Loader

Yapay Zeka Bagaj Taşıma Trendlerini Nasıl Şekillendiriyor?

Yapay Zeka Bagaj Taşıma Trendlerini Nasıl Şekillendiriyor?

Hava taşımacılığında bagaj endüstrisi geniş bir yere sahiptir. Bagaj taşımacılığı değişen dünyaya nazaran dönüşümü yavaş olan bir endüstri olmuştur. Ancak son zamanlarda, bu tarafa yapılan yatırımlar ve kullanılan teknolojiler insanı heyecanlandırıyor.

Havaalanları ve havayolları operasyonlarını her geçen gün iyileştiriliyor, geleceğe hazırlıyor. Bu dönüşümü sağlayan üç trendi şu şekilde sıralayabiliriz:

  • Veriye dayalı dijital otomasyon
  • Bağlantılı, kusursuz deneyimler
  • Sürdürülebilir bir gelecek oluşturma planı

Veriye Dayalı Dijital Otomasyon

Müşteri davranışlarını ve iç görülerini kullanarak veriden değer yaratmak hemen hemen bütün endüstrilerin öncelikli olarak yaptığı çalışmadır. Son zamanlarda havayolu ve havalimanı operasyon ekipleri  havacılık endüstrisinin diğer alanlarında olduğu gibi, verilerin bagaj taşımacılığına da yardımcı olabileceğini düşünüyorlar.

Yapay zeka teknolojisi, her bir yolcunun bagajını takip etmek ve eşleştirmek için fotoğraf tanıma teknolojisini kullanarak, her bir müşterinin önceki seyahat verilerine dayalı olarak taşıması muhtemel çanta sayısını ve ağırlığını tahmin edebilir. Bu çalışma, personel, uçak kargo alanı, dinamik bagaj ücretleri ve daha fazlasına yardımcı olur.

Bağlantılı Kusursuz Deneyimler

Havaalanları ve havayolları yolcularıyla birlikte özerk olmak istiyor. Günümüzün hızlı, hiper bağlantılı dünyasında, gezginler kusursuz bir yolculuk deneyimini arzu ediyor. Rezervasyon sürecinden başlayarak, check-in ve varışa kadar bagaj aksaklıkları da dahil olmak üzere tüm seyahat detaylarında yaşanan aksaklıklardan haberdar olmak istiyor.

Endüstri artık geleneksel kağıt  etiketlerine güvenmiyor. Günümüzde bir çanta etiketini kaybederse, ciddi uğraşlar olmadan yolcuyla eşleştirmenin neredeyse hiçbir yolu yoktur. Günümüzün teknolojik yeteneklerine baktığımız zaman, bir bagajın yolcuyla eşleşmeden kaybolması kulağa oldukça saçma geliyor.

RFID teknolojisi yanlış adreslenmiş bagajların azaltılmasını sağlıyor fakat yüksek maliyeti nedeniyle teknoloji hızlı benimsenmedi. Yapay zeka görüntü tanıma teknolojileri kurtarıcı olarak havacılk endüstrisine giriş yapıyor. Bu teknolojiler ile bir çanta görsel olarak taranır ve bir görüntü veri tabanına kaydedilir.  Boyut, renk, doku ve çizikler, ezikler gibi bireysel özellikler veri tabanında yer alır. Bu eşleşme sadece tek seferlik yolculuk için değil, yolcunun o çantayı kullandığı zaman diliminde yaptığı tüm yolculuklar için geçerlidir.  Kaybolma durumunda, akıllı telefonla yapılan basit bir tarama, onu havayolunun uygulaması aracılığı ile çantayı takip eden kişiyle eşleyebilir. Bu sistem havaalanları, havayolları ve yolcular için oldukça verimli gözüküyor.

Daha Sürdürülebilir Bir Gelecek Oluşturma Planı

Havacılık endüstrisi karbon ayak izini azaltmak için fırsat arayışına giriyor. Etkili ancak gözden kaçan fırsatlardan biri de bagajlardır.

Havacılık,  ağırlık ve kapasiteyi verimli kullanarak ciddi kazançlar elde edilebilecek bir endüstridir. Bir uçağın yükü, yolcular, bagaj, kargo ve yakıt tarafından hesaplanır. Görsel Yapay Zeka , bagaj boyutları ve alan optimizasyonu söz konusu olduğunda maliyet tasarrufu sağlayan ve gelir getiren bir faktördür. Boyut ve boyut verilerini toplayan görsel bir bagaj ön taraması, sıralama, yükleme ve alanın verimli kullanımı, uçuş sayısı ve yakıt tüketimi ile ilgili bir dizi fırsat sunar. Bu durum, uçakların daha akıllı yüklenmesine, kargo taşımacılığının daha verimli hale getirilmesine ve nihayetinde CO 2 emisyonlarının azaltılmasına yardımcı olabilir.

Yapay Zeka teknolojisinin öncülerinden biri olan BagsID Network , bir Airbus A350-900’de tekrarlayan test yüklemesi gerçekleştirdi. Bu uçağın LD3 konteynerleri için 36 pozisyonu vardır ve bunların 11 veya 12’si genellikle bagaj içindir (tam uçuşta). Konteyner başına torbaların yükleme sırasını etkilemek için algoritma tabanlı sıralama işlemi kullanıldı. Sonuçlar şaşırtıcıydı. Bagaj için 2 LD3 konteyner daha az kullanılarak, konteyner başına 2000 dolar olası gelir arttırımı yapıldı. Bu ilginç iş vakası, daha akıllı sıralamanın daha fazla kargo taşımak için daha az uçuşa ihtiyaç duyarak sadece kârlılığa değil, gezegene de yardımcı olabileceğini kanıtlıyor.

Özetle

Her çantayı fotoğraflama, verileri çıkarma ve bu bilgileri mevcut sistemlerle paylaşma olanaklarını hayal edin. Yapay zeka teknolojisi sadece bagaj taşıma, izleme ve takibini optimize etmekle kalmaz, aynı zamanda yeni hizmetler, verimlilikler ve gelir akışları geliştirmeye yardımcı olur. Ayrıca, check-in ve varış sırasında her bir çantanın durumuna ilişkin fotoğraflı kanıt sağlayarak hileli hasar taleplerini azaltabilir ve bunlarla mücadele edebilir. Daha da iyisi, bu teknoloji makul fiyatlı bir SaaS hizmetidir ve toplanan veriler neredeyse sonsuz kez yeniden kullanılabilir.

Günümüzün bagaj taşıma trendleri, maliyet yerine kâr sağlamak için mevcut altyapıyı kullanabileceğimiz etiketsiz bir geleceğe işaret ediyor. Bir resim bin kelimeye bedeldir ama bizim sektörümüz için resimler çok daha değerlidir.

Tags: