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如何利用大數據為航空業服務

責任編輯:editor006

2014-11-07 17:50:06

摘自:36大數據

在天氣原因導致航班中斷時,航空公司必須在最短的時間內重新安排機組、飛機和旅客。在波音公司2014年市場預測報告中,波音公司承認,航空公司正在尋找能夠提供更好的預測功能的飛機和發動機健康管理解決方案。

航空行業

大數據能夠創造大量的商業機會。比如,通過數據分析,我們能夠了解融資、項目管理、制造、二級市場等方面的機會。我們能夠從大數據中了解一切,包括消費者為什么會購買這些商品,找出工作中需要改進的環節,預計何時我們必須補充存貨,找出未來的發展趨勢等。  大多數公司都有機會獲得大量的數據,但問題是很少有公司能夠充分利用這些數據,以富有成本效率的方式加以分析,從而為改進業務提供良好的建議。數據分析軟件提供商SAP能夠使用計算機算法在極短的時間內分析海量的數據,從而使其他公司迅速作出決策。事實上,大數據能夠傳遞實時的情景意識。這意味著你不僅能夠知道正在發生什么,還能預測未來將發生什么。

預測飛機故障 

SAP已經為航空公司和原始設備生產商提供數據分析服務長達15年。隨著時間的推進,SAP提供的服務越來越精準。

SAP副總裁兼航天與防務全球負責人馬格納斯·比約恩達表示,飛機本身正在變得日益智能,而且能夠捕捉數據。以波音787飛機執行的一個航班為例,其客艙壓力、高度、燃油消耗等數據能夠達到0.5TB之多。儲存這些數據日益成為令航空公司頭疼的難題。而SAP能夠儲存一家航空公司的所有數據,并方便地選擇和使用這些數據。

但是,大數據如何能夠為航空公司帶來實實在在的利益呢·比約恩達舉例說,使用從飛機系統收集來的數據,SAP能夠建立導致飛機故障的模型,然后根據這些模型來找出飛機上已有的或即將發生的故障。這就是所謂的“預測性維修”。深入的數據分析能夠找出隱藏在大數據中的可能導致故障的警告信號。通過這種方式,SAP的高性能分析應用(HANA)軟件能夠監視飛機的健康狀態。

據SAP介紹,一家生產飛機零部件的大公司在使用HANA軟件后,在庫存方面節省了200萬美元,在生產流程方面縮短了25%的時間,降低了30%的組裝庫存水平和減少了40%的加班費用。

這種預測性系統有一個問題,你可能從定期航班中找出可能出現故障的飛機,最后卻發現飛機沒有故障。因此,SAP的HANA軟件會尋找許多指標,并以百分比的形式給出飛機在未來24小時內需要進行不定期維修的統計概率。比如,它可能檢查溫度變化、燃油流量和發動機效率,如果這三個因素都顯示不正常,就意味著很可能出現故障。

使用這個軟件,你能夠知道何時需要進行下一次維修檢查。如果需要,你還可以重新安排航班計劃,并訂購維修所需零部件。所有的維修工作能夠在航空公司的航班計劃內完成,因此不會出現不必要的故障停飛。此外,這個軟件會自動運行,無需任何人去尋找可能的問題。

5年前,SAP就開始提供預測性維修服務,并在2年前開始與航空公司合作。比約恩達說,相比傳統的維修方式,預測性維修能夠節省18%的成本。

從冰島火山爆發到世界杯  

但是,大數據并不僅是檢測、調查、預防和監視機械故障,從而提高設備的穩定性那么簡單。你還可以用它來提高旅客忠誠度,進行風險管理,減少浪費,提高生產率,降低成本,進行產品研發等。

航空公司如何使用大數據的一個具體例子,是在極端天氣下航空公司的反應。大風或暴雪會為航空公司的運營帶來嚴重的影響,但是像2010年冰島火山爆發這樣的天氣災害會讓航空公司損失數百萬美元。

在天氣原因導致航班中斷時,航空公司必須在最短的時間內重新安排機組、飛機和旅客。SAP能夠幫助航空公司決定最好的航線、飛行時間,并根據勞動法、機組的駐地和休息時間,決定選用哪些機組成員。它甚至能夠確保讓高端旅客先飛,并滿足所有旅客的需求,包括旅客所需的猶太餐食或輪椅通道。所有這些工作能夠在很短的時間內完成。你能想象如果人工來做完這些工作需要多久嗎?

