Diez áreas de la industria aeroespacial que se verán perturbadas por las herramientas de IA

DUBLÍN, Irlanda, Sept. 28, 2023 (GLOBE NEWSWIRE) -- El uso de la IA en la aviación va más allá de los chatbots de atención al cliente y las herramientas comparativas de precios para los viajeros. Si bien estas aplicaciones definitivamente permanecerán y se estarán presentes en todas partes, la verdadera disrupción vendrá de la optimización de las áreas “duras” de la aviación, desde la gestión de ingresos hasta la evaluación de la probabilidad de una huelga. El presidente de Avia Solutions Group, Gediminas Ziemelis, comparte sus predicciones sobre las áreas en las que la IA en la aviación marcará una gran diferencia.

1. Descubrir precios verdaderamente dinámicos. En el negocio de las aerolíneas, la gestión de ingresos nunca ha sido un juego fácil, pero lo que está en juego es aún mayor en el mundo posterior al COVID. Según la IATA, el margen de beneficio promedio por pasajero hoy en día es realmente reducido: solo 2,25 dólares, en comparación con cifras de dos dígitos en 2019. La IA puede ayudar a mejorar la difícil tarea de analizar datos históricos y calcular el precio correcto, teniendo en cuenta la ubicación del cliente y varios otros factores. Si bien las aerolíneas más grandes probablemente optarán por desarrollar sus propias soluciones a nivel interno, ya hay un número creciente de aerolíneas que se asocian con empresas como AirGain, una solución predictiva impulsada por inteligencia artificial con un lago de datos que cubre 6 mil millones de puntos de precios. 
2. Mantener la salud del motor. El mantenimiento predictivo ha sido una parte integral de MRO desde hace bastante tiempo, con sensores que ayudan a las aerolíneas a determinar cuándo y qué debe repararse o reemplazarse. La inteligencia artificial puede utilizar datos de sensores en tiempo real y patrones de fallas históricos y predictivos para reducir el tiempo de inactividad y los costos generales de mantenimiento. Un estudio reciente realizado por el Centro para el Desarrollo de Sistemas de Aviación Avanzado (CAASD) de la Universidad de Maryland encontró que el mantenimiento predictivo puede reducir los costos operativos de las aeronaves hasta en un 20 %. La IA ya está revolucionando este campo. Por ejemplo, Lufthansa Technik ha mejorado el mantenimiento de las aeronaves con sus sistemas de mantenimiento predictivo impulsados por IA. Su solución Condition Analytics emplea algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de sensores de varios componentes de la aeronave, prediciendo las necesidades de mantenimiento con notable precisión. Con la creación de los llamados “gemelos digitales” (réplicas virtuales perfectas que cambian sus parámetros según el desgaste del componente físico), los técnicos de MRO utilizan gemelos digitales para el mantenimiento predictivo y para detectar anomalías comparando los datos de los sensores del mundo real con los datos generados por los gemelos digitales.
3. Planificar la ruta más eficiente.Según la IATA, las aerolíneas gastarán 215 mil millones de dólares este año, lo que representa alrededor del 28 % de los gastos operativos, que pueden reducirse con una planificación de rutas más eficiente. Numerosas variables (incluida la congestión del tráfico aéreo, los patrones climáticos que cambian rápidamente y los costos fluctuantes del combustible) hacen que la planificación de rutas sea una tarea compleja y exigente, que puede mejorar o perjudicar los resultados de una aerolínea, dependiendo de cuán eficientemente se realice. Las plataformas basadas en IA pueden acelerar la toma de decisiones de los operadores, ayudándoles a aprovechar no solo el poder de los datos históricos sino también los mecanismos predictivos que, en conjunto, generan una imagen clara y procesable. Un ejemplo de dicha plataforma es Flyways, que utiliza datos de vuelos programados y activos para trazar rutas de vuelo que pasan por áreas menos congestionadas y evitan áreas con condiciones climáticas adversas. La solución ya ha sido probada por Alaska Airlines, y le ha ahorrado a la compañía 480 000 galones de combustible, lo que se traduce en 4600 toneladas menos de emisiones de carbono durante un período de seis meses. Los resultados de esta colaboración entre IA y operadores se reflejan no solo en ahorros de costos sino también en ayudar a las empresas a ser más sostenibles. Una vez que estas soluciones se vuelvan comunes no solo entre las aerolíneas sino también entre las autoridades aéreas de todo el mundo, miraremos hacia atrás y nos sorprenderemos de lo ineficientes que fuimos todos al planificar rutas.
4. Predicción de huelgas.Si bien las huelgas en la aviación suelen aparecer en los titulares debido a la disrupción que tienen en los planes de los viajeros (en especial durante los días festivos importantes), a menudo se pasa por alto el hecho de que las aerolíneas pueden perder decenas, si no cientos, de millones por huelga. En 2022, por ejemplo, SAS perdió 145 millones de dólares durante una huelga de pilotos de 15 días. Como la IA puede analizar no solo datos técnicos sino también sociológicos, se podría diseñar un modelo para ayudar a las aerolíneas a predecir una posible huelga y estar mejor preparadas para posibles negociaciones. IBM ya ha desarrollado modelos como este que pueden predecir la probabilidad de que los empleados individuales dejen sus trabajos, con una precisión del 95 %.
5. Mejorar los flujos de trabajo en vuelo. Una IA puede servir de ayuda no solo para el personal en tierra sino también para la tripulación de cabina. No se trata solo de facilitar las tareas rutinarias: una herramienta debidamente entrenada puede ofrecer asesoramiento experto sobre la gestión de la aeronave y la toma de decisiones rápidas e informadas, en especial cuando hay presión y las decisiones rápidas son vitales. Ya todo está en marcha para hacer realidad esta visión, las aplicaciones de IA de nivel 1 están a punto de obtener la certificación, gracias a las directrices de la EASA sobre la confiabilidad de los sistemas basados en el aprendizaje automático establecidas en abril de 2022.
6. Ayudar a los pilotos y a la tripulación a mantener su salud mental. ¿Podría un modelo de IA haber evitado el desastre del suicidio del piloto del vuelo 9525 de Germanwings que provocó la muerte de 150 personas? Si bien esta es un área de mucha especulación, los exámenes regulares del personal especialmente diseñados pueden ayudar a predecir la probabilidad de problemas mentales exacerbados por la exposición a eventos estresantes, como alteraciones del ritmo circadiano, casos de turbulencia y emergencias a bordo. Otra aplicación prometedora, que ya está siendo probada por la startup británica Blueskeye AI, es el uso de tecnología de detección facial para identificar la fatiga en los pilotos. Hoy en día, la fatiga se calcula en función del número de horas que ha volado un piloto, pero en el futuro esta métrica será muy individualizada.
7. Predicción de la probabilidad de Directivas de Aeronavegabilidad. Una Directiva de Aeronavegabilidad (AD) para una parte de la estructura o del motor puede dejar en tierra una parte considerable de la flota de una aerolínea, en especial una que no está diversificada en diferentes modelos. Conocer la probabilidad de que se produzca tal riesgo puede ser de gran ayuda en diferentes etapas de la gestión de la flota, desde la formación de la flota hasta el mantenimiento. Al igual que el software de gestión de riesgos basado en IA en bancos e instituciones financieras, se podría implementar una solución similar para calcular y mitigar los riesgos AD.
8. Mejorar los procesos internos de gestión de la calidad.Si bien ningún mal funcionamiento podrá jamás rivalizar con la factura de 20 mil millones de dólares que tuvo que pagar Boeing debido a los accidentes y la posterior puesta a tierra del 737 MAX, un problema de control de calidad aún puede llevar a una empresa a la quiebra. Si bien los estándares de garantía de calidad en la aviación ya son más altos que en cualquier otra industria debido a la estricta regulación de todo lo relacionado con la seguridad, la IA puede impulsar los protocolos internos de garantía de calidad dentro de los ámbitos de la fabricación de la aviación y la gestión de las aerolíneas. En la etapa de fabricación, un sofisticado sistema de visión por computadora mejorado mediante controles manuales puede identificar mejor los defectos en los componentes. Para las aerolíneas, un sistema de gestión de seguridad (SMS) mejorado con IA puede tener en cuenta grandes cantidades de datos de diversas fuentes, incluido el rendimiento, los socios meteorológicos y la información de mantenimiento. 
9. Encontrar la mejor solución logística para situaciones de AOG.Si bien cada situación de aeronave en tierra (AOG) es única, puede costarle a la aerolínea entre $10 000 y $150 000, sin mencionar el daño a la reputación. Resolver el enigma de encontrar la pieza de repuesto necesaria y entregarla en horas, y no en días, puede ser complicado, en especial si la situación de AOG ocurre lejos de los principales centros. Una solución de inteligencia artificial podría ayudar a la empresa a localizar y enviar rápidamente la pieza al avión. Al mismo tiempo, una solución de mantenimiento predictivo puede ayudar a prepararse para posibles eventos de AOG y garantizar que siempre haya suficientes piezas críticas en stock.
10. Determinación del precio del seguro.En el mundo posterior al 11 de septiembre, los compradores de seguros de aviación en todo el mundo siguen enfrentando precios cada vez mayores y menor disponibilidad cuando se trata de cobertura de riesgo de guerra. Un modelo de IA puede ayudar a las aerolíneas a calcular con mayor precisión los riesgos que enfrentan, ayudándolas a comprender su exposición al "riesgo de guerra" cuando toman decisiones relacionadas con los seguros.

