Trí tuệ nhân tạo trong kế hoạch mạng đường bay và lịch bay- phân công tàu bay

1. Mô tả lập kế hoạch mạng đường bay

Hầu như không có chức năng nào khác trong một hãng hàng không tích hợp nhiều bộ phận như lập kế hoạch mạng đường bay hàng không. Nó thường được gọi là lập kế hoạch tuyến bay, mặc dù đôi khi các tuyến bay có thể được coi là các cơ hội kinh doanh riêng lẻ xây dựng nên. Trong bối cảnh lập kế hoạch mạng đường bay, nó được hiểu là chức năng lập kế hoạch toàn diện hơn của toàn bộ mạng lưới thị trường được phục vụ, trực tiếp (không dừng hoặc thông qua các kết nối) hoặc gián tiếp với sự trợ giúp của các thỏa thuận thương mại với các hãng hàng không khác thông qua tiếp thị hoặc các thỏa thuận liên minh. Khi các hãng hàng không nghiên cứu các cơ hội thị trường, thị trường cũng được định nghĩa là các lưu vực nhu cầu (catchmen area) tiềm năng và ngoài ra, nó nhằm để phục vụ cho các thị trường hiện hữu khác. Có một số khía cạnh của nó, bao gồm nhưng không giới hạn ở khu vực thu hút nhu cầu xung quanh:

• Sân bay chính.

• Sân bay thứ cấp.

• Sân bay khu vực.

• Chất lượng dịch vụ của sân bay và các cơ sở xử lý (cho hãng vận chuyển).

• Các hạn chế của sân bay (như tiếng ồn hoặc lệnh giới nghiêm).

• Chất lượng dịch vụ của chính sân bay (đối với du khách).

• Dễ vận chuyển quanh sân bay (dễ dàng di chuyển đến/rời khỏi sân bay).

• Thị trường song song (sân bay là lựa chọn thay thế cho du khách dựa trên vị trí địa lý).

• Kết nối trực tuyến hoặc kết nối tiềm năng khác.

• Phản ứng của thị trường đối với yêu cầu không dừng hoặc quá cảnh.

Điều này chỉ đề cập đến khía cạnh vật lý của vận tải. Mặc dù quan trọng, nhưng đây là phương tiện để đạt được mục đích trong lập kế hoạch mạng đường bay. Bản thân cơ hội thị trường là mối quan tâm đầu tiên và chủ yếy đối với các hãng hàng không và rõ ràng là nó liên quan đến cơ sở hạ tầng sân bay.

Cơ hội thay đổi mạng đường bay phát sinh do các yếu tố sau:

• Nhu cầu thị trường: dân số và tăng trưởng kinh tế là những động lực chính thúc đẩy nhu cầu thị trường, nhưng giá vé siêu rẻ của ULCC cũng thu hút những hành khách trước đây không đủ khả năng đi lại. Hiệu ứng kích thích này thường có thể cho phép các hãng hàng không giá rẻ bắt đầu các tuyến bay hoàn toàn mới với máy bay một lối đi ở các thị trường chặng ngắn.

• Thị trường cạnh tranh: các hãng hàng không khởi nghiệp, thất bại, sáp nhập hoặc rút khỏi các tuyến bay . Công suất dao động trong một môi trường năng động, cũng như giá cả.

• Công nghệ: máy bay mới cho phép thực hiện các nhiệm vụ mới hoặc cho phép các nhiệm vụ khác trở nên khả thi về mặt kinh tế, chẳng hạn như Boeing 787 kết nối các cặp thành phố thứ cấp như Denver với Tokyo.

Chức năng lập kế hoạch mạng đường bay rất phức tạp. Nó đòi hỏi hãng hàng không phải là nhiều việc đúng đắn và kiếm được tiền. Ngoài ra nó cần nhiều thông tin mà dữ liệu cần được thu thập, cấu trúc và mô hình hóa. Lập kế hoạch mạng đường bay thường là một chức năng phục vụ cho dài hạn và được chia nhỏ tuần tự thành các khung thời gian ngắn hơn. Nhưng có ba góc nhìn riêng biệt trong khung thời gian lập kế hoạch mạng đường bay. Giữa những điều này , luôn có các điều chỉnh được thực hiện. Ba giai đoạn là trong lập kế hoạch mạng đường bay là:

- Dài hạn (thường là hơn sáu tháng).

- Trung hạn (thường từ hai đến sáu tháng).

- Ngắn hạn (thường là một tuần đến một tháng với những thay đổi luân phiên hàng ngày tùy theo tình hình thực tế).

