Tehisintellekti (AI) rakendused lennundussektoris

Prognooside kohaselt toob tehisintellekt lähiaastatel kosmosetööstuses mitmeid läbimurdeid, vähendades kulusid, lühendades projekteerimisprotsesse, kaotades dubleerimise, katsetades, täiendades, toetades, tootdes ja uuendades asju. Tehisintellekti arendused võivad aidata lennundus- ja kosmosesektoril oma tootmismeetodeid täiustada. Lennundustööstuses on aga tehisintellekti lähenemisviiside kasutuselevõtt piiratud, peamiselt seetõttu, et puudub juurdepääs kvaliteetsetele andmetele, eelistatakse lihtsaid mudeleid keerukatele mudelitele ning vajadus pädevamate töötajate ja partnerite järele selle tõhusaks teostamiseks. Õige partner võib aga teha tehisintellektist revolutsioonilise uuenduse, mis mõjutab lennundusettevõtete tootlikkust, tõhusust, arengut ja kiirust. Lennundussektor kasutab tehisintellektist kasu saamiseks masinõpet, arvutinägemist, robootikat ja loomuliku keele töötlemist. Ennustav hooldus, mustrituvastus, automaatne ajastamine, sihitud reklaam ja klientide tagasiside analüüs on mõned peamised eelised. Tehisintellekti (AI) tehnoloogia parandab oluliselt lennutegevust ja avaldab märkimisväärset mõju kommertslennundussektorile. Ülemaailmsed lennufirmad võtavad kasutusele AI ja muud tipptehnoloogiad, et pakkuda individuaalseid teenuseid ja parandada kliendikogemust. Lennujaamas automatiseerivad iseteeninduskioskid protseduurid ja turvakontrollid. Lisaks võib neid liigitada vaid jäämäe tipuks, allpool on esile tõstetud mitmeid muid rakendusi: 

1. Reisija identifitseerimine

Tänu turvaskanneritele, masinõppetehnikatele ja biomeetrilisele tuvastamisele suureneb maapealse tööjõu töö efektiivsus. Paljud USA lennujaamad kasutavad AI-d potentsiaalsete ohtude tuvastamiseks hõivatud lennujaamades. AI-võimalustega tööriistad võivad reisijate tuvastamise protsessi kiirendada.

2. Pagasi kontroll

Syntech ONEJaapani Osaka lennujaama paigaldatakse AI platvorm pagasi filtreerimiseks paljude konveierilintide jaoks. Syntech One’i võimet tuvastada võimalikke ohte parandab selle ühilduvus röntgenikiirguse turvasüsteemiga. Turvatöötajad saavad automaatse pagasikontrolli abil kiiresti ja tõhusalt leida keelatud asju, mis vähendaks oluliselt turvatöötajate töökoormust.

3. Toodete kujundamine

Lennundussektor eelistab sageli taskukohaseid ja töökindlaid lennukiosi, et võimaluse korral kulusid vähendada. Selliste komponentide loomiseks saavad autotootjad kombineerida generatiivseid struktuure AI-algoritmidega. Iteratiivne projekteerimine on protsess, mille käigus tehnoloogid või arhitektid toodavad iteratiivselt täiusliku toote, kasutades sisendina disainikriteeriume koos piirangute ja omadustega, nagu materjalid, saadaolevad varad ja kindlaksmääratud eelarve. Täiustatud disainiprogrammeerimine võib võimaldada tootedisaineritel AI-ga kiiresti sidudes erinevaid disainiideid hinnata. Disainerid saaksid seda uuendust kasutada uute kergete ja taskukohaste toodete loomiseks. Tehisintellekt võib seetõttu aidata lennukitööstusel oma disaini- ja tootmismeetodeid optimeerida.

4. Piletite dünaamiline hinnakujundus

Kui olete kunagi ostnud lennupileti, siis teate, et see on ainulaadne kogemus. Sõltuvalt teie reiside võrdlustööriistast võivad samale lennule kehtida erinevad hinnad. Hinda mõjutavad nii väljumisaeg, sihtkoht, reisi pikkus kui ka saadaolevate piletite arv. Pileti hind võib minuti kaupa erineda. Selle põhjuseks on asjaolu, et lennufirmad kasutavad tava, mida nimetatakse dünaamiliseks hinnakujunduseks. See on meetod hinnakujunduse muutmiseks kõrgeima kasumi tasemeni, lähtudes praegustest turutingimustest. Dünaamilised hinnakujundusalgoritmid kasutavad keerukaid tehnikaid, nagu masinõpe ja ulatuslik andmeanalüüs. 

5. Viivituse prognoos

Viivitused on sagedased ja neid mõjutavad enamasti erinevad muutujad. Kaasaegsed ML-põhised rakendused võivad aidata lennufirmadel ja lennujaamadel üle maailma ette näha viivitusi ja teavitada kliente viivitamatult. Klientidel on rohkem aega vajaduse korral reisiplaanide muutmiseks või muude korralduste tegemiseks, mis parandab oluliselt lennundustööstuse UX-i (User Experience).

