Блог
2024-05-20 16:47

Как искусственный интеллект меняет гражданскую авиацию

Технологии
Популярность искусственного интеллекта трудно переоценить. Хотя гражданская авиация, консервативная отрасль с жесткими стандартами, пока не является ведущей отраслью в применении ИИ, уже сейчас можно наблюдать первые проекты и они демонстрируют прорывные результаты!

Глобальные тренды и российская специфика

По данным GMInsights, объем мирового рынка ИИ составляет 196 миллиардов долларов, и ожидается, что к 2030 году он вырастет до 185 триллионов долларов, что соответствует среднегодовому росту почти на 33%. Это свидетельствует о стремительном увеличении интереса и вложений в эту область. Однако в транспортной сфере рост пока не так впечатляющ. Среднегодовой рост в этом секторе прогнозируется на уровне около 23%, и в течение шести лет объем рынка должен достичь 14,8 миллиарда долларов.
В России объем рынка ИИ оценивается примерно в 12 миллиардов рублей в год. Хотя эта цифра кажется небольшой по сравнению с мировыми показателями, развитие идет быстрыми темпами. Государственные программы активно поддерживают развитие ИИ, создавая хорошие условия для дальнейшего роста. Национальный центр развития ИИ при Правительстве РФ прогнозирует, что объем рынка в 2030 году составит 219 миллиардов рублей, а среднегодовой рост достигнет 40%. Готовы ли мы к такому росту? Более 1000 компаний в России занимаются разработкой продуктов, связанных с ИИ, и прогнозируется, что к 2030 году число специалистов в этой области превысит 850 тысяч человек. ORS является одним из первых разработчиков, интегрирующих элементы ИИ в авиационные решения.

Применение ИИ авиакомпаниями

Мы выделяем четыре основных направления применения ИИ в авиации
  • техническое
  • маркетинговое
  • организационное
  • коммерческое
В каждом из этих направлений открываются многочисленные возможности.
Техническое направление связано с эксплуатацией самолетов, поддержанием их летной годности, контролем состояния и предиктивным обслуживанием. Современные самолеты оснащены множеством датчиков, собирающих сотни мегабайтов, а иногда и гигабайты данных за каждый полет. ИИ позволяет анализировать эти огромные массивы данных, прогнозировать возможные неисправности и предлагать оптимальные графики технического обслуживания, что значительно повышает безопасность полетов.
Например, внедрение системы поддержания летной годности и ремонта воздушных судов в «Аэрофлоте» увеличило среднесуточный налет самолетов, снизив стоимость летного часа, а также автоматизировало планирование ремонтов и заказ запчастей.
Маркетинговое направление направлено на персонализацию взаимодействия между пассажиром и авиакомпанией. Это способно значительно улучшить клиентский опыт на всех этапах путешествия, от поиска билета до получения багажа.
Примером может служить ИИ-чат-бот, внедренный S7 Airlines, который сократил расходы на поддержку контактного центра на 35% (или 120 миллионов рублей), так как 70% типов обращений теперь обрабатываются ботом, а работа операторов ускорилась на 50%, кроме того, операторы смогли сфокусироваться на наиболее сложных задачах. Одновременно доходы от продажи билетов и дополнительных услуг увеличились на 60 миллионов рублей.
Организационное направление связано с оптимизацией внутренних бизнес-процессов авиакомпаний, ассистирование при принятии управленческих решений, аналитика и прогнозирование, где ИИ также открывает большие возможности.
В качестве примера можно привести автоматизацию обработки документов в S7 Airlines, которая увеличила скорость обработки в 5-10 раз, сократив процесс подготовки документации при техобслуживании самолета с трех месяцев до недели и исключив риски задержек.
Коммерческое направление сосредоточено на повышении коммерческой эффективности авиакомпаний и улучшении финансовых показателей с помощью возможностей ИИ.
Смотрите также. Презентация генерального директора ORS Александра Сизинцева "ИИ в авиации: мировой и российский опыт" на Digital Aviation & Travel Forum 2024

Как ИИ может повысить доход авиакомпании?

Авиационные перевозки представляют собой сложный и дорогостоящий продукт. При этом каждая непроданная услуга в виде пустующего места на борту рейса ведет к убыткам. Продажа этого продукта на конкурентном рынке — задача непростая, и авиакомпании считают рентабельность в несколько процентов хорошим показателем.
С 80-х годов XX века в авиации развиваются системы управления доходами, которые за счет применения различных тарифов не только увеличивают доходы авиакомпаний, но и делают авиаперевозки более доступными для разных категорий пассажиров. Такие системы предполагают, что авиакомпания может продавать авиабилеты по различным тарифам, включающим различный набор дополнительных услуг и опций. Также цена зависит от периода продажи до отправления рейса.
ИИ помогает анализировать динамику продаж, исторические данные, информацию о пассажирах и предложения конкурентов и рекомендует авиакомпании настройку цен по каждому из сегментов. Когда речь идет о миллионах бронирований, без помощи ИИ и технологий Big Data не обойтись.
Эта область требует значительных инвестиций, и ранее ведущие российские авиакомпании использовали решения крупных международных провайдеров, что также требовало существенных расходов на внедрение и поддержку. Сейчас российская авиационная отрасль идет своим путем, переосмысливая опыт использования этих систем и создавая собственные решения. Например, ORS разрабатывает собственную систему управления доходами (или RMS - Revenue Management System), в которой используется технология ИИ. ORS RMS позволяет интерпретировать огромный массив данных и получать данные в виде понятных графиков для принятия управленческих решений.
Еще одной важной задачей является управление расписанием, где ИИ помогает оптимизировать оборот воздушных судов, график работы экипажей, быстро выявлять возможные несостыковки в маршрутной сети и рекомендовать оптимальные маршруты. S7 Airlines уже внедрила подобную систему в свою работу.

Риски применения ИИ в авиации

Мы видим несколько рисков и вызовов, связанных с использованием ИИ в гражданской авиации:
  • Обеспечение кибербезопасности. С ростом объема данных увеличивается риск кибератак, поэтому важно обеспечить надежную защиту данных и систем от несанкционированного доступа.
  • Корректность данных для обучения ИИ также имеет важное значение, поскольку некорректные данные могут привести к ошибочным решениям алгоритмов.
  • Ответственность за ошибки. Цена ошибки в авиации может быть очень высока. Вопрос юридической ответственности за ошибки ИИ также остается актуальным, особенно в случае серьезных последствий.
Экономическая целесообразность внедрения ИИ требует значительных инвестиций, поэтому важно тщательно оценить выгоды и риски таких проектов.
Смотрите также. Панельная дискуссия об инструментах использования ИИ в авиации с участием представителей крупнейших российских авиакомпаний и аэропортов на Digital Aviation & Travel Forum 2024

Быть готовым к неизбежному

Нужно принять неизбежное: ИИ будет играть все более значимую роль в гражданской авиации. Чтобы этот процесс происходил быстрее и эффективней, мы призываем отрасль:
  • Развивать образовательные программы для авиационных ИТ-специалистов в сфере ИИ.
  • Создать Центр компетенций в сфере авиации и искусственного интеллекта для развития инноваций и повышения конкурентоспособности российской авиационной отрасли.