Quá trình dài hạn liên quan đến việc phát triển kế hoạch đội bay, mạng đường bay tổng thể , các tuyến bay và cấu trúc của mạng đường bay. Mục tiêu của quá trình này là cho phép hãng hàng không khai thác càng nhiều giá trị từ các thị trường càng tốt, dựa trên mô hình kinh doanh của mình, sử dụng đội bay hiện có và theo kế hoạch, đồng thời tối đa hóa hiệu ứng mạng (network effect- nhân lên) của khả năng kết nối, phạm vi, mật độ và tần suất. Quá trình dài hạn này xem xét tất cả các yếu tố kinh tế, chính trị và pháp lý để xác định các mối đe dọa và cơ hội. Một trong những khía cạnh chính của ngành hàng không hiện đại là sự dịch chuyển của các trung tâm tăng trưởng trên khắp các châu lục và trong các khu vực do lực lượng lao động thay đổi. Ví dụ, động lực của chuỗi sản xuất và cung ứng đã thay đổi không chỉ trong phạm vi Trung Quốc mà còn sang Việt Nam , Campuchia và Thái Lan. Các khoản đầu tư do các tập đoàn lớn và các hãng hàng không có trụ sở tại Trung Đông thực hiện cũng đang đầu tư mạnh vào lục địa Châu Phi, thúc đẩy nhu cầu vận tải hàng không nhiều hơn. Điều này có nghĩa là các hãng hàng không và các nhóm liên minh có thể khai thác các khu vực có mức tăng trưởng cao hơn mức trung bình và năng suất cải thiện sẽ cố gắng cấu trúc mạng đường bay của mình theo những thay đổi này.

Để đáp ứng nhu cầu thông tin của kế hoạch mạng đường bay dài hạn, các chuyên gia hàng không thu thập các tập dữ liệu lớn nội bộ của hãng hàng không, dữ liệu ngành bên ngoài và các xu hướng kinh tế, tài chính và hành vi khác. Sau đó, các nhà lập kế hoạch mạng đường bay dự báo các cơ hội thị trường không chỉ nói chung mà còn xung quanh một mạng đường bay và mô hình kinh doanh cụ thể hiện có hoặc đã được lập kế hoạch. Việc ra mắt mỗi tuyến bay mới được coi là một tình huống kinh doanh, không chỉ với từng tiêu chí dư báo về hiệu suất của riêng chúng mà còn trong bối cảnh đóng góp chung của mạng đường bay. Thường có một yếu tố thời gian trong đó có nghĩa là có những kỳ vọng ngắn hạn , trung hạn và dài hạn mà tình huống kinh doanh phải giải quyết và đáp ứng.

Trong quá trình xây dựng mô hình lập kế hoạch mạng đường bay, mỗi biến hoặc giả định phải được xác định và kiểm tra rõ ràng. Ví dụ, mô hình phải cho phép các nhà lập kế hoạch đánh giá tác động của những thay đổi dự kiến về nhu cầu, thành phần nhu cầu, khả năng cạnh tranh và thị trường, khả năng kết nối, tần suất, v.v. Vì đây là mô hình có các đầu vào và đầu ra thúc đẩy các quyết định khác nên đây là tình huống kinh doanh rất tốt cho việc sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Đầu ra điển hình của kế hoạch mạng đường bay dài hạn là cấu trúc cơ bản của mạng đường bay, danh sách các tuyến bay và mức tần suất ban đầu. Ở tác động thứ hai, thời gian của các chuyến bay được thiết lập đại diện cho một tháng và tuần điển hình. Ở bước tiếp theo, các điều chỉnh được thực hiện để phản ánh các sự kiện cụ thể, ngày lễ quốc gia, ngày lễ theo luật định và các yếu tố dễ nhận biết khác ảnh hưởng đến nhu cầu trong các tuần và ngày cụ thể. Các đánh giá bổ sung được thực hiện để xem loại máy bay và quay vòng máy bay có phù hợp với lịch trình hay không. Tại thời điểm này, lịch trình được gửi đến các phòng ban khác nhau để nhập dữ liệu, nhằm kiểm tra chéo mức độ phù hợp với mục đích từ góc độ bán hàng, quan hệ đối tác, bảo trì và kỹ thuật của công ty. Các nhà quản lý nhà ga cấp cao tại các sân bay chính thường cũng có tiếng nói . Sau khi lịch trình được công bố và theo mùa, các điều chỉnh sẽ được thực hiện. Điều này được gọi là chu kỳ trung hạn và ngắn hạn của kế hoạch mạng đường bay.