6. Tõhus kütusekasutus

Lennundustööstus seab esikoha kütusekvaliteedile ning isegi õhusõidukite kütusekulu väike langus võib oluliselt mõjutada ettevõtte kasumlikkust ja jätkusuutlikkust.

AI-toega seadmete kasutuselevõtt võib vähendada kütusekulu. Näiteks võib Prantsuse idufirma Safety Line'i masinõpperakendus aidata pilootidel enne iga lendu ronimistrajektoore parandada. Tõusuprotsess kasutab kõige rohkem bensiini, nii et selle etapi täiustamine annab märkimisväärse rahalise kokkuhoiu.

7. Toimiv tarneahela juhtimine

Jaotusvõrk kasutab tehisintellekti, mis ühtlustab lennundustööstust. Hooldus ja rutiinsed remonditööd on tarneahela täiustatud pädevusega hõlpsamini teostatavad kui käsitsi ühilduvad. Kuna remondi kuupäev on tavaliselt ette teada, säästab see ka raha ja minimeerib seisakuid. Andmete kogumise automatiseerimine võimaldab tarneahela haldussuutlikkust kiiresti täiustada.

8. Praktika ja koolitus

AI-d saab kasutada lennutreeningu koostamiseks. AI simulatsioone saab kombineerida interaktiivsete virtuaalsete raamistikega, et anda pilootidele täielik simulatsioonikeskkond. Tehisintellekti võimekusega simulaatoreid võib kasutada ka akadeemiliste andmete (nt biomeetria) kogumiseks ja hindamiseks, et töötada välja kohandatud koolitusrežiimid, mis põhinevad õpilaste õppeedukusel. See võib osutuda tugevaks ehituspunktiks. 

9. Kliendirahulolu

Kommertslennunduses on klientide rahulolu ja teeninduse tase üliolulised. AI on üks meetod, mida lennufirmad võivad kasutada klientide kaasamise suurendamiseks ja esmaklassilise klienditeeninduse pakkumiseks. Tehisintellekti (AI) juhitud vestlusrobotid on automatiseeritud süsteemid, mis suudavad pakkuda reaalajas inimlikku tarbijateenust. Veebivestlusbotid võivad aidata ettevõtteid klienditoe automatiseerimise kaudu. Selle saavutamiseks on mitmeid viise, sealhulgas:

• Nõuanded, kuidas aidata klientidel teha täpseid ja isikupärastatud oste
• AI-toega vestlusbotid võivad pakkuda kiiret ja viisakat tuge.
• Automaatne abi oleks alati saadaval.
• Klientidega suhtlemine võib osutuda produktiivsemaks.

10. Hoolduse planeerimine

Maailma suurim lennukite tootja Airbus võtab oma lennukite remondiprotseduuride töökindluse suurendamiseks kasutusele AI-rakendused. Pilvepõhine tööriist Skywise aitab praktilist andmete salvestamist. Autopark kogub ja salvestab pidevalt tohutul hulgal andmeid, analüüsib neid ja salvestab pilveserverisse. Tehisintellekt ja ennustav analüütika loovad lennundustööstusele süstemaatilise meetodi lennukite hoolduseks tõhusa protseduuri valimiseks.

Seni on lennunduses tehisintellekti kasutatud ainult kohapeal. Masinaõpet on kasutatud mustrite ja kõrvalekallete leidmiseks massilistest andmetest, mis on lennukitest ja mootoritest alla teisendatud. Lennundussektor on alles hiljuti alustanud oma teekonda tehisintellekti suunas; seetõttu on AI täielik omaksvõtmine keeruline ja võib võtta veidi aega. Tänapäeval areneb tehnoloogia aga meeletu kiirusega. Et ettevõtted saaksid digitaalsest ümberkujundamisest kasu, peavad nad olema kiired, tõhusad, pikaajalised ja tootlikud. AI rakendamine aitab reisi- ja lennundussektorit. Individuaalse kliendikogemuse pakkumise saavad teenusepakkujad, kes kasutavad tehisintellekti toega vestlusroboteid, kiirsõnumirakendusi ja muid intelligentseid tööriistu.

viited:

• https://www.analyticssteps.com/blogs/8-applications-ai-aerospace-industry
• https://aithority.com/predictive/ai-applications-in-aviation-and-travel-industry/#:~:text=The%20aviation%20industry%20leverages%20AI,to%20improve%20overall%20customer%20experience
• https://addepto.com/blog/fly-to-the-sky-with-ai-how-is-artificial-intelligence-used-in-aviation/#
• https://www.techopedia.com/the-role-of-artificial-intelligence-in-the-aviation-industry/2/33247

<!–

->