GNW-Adhoc: 10 Bereiche der Luft- und Raumfahrtbranche, die durch KI-Tools verändert werden

^DUBLIN, Irland, Sept. 28, 2023 (GLOBE NEWSWIRE) -- Der Einsatz von KI in der

Luftfahrt geht über Chatbots für den Kundensupport und Preisvergleichs-Tools für

Reisende hinaus. Während diese Anwendungen definitiv bleiben und allgegenwärtig

werden, wird die wirkliche Umwälzung von der Optimierung der?harten" Bereiche

der Luftfahrt kommen - vom Ertragsmanagement bis zur Bewertung der

Streikwahrscheinlichkeit. Gediminas Ziemelis, Vorsitzender der Avia Solutions

Group, teilt seine Vorhersagen zu den Bereichen, in denen KI in der Luftfahrt

einen großen Unterschied ausmachen wird.

1. Ermöglichung echter dynamischer Preisgestaltung. In der Luftfahrtbranche

war das Ertragsmanagement noch nie ein leichtes Spiel, in der Welt nach dem

COVID steht jedoch noch mehr auf dem Spiel. Nach Angaben der IATA ist die

durchschnittliche Gewinnspanne pro Passagier heute wirklich hauchdünn - nur

2,25 Dollar, während sie 2019 zweistellig war. KI kann dazu beitragen, die

schwierige Aufgabe der Analyse historischer Daten und der Berechnung des

richtigen Preises unter Berücksichtigung des Standorts des Kunden und einer

Vielzahl anderer Faktoren zu verbessern. Während sich größere

Fluggesellschaften wahrscheinlich dafür entscheiden werden, ihre eigenen

Lösungen intern zu entwickeln, gibt es bereits eine wachsende Zahl von

Fluggesellschaften, die Partnerschaften mit Unternehmen wie AirGain

(https://airgain.ai/) - einer KI-gesteuerten prädiktiven Lösung mit einem

Datenspeicher, der 6 Milliarden Preispunkte umfasst - eingehen.

2. Erhaltung der Triebwerksgesundheit. Die vorausschauende Instandhaltung ist

schon seit geraumer Zeit ein fester Bestandteil der MRO, wobei Sensoren den

Fluggesellschaften dabei helfen, festzustellen, wann und was repariert oder

ersetzt werden muss. Künstliche Intelligenz kann sowohl Sensordaten in

Echtzeit als auch vorausschauende historische Fehlermuster nutzen, um

Ausfallzeiten und Gesamtwartungskosten zu reduzieren. Eine kürzlich vom

Center for Advanced Aviation System Development (CAASD) der University of

Maryland durchgeführte Studie ergab, dass die vorausschauende Wartung die

Betriebskosten von Flugzeugen um bis zu 20 % senken kann. Die KI ist

bereits dabei, diesen Bereich zu verändern. So hat beispielsweise Lufthansa

Technik die Flugzeugwartung mit ihren KI-gesteuerten vorausschauenden

Wartungssystemen verbessert. Die Condition-Analytics-Lösung des

Unternehmens nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um Sensordaten von

verschiedenen Flugzeugkomponenten zu analysieren und den Wartungsbedarf mit

bemerkenswerter Präzision vorherzusagen. Durch die Erstellung so genannter

?digitaler Zwillinge" - perfekter virtueller Nachbildungen, die ihre

Parameter entsprechend der Abnutzung des physischen Bauteils ändern -

nutzen MRO-Techniker digitale Zwillinge für die vorausschauende Wartung und

zur Erkennung von Anomalien, indem sie Sensordaten aus der realen Welt mit

den von digitalen Zwillingen erzeugten Daten vergleichen.

3. Planung der effizientesten Route. Nach Angaben der IATA werden die

Fluggesellschaften in diesem Jahr 215 Mrd. USD ausgeben, was etwa 28 % der

Betriebskosten entspricht, die durch eine effizientere Routenplanung

reduziert werden können. Zahlreiche Variablen (wie z. B. die Überlastung

des Luftverkehrs, sich schnell ändernde Wetterbedingungen und schwankende

Treibstoffkosten) machen die Routenplanung zu einer komplexen und

anspruchsvollen Aufgabe, die je nach Effizienz der Planung das Ergebnis

einer Fluggesellschaft entweder verbessern oder beeinträchtigen kann. KI-

gestützte Plattformen können die Entscheidungsfindung von Betreibern

beschleunigen, indem sie ihnen helfen, nicht nur historische Daten, sondern

auch Vorhersagemechanismen zu nutzen, die zusammen ein handlungsfähiges und

klares Bild ergeben. Ein Beispiel für eine solche Plattform ist Flyways,

die anhand von Daten über geplante und aktive Flüge Flugrouten ausarbeitet,

die durch weniger überlastete Gebiete führen und Gebiete mit ungünstigen

Wetterbedingungen umgehen. Die Lösung wurde bereits von Alaska Airlines

erprobt (https://aviationweek.com/air-transport/airlines-lessors/alaska-

sees-potential-ai-airline-sector), wobei das Unternehmen in einem Zeitraum

von sechs Monaten 480.000 Gallonen Treibstoff einsparen und 4.600 Tonnen

weniger Kohlenstoffemissionen verursachen konnte. Die Ergebnisse einer

solchen Zusammenarbeit zwischen KI und Betreibern spiegeln sich nicht nur

in Kosteneinsparungen wider, sondern helfen Unternehmen auch, nachhaltiger

zu werden. Sobald sich solche Lösungen nicht nur bei den

Fluggesellschaften, sondern auch bei den Flugbehörden in aller Welt

durchgesetzt haben, werden wir uns im Rückblick wundern, wie ineffizient

wir alle bei der Routenplanung waren.

4. Vorhersage von Streiks. Während Streiks in der Luftfahrt in der Regel

Schlagzeilen machen, weil sie die Reisepläne der Reisenden durcheinander

bringen (vor allem um die großen Feiertage herum), wird die Tatsache, dass

die Fluggesellschaften pro Streik Dutzende, wenn nicht Hunderte von

Millionen verlieren können, oft übersehen. Im Jahr 2022 verlor SAS

beispielsweise 145 Mio. USD durch einen 15-tägigen Pilotenstreik. Da KI

nicht nur technische, sondern auch soziologische Daten analysieren kann,

könnte ein Modell entwickelt werden, das den Fluggesellschaften hilft,

einen möglichen Streik vorherzusagen und sich besser auf mögliche

Verhandlungen vorzubereiten. Solche Modelle, die die Wahrscheinlichkeit des

Ausscheidens einzelner Mitarbeiter aus dem Unternehmen vorhersagen

können, wurden bereits von IBM entwickelt und erreichen eine Genauigkeit

von 95 %.

5. Verbesserung der Arbeitsabläufe während des Flugs. Eine KI kann nicht nur

dem Personal am Boden, sondern auch dem Kabinenpersonal als Helfer dienen.

Es geht nicht nur um die Erleichterung von Routineaufgaben - ein gut

trainiertes Tool kann fachkundigen Rat für das Management des Flugzeugs und

das Treffen schneller, fundierter Entscheidungen bieten, insbesondere wenn

der Druck hoch ist und schnelle Entscheidungen von entscheidender Bedeutung

sind. Die Räder sind bereits in Bewegung, um diese Vision zum Leben zu

erwecken. KI-Anwendungen der Stufe 1 stehen kurz vor der Zertifizierung,

dank der EASA-Leitlinien für die Vertrauenswürdigkeit von auf maschinellem

Lernen basierenden Systemen, die im April 2022 eingeführt wurden.

6. Hilfe für Piloten und Besatzungen zur Erhaltung ihrer psychischen

Gesundheit. Hätte ein KI-Modell die Selbstmordkatastrophe des Germanwings-

Flugs 9525, bei der 150 Menschen ums Leben kamen, verhindern können? Obwohl

dies ein Bereich ist, über den viel spekuliert wird, können speziell

konzipierte regelmäßige Personaluntersuchungen dazu beitragen, die

Wahrscheinlichkeit psychischer Probleme vorherzusagen, die durch Stress-

Ereignisse wie Störungen des zirkadianen Rhythmus, Turbulenzen und Notfälle

an Bord verschlimmert werden. Eine weitere vielversprechende Anwendung, die

bereits von dem britischen Start-up Blueskeye AI getestet wird, ist der

Einsatz von Gesichtserkennungstechnologie zur Erkennung von Müdigkeit bei

Piloten. Heute wird die Ermüdung anhand der Anzahl der Flugstunden eines

Piloten berechnet, in Zukunft wird diese Kennzahl jedoch sehr individuell

sein.

7. Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Lufttüchtigkeitsanweisungen. Eine

Lufttüchtigkeitsanweigsung (Airworthiness Directive, AD) für ein Teil des

Rahmens oder des Triebwerks kann einen beträchtlichen Teil der Flotte einer

Fluggesellschaft zum Stillstand bringen, vor allem, wenn diese nicht über

verschiedene Modelle diversifiziert ist. Das Wissen um die

Wahrscheinlichkeit eines solchen Risikos kann in verschiedenen Phasen des

Flottenmanagements - vom Flottenaufbau bis zur Wartung - eine große Hilfe

sein. Ähnlich wie KI-gesteuerte Risikomanagement-Software in Banken und

Finanzinstituten könnte eine ähnliche Lösung zur Berechnung und Minderung

von AD-Risiken eingesetzt werden.

8. Verbesserung der innerbetrieblichen Qualitätsmanagementprozesse. Auch wenn

keine Fehlfunktion jemals mit der 20-Milliarden-Dollar-Rechnung mithalten

kann, die Boeing aufgrund der Abstürze und des anschließenden Flugverbots

der 737 MAX zu zahlen hatte, kann ein Qualitätssicherungsproblem ein

Unternehmen dennoch in den Ruin treiben. Während die

Qualitätssicherungsstandards in der Luftfahrt aufgrund der strengen

Regulierung aller sicherheitsrelevanten Aspekte bereits höher sind als in

jeder anderen Branche, kann KI die internen Qualitätssicherungsprotokolle

im Bereich der Luftfahrtproduktion und des Airline-Managements verbessern.

In der Fertigungsphase kann ein ausgeklügeltes Computer-Vision-System, das

durch manuelle Kontrollen ergänzt wird, die Fehler in den Bauteilen besser

erkennen. Für Fluggesellschaften kann ein KI-gestütztes

Sicherheitsmanagementsystem (SMS) riesige Datenmengen aus verschiedenen

Quellen berücksichtigen, darunter Informationen zu Leistung, Wetterpartnern

und Wartung.

9. Finden der besten Logistiklösung für AOG-Situationen. Obwohl jede AOG-

Situation (Aircraft on Ground, dt.: Flugzeug am Boden) einzigartig ist,

kann sie die Fluggesellschaft zwischen 10.000 und 150.000 Dollar kosten,

ganz zu schweigen von der Schädigung des Rufs. Es kann schwierig sein, das

benötigte Ersatzteil zu finden und es innerhalb von Stunden und nicht Tagen

zu liefern, vor allem, wenn die AOG-Situation weit entfernt von großen

Drehkreuzen auftritt. Eine KI-Lösung könnte dem Unternehmen helfen, das

Teil schnell zu finden und zum Flugzeug zu bringen. Gleichzeitig kann eine

vorausschauende Wartungslösung dazu beitragen, sich auf potenzielle AOG-

Ereignisse vorzubereiten und sicherzustellen, dass immer genügend kritische

Teile auf Lager sind.

10. Bestimmung von Versicherungstarifen. Nach dem 11. September 2001 sehen sich

die Kunden von Luftfahrtversicherungen weltweit immer noch mit

eskalierenden Preisen und einer eingeschränkten Verfügbarkeit von

Kriegsrisikodeckungen konfrontiert. Ein KI-Modell kann den

Fluggesellschaften dabei helfen, die Risiken, denen sie ausgesetzt sind,

genauer zu berechnen, damit sie ihr?Kriegsrisiko" verstehen, wenn sie

versicherungsbezogene Entscheidungen treffen.

Über Gediminas Ziemelis

Gediminas Ziemelis (geboren am 4. April 1977) ist ein erfolgreicher litauischer

Unternehmer, Unternehmensberater und der Gründer und derzeitige

Vorstandsvorsitzende der Avia Solutions Group, dem weltweit größten ACMI-

Anbieter (Aircraft, Crew, Maintenance and Insurance), der eine Flotte von 196

Flugzeugen betreibt. Er wurde zweimal von Aviation Week & Space Technology unter

die Top 40 der talentiertesten jungen Branchenführer gewählt.

Herr Ziemelis ist bekannt für seine kosmopolitische Denkweise und seine

außergewöhnlichen Managementfähigkeiten, die zu seinem Erfolg in verschiedenen

Geschäftsbereichen beigetragen haben. In seiner 26-jährigen Karriere hat Herr

Ziemelis mehr als 100 Start-ups gegründet, von denen 50 % noch immer in Betrieb

sind, Unternehmen durch 4 erfolgreiche IPO/SPO-Prozesse geführt und mehr als

800 Mio. EUR an den globalen öffentlichen Kapital- und Anleihemärkten

aufgenommen.

Im Dezember 2022 wurde Gediminas Ziemelis vom TOP Magazine mit einem geschätzten

Vermögen von 1,68 Mrd. EUR als reichster Litauer gelistet.

Herr Ziemelis ist der größte Spender der Rimantas Kaukenas Support Group, einem

Wohltätigkeits- und Unterstützungsfonds, der Kindern mit onkologischen

Erkrankungen und ihren Familien Hilfe bietet. Er ist auch der größte Aktionär

des führenden Basketballclubs der Wolves.

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