Trong trung hạn, lập kế hoạch mạng là về việc đánh giá hiệu suất của mạng để xác định các cơ hội cải thiện hoặc xác định nguyên nhân gốc rễ của hiệu suất kém. Đây là một nhiệm vụ khó khăn vì nhiều biến có liên quan th đổi linh hoạt đồng thời. Tuy nhiên, phân tích kinh doanh hỗ trợ các nhà lập kế hoạch mạng, quản lý tuyến bay và doanh thu trong việc khám phá các mối quan hệ giữa các yếu tố dữ liệu không quá rõ ràng. Do đó, đầu ra của quy trình này được sử dụng để tinh chỉnh lập kế hoạch mạng trong dài hạn và phân tích có thể được sử dụng để mã hóa các thuật toán thúc đẩy trí tuệ nhân tạo trong lập kế hoạch mạng dài hạn. Trong một số trường hợp , một hãng hàng không cần tái cấu trúc mô hình hoạt động của mình bằng cách sử dụng các dải thời gian (bank) hoặc sóng (waves) các chuyến bay tại trung tâm chính của mình do những thay đổi trong mạng đường bay liên minh của mình. Ví dụ, bằng cách ký kết thỏa thuận với một hãng vận tải khác hoặc khi một hãng vận tải mới tham gia vào một nhóm liên minh toàn cầu, các mạng phải được sắp xếp lại để đảm bảo kết nối tối ưu và cải thiện hệ số nhân mạng để tận dụng tính kinh tế theo phạm vi, kinh tế theo mật độ và đợc quyền nhóm. Vì các nhóm liên minh toàn cầu cạnh tranh ở cấp độ này, nên yếu tố này hoặc điều chỉnh mạng đường bay có tầm quan trọng sống còn, vì nó cho phép du khách kết nối tốt hơn trong khi giảm thời gian quá cảnh. Đây là điều tạo ra thị trường đầu cuối và số lượng OD liền mạch (kết hợp Điểm đến - Điểm đi) cao hơn.

Cuối cùng, trong ngắn hạn là lên kế hoạch lịch bay vận hành trong mùa hiện tại. Về mặt thực hiện, đó là việc thực hiện những gì đã được lên kế hoạch ở các cấp cao hơn trước đó. Hàng ngày, lập kế hoạch mạng đường bay ngắn hạn (hoặc quản lý lịch trình) là về việc tinh chỉnh , giải quyết các tình huống không lường trước như hủy chuyến, trường hợp máy bay phải nằm đất (AOG), ghép các chuyến bay, cũng như tăng hoặc giảm công suất do nhu cầu tăng đột biến hoặc giảm đột biến trong ngắn hạn. Trường hợp sau có thể xảy ra trong thời chiến hoặc ở những khu vực bị thiên tai, chẳng hạn như sóng thần hoặc phun trào núi lửa. Ngắn hạn cho phép thay đổi chiến thuật đối với lịch trình, nhưng phải thực hiện mà không làm gián đoạn chiến lược mạng lưới tổng thể hỗ trợ mô hình kinh doanh. Điều này có nghĩa là bất kỳ máy bay hoặc thay đổi loại máy bay nào cũng không thể có tác động tiêu cực kéo dài, chẳng hạn như hiệu ứng lan tỏa xấu trong các lần luân chuyển sau. Sự thay đổi không thể dẫn đến gián đoạn không mong muốn làm suy yếu hoạt động kinh doanh ở nơi khác. Vì lý do này, các hãng vận tải xây dựng một số năng lực dự phòng hoặc không gian để điều động trên khắp các căn cứ của máy bay. Trong chính lịch trình, thường cũng có một chút linh hoạt về thời gian sau một số lần luân chuyển, cho phép có một số sự linh hoạt để phục hồi dịch vụ hoặc các nhiệm vụ cứu hộ tạm thời. Nhưng không có hãng hàng không nào muốn có máy bay nằm trên mặt đất, và do đó, điều này được giữ ở mức chấp nhận được. Toàn bộ quy trình theo truyền thống là thủ công chuyên sâu, mặc dù sử dụng phần mềm lập kế hoạch. Đối với một hãng hàng không dịch vụ đầy đủ lớn, chu kỳ phát triển của một mạng đường bay đầy đủ có thể mất từ một đến ba tháng, trong một số trường hợp là sáu tháng. Điều này là do tất cả dữ liệu cần được thu thập và xem xét, và cũng do số lần lặp lại trong việc sắp xếp mọi sự phối hợp giữa các phòng ban khác nhau, như là lập kế hoạch mạng, bảo trì, lập lịch, quản trị doanh thu, phân công phi hành đoàn và điều phái bay.

