كيف يحل الذكاء الاصطناعي تحديات استخراج البيانات من وثائق الطيران غير المنظمة

تنتج صناعة الطيران كمية هائلة من البيانات غير المنظمة، منشهادات صلاحية الطيرانومن سجلات الصيانة إلى تقارير الامتثال والأدلة الفنية. تُعدّ إدارة هذه البيانات بفعالية أمرًا بالغ الأهمية للعمليات، ولكنها غالبًا ما تُشكّل تحديًا نظرًا لتعقيدها.

وفقا لدراسة ماكينزيإن الذكاء الاصطناعي التوليدي - وهي تقنية تخلق محتوى أو رؤى بناءً على أنماط في البيانات - يقدم اختراقًا، مع القدرة على إضافة 2.6 إلى 4.4 تريليون دولار سنويًا عبر القطاعات.

في مجال الطيران، تخلق هذه التكنولوجيا فرصًا فريدة لتبسيط سير العمل عالية القيمة مثل معالجة المستندات والامتثال، وتحويل البيانات غير المنظمة إلى رؤى قابلة للتنفيذ.

في حين تشهد الصناعات مثل تجارة التجزئة مكاسب سريعة، يقدم قطاع الطيران فرصًا فريدة لإطلاق العنان للكفاءات في سير العمل المعقدة وعالية القيمة مثل معالجة المستندات والامتثال.

التحدي المتزايد للبيانات غير المنظمة في مجال الطيران

تُعرض بيانات الأعمال بشكل كبير بتنسيقات غير منظمة، مثل رسائل البريد الإلكتروني ومحادثات Slack والصور ونماذج PDF. تقريبًا80%إن جميع بيانات الأعمال غير منظمة، وتظل المعلومات القيمة محصورة في مستندات ثابتة دون الأدوات المناسبة.

وهذا يعني أن العاملين في مجال المعرفة ينفقونحتى 30%من وقتهم في البحث عن المعلومات وتوحيدها عبر المستندات، وفقًا لمؤسسة البيانات الدولية (IDC).

وتشكل التكاليف عقبة أخرى.نتائج شركة IBMفي دراسة أجريت عام ٢٠١٦، قدّرت شركة التكنولوجيا العملاقة أن ضعف جودة البيانات يستنزف ٣٫١ تريليون دولار من الاقتصاد الأمريكي سنويًا، نتيجةً لانخفاض الإنتاجية، وتكرار أعطال الأنظمة، وارتفاع تكاليف الصيانة بشكل كبير - وهذه ليست سوى أمثلة قليلة على الآثار المتتالية للبيانات غير المرتبة.

هذا الاعتماد على الوثائق غير المنظمة يُسبب انعدام الكفاءة، وهو أمرٌ مُكلفٌ للغاية لشركات الطيران. ومع تزايد مطالبة الجهات التنظيمية للطيران بعمليات بيانات شفافة وقابلة للتتبع، تواجه المؤسسات ضغوطًا متزايدة لتحديث سير عمل وثائقها.

تُعد سجلات الصيانة وشهادات صلاحية الطيران وتقارير الامتثال جميعها بالغة الأهمية، ولكنها غالبًا ما تُحفظ في صيغ غير متوافقة. ويصبح البحث عن المعلومات الأساسية مهمة شاقة، مما يُؤخر اتخاذ القرارات ويزيد من خطر الأخطاء.

تستفيد ePlaneAI من التقنيات المتقدمة مثل التعرف الضوئي على الحروف (OCR) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لاستخراج هذه البيانات وتنظيمها، مما يجعلها قابلة للتنفيذ.

مع حلول مثلبريد إلكترونيلأتمتة معالجة طلبات عروض الأسعار الواردة أوأيروجينيللحصول على رؤى سريعة حول الأدلة الفنية، تعمل ePlaneAI على معالجة نقاط الضعف في الصناعة بدقة.

على سبيل المثال، يُمكن لـ ePlaneAI تحديد أرقام القطع بسرعة أو فك رموز جداول الصيانة المعقدة، مما يُقلل الجهد اليدوي ويُحسّن الدقة. تُظهر الدراسات أن معالجة المستندات المُدعّمة بالذكاء الاصطناعي يُمكن أن تُقلل من أخطاء استخراج البيانات وتُحقق مستويات دقة.أكثر من 90%، مما يؤدي إلى تبسيط سير العمل وتوفير الوقت الثمين.

