การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในภาคการบิน

ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า AI คาดว่าจะนำมาซึ่งความก้าวหน้ามากมายในอุตสาหกรรมการบินและอวกาศ โดยการลดต้นทุน ลดขั้นตอนการออกแบบ กำจัดความซ้ำซ้อน การทดลอง การเสริม การสนับสนุน การผลิต และการอัพเกรดสิ่งต่าง ๆ การพัฒนา AI อาจช่วยให้ภาคการบินและอวกาศปรับปรุงวิธีการผลิตของตนได้ อย่างไรก็ตาม อุตสาหกรรมการบินและอวกาศมีการนำแนวทาง AI มาใช้อย่างจำกัด สาเหตุหลักมาจากการขาดการเข้าถึงข้อมูลคุณภาพสูง เลือกใช้แบบจำลองที่เรียบง่ายมากกว่าแบบจำลองที่ซับซ้อน และความต้องการพนักงานและพันธมิตรที่มีความสามารถมากขึ้นในการดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม พันธมิตรที่เหมาะสมอาจทำให้ AI เป็นนวัตกรรมปฏิวัติวงการที่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงาน ประสิทธิผล การพัฒนา และความเร็วของบริษัทการบินและอวกาศ ภาคการบินใช้การเรียนรู้ของเครื่อง คอมพิวเตอร์วิทัศน์ หุ่นยนต์ และการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อใช้ประโยชน์จาก AI การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ การจดจำรูปแบบ การตั้งเวลาอัตโนมัติ การโฆษณาแบบกำหนดเป้าหมาย และการวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าคือข้อดีที่สำคัญบางประการ เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยยกระดับการปฏิบัติการการบินอย่างมาก และมีผลกระทบสำคัญต่อภาคการบินเชิงพาณิชย์ ธุรกิจสายการบินชั้นนำทั่วโลกนำ AI และเทคโนโลยีล้ำสมัยอื่นๆ มาใช้เพื่อให้บริการเฉพาะบุคคลและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า ที่สนามบิน ตู้บริการตนเองจะดำเนินขั้นตอนและการตรวจสอบความปลอดภัยโดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ สิ่งเหล่านี้ยังจัดได้เป็นเพียงส่วนเล็กๆ เท่านั้น ยังมีการใช้งานอื่นๆ อีกหลายรายการที่ได้รับการเน้นด้านล่าง: 

1. บัตรประจำตัวของผู้โดยสาร

ประสิทธิภาพการปฏิบัติงานจะเพิ่มขึ้นในหมู่พนักงานภาคพื้นดินด้วยเครื่องสแกนความปลอดภัย เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง และการระบุตัวตนแบบไบโอเมตริก สนามบินหลายแห่งในสหรัฐฯ ใช้ AI เพื่อระบุภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นในสนามบินที่มีผู้คนพลุกพล่าน เครื่องมือที่มีความสามารถด้าน AI มีความสามารถในการเร่งกระบวนการระบุตัวตนผู้โดยสาร

2. การตรวจสอบสัมภาระ

ซินเทควันซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AI เพื่อกรองสัมภาระสำหรับสายพานลำเลียงจำนวนมาก ได้รับการติดตั้งที่สนามบินโอซาก้าของญี่ปุ่น ความสามารถของ Syntech One ในการตรวจจับอันตรายที่อาจเกิดขึ้นได้รับการปรับปรุงด้วยความเข้ากันได้กับระบบรักษาความปลอดภัยด้วยรังสีเอกซ์ เจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยจะสามารถค้นหาสิ่งผิดกฎหมายได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพด้วยการใช้ระบบคัดกรองสัมภาระอัตโนมัติซึ่งจะช่วยลดภาระงานของเจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยได้อย่างมาก