Acerca de Gediminas Ziemelis

Gediminas Ziemelis (nacido el 4 de abril de 1977) es un consumado empresario lituano, consultor de negocios y fundador y actual presidente de la junta directiva de Avia Solutions Group, el mayor proveedor global de ACMI (Aeronaves, Tripulación, Mantenimiento y Seguros), que opera una flota de 196 aviones. Fue seleccionado dos veces entre los 40 líderes jóvenes más talentosos de la industria por Aviation Week & Space Technology.

Gediminas es conocido por su mentalidad cosmopolita y sus excepcionales habilidades de gestión, que han contribuido a su éxito en varios campos comerciales. A lo largo de su carrera de 26 años, Gediminas ha fundado más de 100 empresas nuevas, el 50 % de las cuales aún están en funcionamiento, ha liderado empresas a través de 4 procesos exitosos de IPO/SPO y ha recaudado más de 800 millones de euros en capital público global y bonos mercados.

En diciembre de 2022, Gediminas Ziemelis fue catalogado como el lituano más rico por TOP Magazine, con activos estimados por valor de 1680 millones de euros.

Gediminas es el mayor donante de Rimantas Kaukenas Support Group, un fondo de caridad y apoyo que brinda ayuda a niños con enfermedades oncológicas y sus familias. También es el mayor accionista del club líder de baloncesto Wolves.  

Contacto con los medios:   Silvija Jakiene   Directora de Comunicaciones   Avia Solutions Group   silvija.jakiene@aviasg.com   +370 671 22697