A medida que los aeropuertos se recuperan de la pandemia mundial y reconstruyen sus negocios, buscarán optimizar sus activos tanto como sea posible, al tiempo que se preparan para futuras pandemias u otras interrupciones operativas. Con el análisis de datos, los aeropuertos están en condiciones de optimizar sus operaciones sin realizar importantes inversiones de capital.
Descargo de responsabilidad: este texto se escribió originalmente en inglés y se tradujo mediante inteligencia artificial.
Por Per Engelbrechtsen
En este artículo, analizamos cómo el análisis de datos puede optimizar el sistema de gestión de equipajes (BHS) no solo para la recuperación actual, sino también para las operaciones futuras. Con los volúmenes de datos que ya tienen disponibles los aeropuertos, realmente no hay ninguna razón para no implementar el análisis de datos.
El sector de la aviación ha sufrido enormemente como resultado de la COVID-19 y se enfrentará a muchos desafíos posteriores a la COVID.
Para hacer frente a los desafíos y reconstruir sus negocios, los gestores de aeropuertos deberán pensar en términos de tres conceptos básicos:
Por lo tanto, los aeropuertos deberán rediseñarse para hacer frente a la crisis actual, pero también deberán prepararse para reaccionar ante futuras perturbaciones en las operaciones. Como tal, la necesidad del uso de datos nunca ha sido tan evidente. El aeropuerto posterior a la COVID se tratará de la gestión de activos basada en datos y el uso de datos existentes para trabajar de forma remota con menos personas.
Esto es especialmente cierto para el BHS del aeropuerto. Los datos son uno de los elementos más importantes para el flujo y la capacidad de equipaje y serán responsables de asegurar el futuro de las operaciones del BHS.
Veamos el papel que pueden desempeñar los datos y el análisis de datos en el BHS.
En el mundo no lineal de la aviación, la producción ideal del BHS puede verse desafiada en tres niveles:
Los datos son una forma de lidiar con estas incertidumbres. E incluso en ausencia de estos desafíos, la capacidad de utilizar datos permite a la organización del aeropuerto reemplazar las conjeturas de hoy con decisiones informadas.
¿Pero cómo se recopilan los datos en un BHS?
Los datos brutos necesarios para el análisis se pueden obtener en cualquier punto del BHS. Se pueden recopilar de sus registros de alarmas, sensores, registros de eventos y los diversos datos que captura el BSH. Se recopilan en las instalaciones del aeropuerto y se transmiten en vivo a un almacén de datos.
Luego, los datos se enriquecen, a través de las habilidades y los conocimientos del proveedor de BHS y se visualizan a través de una solución en la nube. De la misma manera que un cultivo se transforma en algo comestible, los datos se presentan de una manera que tiene sentido para el usuario. Los mismos datos se muestran en diferentes visualizaciones para atender los diferentes tipos de trabajos dentro del aeropuerto.
Al capturar y analizar datos, los aeropuertos pueden utilizar la información que brindan los datos a través de diferentes niveles de análisis de datos.
Con el análisis de datos, los aeropuertos pueden comenzar a optimizar el mantenimiento, las operaciones y la gestión de su BHS.
El análisis de datos puede respaldar el mantenimiento predictivo al destacar las partes del BHS que más se utilizan y que requieren más mantenimiento. Los datos pueden mostrar KPI operativos en tiempo real, como el rendimiento de distintas áreas de inspección. Y puede ayudar en el benchmarking estacional, la previsión de flujos y la planificación de recursos. El análisis de datos puede aportar información tanto sobre el rendimiento general del sistema como sobre áreas de rendimiento específicas, como el check-in y la carga.
Podemos obtener las posibilidades que puede ofrecer el análisis de datos al observar un aeropuerto internacional que ha aplicado el análisis de datos para optimizar su BHS.
El Aeropuerto Internacional YYC de Calgary (YYC) en Canadá es un aeropuerto central que vio un tráfico de más de 18 millones de pasajeros en 2019.
YYC ha aplicado algoritmos de aprendizaje automático para supervisar los Log file de alarmas de su BHS, gracias a lo cual ahora puede predecir posibles problemas futuros dentro del sistema. Las incidencias se detectan antes de que se conviertan en problemas, incluidos los microparos que el ojo humano no puede detectar. Ahora se identifican los elementos específicos del sistema que requieren atención, orientando el foco del personal de mantenimiento y ahorrando tiempo. Este enfoque proactivo evita muchas paradas no deseadas y garantiza que el sistema funcione el 100% del tiempo.
Los datos se utilizan para analizar el flujo de equipaje en todo el sistema e identificar aquellas áreas que requieren mejoras. Datos específicos, como bolsas de recirculación, bolsas de codificación manual y bolsas mal gestionadas, se encuentran dentro del modelado 3D, lo que permite una comprensión más profunda de cómo se pueden cambiar, mejorar y optimizar el flujo y los procesos.
Se identifican y cambian los cuellos de botella que causan un mayor tiempo del sistema, un desgaste innecesario del sistema y una carga de trabajo adicional para el operador. ¿El resultado directo? Una reducción significativa de las bolsas que requieren codificación manual y que no llegan a sus vuelos a tiempo.
La implementación de herramientas de supervisión basadas en datos y en el estado ha permitido mejorar los calendarios de mantenimiento y optimizar los equipos. El mantenimiento preventivo se ejecuta con un enfoque lean y un uso más flexible del personal, sin comprometer la calidad de las operaciones de O&M.
Para YYC, el uso del análisis de datos ha resultado en cambios en la forma en que aborda la O&M, lo que ha llevado a reducciones significativas en sus gastos operativos.
Además de cómo el análisis de datos puede ayudar a los aeropuertos en el mantenimiento, la operación y la gestión de su BHS, existen otras facetas del análisis de datos que pueden ayudar a optimizar el BHS. En resumen, estos son:
A medida que los aeropuertos se recuperan de la pandemia mundial y reconstruyen sus negocios, habrá un mayor interés en los KPI estratégicos y los KPI para la eficiencia general de los equipos en su gestión de equipaje. También habrá interés en garantizar que los sistemas puedan sobrevivir a cualquier interrupción operativa futura. El análisis de datos es la respuesta para los aeropuertos que buscan optimizar y asegurar el futuro de sus sistemas. Puede proporcionar información sobre todas las partes de las operaciones y los procesos del BHS que no se pueden obtener de otra manera. A partir de los análisis, los profesionales de BHS pueden cambiar, mejorar y optimizar los flujos de equipaje y los programas de mantenimiento y asignación de recursos. A medida que el futuro del análisis de datos se orienta cada vez más hacia la ciencia de la decisión, los aeropuertos pueden esperar que sus sistemas sean capaces de recomendarles y tomar decisiones por ellos.
