DUBLIN, Irlanda, Sept. 28, 2023 (GLOBE NEWSWIRE) — O uso da IA na aviação vai além dos chatbots de apoio ao cliente e das ferramentas de comparação de preços para viajantes. Embora esses aplicativos definitivamente permaneçam e se tornem onipresentes, a verdadeira interrupção virá da otimização das áreas “difíceis” da aviação – desde o gerenciamento de receitas até à avaliação da probabilidade de uma greve. O presidente do Avia Solutions Group, Gediminas Ziemelis, compartilha suas previsões sobre as áreas onde a IA na aviação fará uma enorme diferença.

1. Desbloqueando preços verdadeiramente dinâmicos. No negócio das companhias aéreas, o gerenciamento de receitas nunca foi um jogo fácil, mas os riscos são ainda maiores no mundo pós-COVID. De acordo com a IATA, a margem de lucro média por passageiro hoje é realmente mínima – apenas 2,25 dólares, em comparação com números de dois dígitos em 2019. A IA pode ajudar a melhorar a difícil tarefa de analisar dados históricos e calcular o preço certo, tendo em conta o localização do cliente e uma infinidade de outros fatores. Embora as grandes companhias aéreas provavelmente optem por construir as suas próprias soluções internamente, já existe um número crescente de companhias aéreas em parceria com empresas como a AirGain – uma solução preditiva baseada em IA, com um data lake que cobre 6 bilhões de pontos de preços.
2. Manter a saúde do motor. A manutenção preditiva tem sido parte integrante do MRO já há algum tempo, com sensores que ajudam as companhias aéreas a determinar quando e o que precisa ser consertado ou substituído. A Inteligência Artificial pode usar dados de sensores em tempo real e padrões históricos preditivos de falhas para reduzir o tempo de inatividade e os custos gerais de manutenção. Um estudo recente conduzido pelo Centro de Desenvolvimento Avançado de Sistemas de Aviação (CAASD) da Universidade de Maryland descobriu que a manutenção preditiva pode reduzir os custos operacionais das aeronaves em até 20%. A IA já está revolucionando esse campo. Por exemplo, a Lufthansa Technik nivelou a manutenção de aeronaves com seus sistemas de manutenção preditiva orientados por IA. Sua solução Condition Analytics emprega algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados de sensores de vários componentes da aeronave, prevendo necessidades de manutenção com notável precisão. A criação dos chamados “gêmeos digitais” – réplicas virtuais perfeitas que mudam seus parâmetros de acordo com o desgaste do componente físico – os técnicos de MRO usam gêmeos digitais para manutenção preditiva e para detectar anomalias, comparando dados de sensores do mundo real com os dados gerados por gêmeos digitais.
3. Planejar a rota mais eficiente.De acordo com a IATA, as companhias aéreas gastarão US$ 215 bilhões este ano, representando cerca de 28% das despesas operacionais, que podem ser reduzidas com um planejamento de rotas mais eficiente. Numerosas variáveis (incluindo congestionamento do tráfego aéreo, mudanças rápidas nos padrões climáticos e flutuações nos custos de combustível) tornam o planejamento de rotas uma tarefa complexa e exigente, que pode melhorar ou prejudicar os resultados financeiros de uma transportadora, dependendo da eficiência com que é executado. As plataformas habilitadas para IA podem acelerar a tomada de decisões dos operadores, ajudando-os a aproveitar não apenas o poder dos dados históricos, mas também dos mecanismos preditivos que, juntos, geram uma imagem clara e acionável. Um exemplo dessa plataforma é a Flyways, que utiliza dados de voos programados e ativos para mapear rotas de voo que passam por áreas menos congestionadas e contornam áreas com condições climáticas adversas. A solução já foi testada pela Alaska Airlines, economizando 480.000 galões de combustível e resultando em 4.600 toneladas a menos em emissões de carbono em um período de seis meses. Os resultados desta colaboração entre operadores de IA se refletem não apenas na redução de custos, mas também na ajuda às empresas para se tornarem mais sustentáveis. Quando tais soluções se tornarem comuns não apenas entre as companhias aéreas, mas também entre as autoridades de voo em todo o mundo, vamos olhar para trás hoje e nos surpreender com a ineficiência de todos nós ao planejar rotas.
4. Prevendo greves. Embora as greves na aviação geralmente ganhem as manchetes por causa da interrupção que causam aos planos dos viajantes (especialmente em torno de grandes feriados), o fato de as companhias aéreas poderem perder dezenas, senão centenas de milhões por greve, é muitas vezes esquecido. Em 2022, por exemplo, a SAS perdeu 145 milhões de dólares numa greve de pilotos de 15 dias. Como a IA pode analisar não apenas dados técnicos, mas também sociológicos, um modelo poderia ser concebido para ajudar as companhias aéreas a prever uma greve potencial e a estar melhor preparadas para eventuais negociações. Modelos como este, que podem prever a probabilidade de funcionários individuais deixarem seus empregos, já foram desenvolvidos pela IBM, produzindo 95% de precisão.
5. Melhorar os fluxos de trabalho durante o voo. A IA pode servir como auxiliar não apenas para a equipe em terra, mas também para a tripulação na cabine. Não se trata apenas de facilitar as tarefas rotineiras – uma ferramenta devidamente treinada pode oferecer aconselhamento especializado sobre o gerenciamento da aeronave e a tomada de decisões rápidas e informadas, especialmente quando há pressão e decisões rápidas são vitais. As rodas já estão em movimento para dar vida a esta visão, com aplicações de IA de Nível 1 em fase de certificação, graças às diretrizes de Confiabilidade de Sistemas Baseados em Aprendizado de Máquina da EASA, estabelecidas em abril de 2022.
6. Ajudar pilotos e tripulantes a manter sua saúde mental. Poderia um modelo de IA ter evitado o desastre suicida do piloto do voo 9525 da Germanwings, que levou à morte de 150 pessoas? Embora esta seja uma área de muita especulação, exames regulares especialmente concebidos para a tripulação podem ajudar a prever a probabilidade de problemas mentais exacerbados pela exposição a eventos estressantes, como perturbações do ritmo circadiano, casos de turbulência e emergências a bordo. Outra aplicação promissora, que já está sendo testada pela startup britânica Blueskeye AI, é o uso de tecnologia de detecção facial para identificar fadiga em pilotos. Hoje, a fadiga é calculada com base no número de horas que um piloto voou, mas no futuro esta métrica será altamente individualizada.
7. Prever a probabilidade de Diretrizes de Aeronavegabilidade. Uma Diretriz de Aeronavegabilidade (DA) para parte da estrutura ou do motor é capaz de aterrar parcela considerável da frota de qualquer companhia aérea, especialmente se não estiver diversificada em diferentes modelos. Conhecer a probabilidade de tal risco pode ajudar enormemente em diferentes fases do gerenciamento da frota – desde a formação da frota até à manutenção. Tal como o software de gerenciamento de risco baseado em IA em bancos e instituições financeiras, uma solução semelhante poderia ser implementada para calcular e mitigar os riscos de DA.
8. Melhorar os processos internos de gestão da qualidade. Embora nenhuma avaria rivalize com a conta de US$ 20 bilhões que a Boeing teve que pagar por causa dos acidentes e subsequente aterramento do 737 MAX, problemas de controle de qualidade ainda podem levar empresas à falência. Embora os padrões de garantia de qualidade na aviação já sejam mais elevados do que em qualquer outro setor devido à regulamentação rigorosa de tudo que se relacione à segurança e proteção, a IA pode impulsionar protocolos internos de garantia de qualidade nos domínios da fabricação na aviação e da gestão das companhias aéreas. Na fase de fabricação, um sofisticado sistema de visão computacional aprimorado por verificações manuais pode identificar melhor as falhas nos componentes. Para as companhias aéreas, um Sistema de Gerenciamento de Segurança (SMS) aprimorado por IA pode levar em conta grandes quantidades de dados de várias fontes, incluindo desempenho, padrões meteorológicos e informações de manutenção.
9. Encontrar a melhor solução logística para situações AOG. Embora cada situação de aeronave em terra (AOG) seja única, ela pode custar à companhia aérea algo entre US$ 10.000 e US$ 150.000, sem mencionar os danos à reputação. Descobrir o quebra-cabeça de encontrar a peça de reposição necessária e entregá-la em horas, e não em dias, pode ser complicado, especialmente se a situação do AOG acontecer longe dos principais centros. Uma solução de IA poderia ajudar a empresa a localizar e enviar rapidamente a peça para a aeronave. Ao mesmo tempo, uma solução de manutenção preditiva pode ajudar a companhia a se preparar para potenciais eventos AOG e garantir que haja sempre peças críticas suficientes em estoque.
10. Determinação do preço do seguro. No mundo pós-11/9, os compradores de seguros de aviação em todo o mundo ainda estão enfrentando preços crescentes e disponibilidade reduzida quando se trata de cobertura de risco de guerra. Um modelo de IA pode auxliliar as companhias aéreas a calcular os riscos que enfrentam com mais precisão, ajudando-as a compreender a sua exposição ao “risco de guerra” quando tomam decisões relacionadas com seguros.

