Pense nos dados que os sistemas de manuseio de bagagens geram. Todos os dados que são essenciais para informações operacionais. Quão útil e valioso poderia ser se analisado para revelar tendências e entender melhor o processo de manuseio de bagagens em um aeroporto.
Aviso: Este texto foi originalmente escrito em inglês e traduzido com recurso a inteligência artificial.
Por Per Engelbrechtsen
A análise de dados se tornou um componente essencial de todas as operações de negócios e os sistemas de manuseio de bagagens não são diferentes. Uma abordagem orientada por dados para sistemas de manuseio de bagagens tem um enorme potencial para economias de despesas operacionais (OPEX), proporcionando maior visibilidade das operações.
A coleta e o armazenamento de grandes quantidades de informações – frequentemente chamadas de big data – para análise podem acontecer em qualquer ponto do sistema de manuseio de bagagens. A análise em tempo real desses dados é então capaz de apoiar a tomada de decisões em todas as unidades organizacionais:
Por meio da análise de dados, os aeroportos podem obter insights significativos sobre suas operações de manuseio de bagagens, o que lhes permitirá otimizar seu desempenho e processos.
Mas como a análise de dados permite a otimização do processo do sistema de manuseio de bagagens? Bem, existem várias maneiras pelas quais as análises de dados podem ajudar a reduzir o OPEX do manuseio de bagagens.
Aqui estão três exemplos de como usar a análise de dados para reduzir o OPEX:
A análise de dados também pode fornecer manutenção preditiva para reparos não planejados que são necessários quando uma falha do sistema aciona um alarme. É possível minimizar esses reparos reativos por meio do uso de análise de dados, o que pode melhorar o planejamento da manutenção. Por exemplo, os operadores de manutenção podem praticar a manutenção preditiva com base em dados e desempenho em tempo real, em vez de manutenção com base em rotinas ou horários. Partes de um sistema de manuseio de bagagens podem passar por uma queda de desempenho de cinco por cento que ninguém seria capaz de identificar apenas observando o equipamento ou a saída. Com a análise preditiva de dados, ninguém terá que fazer isso: os dados os mantêm informados.
A manutenção orientada por dados pode otimizar os esforços de manutenção, pois o sistema só exigirá inspeção quando os dados indicarem precisamente que sim. Isso ocorre porque a análise de dados permitiu que a equipe de manutenção do aeroporto passasse de uma abordagem baseada em calendário – ou medidor – para identificar elementos e componentes com inspeção pendente por meio do uso de manutenção preditiva. A análise de dados, então, permite que as equipes de operação de bagagens do aeroporto prevejam, reajam e previnam as necessidades de manutenção antes que uma unidade falhe. Os dados fornecem uma visão geral fácil dos problemas ativos em diferentes elementos e tipos de unidades e apontam preditivamente para as partes específicas do BHS que precisam ser inspecionadas.
A análise de dados pode revelar tendências que podem ser úteis e valiosas para ajustar as operações. Eles podem fornecer informações, por exemplo, sobre por que as malas são classificadas incorretamente. Eles também podem informar os operadores para prever e evitar gargalos. Por meio da análise de dados, hábitos operacionais ou de planejamento inadequados podem se tornar transparentes. Assim, embora os operadores não vejam necessariamente os padrões em suas operações diárias, a análise de dados pode identificar tendências ao longo de um ano. Mesmo pequenas melhorias de desempenho farão uma diferença significativa nos custos.
A análise de dados pode ajudar no previsão operacional, como preparar-se para picos e fornecer uma visão geral da manutenção. Ele permite que a gestão estruture toda a operação do BHS em torno de insights baseados em dados que não seriam reconhecidos de outra forma. Ao comparar dados de “dias de produção” de manuseio de bagagens anteriores e prever produções futuras, a gestão pode aprender com a experiência anterior para melhorar as operações futuras e definir o melhor uso dos recursos. A gestão poderá prever todos os aspetos das suas operações, como volumes de bagagens, volumes da época alta e necessidades de manutenção. A análise de dados oferece à gestão uma oportunidade única de planear o futuro e otimizar as suas operações e recursos de manutenção com base nestes insights transparentes e em tempo real.
No futuro, a gestão do BHS do aeroporto precisará de se tornar melhor em aprender com a experiência e planear a futura produção de manuseio de bagagens. Mas, para fazer isso, é necessária uma avaliação detalhada e precisa da produção passada e futura.
Felizmente, é exatamente isso que a análise de dados fornece.
As empresas estão a usar cada vez mais tecnologias de aprendizagem automática para levar a análise de dados para outro nível. Nos sistemas de manuseio de bagagens, também, a aprendizagem automática tem o potencial de desempenhar um grande papel na redução dos custos de OPEX. Muitas vezes, a análise de dados tradicional pode ser estática e limitada ao abordar dados não estruturados e em rápida mudança. Pode haver uma necessidade, por exemplo, de identificar correlações entre dezenas de entradas de sensores e fatores externos que produzem rapidamente milhões de dados.
Ao aprender com os dados e identificar padrões, a aprendizagem automática permite que o sistema tome decisões com o mínimo de intervenção humana. Pode ser usado para apoiar os operadores na tomada de decisões mais rápidas e melhores. A aprendizagem automática ainda requer a entrada humana e as habilidades cognitivas que eles fornecem. Mas a aprendizagem automática, que é uma categoria baseada em IA, pode levar à ciência da decisão e sugestões baseadas em máquina – em vez de baseadas em humanos – para resolver problemas (antes que eles ocorram). O sistema tem a experiência (aprendizagem automática) que o torna “sábio” o suficiente para ser o “controlo de cruzeiro adaptativo” para a equipa de controlo e gestão do BHS, para traçar um paralelo com o mundo automóvel.
Apenas uma fração das vastas quantidades de dados coletados nos aeroportos está atualmente sendo usada para contribuir para o processo geral de tomada de decisão estratégica e operacional. No entanto, os dados coletados de um sistema de manuseio de bagagens têm muito a revelar sobre o desempenho, condição e eficiência de um sistema. A análise de dados pode fornecer insights úteis que podem transferir dados para um ativo valioso que os aeroportos podem então utilizar para otimizar seus sistemas de manuseio de bagagens.
