20、行业变革：航空制造与医疗保健的转型之路

反内卷战士508

于 2025-10-27 10:04:05 发布

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分类专栏：像数据科学家一样思考文章标签：航空制造医疗保健业务转型

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行业变革：航空制造与医疗保健的转型之路

1. 航空制造商的业务转型

1.1 了解客户

航空制造商业务转型的第二步是识别并了解其客户。目前的客户（航空公司）未来仍将是其客户，但这也为获取新类型客户（如航空乘客）创造了机会。

航空制造商如今能够掌握不同航空公司乘客的详细信息，从而可以为这些乘客提供比单一航空公司更具吸引力的新服务。例如，创建一种新型的常旅客计划，为乘坐其飞机的乘客提供奖励、礼品、升级、认可和特殊特权（如机场贵宾室访问、优先安检），无论乘客选择哪家航空公司。

此外，还可以利用这种新的商业模式拓展其他客户群体：
- 旅行社：通过更全面地了解乘客需求以及航班和座位的可用性。
- 酒店运营商：可与航空制造商合作，引导客户入住可用房间。
- 地面运输公司（汽车租赁公司、优步、来福车、出租车、机场班车）：通过共享特定机场的乘客预测信息。
- 体育、赌场和娱乐公司：引导乘客参加可能符合其兴趣领域的体育赛事和娱乐活动。

1.2 明确价值主张

接下来需要集思广益，思考这种业务转型对航空制造商的客户（如联合航空、美国航空、达美航空、西南航空、维珍大西洋航空等）意味着什么。航空制造商的新商业模式可能为航空公司客户提供以下价值主张：
- 改善现金流 ：将每月固定的飞机租赁付款转换为基于乘客数量和飞行里程的可变成本，使航空公司在定义、安排和管理乘客、航线和机组人员方面具有更大的灵活性。
- 降低维护成本 ：大幅减少维护成本，包括备件和维护部件库存以及维护人员（包括招聘、培训和管理维护人员）。
- 减少延误成本 ：减少因机械问题导致的航班延误所产生的意外和加班成本，因为这些问题现在将由航空制造商负责。
- 专注差异化服务 ：航空公司可以在飞机配置之外的领域进行差异化竞争，包括机上客户服务和设施、机上餐食、登机口区域的客户服务和设施、常旅客奖励计划、俱乐部位置和设施、机票定价、旅行便利性、行程时长等。

1.3 定义数据和分析要求

业务转型的最后一步是集思广益，确定航空制造商的数据和分析要求。这可以通过以下三个步骤完成：

1.3.1 确定业务和运营决策

航空制造商为支持新业务模式需要做出的关键运营和业务决策，以及相关的支持性问题包括：
- 定价决策 ：
- 如何考虑特殊事件（碗赛、四强赛、节假日）驱动的高峰需求来定价？
- 我的定价如何直接影响航空公司的定价及其盈利能力？
- 我能否支持高峰定价？
- 我能否为飞行里程套餐提供定价折扣？
- 销售和营销决策 ：
- 如何利用忠诚度计划来推动使用并获取更多乘客数据？
- 哪些促销套餐最能有效推动乘客需求？
- 我能否利用社交媒体和有影响力的人来吸引家庭和团体乘坐飞机？
- 哪种类型的促销在哪些市场和航线上效果最好？
- 飞行中飞机性能决策 ：
- 哪种飞机配置能实现最佳燃油效率？
- 哪些飞行员最省油？
- 最佳的机组配置是什么？
- 如何最好地分配行李和货物以优化燃油效率？
- 哪些飞行中的重要乘客不满意，我该怎么办？
- 乘客和行李管理决策 ：
- 如何加快乘客和行李的装卸速度（以加快机场周转）？
- 哪种飞机配置最能有效地让乘客和行李更快地上下飞机？
- 如何激励更多乘客托运行李，从而减少登机时间（同样是为了加快飞机周转）？
- 是否应该创建一个停机坪管理服务，负责飞机行李的装卸？
- 飞机维护决策 ：
- 如何选择用更高效的型号替换哪些飞机和/或喷气发动机？
- 如何平衡喷气发动机的燃油效率和维护成本？
- 从燃油效率和维护角度来看，哪些喷气发动机最具成本效益？
- 零部件和物流管理决策 ：
- 如何降低备件和维护成本？
- 为了降低备件和库存成本，飞机配置的最佳数量和类型是什么？
- 能否设计具有更多可互换部件的飞机以降低部件库存成本？
- 如何利用低成本的集中零部件仓库来满足高流量机场的维护和库存需求（例如，爱荷华州锡达拉皮兹市为奥黑尔国际机场、明尼阿波利斯 - 圣保罗国际机场、堪萨斯城国际机场和圣路易斯国际机场提供服务）？
- 飞机设计决策 ：
- 如何设计/建造/配置飞机，使乘客能够更快地上下飞机？
- 如何设计/建造/配置飞机以降低部件维护成本？
- 如何设计/建造/配置飞机以降低运营成本（登机口代理、行李工作人员、空乘人员、飞行员）？
- 如何设计/建造/配置飞机以降低部件库存成本？

