Kunstig intelligens (AI)-applikasjoner i luftfartssektoren

I løpet av de neste årene er AI anslått å bringe flere gjennombrudd i romfartsindustrien ved å kutte kostnader, forkorte designprosesser, eliminere duplisering, eksperimentere, utvidelse, støtte, produksjon og oppgradere ting. AI-utvikling kan hjelpe luftfarts- og romfartssektorene med å forbedre produksjonsmetoder. Luftfartsindustrien har imidlertid begrenset bruk av AI-tilnærminger, først og fremst på grunn av mangel på tilgang til data av høy kvalitet, en preferanse for enkle modeller fremfor komplekse modeller, og et behov for mer kompetente ansatte og partnere for å utføre det effektivt. Den riktige partneren kan imidlertid gjøre AI til en revolusjonerende innovasjon som påvirker luftfartsselskapers produktivitet, effektivitet, utvikling og hastighet. Luftfartssektoren bruker maskinlæring, datasyn, robotikk og naturlig språkbehandling for å dra nytte av kunstig intelligens. Prediktivt vedlikehold, mønstergjenkjenning, automatisk planlegging, målrettet annonsering og en analyse av tilbakemeldinger fra kunder er noen av de viktigste fordelene. Teknologi med kunstig intelligens (AI) forbedrer flyoperasjoner betydelig og har en betydelig innvirkning på den kommersielle luftfartssektoren. De beste flyselskapene over hele verden tar i bruk AI og andre banebrytende teknologier for å tilby individualiserte tjenester og forbedre kundeopplevelsen. På flyplassen automatiserer selvbetjente kiosker prosedyrer og sikkerhetskontroller. Dessuten kan disse kategoriseres som bare toppen av isfjellet, det er flere andre applikasjoner som har blitt fremhevet nedenfor: 

1. Identifikasjon av passasjeren

Driftseffektiviteten vil øke blant arbeidsstyrken på bakken takket være sikkerhetsskannere, maskinlæringsteknikker og biometrisk identifikasjon. Mange amerikanske flyplasser bruker kunstig intelligens for å identifisere potensielle trusler på travle flyplasser. Verktøy med AI-funksjoner har muligheten til å fremskynde passasjeridentifikasjonsprosessen.

2. Bagasjekontroll

Syntech ONE, en AI-plattform for å filtrere bagasje for en rekke transportbånd, skal installeres på Japans Osaka-flyplass. Syntech Ones kapasitet til å oppdage mulige farer er forbedret av kompatibiliteten med røntgensikkerhetssystemet. Sikkerhetspersonell vil raskt og effektivt kunne finne ulovlige ting ved bruk av automatisert bagasjekontroll som vil redusere arbeidsmengden til sikkerhetspersonellet dramatisk.

3. Designe produkter

Luftfartssektoren favoriserer ofte rimelige og pålitelige flydeler for å kutte kostnader der det er mulig. For å lage slike komponenter kan bilprodusenter kombinere generative strukturer med AI-algoritmer. Iterativ design er en prosess der teknologer eller arkitekter iterativt produserer et perfekt produkt ved å bruke designkriterier som input sammen med begrensninger og egenskaper som materialer, tilgjengelige eiendeler og et spesifisert budsjett. Avansert designprogrammering kan gjøre det mulig for produktdesignere å evaluere ulike designideer når de kobles sammen med AI raskt. Designere kan bruke denne innovasjonen til å lage nye lette og rimelige produkter. AI kan derfor hjelpe flyindustrien med å optimalisere design og produksjonsmetoder.

4. Dynamisk prissetting av billetter

Hvis du noen gang har kjøpt en flybillett, vet du at det er en unik opplevelse. Ulike priser kan gjelde for samme flyreise avhengig av reisesammenligningsverktøyet ditt. Avgangstid, reisemål, lengde på reisen og antall tilgjengelige billetter påvirker alle prisene. Prisen på en billett kan variere minutt for minutt. Det er fordi flyselskapene bruker en praksis kjent som dynamisk prissetting. Det er en metode for å modifisere priser til de høyeste fortjenestenivåene basert på gjeldende markedsforhold. Dynamiske prisalgoritmer bruker sofistikerte teknikker som maskinlæring og omfattende dataanalyse. 

