향후 몇 년 동안 AI는 비용 절감, 설계 프로세스 단축, 중복 제거, 실험, 증강, 지원, 생산 및 업그레이드를 통해 항공 우주 산업에서 몇 가지 획기적인 발전을 가져올 것으로 예상됩니다. AI 개발은 항공 및 항공 우주 부문이 생산 방법을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 항공 우주 산업은 주로 고품질 데이터에 대한 액세스 부족, 복잡한 모델보다 단순한 모델 선호, 효과적으로 실행할 수 있는 유능한 직원 및 파트너의 필요성으로 인해 AI 접근 방식의 채택이 제한적입니다. 그러나 적절한 파트너는 AI를 항공우주 회사의 생산성, 효율성, 개발 및 속도에 영향을 미치는 혁신적인 혁신으로 만들 수 있습니다. 항공 부문은 기계 학습, 컴퓨터 비전, 로봇 및 자연어 처리를 사용하여 AI의 이점을 얻습니다. 예측 유지 관리, 패턴 인식, 자동 예약, 타겟 광고 및 고객 피드백 분석이 주요 이점 중 일부입니다. 인공 지능(AI) 기술은 비행 운영을 크게 향상시키고 상업용 항공 부문에 상당한 영향을 미치고 있습니다. 전 세계 최고의 항공사 비즈니스는 AI 및 기타 첨단 기술을 채택하여 개별화된 서비스를 제공하고 고객 경험을 개선하고 있습니다. 공항에서 셀프 서비스 키오스크는 절차와 보안 검사를 자동화합니다. 또한 이들은 빙산의 일각으로 분류될 수 있으며 아래에 강조 표시된 몇 가지 다른 응용 프로그램이 있습니다.
- 승객 식별
보안 스캐너, 기계 학습 기술 및 생체 인식 덕분에 지상 인력의 운영 효율성이 향상됩니다. 많은 미국 공항에서 AI를 사용하여 혼잡한 공항에서 잠재적인 위협을 식별합니다. AI 기능이 있는 도구에는 승객 식별 프로세스를 가속화할 수 있는 기능이 있습니다.
- 수하물 검사
신텍원수많은 컨베이어 벨트의 수하물을 걸러내는 AI 플랫폼이 일본 오사카 공항에 설치될 예정이다. 가능한 위험을 감지하는 Syntech One의 능력은 X-ray 보안 시스템과의 호환성으로 인해 향상되었습니다. 보안 요원은 보안 요원의 업무량을 획기적으로 줄여주는 자동화된 수하물 검색을 사용하여 불법 물품을 빠르고 효과적으로 찾을 수 있습니다.
- 제품 디자인
항공 부문은 가능한 한 비용을 절감하기 위해 저렴하고 신뢰할 수 있는 항공기 부품을 선호합니다. 이러한 구성 요소를 만들기 위해 자동차 제조업체는 생성 구조를 AI 알고리즘과 결합할 수 있습니다. 반복 설계는 기술자 또는 건축가가 재료, 사용 가능한 자산 및 지정된 예산과 같은 제약 및 특성과 함께 설계 기준을 입력으로 사용하여 완벽한 제품을 반복적으로 생성하는 프로세스입니다. 고급 디자인 프로그래밍을 통해 제품 디자이너는 AI와 빠르게 결합할 때 다양한 디자인 아이디어를 평가할 수 있습니다. 디자이너는 이 혁신을 사용하여 새롭고 저렴한 제품을 만들 수 있습니다. 따라서 AI는 항공기 산업이 설계 및 생산 방법을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 티켓에 대한 동적 가격 책정
항공권을 구매한 적이 있다면 이것이 독특한 경험이라는 것을 알고 있습니다. 여행 비교 도구에 따라 동일한 항공편에 다른 가격이 적용될 수 있습니다. 출발 시간, 목적지, 여정의 길이 및 사용 가능한 티켓 수는 모두 가격에 영향을 미칩니다. 티켓 가격은 분마다 다를 수 있습니다. 항공사가 동적 가격 책정이라는 관행을 사용하기 때문입니다. 현재 시장 상황에 따라 최고 수준의 이익으로 가격을 수정하는 방법입니다. 동적 가격 책정 알고리즘은 기계 학습 및 광범위한 데이터 분석과 같은 정교한 기술을 사용합니다.
