image

بريد إلكتروني أذكى، وأعمال أسرع. وسم وتحليل والرد تلقائيًا على طلبات العروض، وعروض الأسعار، والطلبات، والمزيد — فورًا.

شاهدها أثناء العمل

كيف يمكن لتحليل البيانات الضخمة أن يكشف عن فرص جديدة في أبحاث سوق الطيران

June 18, 2025
تصور رقمي لاتصالات البيانات الضخمة التي تغطي مشهد المدينة، يرمز إلى كيفية تسليط الضوء على الأنماط وإطلاق الفرص في أبحاث سوق الطيران.

اكتشف كيف يعمل تحليل البيانات الضخمة على تحويل أبحاث سوق الطيران: التنبؤ بالطلب من خلال رؤى جديدة واكتشاف فرص البيع بالتجزئة الجديدة في جميع أنحاء الصناعة.

يبدو أن صناعة الطيران تحت الحصار دائمًا. الهجمات لا هوادة فيها، ومع الهجوم الأخير، شركات تصنيع المعدات الأصلية،شركات الصيانة والإصلاح والعمرةتواجه شركات الطيران طلباتٍ متأخرة في سلسلة التوريد، وتقلباتٍ سياسية، وقيودًا صارمة على المناخ، وعدم استقرارٍ اقتصادي، ومسافرين مُلِمّين بالتكنولوجيا يطالبون بتجارب شخصية. يُدفع قادة القطاع إلى بذل المزيد من الجهود بموارد أقل.

في خضم هذا التقارب من الفوضى، تُثبت البيانات الضخمة أهميتها الحيوية. فالنتائج التي تُتيحها تمنح أصحاب المصلحة في قطاع الطيران القدرة التنبؤية اللازمة لتجاوز التعقيدات، وكشف المتطلبات الناشئة، وتحسين العمليات بطرق لم تكن ممكنة حتى قبل عقد من الزمن.

تعتمد شركات الطيران والمطارات والشركات المصنعة على أكوام هائلة من المقاييس: سجلات الرحلات الجوية،سجلات الصيانةسلوك الحجز، وأنماط الطقس، وحتى تفضيلات الركاب لوجباتهم. باستخدام استراتيجية تحليلية مناسبة، يمكن لهذه النتائج أن تُعزز اتخاذ قرارات ذكية ومرنة في جميع أنحاء منظومة الطيران.

ما هو تحليل البيانات الضخمة في أبحاث سوق الطيران؟

يشير تحليل البيانات الضخمة إلى ممارسة فحص مجموعات البيانات الضخمة والمعقدة، آنيةً وتاريخيةً، للكشف عن الأنماط والرؤى الخفية الكامنة، بما في ذلك الارتباطات واتجاهات السوق وتفضيلات العملاء. وبدون هذا النهج، ستظل البيانات، بنقاطها اللامحدودة تقريبًا، "مظلمة" وغير مستغلة بالشكل الكافي، إن لم تكن غير صالحة للاستخدام تمامًا.

في أبحاث سوق الطيران، يشمل ذلك مقاييس أنظمة تتبع الرحلات، والحجوزات الإلكترونية، وسجلات الصيانة، وبرامج الولاء، وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء (IoT) على متن الطائرات، وحتى آراء المسافرين على مواقع التواصل الاجتماعي. وعلى وجه الخصوص، تستخدم شركات الطيران البيانات الضخمة لأتمتة العمليات واستراتيجيات تحسين الأسعار.AppInventiv).

بفضل قدرتها على الاستفادة من المعلومات التاريخية واللحظية، تستطيع شركات الطيرانconfidentlyاستخدام النمذجة التنبؤية لاتخاذ قرارات مستقبلية.

