Майкл Х/Getty Images
У Ника Вудса есть видение: он хочет развивать самые интеллектуальные аэропорты в мире. Это видение — не просто долгосрочная мечта: Вудс уже воплощает свои идеи на практике.
«Я думаю, что мы уже на верном пути», — сказал Вудс, директор по информационным технологиям MAG Group, крупнейшего оператора аэропортов Великобритании, который управляет аэропортами Манчестера, Лондона Станстед и Ист-Мидлендс.
«Когда я смотрю на мир, многие аэропорты делают крутые вещи. Однако я думаю, что наш подход к новым технологиям отличается от подхода многих других организаций».
Вудс рассказал ZDNET, как он работает со стартапами, использует машинное обучение и объединяет анализ данных с данными датчиков, чтобы сделать аэропорты более эффективными, а персонал — более продуктивным. Вот как его команда разрабатывает будущее авиаперевозок с использованием искусственного интеллекта.
1. Поддержка новых бизнес-моделей
Вудс сказал, что MAG тратит много времени на размышления о том, как максимально эффективно использовать новые технологии, особенно искусственный интеллект.
Ник Вудс: «Мы думаем о том, где мы покупаем и строим».
Группа МАГ
«Мы думаем о том, где мы покупаем и строим», — сказал он. «Мы сотрудничаем с многообещающими поставщиками технологий для аэропортов».
Вудс сказал, что некоторые организации, с которыми сотрудничает MAG, являются стартапами. Однако многие партнерские отношения заключаются с компаниями, находящимися на этапе расширения.
«Мы вместе с ними инвестируем в разработку их продуктов», — сказал он. «Мы показываем им, как применять эти технологии, и проверяем их на практике».
Вудс сказал, что этот подход позволяет обеим сторонам совместно инвестировать в технологии и иметь совместную стратегию выхода на рынок, где организации могут перепродавать свои решения другим аэропортам.
Он привел пример тесных рабочих отношений с Copenhagen Optimization, технологическим специалистом, владеющим облачной системой Better Airport, которую можно использовать для улучшения работы аэропорта.
«Это платформа машинного обучения, и мы передаем ей все наши данные о расписании рейсов, информацию о расписании рейсов и исторические данные, что позволяет нам предсказать, как будет выглядеть расписание рейсов в тот день, основываясь на последнем возвращении рейса. аэропорт».
2. Определение улучшений производительности
Вудс сказал, что его организация использует знания платформы Better Airport вместе с другими технологиями для совершенствования расписаний рейсов и других операционных областей.
«Мы постоянно следим за тем, что происходит, обновляем план и сообщаем об этом всем в группе», — сказал он.
Оптимизация механизма планирования происходит на облачной платформе Google. Затем MAG использует машинное обучение для постоянного обновления своих алгоритмов. Данные в реальном времени передаются в эти системы с помощью сервисов AWS.
Группа также использует технологию управления пассажиропотоками Veovo, чтобы получить ценную информацию от комбинации LiDAR, 3D-стереокамер и инфраструктуры Wi-Fi в аэропортах, чтобы понять движение пассажиров через терминалы.
Вудс сказал, что они могут использовать эти данные для создания в режиме реального времени представления о том, как пассажиры проходят через здание, а затем работать над улучшением внутренних процессов.
«Мы можем посмотреть, где они собираются и перегружены, насколько загружены электронные ворота иммиграционного контроля и насколько продуктивны различные стойки регистрации, а затем мы можем начать принимать меры по открытию большего количества стоек».
3. Автоматизация сезонного планирования
Вудс сказал, что следующий этап повышения операционной эффективности на основе искусственного интеллекта будет сосредоточен на использовании технологической платформы группы MAG для помощи в сезонном планировании.
Внедрение новых технологий влечет за собой большой культурный сдвиг. Традиционно специалисты диспетчерской службы вручную планируют самые загруженные недели сезона летом и зимой.
