Công dụng của AI trong ngành hàng không, máy bay

Số người xem bài viết (Post Views): 63

Ngành hàng không đang trải qua một cuộc cách mạng công nghệ, với trí tuệ nhân tạo (AI) đóng vai trò trung tâm. Từ tối ưu hóa quản lý doanh thu đến đạt được các mục tiêu bền vững, AI đang thay đổi cách thức hoạt động của các hãng hàng không và sân bay.

Thị trường AI trong hàng không toàn cầu, được định giá 728,05 triệu USD vào năm 2022, dự kiến sẽ đạt 23 tỷ USD vào năm 2031, nhấn mạnh tầm quan trọng ngày càng tăng của nó.

Hãy cùng Click Digital khám phá những ứng dụng chính của AI trong hàng không:

Quản lý Doanh thu

Các thuật toán AI phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ, dự đoán nhu cầu và điều chỉnh giá vé một cách linh hoạt. Các yếu tố như dữ liệu lịch sử, mô hình đặt chỗ và sở thích của khách hàng được xem xét để thiết lập giá vé tối ưu.

AI đang thay đổi cách thức các hãng hàng không quản lý doanh thu, mang lại hiệu quả tối ưu và lợi nhuận cao hơn.

Phân tích dữ liệu: AI phân tích dữ liệu lịch sử, mô hình đặt chỗ, hành vi của hành khách, dự báo nhu cầu, xu hướng thị trường, và các yếu tố bên ngoài như thời tiết, lễ hội, sự kiện…
Định giá linh hoạt: Dựa trên dữ liệu phân tích, AI có thể điều chỉnh giá vé theo thời gian thực, phù hợp với từng thời điểm, tuyến bay, và đặc điểm của khách hàng.
Tối ưu hóa nguồn lực: AI giúp hãng hàng không phân bổ nguồn lực hiệu quả, điều chỉnh số lượng chỗ ngồi, loại vé, và dịch vụ phù hợp với nhu cầu thị trường.

Ví dụ: Delta Airlines sử dụng các hệ thống quản lý doanh thu hỗ trợ AI để xác định mức giá tối ưu cho từng vé máy bay. Hệ thống này có thể xem xét nhiều yếu tố như thời gian trong năm, thời điểm đặt chỗ, điểm đến, và lịch sử mua vé của khách hàng. Kết quả là, Delta có thể tối đa hóa doanh thu từ mỗi chuyến bay, đồng thời cung cấp giá vé hấp dẫn cho khách hàng.

An toàn Hàng không và Bảo trì Máy bay

AI đang giải quyết thách thức bảo trì không theo kế hoạch, một nguyên nhân chính gây ra sự chậm trễ chuyến bay. Các giải pháp bảo trì dự đoán hỗ trợ AI theo dõi các bộ phận máy bay trong thời gian thực, dự đoán các lỗi tiềm ẩn và cho phép sửa chữa chủ động. Điều này giúp giảm thời gian chết máy, cắt giảm chi phí sửa chữa và nâng cao hiệu quả hoạt động. Hệ thống “Predix” của General Electric là một ví dụ thực tế, giúp GE Aviation Fleet Support phân tích dữ liệu động cơ một cách nhanh chóng và chính xác hơn.

Phân tích Phản hồi

Các công cụ phân tích cảm xúc hỗ trợ AI sàng lọc thông tin phản hồi từ nhiều kênh, bao gồm mạng xã hội, blog, đánh giá và khảo sát. Công dụng này giúp các hãng hàng không hiểu rõ trải nghiệm của khách hàng, giải quyết vấn đề kịp thời và liên tục nâng cao dịch vụ của họ.

Thu thập dữ liệu: AI thu thập dữ liệu phản hồi từ nhiều nguồn như trang web, mạng xã hội, đánh giá, khảo sát, và thậm chí cả các cuộc gọi dịch vụ khách hàng.
Phân tích cảm xúc: AI phân tích ngôn ngữ tự nhiên để xác định cảm xúc của khách hàng (tích cực, tiêu cực, trung tính) và các chủ đề được thảo luận trong phản hồi.
Cải thiện dịch vụ: Các hãng hàng không sử dụng thông tin thu thập được để giải quyết vấn đề, nâng cấp dịch vụ, cá nhân hóa trải nghiệm, và tạo ra các chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn.