إلى جانب أتمتة سير العمل والتسعير، يتناول تحليل البيانات الضخمة للطيران ما يلي:

  • البيانات التشغيلية:التأخيرات، واستخدام الوقود، وكفاءة الطاقم
  • سلوك العملاء:استعلامات البحث، ومسارات الحجز، وتفاعلات الولاء
  • البيانات البيئية:أنماط الطقس، وكفاءة الطريق، وتأثير الانبعاثات
  • بيانات استشعار الطائرة:أداء المحرك، الاهتزازات، تآكل المكونات

الحجم مذهل. تُنتج طائرة إيرباص A350 ما يقارب 2.5 تيرابايت من البيانات يوميًا، ويمكن الاستفادة من معظمها لاستخلاص دروس قيّمة باستخدام منصات مثل سكاي وايز، وهي منصة تعاونية لمشاركة البيانات طورتها إيرباص لمنع أعطال الأجزاء وغيرها من المشاكل قبل حدوثها.

عند استخدامها بشكل استراتيجي، تعمل البيانات الضخمة على تحويل أبحاث السوق من تقارير ثابتة إلى محرك اكتشاف يستكشف فرصًا جديدة للابتكار والإيرادات.

حالات الاستخدام الحالية التي تُحدث ثورة في السماء

تُسهم البيانات الضخمة في تحقيق تحسينات ملموسة عبر سلسلة قيمة قطاع الطيران. إليكم نظرةً أكثر تعمقًا على بعض طرق توظيفها:

1. الصيانة التنبؤية

التحليلات التنبؤيةتساعد شركة إيرباص شركات الطيران على تقليل فترات توقف الطائرات من خلال توقع أعطال المعدات قبل وقوعها. على سبيل المثال، ساعدت منصة سكاي وايز من إيرباص إحدى شركات الطيران على اكتشاف عطل محتمل في محرك أسطولها من طائرات A330neo قبل أسابيع من تفاقم المشكلة، مما أدى على الأرجح إلى تجنب وقوع حادث كارثي.

إن استخدام قراءات المستشعرات في الوقت الفعلي وسجلات الصيانة التاريخية يمكن أن يساعد مشغلي الأسطول على استبدال الأجزاء بشكل استباقي بدلاً من رد الفعل، والوقتmaintenanceأحداث لتحقيق أقصى قدر من التأثير وأقل قدر من الاضطراب.

2. التسعير الديناميكي وإدارة الإيرادات

تستطيع الخوارزميات الآن التعامل مع كميات هائلة من البيانات الفورية حسب الطلب لتعديل أسعار تذاكر الطيران استنادًا إلى مرونة الطلب، ووتيرة الحجز، وأسعار المنافسين، وتوقعات الطقس، وحتى الأحداث المحلية.

إن هذا المستوى من تحسين العملية سيكون مستحيلاً بدون محركات التحليلات الآلية التي تقوم بتحليل أنماط الحجز والتعلم منها عبر ملايين رحلات العملاء.

3. تحسين المسار وتوفير الوقود

مع ارتفاع أسعار الوقود وتزايد الضغوط البيئية، ازدادت تعقيدات تخطيط الرحلات الجوية. فإلى جانب رسم مسار مباشر، تُقيّم أدوات البيانات الضخمة الظروف الجوية، وازدحام الحركة الجوية، وأنماط التيارات النفاثة، وخيارات التوجيه البديلة، لإيجاد المسار الأكثر كفاءة في استهلاك الوقود.

وفقًا لشركة ديلويت، فإن هذا النوع من تحسين العمليات المعتمد على البيانات ضروري لشركات الطيران التي تسعى إلى خفض التكاليف وتحقيق أهداف الاستدامة العدوانية (ديلويت:تحسين العمليات المعتمدة على البيانات في صناعة الطيران.

القدرة التنبؤية في عالم متقلب

في قطاع يعاني من الاضطرابات الجيوسياسية، والتعريفات الجمركية، ونقص العمالة، وتقلبات المناخ، يبقى هناك ثابت واحد: من الأفضل أن نكون مستعدين لرد فعل سريع أو تغيير المسار بدلاً من الانتظار، دون استعداد، للضربات القادمة.

