Нещодавні випробування призвели до ширшого впровадження рішень на основі штучного інтелекту для оптимізації послуг авіаперевезення вантажів, незважаючи на низку проблем, які продовжують залишатися.
Як для операторів вантажних перевезень, так і для обробників, деякі з сфер інтересу для потенційного розгортання ШІ включають митницю та відповідність, оптимізацію маршруту та управління запасами.
Наприклад, вантажники говорять про роботів на основі штучного інтелекту, які можуть допомогти скоротити час виконання робіт і витрати на оплату праці за рахунок прискорення процесів завантаження та розвантаження та покращити безпеку вантажу за допомогою моніторингу потенційних загроз у реальному часі на пероні чи складі.
Інші випробування показали, що чат-боти та системи обслуговування клієнтів, сумісні зі штучним інтелектом, можуть надавати оновлення в режимі реального часу вантажовідправникам і вантажоодержувачам, покращуючи спілкування та задоволеність клієнтів.
Кілька місяців тому Etihad Cargo оголосила про плани використовувати штучний інтелект для збільшення вантажопідйомності на своїх рейсах. Це сталося після підписання у 2021 році угоди про підтвердження концепції з сінгапурською технологічною компанією Speedcargo для підвищення ефективності, оцифрування та стандартизації обробки вантажів у мережі авіакомпанії.
Speedcargo встановила свої рішення штучного інтелекту – Cargo Eye and Assemble – на підприємствах Dnata в Сінгапурі в Чангі, інтегрувавши ці рішення в існуючу систему управління складом Dnata та розгорнувши їх для використання на щоденних рейсах Etihad із Сінгапуру, як повідомляється, у відповідь на успішні випробування.
За словами технічної компанії, Cargo Eye використовує передову 3D-технологію на основі бачення для сканування та фіксації точних розмірів вантажу, даних про об’єм, зображень і етикеток, забезпечуючи повний цифровий запис. Потім ця інформація передається в Assemble, який створює цифровий план, консультуючи команди обробки вантажів dnata щодо оптимального методу створення піддону.
Комбіновані рішення гарантують, що Etihad Cargo максимізує вантажопідйомність, одночасно стаючи більш ефективним і стійким.
Крішна Кумар Наллур, виконавчий директор Speedcargo, сказав, що рішення на базі штучного інтелекту дозволяють Etihad Cargo максимізувати пропускну спроможність свого флоту та дозволити dnata Singapore оцифрувати свою обробку вантажів, тим самим покращуючи продуктивність.
Сінгапур є першою станцією, яка запрацює з інструментами штучного інтелекту, але dnata та Speedcargo планують запровадити ці технології на інших станціях. Dnata обслуговує 50 авіакомпаній у Чангі та обробляє близько 250 000 тонн вантажів на рік.
У травні компанія Etihad Cargo заявила, що бере участь у пілотній програмі штучного інтелекту у Франкфурті, але невідомо, наскільки просунулися ці плани. Крім того, авіакомпанія розмовляє з наземними операторами про доцільність впровадження технології на більшій кількості міжнародних станцій.
Крім того, Etihad аналізує інший інструмент Speedcargo AI під назвою Amplifi, щоб оптимізувати вантажні навантаження на кожному рейсі. Авіакомпанія заявила, що технологія динамічно розраховує вільну та корисну ємність на основі заброньованого вантажу, типу літака та пропозиції вантажу, а використовуючи створені системою плани завантаження на рівні ULD, вантажні операції авіакомпанії можуть максимізувати завантажений вантаж і значно знизити ризик надмірного бронювання.
Проте, здається, що лише рішення Cargo Eye і Assemble досі були інтегровані в операції dnata для Etihad.
Однак, незважаючи на зростаючий інтерес до рішень штучного інтелекту, галузеві дослідження також запропонували кілька проблем, які необхідно вирішити, зокрема цілісність даних, особливо в галузях, які, як відомо, мають фрагментовані джерела даних, як-от вантажні повітряні перевезення. ШІ значною мірою покладається на точні дані, щоб давати правильні прогнози та приймати правильні рішення.
Нові технології також коштують недешево і можуть вимагати значних початкових капіталовкладень в інфраструктуру та кваліфікованих людей для їх керування, що означає, що меншим вантажоперевізникам і вантажоперевізникам може бути складно виділити ресурси для впровадження ШІ.
Крім того, обробка конфіденційних даних про вантажі та клієнтів вимагає надійних заходів щодо конфіденційності та безпеки даних, тому дотримання законів про захист даних є важливим і може бути складним.