Ο ρόλος των Web & Text Analytics στον αεροπορικό κλάδο

Ο αεροπορικός κλάδος παράγει τεράστιες ποσότητες δεδομένων καθημερινά, από επιχειρησιακές λειτουργίες και σχόλια και κριτικές επιβατών έως αρχεία συντήρησης και αλληλεπιδράσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης.

Η εφαρμογή των Web και Text Analytics επιτρέπει στις αεροπορικές εταιρείες, στους αερολιμένες και στους εμπλεκόμενους φορείς και οργανισμούς του αεροπορικού κλάδου να εξάγουν πολύτιμες πληροφορίες από αυτές τις πηγές δεδομένων.

Η παρούσα ανάλυση εξετάζει τη σύνδεση των Web και Text Analytics με τον αεροπορικό τομέα, εστιάζοντας στη βελτίωση της εμπειρίας των επιβατών, στην προγνωστική συντήρηση αεροσκαφών και στη βελτιστοποίηση των επιχειρησιακών λειτουργιών.

1. Εισαγωγή

Η ψηφιοποίηση της αεροπορικής βιομηχανίας έχει οδηγήσει σε εκθετική αύξηση των διαθέσιμων δεδομένων. Οι αεροπορικές εταιρείες και οι αερολιμένες αναζητούν συνεχώς τρόπους αξιοποίησης αυτών των δεδομένων για τη βελτίωση των υπηρεσιών τους, τη βελτιστοποίηση των λειτουργιών και την ενίσχυση των μέτρων ασφαλείας.

Οι παραδοσιακές τεχνικές ανάλυσης δεδομένων δεν επαρκούν για τη διαχείριση μη δομημένων δεδομένων, όπως κριτικές επιβατών, αναφορές τεχνικής συντήρησης και σχόλια στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Η χρήση Web και Text Analytics, μέσω της Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (NLP) και της Μηχανικής Μάθησης (ML), επιτρέπει την ανάλυση αυτών των δεδομένων και την εξαγωγή χρήσιμων συμπερασμάτων.

2. Εφαρμογές Web και Text Analytics στον Αεροπορικό Κλάδο

2.1 Ανάλυση Συναισθήματος (Sentiment Analysis) και Εμπειρίας Επιβατών

Η ικανοποίηση των επιβατών αποτελεί καθοριστικό παράγοντα επιτυχίας για τις αεροπορικές εταιρείες. Οι αξιολογήσεις σε μέσα κοινωνικής δικτύωσης, οι online κριτικές και οι έρευνες ικανοποίησης περιέχουν σημαντικά δεδομένα που μπορούν να αναλυθούν μέσω της Ανάλυσης Συναισθήματος (Sentiment Analysis) για την κατανόηση των αναγκών των επιβατών.

• Χρήση NLP για την ανάλυση σχολίων στο Χ (πρώην Twitter) σχετικά με καθυστερήσεις πτήσεων και ποιότητα υπηρεσιών. Η κατηγοριοποίηση των σχολίων επιτρέπει στις αεροπορικές εταιρείες να προσαρμόσουν τις υπηρεσίες τους ανάλογα.
• Μία αεροπορική εταιρεία μπορεί να χρησιμοποιήσει αυτή την ανάλυση σχολίων από διάφορες πλατφόρμες κοινωνικής δικτύωσης γενικότερα για να εντοπίσει τα κύρια παράπονα των επιβατών σχετικά με την καθυστέρηση των πτήσεων. Με βάση τα αποτελέσματα, η εταιρεία μπορεί να βελτιώσει τις διαδικασίες ενημέρωσης των επιβατών και τελικά να μειώσει τον χρόνο αναμονής.

2.2 Προγνωστική Συντήρηση και Ασφάλεια

Τα μη δομημένα δεδομένα σε τεχνικές αναφορές συντήρησης και επιχειρησιακές αναφορές περιλαμβάνουν κρίσιμες πληροφορίες για την προληπτική συντήρηση των αεροσκαφών. Text Mining τεχνικές μπορούν να εξάγουν σημαντικά μοτίβα από χιλιάδες αναφορές συντήρησης και να προβλέψουν πιθανά μηχανικά προβλήματα πριν αυτά εμφανιστούν, βελτιώνοντας την ασφάλεια και μειώνοντας το λειτουργικό κόστος.

• Μοντέλα μηχανικής μάθησης που εκπαιδεύονται σε ιστορικά δεδομένα συντήρησης και αναγνωρίζουν επαναλαμβανόμενα πρότυπα που σχετίζονται με τεχνικές δυσλειτουργίες.
• Η χρήση μοντέλων μηχανικής μάθησης για την ανάλυση δεδομένων από αισθητήρες που τοποθετούνται στα αεροσκάφη, μπορούν να προβλέψουν πότε ένα εξάρτημα ή μηχανισμός είναι πιθανό να τεθεί σε δυσλειτουργία. Αυτό επιτρέπει την προληπτική αντικατάσταση εξαρτημάτων πριν από την εμφάνιση προβλημάτων.