2. Phân công máy bay

Phân công máy bay là quá trình hoàn thiện thực hành lập kế hoạch mạng đường bay. Mặc dù cũng là một phần của quá trình lập kế hoạch đội bay (ở cấp độ loại máy bay), trong quá trình phân công máy bay, các số đăng ký máy bay (tail number) cụ thể được phân công để thực hiện các nhiệm vụ, là một loạt các lần cất cánh và hạ cánh trên các cặp thành phố luân phiên và quay lại căn cứ sau một vài chu kỳ.

Mỗi máy bay cụ thể  đều có những đặc điểm riêng. Ngay cả đối với một đội bay Airbus A330 nhất định, mỗi máy bay và động cơ của nó sẽ hoạt động khác nhau. Cũng có những thay đổi nhỏ về trọng lượng cất cánh tối đa. Các động cơ cũng đốt nhiên liệu ở các tốc độ khác nhau. Nhưng quan trọng hơn, các cấu hình bên trong cabin (hoặc trong khoang hàng) không phải lúc nào cũng giống hệt nhau. Một số máy bay đã được mua lại dưới dạng máy bay đã qua sử dụng và đưa vào sử dụng mà không có cabin tương tự đầy đủ. Những máy bay khác được vận hành ở các khu vực khác nhau và có cấu hình cabin khác nhau về số lượng hạng thương gia so với hạng phổ thông. Đây là những gì Air Canada từng làm với các máy bay Boeing 767 của mình trên khắp Thái Bình Dương. Ngoài ra, một số máy bay Boeing 777 của Air Canada được cấu hình theo bố cục mật độ cao, bổ sung thêm 109 ghế ở hạng phổ thông. Tổng cộng là 458 ghế thay vì 349 ghế. Ví dụ, hãng đang sử dụng những máy bay này trên tuyến Montreal-Paris.

Khi máy bay hoạt động hoặc được cấu hình khác nhau, điều quan trọng là phải đảm bảo chúng được lập mô hình để đáp ứng các yêu cầu của thị trường mà chúng phục vụ. Không chỉ được khai thác một cách kinh tế mà còn về mặt thể hiện sản phẩm dịch vụ trên máy bay. Do đó, khi đội máy bay đã được phân công cho các khu vực, một quy trình khác sẽ tối ưu hóa việc phân công từng chiếc máy bay cụ thể trong đội tàu bay. Tại thời điểm đó, lịch trình về điều phái, khai thác và bảo dưỡng được cập nhật với từng máy bay riêng lẻ được phân công cho các chuyến bay cụ thể theo ngày và tuần trong năm.

3. Bài học từ tác động của đại dịch COVID-19

Trước khi đại dịch C OVID-19 tấn công thế giới du lịch, các hãng hàng không đã có quy trình lập kế hoạch mạng lưới riêng của họ. Trong hầu hết các trường hợp, khi các hãng hàng không thực hiện bài tập lập kế hoạch mạng đường bay, họ bắt đầu với lịch trình hiện có. Cách tiếp cận truyền thống này giảm thiểu sự phức tạp và cho phép nhóm làm việc dựa trên một kịch bản cơ sở. Tuy nhiên, vì đại dịch đã xóa sổ nhu cầu và tạo ra một thị trường rất khó lường và không ổn định, nên nhu cầu trông rất khác và trở nên khó dự báo. Và trong khi tình hình rất bi thảm, việc các hãng hàng không cho rằng đây là trạng thái bình thường mới hay 'hoạt động kinh doanh như thường lệ' phụ thuộc rất nhiều vào mức độ các hãng hàng không đã hiện đại hóa các công cụ lập kế hoạch mạng lưới của mình bằng công nghệ tiên tiến hơn.

Khả năng mới để xây dựng mạng lưới từ đầu (còn được gọi là ‘phương pháp sạch bảng’- cleansheet) là cần thiết đối với các hãng hàng không thủ công hơn và ít linh hoạt hơn. Và mặc dù hầu hết các dữ liệu đầu vào cũ vẫn giữ nguyên, nhưng một số dữ liệu khác đã và đang tiếp tục thay đổi và trở thành các biến số gần như không thể đoán trước. Ví dụ, thời gian bay giữa các điểm A và B vẫn giữ nguyên, nhưng ở một số thị trường, thời gian bay ngắn hơn do ít tắc nghẽn hơn. Mức độ giao thông thấp hơn đáng kể và các nhà cung cấp dịch vụ dẫn đường hàng không (ANSP) cho phép phi công bay các tuyến đường ngắn hơn và các phương pháp tiếp cận sân bay hẹp hơn với ít kiểu chờ hơn. Tương tự như vậy, trong khi thời gian lên máy bay giống nhau, nhưng thời gian làm thủ tục, an ninh và kết nối tại sân bay thì không, do kiểm dịch, giữa khảng cách và thời gian kiểm tra bổ sung tại các cơ sở của sân bay. Mọi người cũng di chuyển chậm hơn qua các sân bay theo nghĩa là họ bị mất phương hướng bởi các khu vực đóng cửa, thay đổi tuyến đường và các yếu tố gây mất tập trung và tình huống khác, ngay cả đối với những người thường xuyên đi lại. Ngoài ra, thời gian quay vòng của máy bay lâu hơn. Máy bay phải được vệ sinh theo cách khác, phải được khử trùng và điều này có nghĩa là các vòng quay máy bay và các slot kết nối cũng khác nhau.

Cuối cùng, khả năng cung ứng máy bay có thể sử dụng trở nên không chắc chắn vì không biết chính sách quản lý nào sẽ được áp dụng cho việc giãn cách vật lý trên máy bay, chẳng hạn như việc chặn ghế ở giữa.

Hình 1 Luồng lập kế hoạch mạng được hỗ trợ bởi ML/AI.

Do tính phức tạp mới của các biến số bổ sung và biến động trong quá trình lập kế hoạch lịch trình , một số hãng hàng không thậm chí còn cân nhắc đến việc giảm các kết nối để có thể sử dụng, phải cập nhật và phải đưa những đầu vào mới nào vào bài toán khổng lồ là tạo lịch trình cho mạng đường bay. Chính vì lý do này mà các hãng hàng không đã sử dụng công nghệ lập kế hoạch mạng đường bay dựa trên máy học và trí tuệ nhân tạo có lợi thế đáng kể. Những hãng khác phải xây dựng nhiều kịch bản mới và thực hiện toàn bộ quy trình theo cách tốn nhiều thời gian hơn.

Hình 1 phác thảo luồng đơn giản hóa của quy trình truyền thống so với quy trình hỗ trợ AI, trong đó máy học được sử dụng để học hỏi từ các hoạt động bay thực tế nhằm nâng cao khả năng lập kế hoạch mạng đường bay.

4. Trí tuệ nhân tạo trong lập kế hoạch mạng đường bay

Lợi ích mà việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong lập kế hoạch mạng đường bay mang lại không chỉ xoay quanh việc xử lý nhiều dữ liệu hơn với sức mạnh tính toán lớn hơn mà còn là cơ hội chạy nhiều tác vụ tối ưu hóa cùng lúc. Điều đó có nghĩa là công nghệ có thể xem xét nhiều biến số và yếu tố hơn, chẳng hạn như lịch trình của phi hành đoàn , các ràng buộc khai thác trong lập kế hoạch lịch bay và lịch bay của đối tác liên minh. Ví dụ, các yếu tố có thể được cấu thành vào chu kỳ phát triển mạng đường bay và lịch bay bao gồm:

• Tính kinh tế của mạng đường bay theo khía cạnh dung lượng hành khách, bao gồm thị trường, xu hướng nhu cầu, thành phần nhu cầu và giá vé hiện hành.

• Lịch trình cạnh tranh, bao gồm ghế cung ứng và tần suất theo tuần.

• Dữ liệu nhu cầu bao gồm thông tin chi tiết được thu thập về dữ liệu xu hướng đi lại.

• Dữ liệu kinh tế ảnh hưởng đến bản chất và xung lực của nhu cầu, chẳng hạn như tỉ giá ngoại hối.

• Các ràng buộc về nguồn lực như đội bay, thành phần đội bay, ràng buộc về hoạt động của máy bay , cổng ở sân bay và slots tại sân bay.

• Đặc điểm địa lý, chẳng hạn như giờ đóng cửa, giờ mở cửa hoặc giờ giới nghiêm của sân bay, tình trạng tắc nghẽn quanh bờ thời gian các chuyến bay, kiểu thời tiết theo mùa và rủi ro gián đoạn.

• Độ tin cậy của đối tác/liên minh, chẳng hạn như hệ số hoàn thành chuyến bay và tỉ lệ đúng giờ

• Các quy trình gần như thời gian thực cập nhật tất cả dữ liệu đầu vào và cách chúng tác động đến

biến số.

Bằng cách chạy các quy trình này cùng lúc, có thể tiết kiệm đáng kể thời gian so với việc thực hiện các bước tuần tự. Điều này cũng có nghĩa là ít cần phải thử đi thử lại để tìm ra phương án phù hợp hoặc không phù hợp. Ngoài ra, vì máy học sẽ cải thiện mỗi lần cố gắng tối ưu hóa bài toán, nên dự báo sẽ chính xác hơn. Lợi ích bổ sung của việc này là có đủ trí tuệ để máy tự hiệu chỉnh mà không cần can thiệp thủ công và thực hiện cập nhật theo thời gian thực.

Trong cấu hình của trình tối ưu hóa lập kế hoạch mạng đường bay, giao diện người dùng được thiết kế sao cho các nhà lập kế hoạch mạng đường bay vẫn có thể theo dõi trực quan logic hoặc tuyến bay tam chiếu (neutral path) của mô hình. Điều này không chỉ giúp ích cho mục đích đào tạo mà còn giúp người dùng áp dụng khi lần đầu tiên triển khai. Các nhà lập kế hoạch mạng đường bay từng sử dụng các công cụ khác và cách tiếp cận thủ công hơn sẽ có sự miễn cưỡng tự nhiên khi cho phép máy chạy các quy trình này. Nhưng theo thời gian, họ thấy rằng công việc của họ trở nên mang tính chiến lược hơn vì họ có thể nghĩ đến các yếu tố và kịch bản khác sẽ giúp hãng hàng không của họ tạo ra doanh thu tăng thêm. Lập kế hoạch mạng và lịch bay đã có nhiều thay đổi trong những năm gần đây. Công nghệ mới, sức mạnh tính toán mới và ứng dụng máy học và trí tuệ nhân tạo đã đóng góp rất nhiều vào tính linh hoạt và hiệu quả của chức năng này. Điều thay đổi gần đây hơn là các tập dữ liệu bổ sung từ cả nguồn nội bộ và nguồn thị trường bên ngoài có thể được thêm vào những dữ liệu đã sử dụng trong một kiến trúc hệ thống hồ-kho dữ liệu (lakehouse) của nền tảng trí tuệ nhân tạo. Ở đó, các kịch bản mới có thể được tạo ra với các triển vọng khác nhau về nhu cầu và các giao dịch khác hoặc các ràng buộc khác dưới dạng tập hợp các quy tắc trong các mô hình máy học. Sau đó, chúng được xếp chồng lên nhau cho mô hình cuối cùng để tạo ra một mạng đường bay và lịch trình được đề xuất và tối ưu hóa dựa trên mọi thứ đã biết và dự đoán. Sử dụng các nguồn cấp dữ liệu có dữ liệu thu được từ các hệ thống khác trong hệ sinh thái, chẳng hạn như quản trị doanh thu, mô hình máy học có thể học và đề xuất các cải tiến hơn nữa. Để minh họa cho điều này, quản trị doanh thu thu thập và có thể cung cấp dữ liệu đặt chỗ ngắn hạn và tính toán cách các xu hướng đang thay đổi. Khi các mẫu được phát hiện và có thể được khái quát hóa cho tất cả các chuyến bay, thì có thể dự đoán trước mức giảm theo tỷ lệ nhu cầu trong tương lai gần. Sau đó, thành phần máy học trong RM cũng có thể tự cập nhật khi nó đang nhận thấy nhu cầu và lưu lượng tăng lên.

Về mặt nội bộ, các hãng hàng không đã có khả năng thông qua công nghệ tiếp thị kết hợp phân tích dữ liệu (analytics-based MarTech- phân tích nhu cầu, ROI chiến dịch) để đánh giá và thẩm định nhu cầu thị trường bằng cách quan sát nhu cầu dựa trên việc tìm kiếm chuyến đi bằng công cụ đặt chỗ trực tuyến, ứng dụng khách hàng thân thiết hoặc theo dõi hoạt động của call center. Dữ liệu mới hiện có sẵn từ các nguồn bên ngoài bao gồm thông tin mua sắm được trích xuất từ các công cụ tìm kiếm. Mọi người xem các chuyến đi hoặc hành trình trên các công cụ tìm kiếm, chẳng hạn như Google hoặc trên các trang web của các đại lý du lịch trực tuyến. Nhưng thông tin sâu hơn được thu thập thông qua các đại lý du lịch thông thường của Hệ thống phân phối toàn cầu (GDS). Với tất cả những điều này trong tay, các hãng hàng không đã tìm ra những cách mới để sử dụng nó và đó là điều quan trọng.

