配的传统关系或文档存储不同。向量存储管理表示文本或图像语义的密集数字向量（通常为 768-3072 维），而不是表格或文档。在查询时，数据库使用近似最近邻 (ANN) 搜索算法找到查询向量的最近邻。例如，基于图的索引（如分层可导航小世界 (HNSW)）构建分层邻近图：较小的顶层用于粗略搜索，较大的底层用于细化（见下图）。搜索“跳”到这些层 - 快速定位到一个集群，然后再详尽地搜索本地邻居。这在召回率（找到真正的最近邻）和延迟之间进行了权衡：提高 HNSW 搜索参数 (efSearch) 会增加召回率，但会增加查询时间。
供应链门户。一个卖家。多个买家。完全控制。
航空供应链门户本质上是一个为航空供应商及其客户量身定制的私人电子商务平台。它专为航空公司、MRO 和零部件分销商设计，将库存、采购和供应商协作集中到一个安全的系统中。实际上，OEM 或零部件分销商会“贴牌”此门户，并邀请其认可的买家（航空公司、MRO 等）登录。这些买家可以看到完整的零部件目录（从卖家的 ERP 实时同步），并且可以像在大型在线市场上一样搜索、筛选和比较商品。然而，与公开的公共交易所不同，这个门户是私有的——平台上只有一家供应商（有许多买家），使公司能够完全控制定价、库存和用户访问。
库存人工智能。预测每个航空零件的需求。
库存AI的数据工程和准备
有效的库存AI始于强大的数据管道。所有来自企业系统和外部来源的相关数据都必须经过汇总、清理和转换，以供AI使用。这包括库存数据（历史销售额、当前库存水平、零件属性）和需求驱动因素（市场趋势、维护计划、促销等）。通过将内部ERP记录与外部因素（例如行业趋势或季节性模式）相结合，该模型可以全面了解需求影响因素。数据管道中的关键步骤通常包括：
- 数据提取与集成：从 ERP 系统（例如 SAP、Oracle、Quantum）和其他来源（供应商数据库、市场数据）提取数据。该平台支持与各种航空系统的自动连接，确保数据顺畅流入。例如，历史使用情况、交货时间和未完成订单会与外部数据（例如全球机队利用率或宏观经济指标）合并。
- 数据转换与清理：数据采集后，需要进行清理和标准化。这包括处理缺失值、规范化单位（例如飞行小时数、周期数），以及将数据结构化为有意义的特征。可以应用自定义转换和数据仓库自动化来准备 AI 就绪的数据集。目标是创建一个统一的数据模型，用于捕捉库存状态（现有数量、位置、成本）和上下文变量（例如需求协变量、供应商交付周期）。
- 数据加载至云端：准备好的数据将被加载至可扩展的云数据平台。在我们的架构中，Snowflake 被用作中央云数据仓库，可以接收批量或实时数据流，并处理海量交易数据。Snowflake 的即时弹性特性支持按需扩展存储和计算能力，因此即使是海量的 ERP 数据集和预测功能也能高效处理。这个基于云端的存储库是所有下游分析和机器学习的唯一真实来源。
- 业务定制微调：关键的准备步骤是将数据和模型参数与每家航空企业的细微差别进行匹配。每家航空公司或维护、维修和大修 (MRO) 都可能拥有独特的消费模式、交付周期限制和服务水平目标。库存人工智能系统会根据客户的历史数据和业务规则对其模型进行“微调”，从而有效地学习客户的需求节奏和库存策略。这可能涉及使用公司部分数据校准预测模型，或调整优化约束条件（例如关键 AOG 部件的最低库存水平）。通过根据业务定制人工智能，预测和建议将变得更加准确，并与客户的运营更加相关。
持续数据更新：库存 AI 并非一次性分析，而是持续学习。数据管道会定期更新（例如每日或每小时），将新的交易数据（销售、发货、询价等）输入模型。这确保 AI 始终根据最新的库存和需求状态做出决策。自动化数据质量检查和监控机制可以捕捉输入数据中的异常，避免垃圾数据导致错误的预测。总而言之，云端集成、干净数据的坚实基础，使 AI 模型能够发挥最佳性能，并适应不断变化的情况。