3. การออกแบบผลิตภัณฑ์

ภาคการบินมักนิยมชิ้นส่วนเครื่องบินที่มีราคาไม่แพงและเชื่อถือได้เพื่อลดต้นทุนในทุกที่ที่เป็นไปได้ ในการสร้างส่วนประกอบดังกล่าว ผู้ผลิตรถยนต์สามารถรวมโครงสร้างเชิงกำเนิดเข้ากับอัลกอริธึม AI ได้ การออกแบบซ้ำเป็นกระบวนการที่นักเทคโนโลยีหรือสถาปนิกผลิตผลิตภัณฑ์ที่สมบูรณ์แบบซ้ำแล้วซ้ำเล่าโดยใช้เกณฑ์การออกแบบเป็นข้อมูลนำเข้า ควบคู่ไปกับข้อจำกัดและคุณลักษณะ เช่น วัสดุ สินทรัพย์ที่มีอยู่ และงบประมาณที่ระบุ การเขียนโปรแกรมการออกแบบขั้นสูงอาจช่วยให้นักออกแบบผลิตภัณฑ์สามารถประเมินแนวคิดการออกแบบต่างๆ เมื่อจับคู่กับ AI ได้อย่างรวดเร็ว นักออกแบบสามารถใช้นวัตกรรมนี้เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่ที่มีน้ำหนักเบาและราคาไม่แพง AI อาจช่วยให้อุตสาหกรรมเครื่องบินเพิ่มประสิทธิภาพวิธีการออกแบบและการผลิตได้

4. การกำหนดราคาแบบไดนามิกสำหรับตั๋ว

หากคุณเคยซื้อตั๋วเครื่องบิน คุณจะรู้ว่านี่เป็นประสบการณ์ที่ไม่เหมือนใคร ราคาที่แตกต่างกันอาจนำไปใช้กับเที่ยวบินเดียวกัน ขึ้นอยู่กับเครื่องมือเปรียบเทียบการเดินทางของคุณ เวลาออกเดินทาง จุดหมายปลายทาง ระยะเวลาการเดินทาง และจำนวนตั๋วที่มีอยู่ ล้วนส่งผลต่อราคา ราคาตั๋วอาจแตกต่างกันไปในแต่ละนาที นั่นเป็นเพราะว่าสายการบินใช้แนวทางปฏิบัติที่เรียกว่าการกำหนดราคาแบบไดนามิก เป็นวิธีการปรับเปลี่ยนราคาให้เป็นระดับสูงสุดของกำไรตามสภาวะตลาดในปัจจุบัน อัลกอริธึมการกำหนดราคาแบบไดนามิกใช้เทคนิคที่ซับซ้อน เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุม 

5. พยากรณ์ความล่าช้า

ความล่าช้าเกิดขึ้นบ่อยครั้งและส่วนใหญ่ได้รับอิทธิพลจากตัวแปรต่างๆ แอปที่ใช้ ML สมัยใหม่สามารถช่วยเหลือสายการบินและสนามบินทั่วโลกคาดการณ์ความล่าช้าและแจ้งให้ลูกค้าทราบได้ทันที ลูกค้าจะมีเวลามากขึ้นในการเปลี่ยนแปลงแผนการเดินทางหรือจัดเตรียมการอื่นๆ หากจำเป็น ซึ่งจะช่วยปรับปรุง UX (ประสบการณ์ผู้ใช้) สำหรับอุตสาหกรรมการบินได้อย่างมาก

6. การใช้เชื้อเพลิงอย่างมีประสิทธิภาพ

อุตสาหกรรมการบินและอวกาศให้ความสำคัญกับคุณภาพเชื้อเพลิงเป็นพิเศษ และแม้แต่การใช้เชื้อเพลิงเครื่องบินที่ลดลงเล็กน้อยก็อาจส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อผลกำไรและความยั่งยืนของธุรกิจ

การใช้งานอุปกรณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI อาจส่งผลให้การใช้เชื้อเพลิงลดลง ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงของ Safety Line สตาร์ทอัพสัญชาติฝรั่งเศส สามารถช่วยนักบินปรับปรุงวิถีการปีนเขาก่อนการบินแต่ละครั้งได้ กระบวนการจากน้อยไปมากใช้น้ำมันเบนซินมากที่สุด ดังนั้นการปรับปรุงขั้นตอนนี้จึงช่วยประหยัดเงินได้มาก

7. การจัดการห่วงโซ่อุปทานที่ได้ผล

เครือข่ายการกระจายสินค้าใช้ AI ซึ่งทำให้อุตสาหกรรมการบินมีประสิทธิภาพดีขึ้น การบำรุงรักษาและการซ่อมแซมตามกิจวัตรสามารถเข้าถึงได้ง่ายกว่าเมื่อดำเนินการด้วยความสามารถของห่วงโซ่อุปทานที่ได้รับการปรับปรุงมากกว่าการเข้ากันได้ด้วยตนเอง เนื่องจากโดยปกติจะทราบวันที่ซ่อมแซมล่วงหน้า จึงช่วยประหยัดเงินและลดเวลาหยุดทำงานให้เหลือน้อยที่สุด ระบบอัตโนมัติของการรวบรวมข้อมูลช่วยให้สามารถปรับปรุงความสามารถในการจัดการห่วงโซ่อุปทานได้อย่างรวดเร็ว