5. Forsinket varsel

Forsinkelser er hyppige og påvirkes hovedsakelig av ulike variabler. Moderne ML-baserte apper kan hjelpe flyselskaper og flyplasser over hele verden med å forutsi forsinkelser og informere kunder raskt. Kundene vil få mer tid til å endre reiseplanene sine eller gjøre andre ordninger om nødvendig, noe som vil forbedre UX (User Experience) betydelig for luftfartsindustrien.

6. Effektiv bruk av drivstoff

Luftfartsindustrien legger en premie på drivstoffkvalitet, og selv en liten nedgang i flydrivstoffforbruk kan ha en betydelig innvirkning på bedriftens lønnsomhet og bærekraft.

Utplassering av AI-drevne enheter kan føre til en reduksjon i drivstoffbruk. For eksempel kan en fransk oppstart, Safety Lines maskinlæringsapplikasjon, hjelpe piloter med å forbedre klatrebanene sine før hver flytur. Den stigende prosessen bruker mest bensin, så å forbedre dette stadiet resulterer i betydelige økonomiske besparelser.

7. Supply Chain Management som fungerer

Distribusjonsnettverket bruker AI, som effektiviserer luftfartsindustrien. Vedlikehold og rutinereparasjoner er mer tilgjengelige å utføre med forbedret forsyningskjedekompetanse enn manuelt kompatible. Fordi datoen for reparasjonen vanligvis er kjent på forhånd, sparer det også penger og minimerer nedetid. Automatisering av datainnsamling gir mulighet for raske forbedringer i forsyningskjedestyringsevnen.

8. Praksis og opplæring

AI kan brukes til å konstruere flytrening. AI-simuleringer kan kombineres med interaktive virtuelle rammeverk for å gi piloter et komplett simuleringsmiljø. Simulatorer med evner til kunstig intelligens kan også brukes til å samle inn og vurdere akademiske data, for eksempel biometri, for å utvikle tilpassede treningsregimer basert på elevenes akademiske prestasjoner. Dette kan vise seg å være et sterkt byggepunkt. 

9. Kundetilfredshet

I kommersiell luftfart er kundetilfredshet og servicekaliber helt avgjørende. AI er en metode flyselskaper kan bruke for å øke kundeengasjementet og levere førsteklasses kundebehandling. Kunstig intelligens (AI)-drevne chatbots er automatiserte systemer som kan gi sanntids, menneskelignende forbrukertjenester. Online chatbots kan hjelpe bedrifter ved å automatisere kundestøtte. Det er mange måter å oppnå dette på, som inkluderer:

• Råd om hvordan du kan hjelpe kunder med å gjøre nøyaktige og personlig tilpassede kjøp
• AI-drevne chatbots kan tilby rask og høflig støtte.
• Automatisk assistanse vil alltid være tilgjengelig.
• Kundeinteraksjoner kan vise seg å være mer produktive.

10. Vedlikeholdsplanlegging

Verdens største produsent av fly, Airbus, tar i bruk AI-applikasjoner for å øke påliteligheten til reparasjonsprosedyren for fly. Et skybasert verktøy kalt Skywise hjelper til med praktisk datalagring. Flåten samler og registrerer kontinuerlig enorme mengder data, analyserer den og lagrer den på en skyserver. AI og prediktiv analyse skaper en systematisk metode for flyindustrien for å velge en effektiv prosedyre for vedlikehold av fly.

Til nå har AI i luftfarten kun vært ansatt på bakken. Maskinlæring har blitt brukt til å finne mønstre og anomalier i massive data som har blitt nedkonvertert fra fly og motorer. Luftfartssektoren har først nylig startet sin reise mot AI; Derfor vil fullt omfavne AI være utfordrende og kan ta en stund. Men i dag utvikler teknologien seg i en rasende hastighet. For at bedrifter skal dra nytte av digital transformasjon, må de være raske, effektive, langvarige og produktive. AI-implementering vil hjelpe reise- og luftfartssektorene. Tilveiebringelsen av individualiserte klientopplevelser kan oppnås av tjenesteleverandører som bruker AI-drevne chatbots, apper for direktemeldinger og andre intelligente verktøy.

Referanser:

• 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

<!–

->