航空宇宙の在庫予測

航空機は、高コストの修理可能部品から低コストの高速消耗品まで、さまざまな部品を必要とします。特定の部品が非常に高価であるという事実に加えて、必要な部品がすぐに利用可能でない場合、高額なAOG(地上にある航空機)の発生につながる可能性もあります。Lokadは、航空会社、MRO(メンテナンス、修理、オーバーホール)、OEM(オリジナル装置製造業者)向けの需要予測を通じた深い在庫最適化を提供する統計ソフトウェアソリューションを提供しています。

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エールフランス産業は、国際的な地域、貨物航空会社など、200以上の顧客を持つエールフランスKLMのMRO部門です。

Lokadは、強力で革新的なツールを提供しています。さらに、Lokadはエールフランス産業と在庫最適化およびサプライチェーン管理の専門知識を共有しており、補完的なITソリューションだけでなく、チームが頼りにできる本物のコンサルティングの専門知識も提供しています。

エールフランス産業の在庫管理責任者、シャルル・セゴンダ

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spl-logo Spairlinersは、Airbus A380およびEmbraer Ejet航空機の予備部品装置およびメンテナンスのグローバルリーダーです。

私たちは、MRO(メンテナンス、修理、オーバーホール)のための市場で利用可能な在庫最適化ソリューションの徹底的な分析の結果、Lokadを選びました。Lokadのパートナーシップベースのアプローチ、反応性、適応性、特にそのソリューションのパフォーマンスにより、世界中のお客様の航空機予備部品装置の在庫最適化を信頼することができました。Lokadは、私たちの業界の期待と複雑さに対して、私たちのニーズに対する独自かつ賢明なアプローチにより成功しました。

ドイツ、ハンブルクのSpairlinersのCEO、Olivier Mazzucchelli

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航空宇宙には従来のアプローチでは不十分

ルールとして、スペアパーツが関与する場合、従来の在庫最適化手法は一般的にパフォーマンスが低いです。さらに、Lokadが航空宇宙での経験から、この特定の業界では実際には状況がさらに悪いことがわかっています。

航空機エンジンの点検

特定の部品の高コスト、長いリードタイム、頻度の低い故障、在庫切れの非常に高いコストは、従来の在庫最適化のすべての弱点を悪化させます。

特に、MAD(平均絶対偏差)やMAPE(平均絶対パーセンテージ)などの指標に最適化された時系列予測は、航空宇宙で見られる過予測と不足予測の間の非常に非対称なコストを適切に反映していません。

正規分布やポアソン分布に基づく従来の安全在庫分析もうまく機能しません。

航空宇宙でのデータ観察は、需要パターンがこれらのモデルのいずれにも実際には従わないことを示しているため、正規分布やポアソン分布に基づく従来の安全在庫分析もうまく機能しません。同様に、ABC分析も失敗します。なぜなら、すべての部品を数個の在庫カテゴリに分類するような分類は、現代の航空機に必要なさまざまな次元を捉えることができないからです。

従来のモデルの仮定と航空宇宙ビジネスの現実との不一致に加えて、従来のアプローチは手作業の修正に過度に依存していることもわかりました。これにより、在庫最適化に投資された人員は資本化されず、単にITシステムによって日常業務に追いつくために消費されるだけです。また、「アラート」といったソフトウェア設計パターンも、日常的な表面的な修正にチームを集中させることで状況を悪化させる傾向があり、根本的な原因に焦点を当てて持続的な解決策を提供することを妨げます。お問い合わせは、contact@lokad.comまでお問い合わせください。

航空会社が在庫を予測するために必要な数学をゼロから見直す。

航空宇宙の需要パターンには従来の予測手法は不要

Lokadの分析技術は、航空宇宙のドライバーを中心に設計されています。他の業界向けに設計された予測および在庫モデルをリサイクルするのではなく、Lokadは航空宇宙産業の特異性をネイティブに組み込んだ代替統計手法を作成しました。

Lokadの予測モデルは、これらのフリート駆動要因を単なる補正線形係数としてではなく、需要自体を根本的に説明する変数として反映しています。

需要はまず航空機フリートのサービスの必要性によって駆動されます。このフリートは成長するか減少するかもしれません。フライト時間とフライトサイクルのミックスも時間とともに変化します。一部のメンテナンス作業は予定されており、他の作業は予定外です。Lokadの予測モデルは、これらのフリート駆動要因を単なる補正線形係数としてではなく、需要自体を根本的に説明する変数として反映しています。また、重要なのは部品の「平均」需要ではなく、需要に最も影響を与える需要の最高点、つまりスパイクです。正規分布やポアソン分布に依存する従来の手法は、すべての推定に系統的なバイアスを導入します。

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Lokadの技術は、需要の高まりとそれに対応する確率を正確に予測するために、高度な分位点予測分析に基づいています。

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さらに、不確実なのは需要だけでなく、リードタイムもです。特に、高コストの修理可能部品には、単一のリードタイムだけでなく、部品の交換から修理された部品の再入手可能性までの全体のサイクルが含まれます。

完全なリードタイムには多くのステップが含まれます:管理時間、調達時間、輸送時間、受け取り時間、MROまたはOEMでの検査時間、該当する場合の修理ターンアラウンド時間(TAT)、荷降ろしと在庫移動時間、ショップ処理時間など。平均または中央値のリードタイムをモデル化することは非常に不十分です。Lokadの技術は、遅延の分布全体、つまり特定の遅延が発生する確率を直接モデル化します。

最後に、観察される需要には多くの固有のパターンがあり、これらに対応するためにネイティブの統計的対応策が必要です。たとえば、改修は履歴に複数のバイアスを導入し、これらを考慮する必要があります。さらに、複数のバージョンが共存する部品に関する相互適用性のルールは、時間系列にすべてを詰め込もうとする従来の手法よりも複雑な状況を引き起こします。Lokadの技術は、これらの課題に特化した統計モデルを通じて、これらの問題に詳細に対処します。