- 지연 예측
지연은 빈번하며 대부분 다양한 변수의 영향을 받습니다. 최신 ML 기반 앱은 전 세계 항공사와 공항이 지연을 예측하고 고객에게 즉시 알릴 수 있도록 지원합니다. 고객은 여행 계획을 변경하거나 필요한 경우 다른 준비를 할 수 있는 더 많은 시간을 갖게 되며, 이는 항공 산업의 UX(사용자 경험)를 크게 향상시킬 것입니다.
- 연료의 효율적인 사용
항공우주 산업은 연료 품질을 중시하며 항공기 연료 소비가 약간 감소하더라도 비즈니스의 수익성과 지속 가능성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
AI 구동 장치를 배치하면 연료 사용이 감소할 수 있습니다. 예를 들어, 프랑스 스타트업인 Safety Line의 기계 학습 애플리케이션은 조종사가 각 비행 전에 등반 궤적을 개선하도록 도울 수 있습니다. 오름차순 프로세스는 가장 많은 가솔린을 사용하므로 이 단계를 개선하면 상당한 재정적 절약이 가능합니다.
- 작동하는 공급망 관리
물류 네트워크는 AI를 사용하여 항공 산업을 합리화하고 있습니다. 유지 보수 및 일상적인 수리는 수동으로 호환되는 것보다 향상된 공급망 역량으로 수행하기가 더 쉽습니다. 일반적으로 수리 날짜를 미리 알기 때문에 비용도 절약하고 가동 중단 시간도 최소화할 수 있습니다. 데이터 수집 자동화를 통해 공급망 관리 기능을 빠르게 개선할 수 있습니다.
- 실습 및 교육
AI는 비행 훈련을 구성하는 데 사용할 수 있습니다. AI 시뮬레이션을 대화형 가상 프레임워크와 결합하여 파일럿에게 완벽한 시뮬레이션 환경을 제공할 수 있습니다. 인공 지능 기능이 있는 시뮬레이터는 생체 인식과 같은 학업 데이터를 수집 및 평가하여 학생의 학업 성취도에 기반한 맞춤형 훈련 요법을 개발하는 데에도 사용될 수 있습니다. 이것은 강력한 빌딩 포인트가 될 수 있습니다.
- 고객 만족
상업용 항공에서는 고객 만족과 서비스 수준이 매우 중요합니다. AI는 항공사가 고객 참여를 높이고 최고의 고객 관리를 제공하기 위해 사용할 수 있는 한 가지 방법입니다. 인공 지능(AI) 기반 챗봇은 인간과 같은 실시간 소비자 서비스를 제공할 수 있는 자동화된 시스템입니다. 온라인 챗봇은 고객 지원을 자동화하여 비즈니스를 도울 수 있습니다. 이를 수행하는 방법에는 다음과 같은 여러 가지가 있습니다.
- 고객이 정확하고 개인화된 구매를 하도록 돕는 방법에 대한 조언
- AI 기반 챗봇은 신속하고 정중한 지원을 제공할 수 있습니다.
- 자동 지원은 항상 사용할 수 있습니다.
- 고객 상호 작용이 더 생산적일 수 있습니다.
- 유지보수 계획
세계 최대 항공기 제조업체인 Airbus는 항공기 수리 절차의 신뢰성을 높이기 위해 AI 애플리케이션을 채택하고 있습니다. Skywise라는 클라우드 기반 도구는 실용적인 데이터 저장을 지원합니다. 플릿은 엄청난 양의 데이터를 지속적으로 수집 및 기록하고 분석하여 클라우드 서버에 저장합니다. AI와 예측 분석은 항공 업계가 비행기를 유지 관리하기 위한 효율적인 절차를 선택할 수 있는 체계적인 방법을 만듭니다.
지금까지 항공 분야의 AI는 지상에서만 사용되었습니다. 기계 학습은 항공기 및 엔진에서 하향 변환된 방대한 데이터에서 패턴과 이상을 찾는 데 사용되었습니다. 항공 부문은 최근에야 AI를 향한 여정을 시작했습니다. 따라서 AI를 완전히 수용하는 것은 어려울 것이며 시간이 걸릴 수 있습니다. 그러나 오늘날 기술은 엄청난 속도로 발전하고 있습니다. 기업이 디지털 혁신의 이점을 얻으려면 신속하고 효율적이며 오래 지속되고 생산적이어야 합니다. AI 구현은 여행 및 항공 부문에 도움이 될 것입니다. 서비스 제공업체는 AI 기반 챗봇, 인스턴트 메시징 앱 및 기타 지능형 도구를 사용하여 개별화된 클라이언트 경험을 제공할 수 있습니다.
참조 :
- 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
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