Ví dụ: Một hãng hàng không có thể sử dụng AI để phân tích các bài đăng trên mạng xã hội về dịch vụ của họ. AI sẽ xác định những chủ đề chính được thảo luận, chẳng hạn như sự chậm trễ chuyến bay, chất lượng dịch vụ, hoặc bữa ăn trên máy bay. Hãng hàng không sau đó có thể sử dụng thông tin này để giải quyết các vấn đề, cải thiện quy trình, và tăng cường truyền thông để thể hiện sự chuyên nghiệp và tận tâm với khách hàng.

Tự động hóa Tin nhắn

Tự động hóa tin nhắn đang đơn giản hóa dịch vụ khách hàng, cho phép các hãng hàng không phản hồi các câu hỏi nhanh chóng và hiệu quả. Các chatbot hỗ trợ AI, như “BlueBot” của KLM Royal Dutch Airlines, xử lý nhiều câu hỏi, từ đặt chỗ chuyến bay đến thông tin du lịch.

Quản lý Phi hành đoàn

AI tối ưu hóa lịch trình phi hành đoàn, đảm bảo rằng các thành viên phi hành đoàn phù hợp với kỹ năng và kinh nghiệm cần thiết có sẵn cho mỗi chuyến bay. Điều này giúp giảm thiểu sự chậm trễ, cải thiện an toàn và nâng cao trải nghiệm du lịch tổng thể. Ví dụ, Malaysia Airlines Berhad (MAB) gần đây đã hợp tác với IBS Software để triển khai hệ thống iFlight Crew, một nền tảng đám mây hiện đại tận dụng AI để tối ưu hóa quản lý phi hành đoàn.

Tối ưu hóa Hiệu quả nhiên liệu

AI đóng vai trò quan trọng trong việc giảm tiêu thụ nhiên liệu, một yếu tố chi phí đáng kể đối với các hãng hàng không. Bằng cách phân tích các yếu tố như thời tiết, tuyến bay, hiệu suất máy bay và tải trọng hành khách, các thuật toán AI tối ưu hóa việc sử dụng nhiên liệu. Ví dụ, AirAsia sử dụng OptiClimb, một giải pháp về hiệu quả nhiên liệu, đề xuất tốc độ leo lên tối ưu trong quá trình cất cánh, giúp tiết kiệm nhiên liệu.

Bán Vé

Các công cụ khuyến nghị hỗ trợ AI cá nhân hóa trải nghiệm đặt chỗ vé. Các hệ thống này đề xuất vé dựa trên lựa chọn du lịch trước đây, sở thích và ngân sách, đơn giản hóa quy trình đặt chỗ.

AI đang cách mạng hóa trải nghiệm đặt vé, giúp khách hàng tìm kiếm vé phù hợp nhanh chóng và dễ dàng hơn, đồng thời giúp hãng hàng không bán vé hiệu quả hơn.

Khuyến nghị cá nhân hóa: AI phân tích sở thích, lịch sử du lịch, và ngân sách của khách hàng để đưa ra các đề xuất vé phù hợp, giúp khách hàng tiết kiệm thời gian và công sức tìm kiếm.
Tối ưu hóa giá vé: AI có thể so sánh giá vé từ nhiều hãng hàng không, các trang web đặt vé, và đưa ra mức giá tốt nhất cho khách hàng.
Hỗ trợ khách hàng: Chatbot hỗ trợ AI có thể giải đáp các câu hỏi liên quan đến đặt vé, hướng dẫn khách hàng hoàn thành thủ tục đặt vé một cách dễ dàng.

Ví dụ: Một công cụ đặt vé trực tuyến có thể sử dụng AI để phân tích thông tin về lịch sử đặt vé, điểm đến, và sở thích của khách hàng. AI sau đó sẽ đưa ra các đề xuất vé phù hợp, chẳng hạn như gợi ý các chuyến bay giá rẻ hoặc các chuyến bay có thời gian bay ngắn hơn.

Hỗ trợ Bán Hàng và Cung Cấp Thực phẩm Trên Chuyến bay

AI cá nhân hóa bữa ăn trên chuyến bay dựa trên sở thích và hạn chế chế độ ăn uống của hành khách. Nó cũng giúp giảm thiểu lãng phí thức ăn. Airbus đang phát triển “Food Scanner”, một công cụ hỗ trợ AI theo dõi và quản lý dịch vụ ăn uống trên chuyến bay, ghi lại nội dung khay thức ăn và theo dõi hàng tồn kho đồ uống.