Conheça Gediminas Ziemelis

Gediminas Ziemelis (nascido em 4 de abril de 1977) é um talentoso empresário lituano, consultor de negócios e fundador e atual presidente do conselho do Avia Solutions Group, o maior fornecedor global de ACMI (Aeronave, Tripulação, Manutenção e Seguros), operando um frota de 196 aeronaves. Ele foi escolhido duas vezes entre os 40 jovens líderes mais talentosos do setor pela Aviation Week & Space Technology.

Gediminas é conhecido por sua mentalidade cosmopolita e habilidades excepcionais de gestão, que contribuíram para seu sucesso em várias áreas de negócios. Ao longo de seus 26 anos de carreira, Gediminas fundou mais de 100 start-ups, 50% delas ainda em operação, liderou empresas em 4 processos bem-sucedidos de IPO/SPO e levantou mais de 800 milhões de euros em mercados públicos globais de capital e títulos.

Em dezembro de 2022, Gediminas Ziemelis foi considerado o lituano mais rico pela TOP Magazine, com ativos estimados no valor de 1,68 bilhão de euros.

Gediminas é o maior doador do Rimantas Kaukenas Support Group, um fundo de caridade e apoio que oferece ajuda a crianças com doenças oncológicas e às suas famílias. Ele também é o maior acionista da principal equipe de basquete, a Wolves. 

Contato com a imprensa: 
Silvija Jakiene 
Diretora de Comunicações 
Avia Solutions Group 
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