{"id":55101,"date":"2023-09-28T15:32:09","date_gmt":"2023-09-28T15:32:09","guid":{"rendered":"https:\/\/pr.asianetpakistan.com\/?p=112994"},"modified":"2023-09-28T15:32:09","modified_gmt":"2023-09-28T15:32:09","slug":"10-areas-da-industria-aeroespacial-a-serem-interrompidas-por-ferramentas-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/timessouthafrica.com\/10-areas-da-industria-aeroespacial-a-serem-interrompidas-por-ferramentas-de-ia\/","title":{"rendered":"10 \u00e1reas da ind\u00fastria aeroespacial a serem interrompidas por ferramentas de IA"},"content":{"rendered":"

DUBLIN, Irlanda, Sept. 28, 2023 (GLOBE NEWSWIRE) —\u00a0O uso da IA na avia\u00e7\u00e3o vai al\u00e9m dos chatbots de apoio ao cliente e das ferramentas de compara\u00e7\u00e3o de pre\u00e7os para viajantes. Embora esses aplicativos definitivamente permane\u00e7am e se tornem onipresentes, a verdadeira interrup\u00e7\u00e3o vir\u00e1 da otimiza\u00e7\u00e3o das \u00e1reas “dif\u00edceis” da avia\u00e7\u00e3o \u2013 desde o gerenciamento de receitas at\u00e9 \u00e0 avalia\u00e7\u00e3o da probabilidade de uma greve. O presidente do Avia Solutions Group, Gediminas Ziemelis, compartilha suas previs\u00f5es sobre as \u00e1reas onde a IA na avia\u00e7\u00e3o far\u00e1 uma enorme diferen\u00e7a.<\/em><\/strong><\/p>\n