Phát hiện Gian lận

AI phân tích dữ liệu giao dịch để xác định các mô hình đáng ngờ và gắn cờ các hoạt động gian lận tiềm ẩn, giảm thiểu rủi ro liên quan đến đặt chỗ gian lận.

Công dụng của AI tại Sân bay trên mặt đất

An ninh được Nâng cao

Các công nghệ sinh trắc học và nhận dạng khuôn mặt hỗ trợ AI đang nâng cao các biện pháp an ninh đồng thời tăng tốc quá trình xác minh danh tính. Hệ thống “BagsID” của Sân bay Eindhoven sử dụng nhận dạng ảnh hỗ trợ AI để theo dõi hành lý không nhãn, đơn giản hóa việc xử lý hành lý.

Hỗ trợ Logistics và vận hành các hoạt động

AI hợp lý hóa hoạt động của sân bay. Các hệ thống tự động hóa làm thủ tục giảm thiểu thời gian chờ đợi, trong khi trợ lý ảo hỗ trợ AI cung cấp thông tin cập nhật về chuyến bay và hướng dẫn hành khách đi qua sân bay.

Dịch vụ Khách hàng

Chatbot và trợ lý ảo hỗ trợ AI cho phép hành khách tương tác dễ dàng với nhân viên sân bay bằng giọng nói hoặc văn bản, giảm thời gian chờ đợi và tạo trải nghiệm khách hàng mượt mà hơn. Các thuật toán AI cũng cá nhân hóa trải nghiệm du lịch bằng cách tận dụng sở thích cá nhân của hành khách.

Tương lai của AI trong Hàng không

Dự đoán giá vé

Giá vé dự đoán hỗ trợ AI sẽ cá nhân hóa trải nghiệm du lịch và cung cấp giá vé cạnh tranh cho mỗi hành khách. Virgin Atlantic, hợp tác với Fetcherr, đã sử dụng công nghệ này để điều chỉnh giá vé một cách linh hoạt dựa trên các biến số thị trường dự đoán. Tính năng này sẽ tiếp tục được phát triển trong tương lai.

Tính bền vững (sustainability), tối ưu tuyến bay và nhiên liệu

AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc đạt được các mục tiêu bền vững bằng cách tối ưu hóa tuyến bay, sử dụng nhiên liệu và hoạt động. Quy hoạch tuyến bay dựa trên AI điều chỉnh linh hoạt để nâng cao hiệu quả và giảm thời gian bay tổng thể.

Hệ thống Sức khỏe Máy bay Tốt hơn

Các hệ thống sức khỏe máy bay thông minh, được hỗ trợ bởi AI, sẽ phân tích dữ liệu từ các cảm biến trên máy bay, phát hiện các vấn đề tiềm ẩn sớm để bảo trì chủ động.

Thách thức và Rủi ro của AI trong Hàng không

Mặc dù AI mang đến nhiều lợi ích, nhưng vẫn còn những thách thức. Bao gồm các trở ngại kỹ thuật, cân nhắc về đạo đức, thách thức về nhân lực và thách thức về quy định.

Trở ngại kỹ thuật: Tích hợp AI vào các hệ thống hàng không không phải là điều đơn giản. Đảm bảo AI hoạt động tốt với phần cứng và phần mềm khác nhau trên nhiều mô hình máy bay và nhà sản xuất có thể khó khăn.
Cân nhắc về đạo đức: Xác định mức độ tự chủ cho AI trong việc ra quyết định, đặc biệt trong các tình huống quan trọng, đặt ra những câu hỏi về đạo đức cần được xem xét kỹ lưỡng.
Thách thức về nhân lực: AI cần một đội ngũ nhân viên có kỹ năng để phát triển, bảo trì và vận hành. Khắc phục khoảng cách kỹ năng bằng cách đào tạo chuyên gia hàng không là một nhiệm vụ lớn. Sự chuyển đổi sang AI có thể khiến một số người lo ngại về vấn đề bảo mật việc làm. Xử lý những mối quan tâm này và cung cấp các lựa chọn đào tạo lại là điều cần thiết để chuyển đổi suôn sẻ.
Thách thức về quy định: Ngành hàng không có những quy định nghiêm ngặt, việc giới thiệu AI đồng nghĩa với việc phải tuân thủ những quy định đó. Điều chỉnh các quy định để giải quyết những thách thức mới do AI đặt ra trong ngành hàng không có thể rất phức tạp.