2.3 Ανίχνευση Απάτης και Κυβερνοασφάλεια

Ο κλάδος των αερομεταφορών είναι ιδιαίτερα εκτεθειμένος σε κυβερνοεπιθέσεις και περιπτώσεις απάτης (βλέπε: Χρηματοοικονομική Ανάλυση Κινδύνων Κυβερνοχώρου: Η περίπτωση του Κλάδου των Αερομεταφορών, Λιβάνης Σ., Ζοπουνίδης Δ., Ζοπουνίδης Κ.).

Η ανάλυση δεδομένων κρατήσεων, οικονομικών συναλλαγών και online επικοινωνιών μέσω Web Analytics επιτρέπει τον εντοπισμό ύποπτων δραστηριοτήτων και την πρόληψη απάτης.

• Ανάλυση μοτίβων κρατήσεων για την ανίχνευση ύποπτων συναλλαγών που μπορεί να σχετίζονται με απάτη σε αγορές εισιτηρίων.
• Με την ανάλυση μοτίβων στις κρατήσεις αεροπορικών εισιτηρίων και όχι μόνο, μπορεί να επιτευχθεί η ανίχνευση ύποπτων συναλλαγών που μπορεί να σχετίζονται με την απάτη σε αγορές εισιτηρίων. Αυτό συμβάλει στην πρόληψη οικονομικών απωλειών και στην προστασία των επιβατών.

2.4 Βελτιστοποίηση Επιχειρησιακών Λειτουργιών και Προγραμματισμού Πτήσεων

Η συλλογή και ανάλυση δεδομένων από αναφορές εναέριας κυκλοφορίας, μετεωρολογικά δεδομένα και λειτουργικές αναφορές αεροπορικών εταιρειών μπορεί να συμβάλει στη βελτίωση της ακρίβειας των χρονοδιαγραμμάτων πτήσεων, στη μείωση καθυστερήσεων και στη βελτιστοποίηση των επιχειρησιακών λειτουργιών.

• Ανάλυση δεδομένων από Air Traffic Control (ATC) και καιρικές προβλέψεις για τη βελτίωση της διαχείρισης πτήσεων και της κατανομής πόρων σε αεροδρόμια.

3. Προκλήσεις και Μελλοντικές Κατευθύνσεις

Παρά τις δυνατότητες των Web και Text Analytics, υπάρχουν προκλήσεις στην εφαρμογή τους:

• Ασφάλεια και Ιδιωτικότητα Δεδομένων: Η διαχείριση δεδομένων επιβατών πρέπει να είναι συμβατή με κανονισμούς όπως το GDPR.
• Κλιμάκωση και Ανάλυση σε Πραγματικό Χρόνο: Τα μεγάλα δεδομένα απαιτούν προηγμένες τεχνικές επεξεργασίας.
• Πολυγλωσσική Ανάλυση: Τα αεροπορικά δεδομένα αφορούν διεθνείς αγορές και απαιτούν γλωσσικά προσαρμοσμένα μοντέλα NLP.

Η εξέλιξη του Explainable AI (XAI) θα επιτρέψει μεγαλύτερη διαφάνεια στην ανάλυση δεδομένων, ενώ οι βελτιώσεις στην ανάλυση σε πραγματικό χρόνο θα ενισχύσουν τη λήψη αποφάσεων στον αεροπορικό κλάδο.

4. Καταληκτικές Σκέψεις

Η εφαρμογή των Web και Text Analytics στον αεροπορικό τομέα έχει τη δυνατότητα να μετασχηματίσει τον τρόπο με τον οποίο οι αεροπορικές εταιρείες διαχειρίζονται δεδομένα και λαμβάνουν αποφάσεις. Από την ανάλυση της εμπειρίας των επιβατών έως τη συντήρηση και τη βελτίωση της ασφάλειας, η αξιοποίηση της τεχνολογίας NLP και Machine Learning προσφέρει ένα στρατηγικό πλεονέκτημα.

Οι επιχειρήσεις του κλάδου που θα επενδύσουν σε αυτές τις τεχνολογίες θα είναι καλύτερα προετοιμασμένες να αντιμετωπίσουν τις προκλήσεις της σύγχρονης αεροπορίας και να προσφέρουν υψηλής ποιότητας υπηρεσίες στους επιβάτες τους.

* Ερευνητής, Data Analysis and Forecasting Laboratory (DAFLab), Πολυτεχνείο Κρήτης,  Μεταπτυχιακός Φοιτητής (Business Analytics and Data Science, Πανεπιστήμιο Μακεδονίας), BSc Διοίκησης Επιχειρήσεων, Πανεπιστήμιο Μακεδονίας, Ιδρυτής επιστημονικού ιστότοπου aviationlife.gr και Παρατηρητηρίου Αεροπορικού Κλάδου Κρήτης (Crete Aviation Observatory), Συντονιστής του Παρατηρητηρίου Τουρισμού Κρήτης, ΜΑΙΧ