有人可能認為,這未免有點過分信任計算機的能力了吧!但是,事實上,通常是人為錯誤影響了事情的進程。比約恩達說,計算機比人類更擅長搜索數據。曾經,人類和計算機下象棋,計算機幾乎每盤兼輸。如今,計算機不僅經常勝出,就連全球最佳象棋手也通過和計算機下象棋來提高自己的水平。

你可能還是懷疑大數據的作用,想看看在真實世界中人們是如何使用大數據的。如果你觀看了今年的巴西世界杯比賽,那么你肯定知道德國隊獲得了冠軍,但你未必知道德國隊是SAP的客戶。德國隊利用SAP的數據分析工具,分析和改進球員的技術。這似乎就是德國隊獲勝的訣竅。

目前,SAP在各行業已經有超過3000個客戶。其中,在航天與國防領域有超過900個客戶。此外,在范保羅航展上展出的大多數飛機都使用了SAP的軟件。但是,比約恩達說:“每個客戶自身的需求都略有不同,因此沒有統一的標準。”SAP與個體客戶合作,設計出滿足他們需求的工具。而問題的關鍵在于,找準他們的需求。

SAP總經理兼高級副總裁伊凡·卡恩在公司的blog上寫道:“技術本身并不是萬能的。因為你能夠收集到海量的數據,所以你就收集很多數據,這是沒有益處的。大數據需要進行與商業有關的深入分析,技術只有在你明確了自身的需求后,才能成為重要的推動者。這就是大數據預測需要在訓練有素的數據科學家的支持下,從公司的會議室里首先開始的原因。”

在學習中前進 

在獲得了良好的客戶基礎后,SAP開始關注與原始設備生產商的合作。多年以來,發動機原始設備生產商一直在監控他們的數據。比約恩達說:“但是,對飛機機身原始設備生產商來說,這是一個嶄新的領域。”與波音公司或龐巴迪公司等合作,將允許原始設備生產商為客戶提供新的服務。航空公司不用直接與SAP連接,他們就能收到數據分析,包括來自原始設備生產上的預測性MRO警告。他說:“他們還沒有為客戶提供這種服務,但是他們希望將來能夠提供。”

在波音公司2014年市場預測報告中,波音公司承認,航空公司正在尋找能夠提供更好的預測功能的飛機和發動機健康管理解決方案。在飛行期間預測機械故障,能夠最大程度地減少航班中斷次數和中斷時間。波音公司稱,供應商解決方案使用優化的庫存管理和零部件采購解決方案,能夠降低航空公司的運營成本。航空公司規劃人員和地面運營提供商能夠利用新技術,使航空公司對瞬息萬變的環境迅速作出反應,包括機組超時、惡劣天氣和機場擁堵等問題。IT解決方案有助于航空公司根據運營環境的變化實時優化自己的行動方案。目前,移動設備上的應用程序能夠讓行李處理員工、登機口服務代理人、餐飲企業、燃油供應商和地面上的旅客獲益。隨著航空公司不斷努力減少航班中斷、提高飛機利用率,以獲得更高的投資回報率,與這些應用程序相連的移動解決方案將變得日益重要。  除了原始設備生產商外,SAP還想與小型包租航空公司或商務航空公司合作。像漢莎航空等許多大型航空公司的機隊規模較大,能夠自己進行統計分析。比約恩達說:“我希望,公司的業務能夠先從小型航空公司著手。”他承認,大數據不能提供放之四海而皆準的解決方案,仍然會出現一些無法預見的事情。比如,老舊飛機自然可能比新飛機出現更多的故障。但是,比約恩達說,你擁有的數據越多,統計數據的預測會越準。

大數據的使用正在發生翻天覆地的變化。他坦言:“我們在學習中前進。”雖然大數據不是萬能的,但是我們不應該忽略它。卡恩說:“深入挖掘大數據的價值,商業會發展得越來越好,但嚴格的方法非常重要。當其他公司解決了這些挑戰、改進了方法,獲得了豐富的市場洞見時,沒有公司希望落后。”

延伸:大數據助力航企增加副業收入  

全球航空公司目前呈現出兩大重要的趨勢——大數據和副業收入。每個人都在談論大數據,但大數據究竟是什么,它又是如何幫助航空公司賺錢的呢?

讓我們先來看看一些成功使用大數據的例子。與沃爾瑪通過先進的數據挖掘技術在競爭性定價和貨架擺設方面取得成功類似,亞馬遜的推薦算法在電子商務領域同樣取得了巨大成功。他們將交易數據從交易系統中提取出來,然后進行線下分析。然而,有些數據是“易腐品”,和其他產品一樣有保質期。所以,現在的大數據幾乎需要實時進行處理。

許多航空公司固執地認為,讓旅客花錢購買一些不那么重要的額外服務,就能增加收入。事實上,航空公司如今迫切需要改變這種觀念,轉而關注如何為旅客創造更高的價值。如果能夠創造更高的價值,提供更加個性化的服務,航空公司的定價能力自然會提高。

航空公司的副業收入不應該是行李費或分類計價這么簡單,而是應該基于有關旅客偏好、需求的實時信息,為旅客提供個性化的服務并創造價值。例如,為出國旅客提供SIM卡,幫助他們降低漫游費;幫助商務旅客預訂從機場到酒店的出租車服務,或提供手機充電器、轉換插頭等產品。此外,專注于航班運營的航空公司還可以考慮將副業服務外包給其他公司。美聯航與DirectTV合作、新加坡航空的Krishop由DFASS運營,就是兩個極好的例子。

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