Giải pháp:

Hợp tác với các chuyên gia: Các hãng hàng không có thể hợp tác với các chuyên gia AI để giải quyết những thách thức kỹ thuật và đảm bảo tích hợp AI một cách hiệu quả.
Xây dựng khung đạo đức: Cần có những khung đạo đức rõ ràng cho việc sử dụng AI trong hàng không, đảm bảo việc ra quyết định của AI luôn tuân thủ các giá trị đạo đức và luật pháp.
Đào tạo nhân lực: Nâng cao kỹ năng về AI cho các chuyên gia hàng không là điều cần thiết để đảm bảo họ có thể làm việc hiệu quả với AI.
Thúc đẩy hợp tác giữa các bên: Cần có sự hợp tác giữa các cơ quan quản lý, các hãng hàng không và các nhà phát triển AI để đưa ra những quy định phù hợp, tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng AI trong ngành hàng không.

Bảng tóm tắt lợi ích và thách thức khi ứng dụng AI trong ngành hàng không

Lĩnh vực	Lợi ích	Thách thức	Giải pháp
Quản lý Doanh thu	* Tối ưu hóa giá vé dựa trên phân tích dữ liệu, * Phân bổ nguồn lực hiệu quả, * Nâng cao doanh thu	* Khó khăn trong việc thu thập và xử lý dữ liệu, * Phân biệt đối xử với khách hàng	* Hợp tác với các chuyên gia AI, * Xây dựng khung đạo đức rõ ràng cho AI
An toàn và Bảo trì	* Phát hiện lỗi tiềm ẩn, * Bảo trì chủ động, * Giảm thiểu thời gian chết máy, * Cắt giảm chi phí	* Khó khăn trong việc tích hợp AI với các hệ thống hiện tại, * Sự phức tạp của dữ liệu máy bay	* Tăng cường hợp tác giữa các nhà sản xuất máy bay và các chuyên gia AI, * Phát triển các giải pháp AI hiệu quả và đáng tin cậy
Phân tích Phản hồi	* Hiểu rõ hơn về nhu cầu của khách hàng, * Cải thiện chất lượng dịch vụ, * Tạo ra các chiến lược tiếp thị hiệu quả	* Khó khăn trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, * Phân tích chính xác cảm xúc của khách hàng	* Sử dụng các công cụ phân tích cảm xúc tiên tiến, * Xây dựng cơ sở dữ liệu phản hồi đa dạng và phong phú
Tự động hóa Tin nhắn	* Phản hồi khách hàng nhanh chóng và hiệu quả, * Giảm thiểu thời gian chờ đợi, * Nâng cao trải nghiệm khách hàng	* Khó khăn trong việc xử lý các câu hỏi phức tạp, * Xây dựng chatbot có khả năng giao tiếp tự nhiên với khách hàng	* Sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến, * Đào tạo chatbot với nhiều trường hợp đối thoại
Quản lý Phi hành đoàn	* Lịch trình phi hành đoàn tối ưu, * Giảm thiểu sự chậm trễ, * Nâng cao hiệu quả hoạt động	* Khó khăn trong việc lập kế hoạch và quản lý phi hành đoàn, * Xử lý các vấn đề pháp lý và hợp đồng	* Hợp tác với các nhà cung cấp phần mềm quản lý phi hành đoàn, * Đào tạo phi hành đoàn về việc sử dụng AI
Tối ưu hóa Hiệu quả nhiên liệu	* Giảm thiểu tiêu thụ nhiên liệu, * Cải thiện hiệu quả hoạt động, * Hạn chế tác động môi trường	* Khó khăn trong việc thu thập và xử lý dữ liệu, * Tối ưu hóa việc sử dụng nhiên liệu trong các điều kiện phức tạp	* Sử dụng các thuật toán tối ưu hóa tiên tiến, * Xây dựng hệ thống giám sát và kiểm soát nhiên liệu hiệu quả
Bán Vé	* Khuyến nghị cá nhân hóa, * Tối ưu hóa giá vé, * Hỗ trợ khách hàng hiệu quả	* Khó khăn trong việc thu thập và xử lý dữ liệu khách hàng, * Xây dựng hệ thống khuyến nghị hiệu quả và phù hợp với nhu cầu của khách hàng	* Sử dụng các công nghệ AI tiên tiến, * Bảo mật dữ liệu khách hàng
Bán Hàng và Cung Cấp Thực phẩm	* Cá nhân hóa dịch vụ, * Giảm thiểu lãng phí, * Nâng cao hiệu quả hoạt động	* Khó khăn trong việc dự đoán nhu cầu, * Xây dựng hệ thống quản lý thực phẩm hiệu quả	* Phát triển các hệ thống phân tích và dự đoán chính xác, * Nâng cao hiệu quả quản lý chuỗi cung ứng
Phát hiện Gian lận	* Xác định các hoạt động gian lận tiềm ẩn, * Bảo vệ doanh thu, * Nâng cao an ninh	* Khó khăn trong việc phân biệt các hành vi gian lận, * Xây dựng hệ thống phát hiện gian lận hiệu quả	* Sử dụng các thuật toán máy học tiên tiến, * Phát triển hệ thống giám sát và cảnh báo kịp thời
An ninh Sân bay	* Nâng cao an ninh, * Tăng tốc quá trình kiểm tra, * Hỗ trợ nhân viên an ninh	* Khó khăn trong việc đảm bảo độ chính xác của các hệ thống AI, * Xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy và an toàn	* Sử dụng các thuật toán nhận dạng khuôn mặt và sinh trắc học chính xác, * Thực hiện kiểm tra và đánh giá thường xuyên các hệ thống AI
Logistics và Hoạt động Sân bay	* Hợp lý hóa quy trình, * Giảm thiểu thời gian chờ đợi, * Nâng cao hiệu quả hoạt động	* Khó khăn trong việc tích hợp AI với các hệ thống hiện tại, * Xây dựng hệ thống AI phù hợp với hoạt động của sân bay	* Hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ AI chuyên nghiệp, * Thực hiện kiểm tra và đánh giá hiệu quả các hệ thống AI
Dịch vụ Khách hàng	* Phản hồi khách hàng nhanh chóng, * Cá nhân hóa trải nghiệm, * Nâng cao sự hài lòng	* Khó khăn trong việc xử lý các câu hỏi phức tạp, * Xây dựng chatbot có khả năng giao tiếp tự nhiên với khách hàng	* Sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến, * Đào tạo chatbot với nhiều trường hợp đối thoại