    \n
  1. Desbloqueando pre\u00e7os verdadeiramente din\u00e2micos<\/strong>. No neg\u00f3cio das companhias a\u00e9reas, o gerenciamento de receitas nunca foi um jogo f\u00e1cil, mas os riscos s\u00e3o ainda maiores no mundo p\u00f3s-COVID. De acordo com a IATA, a margem de lucro m\u00e9dia por passageiro hoje \u00e9 realmente m\u00ednima \u2013 apenas 2,25 d\u00f3lares, em compara\u00e7\u00e3o com n\u00fameros de dois d\u00edgitos em 2019. A IA pode ajudar a melhorar a dif\u00edcil tarefa de analisar dados hist\u00f3ricos e calcular o pre\u00e7o certo, tendo em conta o localiza\u00e7\u00e3o do cliente e uma infinidade de outros fatores. Embora as grandes companhias a\u00e9reas provavelmente optem por construir as suas pr\u00f3prias solu\u00e7\u00f5es internamente, j\u00e1 existe um n\u00famero crescente de companhias a\u00e9reas em parceria com empresas como a\u00a0AirGain<\/u><\/a>\u00a0\u2013 uma solu\u00e7\u00e3o preditiva baseada em IA, com um data lake que cobre 6 bilh\u00f5es de pontos de pre\u00e7os.<\/li>\n
  2. Manter a sa\u00fade do motor.\u00a0<\/strong>A manuten\u00e7\u00e3o preditiva tem sido parte integrante do MRO j\u00e1 h\u00e1 algum tempo, com sensores que ajudam as companhias a\u00e9reas a determinar quando e o que precisa ser consertado ou substitu\u00eddo. A Intelig\u00eancia Artificial pode usar dados de sensores em tempo real e padr\u00f5es hist\u00f3ricos preditivos de falhas para reduzir o tempo de inatividade e os custos gerais de manuten\u00e7\u00e3o. Um estudo recente conduzido pelo Centro de Desenvolvimento Avan\u00e7ado de Sistemas de Avia\u00e7\u00e3o (CAASD) da Universidade de Maryland descobriu que a manuten\u00e7\u00e3o preditiva pode reduzir os custos operacionais das aeronaves em at\u00e9 20%. A IA j\u00e1 est\u00e1 revolucionando esse campo. Por exemplo, a Lufthansa Technik nivelou a manuten\u00e7\u00e3o de aeronaves com seus sistemas de manuten\u00e7\u00e3o preditiva orientados por IA. Sua solu\u00e7\u00e3o Condition Analytics emprega algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina para analisar dados de sensores de v\u00e1rios componentes da aeronave, prevendo necessidades de manuten\u00e7\u00e3o com not\u00e1vel precis\u00e3o. A cria\u00e7\u00e3o dos chamados “g\u00eameos digitais” \u2013 r\u00e9plicas virtuais perfeitas que mudam seus par\u00e2metros de acordo com o desgaste do componente f\u00edsico \u2013 os t\u00e9cnicos de MRO usam g\u00eameos digitais para manuten\u00e7\u00e3o preditiva e para detectar anomalias, comparando dados de sensores do mundo real com os dados gerados por g\u00eameos digitais.<\/li>\n
  3. Planejar a rota mais eficiente.<\/strong>De acordo com a IATA, as companhias a\u00e9reas gastar\u00e3o US$ 215 bilh\u00f5es este ano, representando cerca de 28% das despesas operacionais, que podem ser reduzidas com um planejamento de rotas mais eficiente. Numerosas vari\u00e1veis (incluindo congestionamento do tr\u00e1fego a\u00e9reo, mudan\u00e7as r\u00e1pidas nos padr\u00f5es clim\u00e1ticos e flutua\u00e7\u00f5es nos custos de combust\u00edvel) tornam o planejamento de rotas uma tarefa complexa e exigente, que pode melhorar ou prejudicar os resultados financeiros de uma transportadora, dependendo da efici\u00eancia com que \u00e9 executado. As plataformas habilitadas para IA podem acelerar a tomada de decis\u00f5es dos operadores, ajudando-os a aproveitar n\u00e3o apenas o poder dos dados hist\u00f3ricos, mas tamb\u00e9m dos mecanismos preditivos que, juntos, geram uma imagem clara e acion\u00e1vel. Um exemplo dessa plataforma \u00e9 a Flyways, que utiliza dados de voos programados e ativos para mapear rotas de voo que passam por \u00e1reas menos congestionadas e contornam \u00e1reas com condi\u00e7\u00f5es clim\u00e1ticas adversas. A solu\u00e7\u00e3o j\u00e1 foi\u00a0testada pela Alaska Airlines<\/u><\/a>, economizando 480.000 gal\u00f5es de combust\u00edvel e resultando em 4.600 toneladas a menos em emiss\u00f5es de carbono em um per\u00edodo de seis meses. Os resultados desta colabora\u00e7\u00e3o entre operadores de IA se refletem n\u00e3o apenas na redu\u00e7\u00e3o de custos, mas tamb\u00e9m na ajuda \u00e0s empresas para se tornarem mais sustent\u00e1veis. Quando tais solu\u00e7\u00f5es se tornarem comuns n\u00e3o apenas entre as companhias a\u00e9reas, mas tamb\u00e9m entre as autoridades de voo em todo o mundo, vamos olhar para tr\u00e1s hoje e nos surpreender com a inefici\u00eancia de todos n\u00f3s ao planejar rotas.<\/li>\n
  4. Prevendo greves.\u00a0<\/strong>Embora as greves na avia\u00e7\u00e3o geralmente ganhem as manchetes por causa da interrup\u00e7\u00e3o que causam aos planos dos viajantes (especialmente em torno de grandes feriados), o fato de as companhias a\u00e9reas poderem perder dezenas, sen\u00e3o centenas de milh\u00f5es por greve, \u00e9 muitas vezes esquecido. Em 2022, por exemplo, a SAS perdeu 145 milh\u00f5es de d\u00f3lares numa greve de pilotos de 15 dias. Como a IA pode analisar n\u00e3o apenas dados t\u00e9cnicos, mas tamb\u00e9m sociol\u00f3gicos, um modelo poderia ser concebido para ajudar as companhias a\u00e9reas a prever uma greve potencial e a estar melhor preparadas para eventuais negocia\u00e7\u00f5es. Modelos como este, que podem prever a probabilidade de funcion\u00e1rios individuais deixarem seus empregos, j\u00e1 foram desenvolvidos pela IBM, produzindo 95% de precis\u00e3o.<\/li>\n