تُعدّ قدرة الذكاء الاصطناعي على تحليل بيانات مسجلات الرحلات الجوية عاملاً حاسماً آخر. فمن خلال التحليل السريع للأنماط والكشف السريع عن الشذوذ، يُعزز الذكاء الاصطناعي السلامة التشغيلية والامتثال بشكل كبير. ومع سعي شركات الطيران إلى توسيع نطاق عملياتها دون تضخم التكاليف، لم يعد اعتماد هذه الحلول خياراً، بل أصبح ضرورياً.

معالجة تحدي الحجم باستخدام الذكاء الاصطناعي

تتفاقم مشكلة البيانات غير المنظمة في قطاع الطيران بسبب الحجم الهائل. تعتمد شركات الطيران، ومقدمو خدمات الصيانة والإصلاح والتجديد (MRO)، والمصنّعون على معلومات بالغة الأهمية مدفونة في ملايين السجلات المنتشرة عبر الأنظمة.

مهام مثلمعالجة سجلات الصيانةقد يستغرق التحقق من مستندات الامتثال أسابيع أو حتى أشهرًا. يمكن للشركات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي التخلص من تأخير سير عمل المستندات من خلال أتمتة المهام المتكررة. تُعد هذه الزيادة في الكفاءة قيّمة بشكل خاص في قطاع الطيران، حيث يمكن للقرارات التي تتطلب وقتًا أن تؤثر بشكل كبير على السلامة والربحية.

يستخدم ePlaneAI خوارزميات التعلم الآلي لتصنيف البيانات واستخراجها وتحليلها بسرعات غير مسبوقة. ما كان يستغرق أسابيع لفريق من الفنيين، أصبح الآن إنجازه في ساعات، مما يضمن تسليم البيانات بدقة وفي الوقت المناسب. على سبيل المثال، يمكن معالجة سجلات الإصلاح الرقمية لتحديد مشاكل الصيانة المتكررة، مما يتيح تدخلات استباقية تقلل من وقت التوقف عن العمل والتكاليف.

معالجة المستندات الذكية

بالإضافة إلى ذلك، ذكيمعالجة المستندات(IDP) يقوم بأتمتة ما يصل إلى70%من مهام المستندات اليدوية.

IDP هي تقنية تحويلية تجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاستخراج البيانات غير المنظمة وتصنيفها ومعالجتها من تنسيقات المستندات المختلفة (مايكروسوفتيتيح هذا للشركات تبسيط سير العمل، وتعزيز دقة البيانات، وأتمتة استخراج البيانات غير المنظمة.

يوفر هذا التشغيل الآلي الوقت ويقلل من احتمالية حدوث خطأ بشري، وهو اعتبار بالغ الأهمية في صناعة حيث يمكن أن تؤدي الأخطاء إلى عواقب وخيمة.

ال دراسة ماكينزييُسلِّط الضوء على تحسينات تشغيلية تصل إلى 30% للشركات التي تُطبِّق حلول البيانات الشخصية (IDP) المدعومة بالذكاء الاصطناعي. وتُعزى هذه التحسينات إلى سرعة إنجاز المهام، وتقليل إعادة العمل بسبب الأخطاء، وتبسيط سير العمل لضمان سير العمليات بسلاسة.

الهندسة المعمارية وراء فهم المستندات المدعوم بالذكاء الاصطناعي

يعمل فهم المستندات (DU) في الذكاء الاصطناعي على تحويل المستندات غير المنظمة إلى بيانات منظمة وقابلة للقراءة آليًا. تتضمن هذه العملية عدة مراحل، تعتمد كل منها على تقنيات متقدمة لضمان الدقة والكفاءة.

في العديد من التطبيقات، وخاصة في الصناعات ذات المخاطر العالية مثل الطيران، فإن النهج المختلط بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، أو الإنسان في الحلقة (هيتل)، أمر بالغ الأهمية للحفاظ على الدقة والموثوقية.

تدمج سير عمل HITL الإشراف البشري في عملية الذكاء الاصطناعي من خلال السماح للخبراء بمراجعة وتصحيح المخرجات ذات الثقة المنخفضة.

