航空宇宙向けAI: AOGを減らし、在庫を軽くする
フリート、保守、調達のデータを、毎日のリスク調整済み意思決定に変えます。
LokadのAIと専門家が、何を買うか、何を修理するか、どこに配置するか、いつ動かすかを示し、より少ない資本で機材稼働を守ります。
私たちが解決する航空宇宙の課題
- たった1つの欠品で機体が地上待機になるAOGリスク。
- Repairとpoolingの不確実性により buy-vs-repair 判断が難しい。
- OEM、工場、税関、物流による長く不安定なリードタイム。
- SBやretrofitが需要を変え、過剰在庫や陳腐化を生む。
- line station、hub、倉庫、パートナーにまたがる分断されたネットワーク。
- hangar、crew、tool、part の衝突による高コストな遅延。
進め方
-
Supply Chain Scientists
専任のSCSチームが、AOGコスト、MELクリティカル度、輸送手段、修理SLAなどの経済条件をモデル化し、導入から継続改善まで伴走します。
-
金額で順位付けされた意思決定
購入、移送、修理、緊急手配など各アクションに金融スコアを与え、稼働率と在庫コストを同時に最適化します。
-
確率的予測
需要、リードタイム、修理TATの分布全体をモデル化し、平均値だけでは見えないピークリスクを捉えます。
-
ネットワーク全体の最適化
サイトごと、部品番号ごとに、どこにどれだけ在庫を置くべきかを毎日最適化します。
-
自動化の前に検証
現行プロセスとLokadを並走させ、財務インパクトを確認してから定常判断を自動化します。
よくある質問 への回答
成果はどれくらいで見えますか?
まずdual-runで初期価値を数週間で確認します。本格稼働は通常6か月未満です。
repairableとpoolを扱えますか?
はい。repair queue、TAT分布、yield、interchangeability、pool level、buy/repair/borrow の経済性を扱えます。
MELの重要度やAOGコストを考慮しますか?
はい。重要度と地上停止コストは計算の中心であり、TAT分布やpool水準とあわせて意思決定に反映されます。