Большие данные в авиации: 4 кейса применения Big Data в аэропортах и самолетах

Автор Категория , , , ,
Большие данные в авиации: 4 кейса применения Big Data в аэропортах и самолетах

Как большие данные и машинное обучение используется авиакомпаниями и аэропортами для обеспечения безопасности полетов, технического обслуживания самолетов и изучения клиентских предпочтений: разбираемся на примерах внедрения технологий Big Data и Machine Learning в отечественную и зарубежную авиаиндустрию.

1. Большие данные для обеспечения безопасности полетов, взлетов и посадок

Технологии Big Data позволяют объединить информацию о рейсе и его пассажирах со сведениями о фактической погоде, показаниями бортовых датчиков и данными о других самолетах для оптимизации полетного курса, сводя к минимуму расходы на топливо. При возникновении проблем в полете, авиакомпания может не только оптимизировать маршрут, но и изменить его на основе рейтинга, который присваивается каждому самолету. Например, если в аэропорту доступно только лишь 3 посадочные полосы, авиаперевозчик переносит некоторые рейсы в другие аэровокзалы с учетом их рейтинга [1].

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, транспорт, авиация, самолеты, аэропорты
Big Data и Machine Learning помогают авиакомпаниям оптимизировать полетные маршруты

2. Большие данные для своевременного ремонта и технического обслуживания самолетов

В 2016 году «Аэрофлот» внедрил систему диагностики и прогнозирования технического состояния узлов и агрегатов своих воздушных судов с применением инструментов Big Data. С борта самолета в наземные службы автоматически поступает информация о его техническом состоянии, чтобы задолго до поломки знать об износе деталей [2]. Благодаря предупреждениям, которые с точностью до 99,5% сообщают, что в определенной части самолета в течение следующих 2-х рейсов случится поломка, можно заранее подготовить детали, которые необходимо заменить или отремонтировать [1]. Это повышает эффективность использования воздушного судна, сокращая время его простоя на вынужденный ремонт [2].

3. Большие данные для изучения пассажирских предпочтений и повышения продаж

Не только банки и торговые сети используют Big Data для персонализации маркетинга, чтобы удержать старых покупателей и привлечь новых, а также уменьшить рекламный бюджет, увеличив при этом продажи. Эти технологии востребованы и авиакомпаниями. В частности, «Аэрофлот» применяет Big Data для интеллектуальной сегментации клиентов. Вместе с «Техносервом» в 2017 году авиаперевозчик разработал систему, основанную на анализе больших данных и модели машинного обучения (Machine Learning). Эти технологии позволили определить предпочтения аудитории, провести сегментацию клиентов по их покупательской способности и потенциальной доходности.

Аналогичный проект реализует авиакомпания S7 Airlines. Совместно с фирмой VisionLabs авиаперевозчик внедряет систему распознавания лиц пассажиров в аэропорту Домодедово, чтобы идентифицировать своих пассажиров и персонализировать услуги для посетителей бизнес-залов  [2].

Лоукостер Ryanair использует большие данные для таргетированной рекламы, о которой мы рассказывали здесь. Авиакомпании KLM и SWISS с помощью Big Data улучшают качество обслуживания клиентов. Компания British Airways собирает информацию о пассажирах для индивидуализации своего сервиса и персонализации маркетинга [3].

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, транспорт, авиация, самолеты, аэропорты
Big Data и Machine Learning помогают авиакомпаниям сегментировать клиентов и персонализировать маркетинговые предложения

4. Большие данные для оптимизации пассажиропотоков в аэропорту

Один из крупнейших в мире и самый загруженный аэропорт по объему международного пассажирского трафика, аэропорт Дубая, собирает данные о рейсах и перемещении пассажиров. Анализ этой информации применяется для оптимизации работы аэропорта и повышения удовлетворенности пассажиров. Аэропорт использует сложные алгоритмы для динамического назначения выходов на посадку и прилет. В частности, если на 2-х рейсах много пассажиров, пересаживающихся с одного борта на другой, их выходы будут назначены рядом друг с другом.

Еще в аэропорту Дубая есть множество магазинов duty free, которые очень любят пассажиры. Увлекшись шопингом, люди опаздывают на рейсы. В этих случаях напоминания по громкой связи не слишком помогают, поскольку пассажиры часто не говорят ни на английском, ни на арабском и не понимают таких объявлений. Аэропорт внедрил систему оповещений в каждом из магазинов duty free, которая сканирует посадочные талоны и направляет пассажиру оповещение на его родном языке. В сообщение указано, к какому выходу ему нужно пройти, по какому маршруту, и сколько на это потребуется времени. Благодаря этой системе количество опоздавших на рейсы существенно снизилось, а уровень удовлетворенности клиентов от сервиса в аэропорту – вырос [4].

Big Data, Большие данные, машинное обучение, Machine Learning, транспорт, авиация, самолеты, аэропорты
Big Data и Machine Learning помогают аэропортам оптимизировать пассажиропотоки

О других примерах применения больших данных и машинного обучения в аэропортах читайте в нашей следующей статье.

Хотите извлечь выгоду от больших данных и машинного обучения в своем бизнесе? Узнайте, как использовать Big Data и Machine Learning для своих прикладных задач, на наших практических курсах! Осваивайте современные методы и средства управления корпоративной информацией и бизнес-процессами на уровне топ-менеджера, аналитика, инженера или администратора.

Мы подробно расскажем всю необходимую теорию, детально покажем практику настройки программно-аппаратных решений, научим эффективной разработке уникальных моделей и алгоритмов, чтобы внедрение новых технологий принесло вашему бизнесу реальную пользу. Выбирайте нужную образовательную программу, записывайтесь на занятия и приходите в наш учебный центр!

Источники

  1. http://ru.datasides.com/big-data-в-авиаперевозках-существенный-прор/
  2. http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:ИТ_в_авиации
  3. http://36.ns-we.ru/blog/2017/03/17/kak-aviakompanii-ispolzuyut-big-data/
  4. https://habr.com/ru/company/newprolab/blog/318208/