لا تضمن حلقة التغذية الراجعة التكرارية هذه الدقة العالية فحسب، بل تساعد أيضًا في تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت، والتكيف مع أنواع المستندات المتطورة وتعقيداتها.

تُعد سير عمل "التفاعل البشري" (HITL) أساسية في العديد من تطبيقات الأعمال، وخاصةً في مجال الطيران. في هذه الحالة، قد تتضمن سير عمل HITL مراجعة بشرية لسجلات الإصلاح أو وثائق الامتثال المُعالجة بواسطة الذكاء الاصطناعي للتحقق من التفاصيل المهمة قبل التسليم النهائي، مما يمزج بين سرعة الذكاء الاصطناعي والحكم الدقيق للمتخصصين ذوي الخبرة.

تتيح سير عمل HITL هذه للخبراء البشريين مراجعة المخرجات ذات الثقة المنخفضة، مما يضمن الدقة العالية ويوفر ردود الفعل لتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل مستمر.

تُمكّن قدرات الذكاء الاصطناعي هذه ePlaneAI من معالجة مهام متنوعة، بدءًا من تحليل فيديوهات التفتيش باستخدام الرؤية الحاسوبية، وصولًا إلى معالجة استفسارات العملاء آنيًا. والنتيجة هي أداة فعّالة تُقلل من أعباء العمل اليدوي مع الحفاظ على أعلى معايير الدقة.

حلول مُركزة لمعالجة التحديات الفريدة التي تواجه الطيران

تم تصميم مجموعة أدوات ePlaneAI المتخصصة لمعالجة التحديات الخاصة بالطيران:

تستطيع شركات الطيران التي تستفيد من هذه الحلول المستهدفة تعزيز الكفاءة التشغيلية وتقليل وقت التوقف والحفاظ على الامتثال للوائح العالمية.

تحسين الامتثال باستخدام الرؤى المدعومة بالذكاء الاصطناعي

إن الالتزام باللوائح الخاصة بالطيران مثل تلك التي وضعتها إدارة الطيران الفيدرالية ووكالة سلامة الطيران الأوروبية أمر بالغ الأهمية ولكنه يشكل تحديًا كبيرًا، كما أن اعتماد الصناعة على وثائق غير منظمة يزيد الأمور تعقيدًا.

إن تتبع البيانات اللازمة عبر مستندات غير منظمة يستغرق وقتًا طويلًا، وهو عرضة للأخطاء. وتواجه الشركات التي تقصر في هذا الجانب عقوبات كبيرة ومخاطر تتعلق بسمعتها.

أندراسة الصناعةوجدت دراسة أجرتها شركة جلوبال سكيب أن الشركات تنفق على أنشطة عدم الامتثال (التنظيف) أكثر مما تنفقه على الامتثال نفسه. وبينما تواجه قطاعات مثل القطاع المالي غرامات باهظة لعدم الامتثال، تواجه شركات الطيران عواقب مالية ومخاطر سلامة حرجة، مما يزيد من أهمية جهود الامتثال.

وفقًا لشركة Globalscape، تنفق المنظمة المتوسطة 14.82 مليون دولار سنويًا على عدم الامتثال مقابل 5.47 مليون دولار على الامتثال.

في قطاع الطيران، يُترجم هذا إلى إنفاق شركات الطيران على أنشطة عدم الامتثال ضعفَي ونصف ما تنفقه على أنشطة الامتثال. وهذا رقمٌ مذهل، ويُبرز الحاجة إلى تقنية الذكاء الاصطناعي لحل تحديات إدارة البيانات بدقةٍ وكفاءةٍ من حيث التكلفة.

يعالج ePlaneAI هذه المشكلة من خلال أتمتة مهام الامتثال، وضمان الوصول الفوري إلى البيانات المهمة، والحد من خطر الخطأ البشري.بريد إلكترونييعمل على تبسيط عمليات الامتثال من خلال استخراج البيانات الرئيسية من طلبات عروض الأسعار والاتصالات التنظيمية، وتنظيمها للمراجعة الفورية، وضمان عدم إغفال أي متطلبات أساسية.

