Data Science ist eine echte Revolution für die Luftfahrtindustrie und den Flugsektor. Finde heraus, wie Daten von Fluggesellschaften und Flugzeugherstellern genutzt werden und warum du Data Scientist in diesem Bereich werden solltest.
Die Datenwissenschaft verändert die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihren Kunden in Verbindung treten, wie sie Entscheidungen treffen und wie sie operieren. Dieser Umbruch betrifft alle Branchen, und die Luft- und Raumfahrtindustrie ist keine Ausnahme.
Fluggesellschaften lassen Data Science in alle Dienstleistungen einfließen, die sie ihren Kunden anbieten: Ticketkauf, Sitzplatzwahl, Gepäckservice, Boarding, Landtransport…
Um dies zu erreichen, sammeln sie während der gesamten Reise ihrer Passagiere Daten. Es handelt sich also um einen ständigen Informationsaustausch zwischen den Fluggesellschaften und ihren Kunden.
Um z. B. einen Flug zu buchen, haben die Verbraucher jetzt in Echtzeit Zugang zu Daten über die Angebote der verschiedenen Fluggesellschaften. Dies ermöglicht ihnen, den besten Preis zu finden, ohne ein Reisebüro aufsuchen zu müssen.
Die Unternehmen wiederum können während dieses Prozesses Daten sammeln, um das Kundenerlebnis zu verbessern und ihre betriebliche Effizienz zu steigern. Und das ist noch nicht alles.
Die Luftfahrtindustrie sammelt und speichert große Mengen an Daten, die durch die Navigation von Flugzeugen, Flughäfen, Radaranlagen oder Flugplänen generiert werden. Diese Informationen stammen aus einer Vielzahl von Quellen. In diesem Video erfährst du mehr über die Data Poule , oder die Datenanalyse aus der Sicht von SAFRAN:
Welche Vorteile bietet Data Science der Luftfahrtindustrie?
Die Analyse von Big Data ermöglicht es Fluggesellschaften, schnell auf die aktuelle und zukünftige Marktnachfrage zu reagieren. Sie ermöglicht auch eine bessere Planung und bessere Entscheidungen sowie ein besseres Verständnis und eine bessere Überwachung der wichtigsten Leistungsfaktoren der Branche.
Dieser neue Vorteil ermöglicht es den Unternehmen in diesem Sektor, ihre Betriebskosten zu senken, ihren Kundenservice zu verbessern, die Konkurrenz zu überholen und ihre Gewinnspanne zu erhöhen.
Wie Fluggesellschaften die Data Science einsetzen
Data Science bietet viele Möglichkeiten für die Linienflugbranche, und es gibt bereits Dutzende von Anwendungsfällen. Erfahre mehr darüber, wie die Daten von den Fluggesellschaften genutzt werden.
Erhöhung des Einkommens
Die Datenanalyse ermöglicht es Fluggesellschaften, die Vorlieben der Kunden zu verstehen. Beispielsweise ermöglicht die Analyse von Ticketbuchungen eine bessere Ansprache der Kunden mit personalisierten Angeboten.
Sie ermöglicht es auch, die Preise in Echtzeit zu optimieren, dank der Techniken der vorausschauenden Analyse. Infolgedessen können die Fluggesellschaften mehr Buchungen für einen bestimmten Zeitraum erhalten.
Denn der Preis, den die Verbraucher zu zahlen bereit sind, hängt von ihrer soziodemografischen Kategorie und dem Zeitpunkt der Buchung ab. Künstliche Intelligenz kann daher helfen, die beliebtesten Reiseziele einer bestimmten Zielgruppe zu bestimmen und die Preise anzupassen, den besten Vertriebskanal zu wählen und die Sitzplätze entsprechend zu verwalten.
Vorausschauende Wartung
Der Verkehr auf den Flughäfen nimmt ständig zu. Die Fluggesellschaften können daher die Datenanalyse nutzen, um die Nutzung des Luftraums insbesondere durch eine bessere Auswahl der Flugrouten und Flugzeugtypen zu optimieren.
Auch die vorausschauende Wartung führt zu erheblichen Einsparungen. Bei unvorhergesehenen Problemen führen Wartungsarbeiten zu Verspätungen und die Entschädigungen für die Reisenden verursachen massive Kosten.
Unvorhergesehene Wartungsarbeiten sind für fast 30 % der Flugverspätungen verantwortlich. Mithilfe der Daten, die von Sensoren in Flugzeugen gesammelt werden, können Probleme vorhergesehen und Wartungsarbeiten durchgeführt werden, bevor es zu spät ist. Die Techniker werden durch Benachrichtigungen auf ihren Smartphones gewarnt und können Probleme proaktiv lösen oder defekte Teile austauschen.