تمنح تحليلات البيانات الضخمة شركات الطيران القدرة على التحكم فيما يمكنها التحكم فيه، مع وجود مؤشرات للتنبؤ باحتياجات الصيانة، ومتطلبات التوظيف، ومنحنيات الطلب - مع تقليل التعرض للمتغيرات التي لا يمكنها التحكم فيها.

على سبيل المثال، يمكن لشركات الطيران التي تخدم أسواق الترفيه والأعمال استخدام نماذج التنبؤ بالطلب للتنبؤ بدقة بالوجهات التي سترتفع فيها حركة المسافرين، استنادًا إلى الاتجاهات الموسمية والمؤشرات الاقتصادية وسلوكيات المستهلكين الأخرى. وقد اكتسب هذا النوع من النمذجة أهمية خاصة خلال فترة التعافي من جائحة كوفيد-19، عندما تغيرت أنماط الطلب بسرعة وانهارت نماذج التنبؤ التقليدية.

وفقًا لتقرير ديلويت "مواجهة مستقبل السفر"، فإن شركات السفر التي تستثمر في الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية تستفيد من تحولات الطلب بشكل أسرع، وإعادة تصميم العروض لتلبية توقعات المسافرين المتطورة (ديلويت:مواجهة مستقبل السفر: القوى الرئيسية التي تعيد تشكيل صناعة السفر والسياحة.

لن تنتهي التقلبات أبدًا، ولكن الطريقة التي تتعامل بها صناعة الطيران مع هذه التقلبات قد تتغير بشكل أساسي.

ما وراء العمليات: البيانات الضخمة كمحرك لتجربة العملاء

إلى جانب توفير الوقت والمال، تُعنى البيانات الضخمة أيضًا بفهم سلوكيات العملاء. بالنسبة لشركات الطيران، يعني ذلك استخدام رؤى المسافرين لتصميم تجارب مُصممة خصيصًا تُعزز الولاء وتُميز العلامة التجارية.

من خلال جمع وفحص كل شيء، من أنماط اختيار المقاعد إلى المشتريات أثناء الرحلة، يمكن لشركات الطيران تخصيص عروضها لتناسب كل مسافر. هل بدأ مسافر دائم مؤخرًا بالسفر مع طفل؟ هل قدّموا مزايا صعود عائلية؟ هل توقفوا عن طلب المشروبات الكحولية على متن الرحلات؟ استبدلوا قسيمة المشروبات بوجبات خفيفة إضافية.

وفقًا لشركة Appinventiv، فإن دمج تحليلات العملاء في رحلة السفر يمكن أن يؤدي إلى حملات تسويقية مخصصة، وزيادة فرص البيع الإضافي، ودعم التجارب الشخصية على متن الطائرة، من الوجبات المفضلة إلى خيارات الترفيه (AppInventiv).

يُعدّ التخصيص الفائق أمرًا بالغ الأهمية في مجال السفر الفاخر. وقد وجد تقرير ديلويت حول سوق السفر الفاخر المتطور أن 85% من المسافرين رفيعي المستوى يُقدّرون العمل مع مستشاري السفر تحديدًا لما يقدمونه من تجارب شخصية (ديلويتمستقبل السفر الفاخر: خمسة اتجاهات تشكل السوق. تتيح البيانات الضخمة لشركات الطيران وشركاء الضيافة تكرار خدمة الكونسيرج هذه على نطاق واسع، ولكن دون الحاجة إلى شخص حقيقي وراء كل التفاصيل.

وبما أن المسافرين من الجيل Z والألفية يتفوقون على جيل طفرة المواليد باعتبارهم شريحة النمو الأساسية، فإن التخصيص الرقمي سوف يصبح معياراً أساسياً، وليس عاملاً مميزاً.

التمايز السوقي في الصناعة السلعية

في سوق الطيران شديدة التنافسية، حيث تبدو معظم الطائرات متشابهة ويمكن تكرار المسارات بسهولة، يمكن أن يكون تحليل الاتجاهات المتطور هو الميزة المحددة.