ولا يعمل هذا النهج الاستباقي على تعزيز الالتزام التنظيمي فحسب، بل يقلل أيضًا من الوقت والتكلفة المرتبطين بالتدقيق اليدوي.

اعتمدت حكومة الولايات المتحدة أدوات إنفاذ مدعومة بالذكاء الاصطناعي للكشف عن الشذوذ في البيانات المتعلقة بالامتثال.

وكالات مثلهيئة الأوراق المالية والبورصات و وزارة العدلاستخدام الذكاء الاصطناعي للإشارة إلى المخالفات في أنماط العطاءات وتقارير الأرباح (متضرر), وإدارة الطيران الفيدراليةوقد حددت خارطة طريق شاملة لتبني تقنية الذكاء الاصطناعي.

وتتبنى شركات الطيران تقنيات مماثلة لتحديد الانتهاكات المحتملة قبل أن تفعلها الجهات التنظيمية، مما يكسبها الفضل في الإبلاغ الذاتي وتقليل العقوبات.

ماكينزيوتشير التقارير إلى أن الامتثال لا يزال يشكل المحرك الرئيسي لتبني الذكاء الاصطناعي، حيث يرتبط ما يصل إلى 50% من حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بإدارة المخاطر التنظيمية.

من خلال الاستفادة من التحليلات التنبؤية وأتمتة عمليات التدقيق، يمكن للشركات إدارة مخاطر الامتثال بشكل استباقي، مما يوفر ملايين الدولارات سنويًا مع تحسين المرونة التشغيلية.

استخراج البيانات في الوقت الحقيقي في السيناريوهات الحرجة

غالبًا ما تعمل صناعة الطيران في ظل ظروف حرجة، حيث تكون كل ثانية بالغة الأهمية. على سبيل المثال، قد تؤدي أحداث الطائرات على الأرض (AOG) إلى تأخيرات باهظة التكلفة واضطرابات تشغيلية إذا لم تُعالج بسرعة. يُعدّ الوصول الفوري إلى المستندات غير المنظمة، مثل أدلة الإصلاح أو سجلات الموردين، أمرًا بالغ الأهمية في هذه الحالات.

أيروجينيتعمل شركة Aircraft on Ground (AOG) على تعزيز هذه القدرة من خلال توفير إمكانية الوصول الفوري لمحترفي الطيران إلى رؤى منظمة من الأدلة الفنية وكتالوجات الأجزاء المصورة (IPCs)، مما يتيح دقة أسرع أثناء أحداث الطائرات على الأرض (AOG).

تتميز تقنية ePlaneAI بالتفوق في مثل هذه السيناريوهات من خلال استخراج التفاصيل الأساسية بسرعة - مثل مواصفات الأجزاء وجداول الصيانة وأوقات التسليم للموردين - من المستندات المليئة بالنصوص.

ماكينزييُسلِّط الضوء على التأثير الأوسع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الآني، مُشيرًا إلى أن الصناعات ذات العمليات الحرجة، مثل الطيران، تشهد انخفاضًا في تأخير العمليات بنسبة تتراوح بين 25% و35%. تُؤثِّر هذه التحسينات بشكل مباشر على رضا العملاء، وكفاءة العمليات، والربحية.

يمتد دور الذكاء الاصطناعي أيضًا ليشمل الصيانة التنبؤية. يُحلل الذكاء الاصطناعي البيانات التاريخية ويحدد أنماط التآكل، مما يُمكّن شركات الطيران من توقع مشاكل الصيانة ومعالجتها قبل تفاقمها. يُقلل هذا النهج الاستباقي من التأخيرات، ويُخفض التكاليف، ويُعزز السلامة.

فوائد التكلفة لأتمتة معالجة بيانات الطيران غير المنظمة

تُحسّن أنظمة الذكاء الاصطناعي الكفاءة وتُحقق وفورات كبيرة في التكاليف. يُمكن لتطبيق نظام أتمتة لمهام مثل معالجة الفواتير، وتتبع القطع، وفحص الامتثال أن يُحقق...عائد الاستثمار 30-200%خلال العام الأول. حققت المنظمات التي تستخدم معالجة المستندات الذكيةتخفيض بنسبة 50-70%في وقت المعالجة.