Nhận xét

“AI trong ngành hàng không” là một chủ đề vô cùng hấp dẫn và tiềm năng, phản ánh xu hướng ứng dụng công nghệ tiên tiến vào các lĩnh vực trọng yếu của cuộc sống. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và ngành hàng không mang đến nhiều triển vọng đầy hứa hẹn, từ việc tối ưu hóa hoạt động khai thác, nâng cao an toàn bay, đến cải thiện trải nghiệm của hành khách và hướng đến mục tiêu phát triển bền vững.

Đây là một lĩnh vực đang được nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi trên toàn cầu, mở ra nhiều cơ hội cho các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp và các chuyên gia trong ngành hàng không.

Tuy nhiên, việc ứng dụng AI trong ngành hàng không cũng đặt ra nhiều thách thức về mặt kỹ thuật, an ninh mạng, và đạo đức, cần được nghiên cứu và giải quyết một cách cẩn trọng để đảm bảo an toàn và hiệu quả cho ngành hàng không trong tương lai.

Kết luận

AI đang cách mạng hóa ngành hàng không, biến đổi hoạt động, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng cường an toàn. Chìa khóa là lựa chọn đối tác kỹ thuật phù hợp để tận dụng tiềm năng của AI cho việc áp dụng liền mạch và hiệu quả.

[++++]

Đọc thêm kiến thức về AI, Machine Learning
Nếu bạn cần Dịch vụ marketing AI, liên hệ Click Digital ngay.
Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
Staking SGN: http://135web.net/

Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
Backed by Click Digital Company
Enhancing AI + Machine Learning knowledge
BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
Staking SGN: http://135web.net/