فكر في الأمر بهذه الطريقة:أييمكن لشركة الطيران أن تطير من نيويورك إلى لندن. ولكن ليسكليمكن لشركات الطيران ضبط مسار الرحلة وقرارات الصيانة والإصلاح والعمرة بدقة لتحقيق أقصى قدر من كفاءة استهلاك الوقود، مما يوفر تجربة حجز سلسة، مع تعديل الأسعار بشكل ديناميكي وتخصيص رحلة السفر بناءً على سلوك العميل وتفضيلاته. هذا هو التميز الذي تتيحه البيانات الضخمة.

منصات التعدين العملي والتحليلات التشغيلية مثلإي بلين إيه آييمكن أن تساعد شركات الطيران على تحسين كل شيء، بدءًا من اقتناء قطع الغيار ووصولًا إلى استخدام الأسطول. على سبيل المثال، يمكن لرسم خريطة التفاعلات بين المشتريات والعمليات وآراء العملاء أن يكشف عن مواطن التوفير الممكنة في التكاليف دون المساس بالجودة أو الخدمة.

في قطاع المنتجات الفاخرة، تعتمد شراكات النظام البيئي أيضًا على المقاييس. إذ تستخدم دور الأزياء، مثل غوتشي، وسلاسل الفنادق، مثل أكور، رؤى العملاء بشكل متزايد لتطوير المنتجات، وشراكات العلامات التجارية، وباقات السفر التي تعكس أنماط الحياة الطموحة.

بعبارة أخرى، سواء كنت تستهدف المسافرين ذوي الميزانية المحدودة أو المسافرين المتميزين للغاية، فإن التمايز في السوق اليوم يتعلق بـمعرفة حقيقيةعميلك وتصميم تجربة مميزة وشخصية.

الأخلاق والخصوصية وتحدي حوكمة البيانات

تجمع شركات الطيران كميات هائلة من المعلومات الحساسة، بدءًا من سجلات السفر وتفاصيل بطاقات الائتمان، وصولًا إلى بيانات الموقع والسلوك اللحظية. وبينما يفتح هذا الباب أمام الابتكار، فإنه يثير أيضًا مخاوف أخلاقية وتنظيمية خطيرة.

يتعين على الشركات التعامل مع شبكة عالمية معقدة من قوانين حماية البيانات، بما في ذلك اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) للاتحاد الأوروبي وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA). أي خرق قد يؤدي ليس فقط إلى غرامات مالية باهظة، بل أيضًا إلى ضرر طويل الأمد بسمعتها. الشركات التي تفشل في تكييف استراتيجياتها لحوكمة البيانات مع الأطر الجديدة تُخاطر بـ"تضاؤل قاعدة عملائها وضياع فرص النمو".

إلى جانب الامتثال، تُعدّ الثقة أساسًا للأعمال. يزداد وعي المسافرين بكيفية استخدام معلوماتهم الشخصية، ويزداد احتمال حجزهم مع شركات الطيران التي يشعرون أنها تحترم خصوصيتهم.

وفقا لشركة ديلويتمستقبل المستهلكلقد أصبحت التقارير والشفافية والموافقة وتقليل البيانات عناصر غير قابلة للتفاوض في تجربة العلامة التجارية الجديرة بالثقة.

ومع ذلك، تظل الأنظمة القديمة هي التحدي الأكبر. تعتمد العديد من شركات الطيران علىالبنية التحتية القديمةمما يجعل الحوكمة المستمرة للبيانات صعبة. وسيكون سد هذه الفجوات ضروريًا مع تطور الذكاء الاصطناعي وتقنيات الأتمتة الأخرى.

ما يحمله المستقبل: من الذكاء الاصطناعي إلى اتخاذ القرارات المستقلة

تتضمن المرحلة التالية لبيانات الطيران جمع جميع الرؤى المتاحة، التاريخية واللحظية، واستخدامها بنجاح لاتخاذ القرارات المثلى دون تدخل بشري. تُحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والأنظمة ذاتية التشغيل تحولات جذرية في كيفية تنبؤ شركات الطيران بالطلب، وإعادة توجيه الرحلات، ورصد الاضطرابات، وجذب العملاء، وحتى تجنب الكوارث.