8. การปฏิบัติและการฝึกอบรม

AI สามารถใช้สร้างการฝึกบินได้ การจำลอง AI สามารถใช้ร่วมกับเฟรมเวิร์กเสมือนจริงเชิงโต้ตอบได้ เพื่อให้นักบินมีสภาพแวดล้อมการจำลองที่สมบูรณ์ เครื่องจำลองที่มีความสามารถด้านปัญญาประดิษฐ์ยังสามารถใช้เพื่อรวบรวมและประเมินข้อมูลทางวิชาการ เช่น ข้อมูลชีวภาพ เพื่อพัฒนาแผนการฝึกอบรมที่ปรับแต่งตามผลการเรียนของนักเรียน นี่สามารถพิสูจน์ได้ว่าเป็นจุดสร้างที่แข็งแกร่ง 

9. ความพึงพอใจของลูกค้า

ในการบินเชิงพาณิชย์ ความพึงพอใจของลูกค้าและความสามารถในการให้บริการถือเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง AI เป็นวิธีการหนึ่งที่สายการบินอาจใช้เพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าและมอบการดูแลลูกค้าชั้นหนึ่ง แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นระบบอัตโนมัติที่สามารถให้บริการผู้บริโภคแบบเรียลไทม์ได้เหมือนมนุษย์ แชทบอทออนไลน์สามารถช่วยเหลือธุรกิจได้ด้วยการสนับสนุนลูกค้าแบบอัตโนมัติ มีหลายวิธีในการบรรลุเป้าหมายนี้ ซึ่งรวมถึง:

• คำแนะนำในการช่วยให้ลูกค้าซื้อสินค้าได้อย่างถูกต้องและเป็นส่วนตัว
• แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถให้การสนับสนุนที่รวดเร็วและสุภาพ
• ความช่วยเหลืออัตโนมัติจะมีให้เสมอ
• การโต้ตอบกับลูกค้าสามารถพิสูจน์ได้ว่ามีประสิทธิผลมากขึ้น

10. การวางแผนการบำรุงรักษา

Airbus ผู้ผลิตเครื่องบินรายใหญ่ที่สุดของโลกกำลังนำแอปพลิเคชัน AI มาใช้เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือของขั้นตอนการซ่อมเครื่องบิน เครื่องมือบนคลาวด์ที่เรียกว่า Skywise ช่วยในการจัดเก็บข้อมูลที่ใช้งานได้จริง ฟลีตรวบรวมและบันทึกข้อมูลจำนวนมหาศาล วิเคราะห์ และบันทึกไว้บนเซิร์ฟเวอร์คลาวด์อย่างต่อเนื่อง AI และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สร้างวิธีการที่เป็นระบบสำหรับอุตสาหกรรมสายการบินในการเลือกขั้นตอนที่มีประสิทธิภาพในการดูแลรักษาเครื่องบิน

จนถึงขณะนี้ AI ในการบินเป็นเพียงการใช้งานภาคพื้นดินเท่านั้น การเรียนรู้ของเครื่องถูกนำมาใช้เพื่อค้นหารูปแบบและความผิดปกติในข้อมูลขนาดใหญ่ที่ถูกแปลงจากเครื่องบินและเครื่องยนต์ ภาคการบินเพิ่งเริ่มต้นการเดินทางสู่ AI; ดังนั้นการนำ AI มาใช้อย่างเต็มที่จึงเป็นเรื่องที่ท้าทายและอาจต้องใช้เวลาพอสมควร อย่างไรก็ตาม ในปัจจุบัน เทคโนโลยีกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว เพื่อให้ธุรกิจได้รับประโยชน์จากการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล จะต้องรวดเร็ว มีประสิทธิภาพ ยั่งยืน และมีประสิทธิผล การนำ AI ไปใช้จะช่วยภาคการเดินทางและการบิน ผู้ให้บริการสามารถมอบประสบการณ์ลูกค้าที่เป็นรายบุคคลได้โดยใช้แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI แอพส่งข้อความ และเครื่องมืออัจฉริยะอื่น ๆ

อ้างอิง:

• 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

<!–

->