Trí tuệ nhân tạo được tích hợp vào các công cụ lập kế hoạch mạng như SkySuite của Amadeus cho phép các hãng hàng không làm được nhiều việc hơn với ít nhân sự hơn, điều này rất hữu ích trong thời kỳ đại dịch. Nhưng nó cũng cho phép mọi người làm nhiều việc hơn so với trước đây. Công việc tăng thêm bắt nguồn từ việc tích hợp các tập dữ liệu mới, chẳng hạn như các quy tắc về thời gian quay vòng và các ràng buộc về vệ sinh máy bay . Những điều này phải được thêm vào tập hợp các thuật toán. Điều này là do có các tập dữ liệu mới cần tích hợp, khối lượng dữ liệu lớn hơn và nhiều quy tắc và ràng buộc hơn cần thêm vào thuật toán.

Nhìn xa hơn, tiềm năng để xây dựng những hiểu biết sâu sắc được MarTech đưa vào một tập hợp các lớp hoặc thuật toán học sâu, thông qua các thuật toán tích chập (convolution), sẽ chạy các quy trình tối ưu hóa phức tạp có thể tự động hóa các quyết định mạng được đề xuất. Điều này được thể hiện trong Hình Quy trình tối ưu hóa mạng tăng cường với AI.

Hình 2. Quy trình tối ưu hóa mạng đường bay được tăng cường với AI.

5. Lập kế hoạch mạng đường bay đường bay như một quy trình AI

Nếu một hãng hàng không là người đầu tiên áp dụng AI trong hoạch định mạng đường bay, họ cần (1) thiết kế quy trình làm việc của doanh nghiệp, (2) xác định chiến lược và nguồn dữ liệu của mình, (3) hình thành và viết các mô hình và kết thúc mô hình và (4) sử dụng các dự đoán và phản hồi thời gian thực để cho phép máy học tối ưu hóa các khuyến nghị một cách liên tục. Cho dù hãng hàng không có nhóm khoa học dữ liệu chuyên dụng trong lập kế hoạch mạng đường bay hay không, họ cũng có thể dựa vào các nhà cung cấp để triển khai và cập nhật các giải pháp khi phải xây dựng các quy tắc mới hoặc phải cập nhật dữ liệu.

Tiến trình lập kế hoạch mạng đường bay dài hạn được chạy sau khi tất cả dữ liệu (hoặc một tập hợp con đủ lớn) được thu thập và đưa vào mô hình và tất cả các yếu tố trong bộ quy tắc cần phải có được kích hoạt. Đầu ra sẽ là một lịch trình được đề xuất tối ưu hóa với số lượng hành khách, vòng quay máy bay, cất cánh và hạ cánh, và giờ bay (block hours), tất cả đều được chia nhỏ theo loại máy bay theo tuần.

• Tuyến bay tối ưu có tính đến phi hành đoàn và bảo trì theo tuyến bay.

Dựa trên đầu vào về năng suất và chi phí, lịch trình sẽ có tổng doanh thu được đính kèm, thậm chí là con số lợi nhuận hoạt động dự báo. Đối với các kịch bản khác nhau , dựa trên tập hợp cân nhắc và thay đổi trong cấu hình tham số, trình tối ưu hóa mạng sẽ

• Lên lịch lại và thay đổi thời gian toàn bộ mạng đường bay để có luồng hành khách tốt hơn.

• Đánh giá tác động của các tần suất khác nhau hoặc các chuyến bay bổ sung/gỡ bỏ tuyến bay khỏi mạng.

• Phân bổ công suất để tối đa hóa nhu cầu của hành khách và đáp ứng các yêu cầu hoạt động .

Một trong những đóng góp lớn hơn của tự động hóa được hỗ trợ bởi trí thông minh nhân tạo là nó cho phép phân tích "what-if" trong vài phút. Điều này rất hữu ích trong thời điểm bất ổn hoặc để kiểm tra một vài kịch bản và giả định để có thêm hiểu biết và học hỏi. Theo Amadeus, các hãng hàng không sử dụng công cụ của họ đã có thể báo cáo tổng lợi nhuận tăng lên tới 12,5% trên cơ sở hàng tuần, so với mức tăng doanh thu là 3,3%. Hầu hết mức tăng doanh thu là từ khả năng kết nối được cải thiện (tăng 6,5%) so với sản lượng vận chuyển ban đầu (0,7%). Nhu cầu về số lượng hành khách tăng có thể lên tới 2,7%, do sự gia tăng về số lượng hành trình kết nối.