1.3.2 确定分析要求

1.3.3 确定数据要求

需要确定航空制造商支持定价、销售、营销、维护、物流和其他分析所需的数据。以下是决策、潜在分析方法和潜在数据源的映射表：
| 决策 | 潜在分析方法 | 潜在数据源 |
| — | — | — |
| 定价决策 | 乘客（需求）预测、燃油成本预测、维护成本预测、飞行员/空乘人员绩效优化、飞行员/空乘人员留用 | 乘客飞行历史、飞机飞行历史（航线、机场、飞行里程、燃油消耗、搭载乘客数量、空座率）、飞机飞行传感器数据、飞机物理数据（年龄、上次升级日期、配置、重量、燃油消耗、容量、最大空速）、飞机维护历史、飞行员/空乘人员人口统计数据、飞行员/空乘人员飞行历史、飞行员/空乘人员笔记和评论、机场物理数据（跑道数量、跑道使用年限、运营时间）、机场天气、经济数据、燃油成本历史 |
| 销售和营销计划决策 | 乘客终身价值评分、乘客忠诚度评分、乘客净推荐值评分、乘客获取、乘客留用、营销活动效果、个性化促销效果 | 乘客人口统计数据（年龄、身高、体重、家庭成员、职业类型）、乘客飞行历史、乘客社交媒体数据（帖子、点赞、推文、分享）、乘客评论、乘客社交媒体情绪 |
| 飞行中飞机性能决策 | 飞机燃油优化、机组调度优化、货物分配优化、行李分配优化、乘客分配优化 | 航线数据（出发地、目的地、距离、风向模式）、天气条件、机场数据（跑道数量、着陆交通模式和需求）、行李重量、乘客重量、货物重量、飞机燃油消耗历史 |
| 乘客和行李管理决策 | 行李处理员/代理调度优化、行李处理员/代理成本优化、行李处理员/代理绩效监控、行李处理员/代理留用、航班周转效果 | 行李装载和卸载绩效数据（航班、飞机配置、机场、机组规模、机组经验）、行李处理员/代理人口统计数据（年龄、经验、培训、认可）、行李处理员/代理工作历史、行李处理员/代理笔记和评论、飞行数据（出发时间、实际出发时间、出发机场、目的地机场、飞行里程等） |
| 飞机维护决策 | 飞机和部件预测性维护、飞机/部件升级、优化库存成本、优化物流成本、维护人员效果 | 飞机物理数据（年龄、上次升级日期、配置、重量、燃油消耗、容量）、飞机按航线、星期几、节假日和季节性搭载乘客数量的飞行历史、飞机维护历史（日期、完成的工作、更换的部件、技术人员、成本）、维护人员数据（年龄、经验、专业领域、认证）、维护人员评论和笔记、按维护类型划分的平均故障间隔时间（飞行里程）、按维护类型划分的平均维护部件和人员成本 |
| 零部件和物流管理决策 | 飞机和部件预测性维护、维护调度优化、机组调度优化、零部件需求预测、零部件库存优化、零部件物流优化 | 替换零部件数据（成本、制造商、相关部件、特殊认证）、维护零部件（成本、制造商）、物流中心数据（位置、成本、容量、接入点）、库存水平 |
| 飞机设计决策 | 长期燃油成本预测、飞机设计燃油效率、乘客登机/下机优化、行李装载/卸载优化 | 预测燃油成本/燃油价格指数、按乘客划分的平均体重和年龄、按飞机配置划分的最佳飞机流量（装载和卸载） |

