Los retrasos en los vuelos ocurren con mayor frecuencia durante las temporadas altas de vacaciones, pero no importa cuándo ocurran, las llegadas y salidas tardías pueden agravar a los pasajeros y costarles a las aerolíneas millones de dólares. Para ayudar a abordar el problema, los investigadores han utilizado cantidades masivas de datos de llegada y salida de vuelos, o big data, para diseñar un nuevo sistema para el pronóstico de retraso de vuelo que cree una programación más confiable.
Un horario de tripulación mal diseñado puede dar como resultado horarios de vuelo poco confiables, poniendo en peligro significativamente las operaciones de la aerolínea y la rentabilidad si no hay suficientes miembros de la tripulación disponibles u otros problemas técnicos, según los investigadores. Por esa razón, administrar la programación y los costos de la tripulación de la aerolínea es uno de losLos temas más cruciales para las aerolíneas porque generan enormes beneficios económicos y se ubica como el segundo gasto más alto después de los costos de combustible.
Para desarrollar su sistema mejorado, los investigadores obtuvieron un año de datos de vuelo de abril de 2015 a marzo de 2016 para Cathay Pacific, una aerolínea importante en Hong Kong con operaciones en 112 aeropuertos de todo el mundo. Utilizaron los datos para realizar unserie de experimentos para obtener predicciones más precisas sobre cuándo se retrasarían las llegadas de vuelos dados los múltiples factores que influyen en los retrasos.
También usaron un modelo que refleja los muchos factores no lineales para ayudar a definir el mejor emparejamiento de la tripulación. "Un itinerario de la tripulación se llama emparejamiento, que se construye mediante un conjunto de tareas, que consta de una serie de vuelos, con tiempo de descanso y descansosegún los reglamentos ", explican los autores. El emparejamiento de la tripulación es un proceso extremadamente complejo por el cual las aerolíneas conectan las etapas de un vuelo para que la tripulación de vuelo necesaria para cada avión se asigne correctamente y termine donde viveno su base de tripulación. El uso de un enfoque basado en datos para predecir retrasos en los vuelos puede ayudar a las aerolíneas a generar horarios de tripulación más confiables, lo que a su vez puede reducir los retrasos de los pasajeros.
La investigación fue publicada en la versión en línea de Análisis de riesgos , una publicación de la Sociedad para Análisis de riesgos , en un documento llamado "Riesgo de retraso en cascada de despliegues de la fuerza laboral de la aerolínea con emparejamiento de tripulación y optimización de horarios". Los autores del estudio fueron Sai Ho Chung y Hoi Lam Ma del Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas, Universidad Politécnica de Hong Kong, yHing Kai Chan de la Universidad de Nottingham Ningbo China Business School.
Para su estudio, los datos recopilados incluyeron número de vuelo, fecha de vuelo, hora de llegada programada, hora de llegada real, hora de salida programada, hora de salida real, hora de vuelo, aeropuerto de salida, aeropuerto de llegada y tipo de aeronave, así como el climadatos.
Para predecir los retrasos en la llegada del vuelo y, por lo tanto, apoyar el emparejamiento óptimo de la tripulación, los autores aplicaron un enfoque de la Red Neural en Cascada CNN para capturar la relación no lineal entre varios factores, porque los retrasos en la llegada del vuelo generalmente están influenciados por múltiples factores.
El modelo de CNN incluyó varios indicadores de los factores que influyen en los retrasos de los vuelos. Por ejemplo, un "Indicador de temporada alta" indicó si el día del vuelo estaba cerca o en el período de vacaciones. Se usó un "Indicador de temporada de tifones pico" para indicar la posibilidadde un tifón o huracán que ocurrió en el mes del vuelo. Se usó un "Indicador de tiempo de vuelo" para analizar la relación entre el retraso en la salida del vuelo y el retraso en la llegada del vuelo, que los investigadores no han estudiado en la literatura para pronosticar los retrasos en la llegada del vuelo.Sin embargo, en su investigación, los autores escriben: "Encontramos que muchas demoras en la llegada de vuelos son causadas por demoras en la salida de los vuelos".
En base a su análisis, los autores han propuesto un nuevo Indicador de tiempo de vuelo utilizando el enfoque de modelado CNN. "Al comparar nuestro enfoque de pronóstico CNN propuesto con diferentes métodos tradicionales, los resultados demostraron que la precisión del pronóstico mejora significativamente. Esto demuestra que el pronósticoel retraso esperado de la salida del vuelo para respaldar el pronóstico del retraso de la llegada del vuelo es crucial ", escriben los autores. Posteriormente, los autores informaron al editor de noticias de SRA que se habían estado comunicando con Cathay Pacific sobre el método de programación. Están en la etapa de aplicarloa uno de los vuelos regionales, Cathay Dragon, para realizar más pruebas piloto.
Los autores agregan que el enfoque de pronóstico de CNN también se puede usar en otros dominios, como la programación de embarcaciones. Dicha programación también es un tema importante para las operaciones terminales porque las embarcaciones masivas, que involucran operaciones complejas, se usan con más frecuencia.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Sociedad para el Análisis de Riesgos SRA . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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