نتطلع إلى الأمام،سوف تلعب الذكاء الاصطناعي دورًا أكبرفي كل شيء، من عمليات الطيران إلى جدولة الطاقم. ستُفسح الأدوات التنبؤية المجال لأنظمة توجيهية، مع ذكاء اصطناعي قادر على اقتراح إجراءات ثم العمل عليها تلقائيًا، ضمن معايير أخلاقية وتشغيلية محددة مسبقًا.

ومع توسّع الأتمتة، يجب أن تتطور الرقابة البشرية معها. الهدف ليس استبدالَ الحكمة، بل تعزيزها، بحيث يحصل طواقم الطيران وفرق الصيانة والمديرون التنفيذيون على أفضل المعلومات المتاحة، بسرعة الطيران الحديث.

الاستيلاء على السماء: تحويل البصيرة إلى عمل

أصبح تحليل البيانات الضخمة في أبحاث السوق محور الاهتمام في عمليات الطيران. ففي قطاع يتميز بهوامش ربح ضئيلة وتقلبات في التكاليف والطلب، قد تُحدث القدرة على تسخير المعلومات على نطاق واسع فرقًا بين الهيمنة على السوق والتقادم.

سيُحدد مستقبل قطاع الطيران بالمرونة. وستزدهر شركات الطيران القادرة على التكيف الفوري، سواءً بتغيير تخصيصات الأساطيل، أو تعديل استراتيجيات التسعير، أو تحديث الحملات التسويقية. ويتطلب هذا النوع من الاستجابة بيانات وهيكلة بيانات، واستراتيجية بيانات، وأنظمة قابلة للتطوير مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

وهنا يأتي دور حلول مثل ePlaneAI. صُممت هذه المنصة لمساعدة قادة قطاع الطيران على استخلاص المعلومات من ضوضاء الطيران. بدءًا من التنبؤ بممرات السفر الناشئة ووصولًا إلى تقليل فترات توقف الصيانة، تربط ePlaneAI بين مصادر متعددة للحصول على نتائج ذكية وقابلة للتنفيذ.

توفر ePlaneAI لوحة معلومات يمكنها العمل معك لبناء أعمال طيران تعتمد على البيانات وتستجيب لها وقادرة على الانحراف والتحول للتغلب على أي اضطراب يكمن في المستقبل.

هل أنت مستعد للتحليق بذكاء أكبر؟ يترك إي بلين إيه آينساعدك على الانطلاق بذكاءٍ سوقيٍّ آني، وتنبؤاتٍ مدعومةٍ بالذكاء الاصطناعي، وخبرةٍ لا مثيل لها في مجال الطيران. احجز عرضًا توضيحيًا لتكتشف كيف يمكنك اغتنام فرصٍ جديدةٍ في أبحاث سوق الطيران - قبل أن يفعلها منافسوك.

0comments
Latest Articles

June 16, 2025

7 تقارير ولوحات معلومات أساسية يجب أن تمتلكها كل شركة طيران

هل تسير شركتك في مجال الطيران دون تخطيط مسبق؟ اكتشف لوحات المعلومات السبع الأساسية التي تساعد شركات الطيران، وشركات الصيانة والإصلاح والعَمرة، والموردين على العمل بذكاء وأمان وربحية أكبر.

داخل قمرة القيادة: تذكير واقعي بأهمية لوحات القيادة الواضحة والمتصلة - سواء في الجو أو في عمليات الطيران.

June 15, 2025

قاعدة بيانات المتجهات. اكتشف ذكاء الطيران غير المنظم.