以下是航空制造商业务转型数据和分析要求确定的流程图：

graph LR
    A[确定业务和运营决策] --> B[确定分析要求]
    B --> C[确定数据要求]

通过这种方法，即使没有航空制造商或航空公司的工作经验，也能快速确定支持航空制造商业务转型所需的见解、分析方法和潜在数据源。

2. 医疗保健行业的业务转型

2.1 行业现状与数据应用

如今，美国医疗保健行业正面临着变革的契机，医疗服务提供者（医生、医院、诊所）和医疗费用支付者（保险公司、政府机构）之间存在着矛盾。医疗费用支付者希望通过规定特定条件下对特定类型医疗服务的报销金额来控制医疗成本，而医疗服务提供者则开始收集和分析更广泛的患者、护理和治疗数据。

这些数据包括来自运营系统（如Epic、Cerner、Lawson、Kronos）的结构化数据、非结构化数据（护士和医生的笔记、患者评论、电子邮件对话）以及外部数据源（如WebMD、Fitbit、MyFitnessPal、Yelp、Lumosity等众多医疗相关网站和移动应用）。领先的医疗服务提供者正在整合这些数据源，以创建有关患者整体健康状况（饮食、运动、压力）的可操作评分，以及患者患中风、心脏病发作、糖尿病等疾病的可能性评分。

2.2 业务转型的决策

医疗服务提供者需要做出一系列关于患者、医疗质量、医疗成本、医疗程序、药物等方面的决策，具体如下：
- 医疗程序和药物选择 ：决定针对不同患者在不同医疗情况下应使用的医疗程序和药物。
- 医疗成本与质量平衡 ：根据患者的情况和预后，确定适当的医疗护理水平与成本之间的平衡。
- 患者健康建议 ：为患者提供关于饮食、睡眠、压力水平、运动等方面的建议，以降低患糖尿病、中风、心脏病发作等疾病的风险。
- 医疗人员配置 ：确定在不同手术情况下，医生、护士和技术人员的最具成本效益的组合。
- 药物和治疗选择 ：选择在治疗不同患者健康状况时最具成本效益的药物和治疗方法。
- 患者康复方案 ：制定能加速患者康复的康复、运动、睡眠、药物、治疗和饮食的最佳组合。

2.3 支持决策的分析方法

2.4 支持分析的数据来源

以下是医疗保健行业业务转型决策、分析方法和数据来源的关系流程图：

graph LR
    A[业务决策] --> B[分析方法]
    B --> C[数据来源]

医疗保健行业的业务转型有望通过利用新的患者、医生、临床、药物、健康和护理数据，提高医疗质量和效果，更有效地管理成本，大幅减少或消除低效和不必要的流程和程序，为患者和医生提供更优质的体验。这就如同优步对传统交通行业的变革一样，通过简化医疗保健流程，降低成本，改善患者护理，提高整体人群的健康水平。

总之，无论是航空制造行业还是医疗保健行业，业务转型都需要深入了解客户需求，明确价值主张，并合理确定数据和分析要求。通过充分利用数据和分析，企业和机构能够在变革中找到新的发展机遇，实现更高效、更具竞争力的运营。