Теперь, благодаря всем данным, которые собирает команда Вудса, искусственный интеллект и машинное обучение поддерживают переход к автоматизации.
«Мы доказали, что программное обеспечение может выполнять эту работу более оптимально, чем человек. И сейчас мы проводим живое тестирование, в ходе которого доказываем, что мы также можем лучше планировать день с помощью программного обеспечения», — сказал он.
Вудс признал, что внедрение автоматизации предполагает сосредоточение внимания на «сердцах и умах». Людям необходимо показать, какую пользу автоматизация приносит персоналу, организации и пассажирам.
«Тогда мы можем сказать, что роль человека становится контролирующей, и мы можем управлять исключениями», — сказал он.
«Мы можем справиться, если что-то пойдет не так, и у нас есть возможность внести изменения, например, приказать самолету припарковаться на альтернативной стоянке».
4. Улучшение обслуживания клиентов
Вудс сказал, что информация, которую собирает его команда, используется не только для улучшения внутренних операций. Следующий этап будет сосредоточен на использовании искусственного интеллекта для улучшения качества обслуживания пассажиров.
«Мы начинаем думать о том, как передать эту информацию в руки клиента», — сказал он.
«Итак, сейчас мы работаем с AWS над использованием их большой языковой модели и технологий генеративного искусственного интеллекта Bedrock, чтобы улучшить диалог с клиентами по поводу обновлений рейсов».
Вудс привел пример рассылки розничных предложений пассажирам в ожидании вылета их рейсов или ваучеров на посещение туристических достопримечательностей в пунктах назначения.
MAG также работает с AWS над использованием одной из своих новых моделей компьютерного зрения.
«По сути, это алгоритм самообучения, с которого нужно начать думать: «Могу ли я следить за тем, что происходит на стенде, когда прибывает самолет? Началась ли уже уборка и начали ли снимать сумки?»», — сказал он.
«Некоторые компании — после приземления и разворота самолета — снова поднимаются в воздух через 25 минут. Это невероятно сжатые сроки. Если мы знаем, что пассажиры начали высадку, а заправка закончилась, мы можем получить гораздо более прогнозируемые результаты. в улучшении своевременных характеристик самолета».
5. Поощрение сосредоточения внимания на процессах
Вудс сказал, что одним из преимуществ внедрения новых технологий является то, что они помогают изменить взаимоотношения его команды с бизнесом.
Как и во многих других организациях, Вудс отметил, что ИТ-проекты в MAG традиционно основывались на технологиях. Люди определили бизнес-проблему и искали технологические решения.
Сосредоточение внимания на искусственном интеллекте помогло создать новый процессный подход к инновациям. Успех этого подхода облегчит обоснование большего количества инноваций в будущем.
«Сначала мы посмотрели на людей, участвующих в этом процессе, и правильно сказали: «Мы поняли этот процесс, мы сделали его настолько хорошим, насколько это возможно, а затем мы разработали технологию, необходимую для поддержки этого процесса, и пусть это работает еще лучше».
Вудс сказал, что его команда доказала преимущества такого изменения подхода за последние несколько лет. Он сказал, что они показали, что долгосрочные выгоды от ИИ будут получены за счет партнерства с остальным бизнесом.
«Изменения, вызванные технологиями, обычно не приносят хороших результатов», — сказал он. «Вместо этого вам нужно подумать о том, как вы сотрудничаете с бизнесом, чтобы понять, чего они хотят, что им нужно, каковы их приоритеты, а затем работать с ними над созданием лучших решений, которые приносят выгоду. Это большое изменение». «
Рекомендуемые
-
Amazon Prime Day: более 160 лучших предложений в преддверии октябрьской распродажи Big Deal Days
-
Я только что протестировал новую камеру EufyCam и никогда не вернусь к зернистому ночному видению.
-
На телефоны Android выйдет обновление для защиты от кражи. Вот как узнать, есть ли он у вас еще
-
Вы все равно можете обновить старые компьютеры до Windows 11, даже если Microsoft говорит «нет»: читатели это доказывают