  5. Melhorar os fluxos de trabalho durante o voo.\u00a0<\/strong>A IA pode servir como auxiliar n\u00e3o apenas para a equipe em terra, mas tamb\u00e9m para a tripula\u00e7\u00e3o na cabine. N\u00e3o se trata apenas de facilitar as tarefas rotineiras \u2013 uma ferramenta devidamente treinada pode oferecer aconselhamento especializado sobre o gerenciamento da aeronave e a tomada de decis\u00f5es r\u00e1pidas e informadas, especialmente quando h\u00e1 press\u00e3o e decis\u00f5es r\u00e1pidas s\u00e3o vitais. As rodas j\u00e1 est\u00e3o em movimento para dar vida a esta vis\u00e3o, com aplica\u00e7\u00f5es de IA de N\u00edvel 1 em fase de certifica\u00e7\u00e3o, gra\u00e7as \u00e0s diretrizes de Confiabilidade de Sistemas Baseados em Aprendizado de M\u00e1quina da EASA, estabelecidas em abril de 2022.<\/li>\n
  6. Ajudar pilotos e tripulantes a manter sua sa\u00fade mental.\u00a0<\/strong>Poderia um modelo de IA ter evitado o desastre suicida do piloto do voo 9525 da Germanwings, que levou \u00e0 morte de 150 pessoas? Embora esta seja uma \u00e1rea de muita especula\u00e7\u00e3o, exames regulares especialmente concebidos para a tripula\u00e7\u00e3o podem ajudar a prever a probabilidade de problemas mentais exacerbados pela exposi\u00e7\u00e3o a eventos estressantes, como perturba\u00e7\u00f5es do ritmo circadiano, casos de turbul\u00eancia e emerg\u00eancias a bordo. Outra aplica\u00e7\u00e3o promissora, que j\u00e1 est\u00e1 sendo testada pela startup brit\u00e2nica Blueskeye AI, \u00e9 o uso de tecnologia de detec\u00e7\u00e3o facial para identificar fadiga em pilotos. Hoje, a fadiga \u00e9 calculada com base no n\u00famero de horas que um piloto voou, mas no futuro esta m\u00e9trica ser\u00e1 altamente individualizada.<\/li>\n
  7. Prever a probabilidade de Diretrizes de Aeronavegabilidade.\u00a0<\/strong>Uma Diretriz de Aeronavegabilidade (DA) para parte da estrutura ou do motor \u00e9 capaz de aterrar parcela consider\u00e1vel da frota de qualquer companhia a\u00e9rea, especialmente se n\u00e3o estiver diversificada em diferentes modelos. Conhecer a probabilidade de tal risco pode ajudar enormemente em diferentes fases do gerenciamento da frota \u2013 desde a forma\u00e7\u00e3o da frota at\u00e9 \u00e0 manuten\u00e7\u00e3o. Tal como o software de gerenciamento de risco baseado em IA em bancos e institui\u00e7\u00f5es financeiras, uma solu\u00e7\u00e3o semelhante poderia ser implementada para calcular e mitigar os riscos de DA.<\/li>\n
  8. Melhorar os processos internos de gest\u00e3o da qualidade.\u00a0<\/strong>Embora nenhuma avaria rivalize com a conta de US$ 20 bilh\u00f5es 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 \u00e0 fal\u00eancia. Embora os padr\u00f5es de garantia de qualidade na avia\u00e7\u00e3o j\u00e1 sejam mais elevados do que em qualquer outro setor devido \u00e0 regulamenta\u00e7\u00e3o rigorosa de tudo que se relacione \u00e0 seguran\u00e7a e prote\u00e7\u00e3o, a IA pode impulsionar protocolos internos de garantia de qualidade nos dom\u00ednios da fabrica\u00e7\u00e3o na avia\u00e7\u00e3o e da gest\u00e3o das companhias a\u00e9reas. Na fase de fabrica\u00e7\u00e3o, um sofisticado sistema de vis\u00e3o computacional aprimorado por verifica\u00e7\u00f5es manuais pode identificar melhor as falhas nos componentes. Para as companhias a\u00e9reas, um Sistema de Gerenciamento de Seguran\u00e7a (SMS) aprimorado por IA pode levar em conta grandes quantidades de dados de v\u00e1rias fontes, incluindo desempenho, padr\u00f5es meteorol\u00f3gicos e informa\u00e7\u00f5es de manuten\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
  9. Encontrar a melhor solu\u00e7\u00e3o log\u00edstica para situa\u00e7\u00f5es AOG.\u00a0<\/strong>Embora cada situa\u00e7\u00e3o de aeronave em terra (AOG) seja \u00fanica, ela pode custar \u00e0 companhia a\u00e9rea algo entre US$ 10.000 e US$ 150.000, sem mencionar os danos \u00e0 reputa\u00e7\u00e3o. Descobrir o quebra-cabe\u00e7a de encontrar a pe\u00e7a de reposi\u00e7\u00e3o necess\u00e1ria e entreg\u00e1-la em horas, e n\u00e3o em dias, pode ser complicado, especialmente se a situa\u00e7\u00e3o do AOG acontecer longe dos principais centros. Uma solu\u00e7\u00e3o de IA poderia ajudar a empresa a localizar e enviar rapidamente a pe\u00e7a para a aeronave. Ao mesmo tempo, uma solu\u00e7\u00e3o de manuten\u00e7\u00e3o preditiva pode ajudar a companhia a se preparar para potenciais eventos AOG e garantir que haja sempre pe\u00e7as cr\u00edticas suficientes em estoque.<\/li>\n
  10. Determina\u00e7\u00e3o do pre\u00e7o do seguro.\u00a0<\/strong>No mundo p\u00f3s-11\/9, os compradores de seguros de avia\u00e7\u00e3o em todo o mundo ainda est\u00e3o enfrentando pre\u00e7os crescentes e disponibilidade reduzida quando se trata de cobertura de risco de guerra. Um modelo de IA pode auxliliar as companhias a\u00e9reas a calcular os riscos que enfrentam com mais precis\u00e3o, ajudando-as a compreender a sua exposi\u00e7\u00e3o ao \u201crisco de guerra\u201d quando tomam decis\u00f5es relacionadas com seguros.<\/li>\n<\/ol>\n