تفهرس قواعد بيانات المتجهات متجهات تضمين عالية الأبعاد لتمكين البحث الدلالي على البيانات غير المنظمة، على عكس مخازن العلاقات أو المستندات التقليدية التي تستخدم تطابقات دقيقة على الكلمات الرئيسية. بدلاً من الجداول أو المستندات، تدير مخازن المتجهات متجهات رقمية كثيفة (غالبًا ما تكون أبعادها 768-3072) تمثل دلالات النص أو الصورة. في وقت الاستعلام، تجد قاعدة البيانات أقرب الجيران لمتجه الاستعلام باستخدام خوارزميات البحث عن أقرب جار تقريبي (ANN). على سبيل المثال، يقوم فهرس قائم على الرسم البياني مثل العوالم الصغيرة القابلة للملاحة الهرمية (HNSW) بإنشاء رسوم بيانية تقارب طبقية: طبقة علوية صغيرة للبحث الخشن وطبقات سفلية أكبر للتحسين (انظر الشكل أدناه). "تقفز" عملية البحث إلى أسفل هذه الطبقات - مما يؤدي إلى التوطين بسرعة إلى مجموعة قبل البحث الشامل عن الجيران المحليين. يؤدي هذا إلى التنازل عن التذكر (العثور على أقرب الجيران الحقيقيين) مقابل زمن الوصول: يؤدي رفع معلمة بحث HNSW (efSearch) إلى زيادة التذكر على حساب وقت استعلام أعلى.

صورة

June 15, 2025

بوابة سلسلة التوريد. بائع واحد. مشترون متعددون. تحكم كامل.

بوابة سلسلة توريد الطيران هي في الأساس منصة تجارة إلكترونية خاصة مصممة خصيصًا لموردي الطيران وعملائهم. صُممت خصيصًا لشركات الطيران وشركات الصيانة والإصلاح والتجديد (MROs) وموزعي قطع الغيار، حيث تجمع المخزون والمشتريات والتعاون بين الموردين في نظام واحد آمن. عمليًا، يُطلق مُصنّع المعدات الأصلية (OEM) أو موزع قطع الغيار "علامة بيضاء" على هذه البوابة ويدعو المشترين المعتمدين (شركات الطيران وشركات الصيانة والإصلاح والتجديد (MROs) وما إلى ذلك) لتسجيل الدخول. يرى هؤلاء المشترون كتالوجًا كاملاً للقطع (متزامنًا في الوقت الفعلي من نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) الخاص بالبائع) ويمكنهم البحث عن العناصر وتصفيتها ومقارنتها تمامًا كما يفعلون في سوق إلكتروني كبير. ومع ذلك، على عكس البورصات العامة المفتوحة، فإن هذه البوابة خاصة - حيث يوجد مورد واحد فقط (مع العديد من المشترين) على المنصة، مما يمنح الشركة تحكمًا كاملاً في التسعير والمخزون ووصول المستخدم.

صورة

June 14, 2025

جرد الذكاء الاصطناعي. توقع احتياجات كل قطعة طيران.

هندسة البيانات والتحضير للذكاء الاصطناعي للمخزون

يبدأ الذكاء الاصطناعي الفعّال لإدارة المخزون بمسار بيانات قوي. يجب تجميع جميع البيانات ذات الصلة من أنظمة المؤسسة والمصادر الخارجية، وتنقيتها، وتحويلها لاستخدامها بواسطة الذكاء الاصطناعي. يشمل ذلك بيانات المخزون (المبيعات التاريخية، ومستويات المخزون الحالية، وسمات القطع) وعوامل الطلب (اتجاهات السوق، وجداول الصيانة، والعروض الترويجية، إلخ). من خلال دمج سجلات نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) الداخلية مع العوامل الخارجية (مثل اتجاهات الصناعة أو الأنماط الموسمية)، يكتسب النموذج رؤية شاملة لعوامل الطلب المؤثرة. تتضمن الخطوات الرئيسية في مسار البيانات عادةً ما يلي:

  • استخراج البيانات ودمجها: استخرج البيانات من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (مثل SAP وOracle وQuantum) ومن مصادر أخرى (قواعد بيانات الموردين، وبيانات السوق). تدعم المنصة الربط الآلي بمختلف أنظمة الطيران، مما يضمن تدفقًا سلسًا للبيانات. على سبيل المثال، يتم دمج بيانات الاستخدام التاريخية، وأوقات التسليم، والطلبات المفتوحة مع بيانات خارجية مثل استخدام الأسطول العالمي أو مؤشرات الاقتصاد الكلي.
  • تحويل البيانات وتنظيفها: بعد استيعابها، تُنظّف البيانات وتُوحّد. يتضمن ذلك معالجة القيم المفقودة، وتطبيع الوحدات (مثل ساعات الطيران، والدورات)، وهيكلة البيانات إلى خصائص مفيدة. يمكن تطبيق التحويلات المخصصة وأتمتة مستودعات البيانات لإعداد مجموعات بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي. الهدف هو إنشاء نموذج بيانات موحد يرصد حالة المخزون (الكميات المتوفرة، والمواقع، والتكاليف) والمتغيرات السياقية (مثل متغيرات الطلب، ومهل التسليم للموردين).
  • تحميل البيانات إلى السحابة: تُحمّل البيانات المُعدّة إلى منصة بيانات سحابية قابلة للتوسع. في بنيتنا، يُستخدم Snowflake كمستودع بيانات سحابي مركزي، قادر على استيعاب تدفقات البيانات دفعةً واحدة أو آنيًا، ومعالجة كميات هائلة من بيانات المعاملات. تتيح مرونة Snowflake الفورية توسيع نطاق التخزين والحوسبة عند الطلب، ما يُتيح معالجة حتى مجموعات بيانات تخطيط موارد المؤسسات (ERP) الضخمة وميزات التنبؤ بكفاءة. يُعدّ هذا المستودع السحابي المصدر الوحيد للحقيقة لجميع التحليلات اللاحقة وتقنيات التعلم الآلي.
  • الضبط الدقيق الخاص بكل شركة: من خطوات التحضير الأساسية مواءمة البيانات ومعايير النموذج مع الفروق الدقيقة لكل شركة طيران. لكل شركة طيران أو شركة صيانة وإصلاح وتجديد (MRO) أنماط استهلاك فريدة، وقيود على مهلة التسليم، وأهداف لمستوى الخدمة. يُحسّن نظام الذكاء الاصطناعي للمخزون نماذجه بما يتوافق مع البيانات التاريخية وقواعد العمل الخاصة بالعميل، متعلمًا بفعالية إيقاعات الطلب وسياسات المخزون الخاصة بالمؤسسة. قد يشمل ذلك معايرة نماذج التنبؤ مع مجموعة فرعية من بيانات الشركة أو تعديل قيود التحسين (مثل الحد الأدنى لمستويات التخزين لقطع غيار AOG المهمة). من خلال تخصيص الذكاء الاصطناعي للعمل، تصبح التنبؤات والتوصيات أكثر دقة وارتباطًا بعمليات العميل.

تحديثات مستمرة للبيانات: لا يُعدّ الذكاء الاصطناعي للمخزون تحليلاً لمرة واحدة، بل يتعلم باستمرار. تُجدول خطوط البيانات للتحديث بشكل متكرر (يوميًا أو كل ساعة مثلاً)، مما يُدخل المعاملات الجديدة (المبيعات، الشحنات، طلبات عروض الأسعار، إلخ) إلى النموذج. يضمن هذا أن يتخذ الذكاء الاصطناعي قراراته دائمًا بناءً على أحدث حالة للمخزون والطلب. تُطبّق عمليات فحص ومراقبة آلية لجودة البيانات لاكتشاف أي شذوذ في بيانات الإدخال، بحيث لا تؤدي البيانات غير المرغوب فيها إلى تنبؤات خاطئة. باختصار، يُمكّن وجود قاعدة متينة من البيانات المتكاملة والنظيفة في السحابة نماذج الذكاء الاصطناعي من العمل على النحو الأمثل والتكيف مع التغييرات بمرور الوقت.

صورة
More Articles
Ask AeroGenie