META-aiviCase Study
การจัดการสนามบินด้วย AR + AI
ลูกค้า
ลูกค้าเป็นศูนย์กลางสนามบินนานาชาติที่มีผู้โดยสารจำนวนหลายล้านคนในแต่ละปี
กรณี
การปรับปรุงเวลาในการหมุนเวียนเครื่องบินที่สนามบิน
เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงานและลดต้นทุน สนามบินนานาชาติขนาดใหญ่แห่งหนึ่งกำลังดำเนินการวิเคราะห์เวลาในการหมุนเวียนเครื่องบิน (Turnaround Time) อย่างครอบคลุม โดยรู้ว่าเวลาที่เครื่องบินใช้ในการอยู่บนพื้นสนามบินมีผลโดยตรงต่อผลการดำเนินงานทางการเงิน สนามบินจึงมุ่งเน้นการลดระยะเวลาที่เครื่องบินต้องใช้ในการเชื่อมต่อกับสะพานหลังจากการลงจอด
วัตถุประสงค์คือการวัดและปรับปรุงทุกขั้นตอนในกระบวนการหมุนเวียนเครื่องบินให้ตรงตามมาตรฐานอุตสาหกรรม ด้วยการลดเวลาในการหมุนเวียนอย่างมีกลยุทธ์ สนามบินจะสามารถหลีกเลี่ยงการหยุดชะงัก ลดความแออัดบนรันเวย์ และเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของการจัดการสนามบิน
ความท้าทาย
การจัดการเวลาหมุนเวียนเครื่องบินที่ซับซ้อน
สนามบินเผชิญกับความท้าทายในเรื่องของการปรับปรุงเวลาในการหมุนเวียนเครื่องบินบนสนามบิน โดยเฉพาะในพื้นที่ที่ไม่ได้อยู่ในการควบคุมโดยตรง ขั้นตอนสำคัญเช่น การขนส่งสินค้า การจัดเตรียมอาหาร และการลงจากเครื่องของผู้โดยสาร ถูกจับเวลาโดยมนุษย์ ซึ่งทำให้เกิดความท้าทายในการประเมินระยะเวลาแต่ละงานได้อย่างแม่นยำ
ความซับซ้อนนี้ยังเพิ่มขึ้นจากจำนวนเที่ยวบินที่มีจำนวนมากในแต่ละวันที่เกิดขึ้นพร้อมกัน การขาดข้อมูลแบบเรียลไทม์ทำให้เกิดอุปสรรคใหญ่ในการวัด จัดการ และเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงานของกระบวนการหมุนเวียนเครื่องบิน
แนวทางแก้ไข
การรวม AI + AR เพื่อการจัดการสนามบินที่มีประสิทธิภาพ
META-aivi ถูกนำมาใช้เพื่อจัดการกับความท้าทายในการวัดระยะเวลาของแต่ละขั้นตอนในกระบวนการหมุนเวียนเครื่องบิน ระบบที่ล้ำสมัยนี้ผสาน AR กับ AI โดยใช้การตรวจสอบผ่านกล้อง IP ในการวัดระยะเวลาของแต่ละขั้นตอนอย่างแม่นยำ
การทำให้กระบวนการอัตโนมัติทำให้โมเดล AI สามารถคำนวณเวลาเฉลี่ยของขั้นตอนต่างๆ ได้อย่างแม่นยำ นอกจากนี้ META-aivi ยังสามารถเชื่อมต่อกับระบบการจัดการสนามบินที่มีอยู่แล้วเพื่อให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยให้เจ้าหน้าที่สนามบินสามารถระบุและแก้ไขปัญหาต่างๆ ในกระบวนการหมุนเวียนได้อย่างรวดเร็วและเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของการจัดการสนามบิน