Система прогнозирования грузопочтовых емкостей Cargo Air
- Точность прогнозных значений загрузки грузопочтовых емкостей воздушных судов увеличена на 20%
- Повышена точность прогнозирования доступной свободной грузовой квоты до 90%
Предпосылки проекта
Сокращение издержек авиакомпании за счет оптимизации полноты использования грузопочтовой квоты пассажирских рейсов и повышения точности прогнозирования емкостей загрузки.
Цели проекта
Уникальность проекта
Ядро системы было построено и обучено таким образом, чтобы обеспечить учет не только статичных исторических данных и загрузку рейса грузом, но и расписание, в котором рейсы могут сдвигаться вперед или назад на несколько часов и дней.
Система устойчиво реагирует на учитываемые динамические факторы и автоматически корректирует показатели. Также система способна взять в работу нововведенные рейсы, по которым нет исторических данных для обучения.
Ценность для клиента
Внедренная система существенно оптимизировала коммерческую загрузку рейсов:
- построение математических моделей для точного предсказания грузопочтовой квоты на основе анализа накопленных данных
- определение квот для новых направлений на основе машинного обучения
Отзывы
«В результате внедрения автоматизированной системы прогнозирования грузопочтовых емкостей пассажирских рейсов Cargo Air в «Аэрофлоте» точность прогнозных значений загрузки воздушных судов за 6 месяцев увеличилась на 20%, а точность прогнозирования доступной свободной грузовой квоты выросла до 90%, - говорит Кирилл Богданов, заместитель генерального директора по информационным технологиям ПАО «Аэрофлот». — Это позволило нам существенно оптимизировать коммерческую загрузку рейсов в целом в масштабах всей Группы».