Die Optimierung von Operationen
Die von den neuesten Flugzeugen gesammelten Daten ermöglichen es, den Flugbetrieb, den Einsatz der Besatzung oder den Treibstoffverbrauch auf der Grundlage zahlreicher Faktoren zu optimieren.
Wartungsarbeiten können vorausschauend durchgeführt werden, Staus in der Luft können reduziert werden und Routen können vor dem Start geändert werden, um Turbulenzen zu vermeiden. Einige Aufgaben können auch automatisiert werden, um die Piloten zu entlasten.
Die Passagiere können auch vor dem Abflug über Optionen und Flugpläne informiert werden. Dadurch können Flüge vereinfacht und die Effizienz gesteigert werden, während die Ermüdung der Besatzung verringert werden kann. Darüber hinaus können die Daten auch genutzt werden, um das Design zukünftiger Flugzeuge und ihrer Systeme zu verbessern…
Die Senkung der Kosten
Data Science ermöglicht die Verfolgung von Gepäckstücken in Echtzeit. Dadurch kann der Verlust, die Beschädigung oder die Verspätung von Koffern vermieden werden. Die Kosten für die Erstattung solcher Unannehmlichkeiten durch die Fluggesellschaften werden dadurch stark reduziert.
Darüber hinaus werden die Daten zum Treibstoffverbrauch der Flugzeuge in Echtzeit gesammelt und analysiert. Laut IATA 2012 entfallen 33 % der Betriebskosten von Fluggesellschaften auf Treibstoff. Die Optimierung des Treibstoffverbrauchs führt also auch hier zu erheblichen Einsparungen.
KI-Systeme werden auch eingesetzt, um Daten über jeden Flug zu sammeln und zu analysieren: Entfernung und Höhe der Flugbahn, Typ und Gewicht des Flugzeugs, Wetterbedingungen… Die Analyse dieser Daten ermöglicht es der KI, genau zu schätzen, wie viel Treibstoff für einen Flug benötigt wird.
Kundenzufriedenheit
Mithilfe von Data Science-Techniken wie der prädiktiven Analyse, der Stimmungsanalyse oder der Reiseanalyse kann die Luftfahrtindustrie ihre Kunden in Echtzeit genau beobachten. Die Fluggesellschaften sind in der Lage, spezielle Werbeaktionen anzubieten, die auf ihren Bedürfnissen, Erwartungen oder persönlichen Gewohnheiten basieren.
Fluggesellschaften können die Mittel und das Verhalten der Reisenden besser verstehen und ihnen Optionen anbieten, die zu ihnen passen. Dadurch können effektivere Kaufanreize geschaffen werden.
Gleichzeitig ermöglicht die Data Science dem Kundenservice, schneller auf Anfragen und Fragen von Reisenden zu reagieren. So werden Frustration und Nervosität der Kunden bei Flugverspätungen oder verlorenem Gepäck gemindert. Dadurch sinkt das Risiko, dass ein unzufriedener Passagier die Fluggesellschaft boykottiert.
Die Messung der Leistung
Die Luftfahrtindustrie ist sehr wettbewerbsorientiert. Um sich einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz zu verschaffen, müssen die Fluggesellschaften ihre Leistung genau und schnell messen.
Auch in diesem Sektor können sich kleinste Veränderungen um ein Vielfaches auswirken. Die Bewertung der Dienstleistungen durch die Fluggäste oder die Treibstoffkosten beispielsweise können erhebliche positive oder negative Auswirkungen haben. Die Messung der Leistung in Echtzeit ist daher von entscheidender Bedeutung.
Die Analyse von Big Data ermöglicht es, die Erstellung von täglichen Geschäftsberichten zu automatisieren. So kann z. B. die Anzahl der Passagiere pro Flug oder die zurückgelegte Entfernung verfolgt werden, um die auf jeder Strecke erzielten Einnahmen zu schätzen.
Risikomanagement
Flugzeugabstürze sind eine wahre Katastrophe, und ein einziger Vorfall genügt, um den Ruf einer Fluggesellschaft für immer zu ruinieren. Glücklicherweise ermöglicht die Data Science die Entwicklung von Modellen und Strategien für das Risikomanagement, um Tragödien zu verhindern.
So kann z. B. das Risiko gemessen werden, dass ein Pilot aufgrund des ständigen Wechsels der Zeitzone, von Fahrplanänderungen oder langen Arbeitstagen müde wird.
Die Crew Rostering-Lösung von Jeppesen integriert beispielsweise biomathematische Modelle zur Ermüdung in eine Software zur Planung von Crew-Zeitplänen. So können die Flugpläne entsprechend dem geschätzten Ermüdungsrisiko jedes einzelnen Piloten angepasst werden.
