Yapay Zekanın Havacılık Sektörüne Etkisi
"Yapay zeka" terimi 60 yıldan daha uzun bir süre önce ortaya atıldı, ancak yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenmenin günlük yaşamımızdaki tüm faydalarını ancak son zamanlarda fark etmeye başladık.
Çoğumuz zaten öğrenen, sesleri tanıyan, kararlar veren, sorunları çözen ve kullandığımız rotalardan izlediğimiz filmlere ve satın aldığımız kıyafetlere kadar her konuda önerilerde bulunan akıllı makineler kullanıyoruz. Ceplerimizde akıllı telefonlar, tezgahlarımızda akıllı kişisel asistanlar, fabrikalarımızda robotlar ve otoyollarımızda otonom araçlar var. Ve bu sadece başlangıç.
Yapay zeka, Derin Öğrenme / Makine Öğrenimi Sistemleri havacılık ve uzay endüstrisi üzerinde de büyük bir etkiye sahip. Yukarıda bahsedilen teknolojiler sayesinde uçuşlar daha güvenli, daha konforlu, daha öngörülü ve sonuç odaklı hale geliyor. Havayolları program performansını iyileştiriyor, daha az yakıt kullanıyor ve daha iyi bir yolcu deneyimi yaratıyor. Havaalanları daha verimli ve yolcuların gezinmesi daha kolay. Yer ekipleri uçuşları daha hızlı gerçekleştiriyor ve sevkiyat işlemleri daha verimli ve otonomi temelli hale geliyor. Havayolları öğrenme sistemlerini kullanarak daha iyi segment stratejileri geliştirebiliyor ve uygunluk ve değere göre ücretlendirme yapabiliyor. Ve uçak bakımı daha kolay, daha hızlı, kuralcı ve daha kesin.
Tüm bunlar ve çok daha fazlası havacılığın veri açısından zengin bir ekosistem olması nedeniyle mümkün. Bağlanabilirlik, veri analitiği ve Endüstriyel Nesnelerin İnterneti (IIoT) alanındaki son gelişmeler sayesinde, her türlü operatörün operasyonel verimliliğini, görev etkinliğini ve karlılığını etkileyen sonuçları yönlendirmek için uçak içindeki ve dışındaki farklı sistemlerden elde edilen büyük miktarda veriyi kullanabiliriz. Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme, ekosistem genelinde beyinleri birbirine bağlayan motorlardır. Üretimi göz ardı etmemek gerekirse, dijital ipliklerle birbirine bağlanan dijital-fiziksel-dijital döngü, döngüde insan olmadan şaşırtıcı düzeyde özerklik ve karar verme yeteneği kazandırabilen kendi kendine öğrenen ağlar oluşturarak Endüstri 4.0'ı tamamen farklı bir seviyeye taşıyor.
Havayolu dünyasında çok olumlu ve derinden etkilenen birkaç alana bakalım. Örneğin, yapay zeka bakım çözümlerinin kalbine yerleşiyor ve bakım teknisyenlerine uçak içi sistemlerin performansı ve sağlığı hakkında benzeri görülmemiş düzeyde bilgi ve içgörü sağlıyor. Havayolu operatörleri, yapay zeka ve derin öğrenme sayesinde operasyonel aksaklıklarda yüzde 35'lik bir azalma yaşadı.
Yapay zeka ve derin öğrenme sayesinde akıllı ve kendi kendine öğrenen bakım sistemi, uçak içi sistemleri izleme, nominal davranışı modelleme, sapmaları tespit etme ve bir arızanın meydana geleceğini günler öncesinden tahmin etmek için geçmiş olaylardan elde edilen verileri ve kalıpları analiz etme yeteneğine sahiptir. Ardından sistem, düzeltici eylemler önermek ve tedarik zincirini doğru parça ve malzemeleri sipariş etmesi için uyarmak üzere kuralcı içgörüler sağlar.
Havayolları yakıta çok para harcıyor ve bu önemli maliyeti düşürmek için modern teknolojileri kullanmak çok faydalı olacaktır. Yapay Zeka ve Derin Öğrenme Modelleri yüzlerce mevcut kaynaktan veri toplayabilir ve yakıt tüketimini ve dolayısıyla operasyon maliyetini azaltabilecek önerilerde bulunabilir. Yüzde 1-3'lük bir tasarruf bile bazı taşıyıcılar için on milyonlarca dolarlık yıllık tasarruf anlamına geliyor. Ve tüm bunlar akıllı ve kendi kendine öğrenen modellerin devreye girmesiyle mümkün oluyor. Havayolu şirketlerinin ağırlık, motor kullanımı ve yakıt planlaması gibi kritik faktörleri kapsayan, kendilerine özgü filo ve işletme profillerine göre uyarlanmış yeni yakıt tasarrufu fırsatlarını ortaya çıkarmalarına yardımcı oluyor.
Çok fayda gördüğümüz bir başka harika durum da yer operasyonlarının daha verimli ve otomatik hale getirilmesi ve kolaylaştırılmasıdır. Bağlanabilirlik, veri analitiği uzmanlığı ve başarı kriterlerinin modellenmesi, yer hizmetleri sürecini iyileştirerek havayollarının blok süresini azaltmasına yardımcı olur ve bu da taşıyıcının zamanında performansı üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilir. Havayolları ve yer hizmeti sağlayıcılarının dönüş süresini yüzde 13-15'e kadar azaltmasını sağlayarak, önemli bir havayolu ölçütü ve yolcu memnuniyeti faktörü olan zamanında kalkış yapan uçuş sayısını artırır.
Kurulum, operasyon ekibine tüm uçakların ve yer ekipmanlarının durumu, konumu ve faaliyeti hakkında gerçek zamanlı bilgi vererek ilk gerçek "bağlantılı rampayı" yaratıyor. Yer araçları verileri etkinleştirme çözümüne ileterek kullanıcıların araç kullanımını izlemelerine, hizmetleri iyileştirmelerine ve güvenliği artırmalarına olanak tanıyor.
Bağlantılı havacılık, yapay zeka ve gelişmiş veri analitiğinin, geçmişin veri silolarını yıkarak ve havacılık ekosistemindeki herkes için daha iyi sonuçlar sunmak üzere bağlantının gücünü getirerek tüm hava taşımacılığı sistemini yeniden keşfetmeye nasıl yardımcı olduğuna dair başka birçok örnek var.