在庫を管理する担当者のユーザーエクスペリエンスをゼロから見直す。

航空宇宙のコストに合わせた在庫最適化

すべての部品をAOG(地上にいる航空機)のインシデントを回避するためにサービスする必要がありますが、この点において、すべての部品は平等ではありません。部品の必要性の概念には、No-Go、Go-If、Goのバリエーションが深く影響し、必要な部品が利用できないことのコストに影響を与えます。

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多くのソリューションは、パーセントで表される予測誤差(例:MAPE、平均絶対パーセンテージ)または他の任意の単位で表される予測誤差(例:MAD、平均絶対偏差)を誤って最適化しています。

それに対して、当社のテクノロジーの核心は、予測誤差のドルを最小限に抑えるように設計されています。当社のアプローチは、単に財務変数に「盲目」な従来の統計システムとは非常に異なります。

航空宇宙においては、過剰予測と不足予測に関連するコストは非常に非対称であり、これは当社のテクノロジーに深い影響を与えています。高コストの修理可能部品は、名前が示すように高価だけでなく、航空会社側のすべての購入に「ラチェット」効果をもたらします。実際、多くの部品の廃棄率が非常に低いため、購入した部品は数年間在庫として残ります。そして、部品の再販売が可能な場合でも、元の価格と比較して大幅な割引となることがしばしばあります。したがって、当社の予測は、これらの非対称なビジネス状況を正確に反映するために、元々意図的に高いバイアスがかけられています。目標は、抽象的な統計的意味で最も優れた在庫の見積もりを持つことではなく、見積もり自体の不正確さに関連するビジネスコストを最小限に抑えるのに本当に役立つ見積もりです。

さらに、より良いサービスレベルを達成することは確かに良いことですが、在庫を保持することを伴わない場合、従来のソリューションはしばしばABC分析に基づいた任意のサービスレベルを目指しています。その核心には、在庫に投資されたすべてのドルを最大限に活用するという課題があります。たとえば、ある部品のサービスレベルが90%しかなくても、会社全体のサービスレベルが98%を目指している場合、前者よりも100倍安く、要求される頻度が100倍高い別の部品のサービスレベルを99%に引き上げることがより利益をもたらす場合があります。ABC分析は、単位コスト、供給遅延、必要性、AOG購入オーバーヘッド、ATA章、潜在的な陳腐化など、多くの異なる側面を考慮する必要がある航空宇宙の在庫の状況を過度に単純化しています。

Lokadは「正確に間違った」数字を提供するのではなく、「おおよそ正しい」数字を提供することを目指しています。財務および運用上の制約を予測モデルに直接組み込むことは非常に困難な課題であると確認していますが、これらの要素に「盲目」な従来のアプローチに頼ると非常に劣った結果が得られることがわかりました。

顧客との関係をゼロから見直し、期待されるROIを提供する。

航空宇宙のビッグデータアプローチ

当社のテクノロジーは、データが利用可能であり、任意の在庫最適化の課題に対して実際に関連するデータである限り、可能な限り多くのデータを活用しようとする原則に基づいて設計されています。この視点は、特定のデータに「硬い」依存関係を持つ従来のアプローチとは異なります。何らかの理由で一定量のデータが利用できない場合、この状況に対処するための代替手段はありませんし、理想的には、データが欠落している場合でも予測の品質ができるだけ優雅に低下するべきです。

従来の在庫最適化モデルと比較して、Lokadはよりビジネス固有の現実に合わせた結果を提供します。

Lokadは在庫最適化に活用できる大量のデータがあります。最も頻繁なアイテムの中には、部品の購入履歴、部品の要求、部品の変更、修理、廃棄、部品の返品などがあります。

また、通常、フリートの説明には、その歴史的な構成と関連するすべての飛行時間と飛行サイクルが活用されます。最後に、部品(または消耗品)自体に関連するデータも重要であり、それらの特性(必要性、ATA章、重要度、かさばり、危険性など)が在庫最適化においても重要です。

さらに、部品の購入コスト(低価格で一括購入するか、AOGの問題に直面してはるかに高価な価格で購入するか)も、予測モデルの「財務」の正確さを向上させるための主要な要素の一部です。

在庫の状態のような見かけ上単純なものでさえ、比較的多様なデータセットが必要です。実際、在庫には在庫残高や発注予定だけでなく、将来の修理返品、サービス可能な部品の返品、他の航空会社への貸出、他の航空会社への部品の貸与なども含まれます。 従来の在庫最適化モデルと比較して、Lokadはよりビジネス固有の現実に合わせた結果を提供します。

OEMが提供するMTBUR値(故障除去間の平均時間)などのサードパーティのデータも活用できます。ただし、単一のデータソースに100%依存する代わりに、当社のテクノロジーは利用可能なすべてのデータを最大限に活用することを好みます。

航空機の内部

ある部品が100回以上変更された場合、歴史データに基づいて推定されるMTBURは、おそらくOEMの推定よりも正確です。しかし、一方で、非常にまれに変更される部品については、OEMの推定値が唯一の関連情報です。Lokadのテクノロジーは、不確実性に関連する財務コストを最小限に抑えるために必要な情報の最適な組み合わせを活用します。

"Lokadは、供給チェーン計画プロセスを改善し、確率的なアプローチを取り入れることで不確実性を減らすための適切なツールとサポートを提供してくれました。Lokadは、非常に厳しいフィルレートの目標を達成するために需要予測を最適化するのに非常に優れた仕事をしてくれました。"

Rob Cords,

MRO Holdingsの社長