Trí tuệ nhân tạo cũng đang giúp các hãng hàng không theo những cách khác. Công nghệ được AI hỗ trợ có thể giúp các nhà lập kế hoạch mạng tránh được các vấn đề tiềm ẩn. Nó có thể hiển thị cảnh báo khi:

• Các chuyến bay dường như là nút thắt có thể dẫn đến xói mòn OTP.

• Giờ block time cần thêm thời gian để đảm bảo hoặc có thêm sự chắc chắn về OTP tốt .

• Các chuyến bay có khả năng bị chậm trễ, mức độ chậm trễ và tần suất chậm trễ như thế nào.

• Các chuyến bay gây ra sự chậm trễ lan truyền, tức là gây ra hiệu ứng lan tỏa của sự chậm trễ trong toàn mạng đường bay.

Các giải pháp cũng có thể tối ưu hóa thời gian làm nhiệm vụ bằng cách hoán đổi các tuyến đường. Trong một số trường hợp , việc thay đổi luân phiên có thể làm giảm số lượng nhiệm vụ. Điều này là do các máy bay khác nhau về yêu cầu về phi hành đoàn và việc tối ưu hóa nhóm phi hành đoàn bằng cách luân phiên máy bay tạo ra sự kết hợp khác nhau của nhân viên trên các chuyến bay.

Cục Hàng không Liên bang Hoa Kỳ theo dõi tình trạng chậm chuyến bay và tính toán chi phí ước tính cho các hãng hàng không và hành khách liên quan đến tình trạng chậm chuyến. Cục ước tính chi phí vận hành là 57 đô la cho mỗi phút chậm chuyến và chi phí của hành khách là 67 đô la cho mỗi phút chậm chuyến. Tức là gần 120 đô la cho mỗi phút chậm chuyến đối với một máy bay có 150 chỗ ngồi. Và nghiên cứu dựa trên bằng chứng của Amadeus cho thấy công nghệ hiện đại trong các giải pháp lập lịch và mạng đường bay có thể cải thiện OTP trung bình 3% với tác động ít hoặc không ảnh hưởng đến lợi nhuận của lịch trình. Khi ngày càng có nhiều dữ liệu được thu thập và sử dụng, quy trình có thể tiếp tục được cải thiện miễn là dữ liệu có liên quan đến nhiệm vụ có thể được xử lý ngay. Việc tích hợp khai thác bay và điều phối chuyến bay, ngày nay cũng sử dụng AI, là một ví dụ về cách điều chỉnh lịch trình rất ngắn hạn có thể được cải thiện hơn nữa. Các quy trình công việc này có thể được căn chỉnh để các giao điểm giữa các chức năng này có thể được tự động hóa bằng các ứng dụng AI của Doanh nghiệp

Các giải pháp lập lịch hiện đại tự động tính đến khả năng thương mại. Điều này là do nó cũng dựa trên sở thích đi lại, hành trình hoặc thậm chí là sở thích về sân bay của khách hàng. Do đó, sự lựa chọn của khách hàng và ước tính về độ co giãn giá được tích hợp sẵn và có thể được điều chỉnh theo thời gian. Điều này đòi hỏi phải theo dõi tần suất và lịch trình cạnh tranh , kết hợp với phân tích giá vé cạnh tranh có thể được kết hợp trong tương lai để phù hợp hơn với các chức năng quản trị doanh thu.

Với tất cả những tiến bộ trong điện toán và tự động hóa, các giải pháp hiện đại trong lập kế hoạch mạng đường bay  và lịch bay cho phép người lập lịch làm nổi bật bất kỳ vi phạm nào và nhấp vào nút sửa lỗi nhanh để kích hoạt trình tối ưu hóa nhỏ (micro-optimizaer) nhằm giải quyết lỗi tốt nhất. Điều này có nghĩa là bất kỳ dữ liệu mới nào có liên quan đến chuỗi sự kiện có thể thu được ở định dạng kỹ thuật số đều có khả năng được đưa vào. Điều này đã xảy ra với thời tiết, dự đoán tình trạng tan băng và tắc nghẽn bề mặt. Nhưng nó có khả năng bao gồm các sự kiện như đình công, mối đe dọa an ninh và các bản cập nhật khác được cung cấp theo thời gian thực. Nếu dữ liệu có thể được thu thập, dữ liệu có thể được mô hình hóa. Và nó có thể được đưa vào bộ cân nhắc mà máy học có thể học hỏi. Trí tuệ nhân tạo sẽ một lần nữa hoạt động như chất kết dính để tự động hóa các chức năng theo cách thông minh mà không gặp trở ngại.