Die Lastprognose
Die Daten ermöglichen es den Fluggesellschaften auch, die Auslastung jedes einzelnen Fluges vorherzusagen. Ebenso können sie die Auswirkungen verschiedener Optionen vorhersehen: die Anzahl der verfügbaren Sitzplätze erhöhen, die Ticketpreise anpassen, neue Strecken einführen…
Diese Prognosen basieren auf statistischen Trends und den Ergebnissen des Unternehmens. Sie ermöglichen es den Unternehmen, „datengetriebene“ Entscheidungen zu treffen.
Einige Beispiele von Fluggesellschaften, die Data Science nutzen
Immer mehr Fluggesellschaften nutzen Data Science. Zur konkreten Veranschaulichung sind hier einige Beispiele aufgeführt.
Delta Airlines
Die amerikanische Fluggesellschaft Delta Airlines betreibt eine vorausschauende Wartung ihrer Flugzeuge und nutzt auch Big Data, um ihren Kunden ein besseres Erlebnis zu bieten. Sie nutzt KI, um ihre Kosten und ihr Geschäft zu optimieren.
Um die Sicherheit des Gepäcks auf ihren Flügen zu erhöhen, hat die Firma 2017 600.000 US-Dollar in Selbstbedienungs-Kontrollmaschinen investiert. Die Fluggesellschaft hat außerdem eine mobile App zur Gepäckverfolgung entwickelt.
Die Mitarbeiter halten die geografische Position der Koffer auf dem Laufenden, und die Daten werden in Echtzeit über die App an den Kunden übertragen. Millionen von Reisenden haben diese praktische App auf ihre Smartphones heruntergeladen.
EasyJet
Die britische Billigfluggesellschaft EasyJet kann es sich leisten, die Preise zu unterbieten, weil sie Data Science und KI nutzt. Diese Technologien haben es dem Unternehmen ermöglicht, seine Preisstrategie zu verbessern und sein Inventar besser zu verwalten. So konnte EasyJet zwischen 2010 und 2014 seinen Gewinn pro Sitzplatz um fast 20 % steigern.
Die Firma verwendet auch ein Erkennungswerkzeug, das die Verarbeitung von Passagierinformationen beschleunigt. Dieses Tool liest Zahlen aus einem Dokument aus und liefert die Informationen an den Flughafen. So muss der Passagier die Informationen nicht selbst eintippen.
Southwest Airlines
Die in Texas ansässige Southwest Airlines nutzt Data Science, um ihren Treibstoffverbrauch zu optimieren. Genauer gesagt nutzt sie das von GE Aviation bereitgestellte Analysesystem, um den Treibstoffverbrauch von mehr als 700 Boeing 737 zu verbessern.
Dieses cloudbasierte System sammelt und analysiert die Daten, die von Flugzeugen während eines Fluges erzeugt werden. Die Piloten können z. B. die Windstärke, die Luftfeuchtigkeit, das Gewicht und die Geschwindigkeit des Flugzeugs sowie die Flughöhe überprüfen. So können sie planen, wie viel Treibstoff sie für den nächsten Flug zum selben Ziel benötigen.
Air France - KLM
Seit 2015 entwickelt Air France-KLM intern eine Big-Data-Plattform. Die französisch-niederländische Fluggesellschaft ist eine der ersten, die sich mit der Nutzung von Data Science befasst hat.
Im Juli 2020 gab Air France eine Partnerschaft mit Open Airlines bekannt, einem Anbieter von Lösungen für einen effizienteren Treibstoffverbrauch. Die Partnerschaft ist Teil der Strategie des Unternehmens, seine CO2-Emissionen bis 2030 um 50% zu reduzieren.
Sie wird die in Zusammenarbeit mit Transavia France entwickelte „Sky Breathe“-Technologie verwenden, die Big Data, KI und Machine Learning nutzt, um die Milliarden von Flugdaten zu analysieren. Auf diese Weise werden Möglichkeiten identifiziert und Maßnahmen empfohlen, um den gesamten Treibstoffverbrauch um bis zu 5 % zu senken.
Für die vorausschauende Wartung nutzt Air France KLM die Plattform „Prognos“, die in ihrem MRO Lab entwickelt wurde. Mit dieser Software werden die während des Flugs und am Boden generierten Daten erfasst und analysiert. Die Ergebnisse der Analysen werden an das Wartungskontrollzentrum weitergeleitet, damit die Arbeiten proaktiv durchgeführt werden können, 30 bis 50 Flüge bevor Probleme auftreten.
Die Zukunft von KI und Data Science in der Luftfahrtbranche
Bereits im 20. Jahrhundert wurden Daten von Fluggesellschaften massiv zusammengefasst. Damals war die Technologie jedoch nicht in der Lage, sie in Echtzeit zu übertragen und zu nutzen.