    Conhe\u00e7a Gediminas Ziemelis<\/strong><\/p>\n

    Gediminas Ziemelis (nascido em 4 de abril de 1977) \u00e9 um talentoso empres\u00e1rio lituano, consultor de neg\u00f3cios e fundador e atual presidente do conselho do Avia Solutions Group, o maior fornecedor global de ACMI (Aeronave, Tripula\u00e7\u00e3o, Manuten\u00e7\u00e3o e Seguros), operando um frota de 196 aeronaves. Ele foi escolhido duas vezes entre os 40 jovens l\u00edderes mais talentosos do setor pela Aviation Week & Space Technology.<\/p>\n

    Gediminas \u00e9 conhecido por sua mentalidade cosmopolita e habilidades excepcionais de gest\u00e3o, que contribu\u00edram para seu sucesso em v\u00e1rias \u00e1reas de neg\u00f3cios. Ao longo de seus 26 anos de carreira, Gediminas fundou mais de 100 start-ups, 50% delas ainda em opera\u00e7\u00e3o, liderou empresas em 4 processos bem-sucedidos de IPO\/SPO e levantou mais de 800 milh\u00f5es de euros em mercados p\u00fablicos globais de capital e t\u00edtulos.<\/p>\n

    Em dezembro de 2022, Gediminas Ziemelis foi considerado o lituano mais rico pela TOP Magazine, com ativos estimados no valor de 1,68 bilh\u00e3o de euros.<\/p>\n

    Gediminas \u00e9 o maior doador do Rimantas Kaukenas Support Group, um fundo de caridade e apoio que oferece ajuda a crian\u00e7as com doen\u00e7as oncol\u00f3gicas e \u00e0s suas fam\u00edlias. Ele tamb\u00e9m \u00e9 o maior acionista da principal equipe de basquete, a Wolves.\u00a0<\/p>\n

    Contato com a imprensa:\u00a0\r\nSilvija Jakiene\u00a0\r\nDiretora de Comunica\u00e7\u00f5es\u00a0\r\nAvia Solutions Group\u00a0\r\nsilvija.jakiene@aviasg.com<\/a>\u00a0\r\n+370 671 22697<\/pre>\n
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