La estabilidad operativa, sobre todo en los retrasos e irregularidades en los vuelos, ha sido uno de los desafíos más persistentes de la industria aérea, de acuerdo a la consultora de datos aéreos OAG, la cual en colaboración con Microsoft publicó un análisis en el que demuestra cómo la aplicación de la inteligencia artificial (IA) ha ayudado a aerolíneas y aeropuertos a combatir este reto.
El estudio cita nueve de los desafíos operativos más comunes, siendo el primero la escasez de personal en roles críticos y como ejemplo se menciona que en Estados Unidos hay un déficit de 17,000 pilotos, 12,800 mecánicos y 3,000 controladores de tránsito aéreo, brecha que se espera empeore en la siguiente década.
Sin embargo, como ejemplo de solución mediante la IA cita la aplicación JAL-AI de Japan Airlines, la cual reduce el tiempo de los informes post-vuelo de 60 a 20 minutos, liberando capacidad de la tripulación y mejorando la eficiencia istrativa incluso con personal limitado.
En segundo lugar está la escasez de tripulación de último minuto que llega a retrasar los vuelos, problema que Air India ha solucionado con su asistente de operaciones de vuelo Copilot, el cual permite a los equipos de operaciones reasignar rápidamente tripulación mediante consultas en lenguaje natural sobre datos de rendimiento y personal.
Un tercer tema operativo habla sobre la ventaja de turnaround en vuelos de corta distancia, la cual es de 60 minutos y si sufre un retraso de 15 minutos pondrá en riesgo el resto de la red, a lo que el Aeropuerto de Eindhoven ha combatido con su sistema Deep Turnaround, el cual mediante IA y cámaras de plataforma predice la preparación para la salida y optimiza la coordinación del personal en tiempo real.
Regularmente, los equipos en tierra carecen de visibilidad sobre lo que ocurre en la puerta de embarque, lo que dificulta prevenir retrasos antes de que se agraven, siendo este el cuarto problema que pone el reporte y como ejemplo de solución cita ApronAI de Assaia, en el Aeropuerto Roma-Fiumicino, la cual rastrea eventos de turnaround mediante análisis de video, mejorando las predicciones de preparación en tiempo real y reduciendo los retrasos en un 6%.
En quinto lugar hablan del mantenimiento tradicional y el tiempo que requieren los técnicos para hacerlo. Para ello se sugiere el asistente TAMI de Textron Aviation, mediante el cual los técnicos acceden en segundos a más de 60,000 páginas de datos de mantenimiento, reduciendo el tiempo de diagnóstico de 20 a solo 2 minutos.
Los registros de mantenimiento fragmentados y difíciles de buscar también representan un problema operativo, para ello GE Aerospace desarrolló una plataforma que permite acceder al instante a los datos de mantenimiento y activos, ayudando a las partes interesadas a evaluar rápidamente el estado técnico y los riesgos de cumplimiento…