Jetzt produziert jedes Flugzeug dank der vielen Sensoren an Bord mehr als das 30-fache der Datenmenge der vorherigen Generation. Nur ein Zehntel der weltweiten Flotte ist mit dieser Technologie ausgestattet, aber sie verbreitet sich rasant in der Industrie.
Bereits im 20. Jahrhundert wurden Daten von Fluggesellschaften massiv zusammengefasst. Damals war die Technologie jedoch nicht in der Lage, sie in Echtzeit zu übertragen und zu nutzen.
Jetzt produziert jedes Flugzeug dank der vielen Sensoren an Bord mehr als das 30-fache der Datenmenge der vorherigen Generation. Nur ein Zehntel der weltweiten Flotte ist mit dieser Technologie ausgestattet, aber sie verbreitet sich rasant in der Industrie.
Innerhalb eines Jahrzehnts werden nach Schätzungen von Oliver Wyman mehr als die Hälfte aller Passagierflugzeuge mit Sensoren ausgestattet sein. Im Jahr 2026 könnte die jährliche Datengenerierung 98 Milliarden Gigabyte betragen. Modernste Flugzeuge werden in der Lage sein, zwischen fünf und acht Terabyte pro Flug zu erzeugen, was mehr als das 80-fache dessen ist, was ein altes Flugzeug heute erzeugt.
Bereits heute kann künstliche Intelligenz das Kundenerlebnis von Fluggesellschaften durch Automatisierung und Selbstbedienungslösungen verbessern. Sie ermöglicht es auch, den „Workflow“ der Mitarbeiter zu optimieren und das Sicherheitsniveau während der Flüge durch vorausschauende Wartung zu erhöhen.
Diese neue Technologie ermöglicht es den Fluggesellschaften auch, bessere Entscheidungen über die Preispositionierung zu treffen. Data Science und KI stellen also bereits eine Revolution für die Luftfahrtbranche dar.
In den kommenden Jahren wird sich dieser Trend fortsetzen und Big Data wird die Branche weiter verändern. Viele Fluggesellschaften planen bereits wichtige Initiativen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz: Werbeaktionen, die auf Echtzeitvorhersagen basieren, Chatbots während des Fluges…
Flugzeug- und Triebwerkshersteller wie Boeing, Airbus, General Electric, Bombardier und Safran oder Teilehersteller und Systementwickler wie Honeywell setzen schon jetzt auf die Sammlung und Analyse von Daten. Auch Big-Data-Experten wie Google und Microsoft investieren in die Luft- und Raumfahrt.
Was sind die Herausforderungen?
Doch trotz der Fülle an Daten, die Unternehmen zur Verfügung stehen, und des zunehmenden Einsatzes von Datensensoren in Flugzeugen, ist die Nutzung von Data Science noch begrenzt.
Zu den Hindernissen, die verhindern, dass das Potenzial der Data Science voll ausgeschöpft wird, gehört auch das Problem der mangelnden Flexibilität der alternden IT-Systeme, die in der Industrie eingesetzt werden. Diese Technologien können sich nicht an die anspruchsvolleren Analyse- und KI-Systeme anpassen.
Das größte Hindernis für die Einführung von Data Science in der Luft- und Raumfahrtindustrie bleibt jedoch der Mangel an Data Scientists. Nur wenige Experten sind qualifiziert und in der Lage, diese Datenwissenschaft in der Branche anzuwenden.
Es gibt also viele Möglichkeiten für Datenwissenschaftler, die in diesen Sektor einsteigen möchten und in der Lage sind, doppelte Fachkenntnisse anzubieten. In Deutschland gibt es noch keinen speziellen Ausbildungsgang für Data Science in der Luftfahrt. Du kannst jedoch jetzt eine Ausbildung zum Data Scientist bei DataScientest beginnen.
Fluggesellschaften und Flughäfen sind nicht in der Lage, die Berge von Informationen zu verarbeiten, die ihnen zur Verfügung stehen, insbesondere in Echtzeit. Außerdem werden ihre Vorteile noch nicht in vollem Umfang wahrgenommen.
Im Allgemeinen ermöglicht Big Data den Fluggesellschaften, ihre Kunden, ihre Vorlieben und ihr Verhalten auf individueller Ebene besser zu verstehen. Die Daten ermöglichen es auch, ihre zukünftigen Anfragen vorherzusagen…
In dieser hart umkämpften Branche, in der die Unternehmen in direktem Kontakt mit den Passagieren stehen, ist die Zufriedenheit der Kunden von entscheidender Bedeutung. Aus diesem Grund werden Datenanalyse und KI weiterhin ihren Platz einnehmen, um auf der Grundlage konkreter Informationen das Erlebnis zu verfeinern, das während der gesamten Reise angeboten wird…