وتُعد هذه الفوائد المالية مقنعة بشكل خاص للصناعات كثيفة رأس المال مثل الطيران، حيث يتم إعادة توجيه المدخرات غالبًا نحو مشاريع الابتكار مثل ترقيات الأساطيل، أو مبادرات الطيران المستدام، أو تحسين تجارب الركاب.

لماذا يتفوق الذكاء الاصطناعي على الأنظمة التقليدية في استخراج البيانات

تواجه أنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وأدوات إدارة المستندات التقليدية صعوبة في التعامل مع تعقيدات البيانات غير المنظمة أو المظلمة - البيانات المخفية في ملفات PDF، ورسائل البريد الإلكتروني، والفاكسات، وغيرها من المستندات الممسوحة ضوئيًا.

تفتقر الحلول القديمة إلى القدرة على التكيف اللازمة لفتح الملفات ثم تفسير المعلومات وفرزها.

يسد ePlaneAI هذه الفجوة بقدرات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مصممة خصيصًا لقطاع الطيران. بخلاف الأنظمة القديمة الجامدة أو أنظمة تحديد الهوية الشخصية (IDP) الأكثر عمومية، يُعالج الذكاء الاصطناعي البيانات الخاصة بالطيران ديناميكيًا، مما يُقدم نتائج أسرع وأكثر دقة. يُعد هذا التخصص بالغ الأهمية في قطاع تُعدّ فيه الدقة والسرعة من أهم أولوياته.

ماكينزييؤكد أن الذكاء الاصطناعي المُولِّد يُمكّن من تسريع دورات اتخاذ القرار - بنسبة تصل إلى 40% - مع تعزيز دقة البيانات. هذه المزايا تجعل الذكاء الاصطناعي أداةً لا غنى عنها لشركات الطيران التي تسعى للحفاظ على قدرتها التنافسية في ظل بيئة سريعة التطور.

بالإضافة إلى ذلك، يتوقع المنظمون بشكل متزايد أن تعتمد الشركات حلول الامتثال المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتتوافق مع أدوات الرقابة الحكومية (متضرر).

مستقبل الذكاء الاصطناعي في ظل تحديات إدارة الوثائق في قطاع الطيران

يُحدث تطور الذكاء الاصطناعي لفهم المستندات تحولات سريعة في مختلف القطاعات، ويتصدر قطاع الطيران هذا التحول. ومع اتساع نطاق تبني الذكاء الاصطناعي، ستُعيد القدرة على أتمتة معالجة المستندات ودمجها في سير عمل الشركات الأوسع نطاقًا تعريف كيفية إدارة الشركات للامتثال والكفاءة التشغيلية ورضا العملاء.

بالنسبة لشركات الطيران، يبدأ الطريق لتحقيق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي بإطلاق برامج تجريبية محددة وإثبات المفهوم.

إن النماذج المدربة مسبقًا تلغي الحاجة إلى إعداد مكثف لمجموعة البيانات، مما يسمح لشركات الطيران بنشر حلول الذكاء الاصطناعي في غضون أسابيع بدلاً من أشهر، مما يؤدي إلى تسريع الجداول الزمنية للتبني.

يمكن للمؤسسات بناء الثقة اللازمة لتوسيع نطاق مبادرات الذكاء الاصطناعي في جميع عملياتها. إن إظهار القيمة من خلال تطبيقات مُستهدفة، مثل أتمتة عمليات التحقق من الامتثال أو تبسيط سير عمل الصيانة، يُساعد المؤسسات على بناء الثقة اللازمة لتوسيع نطاق مبادرات الذكاء الاصطناعي في جميع عملياتها.

مع ظهور النماذج المدربة مسبقًا والتقدم في التعلم من خلال عدد قليل من اللقطات، تتقلص حواجز الدخول، مما يجعل من الأسهل على الشركات تبني هذه التقنيات التحويلية.

مع استمرار تطور قطاع الطيران، لم يعد تبني الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي خيارًا، بل أصبح ضرورة. بدءًا من تبسيط سير عمل المستندات وتحسين الامتثال، وصولًا إلى تقليل وقت التوقف عن العمل وتعزيز الكفاءة التشغيلية، يُمكّن الذكاء الاصطناعي الشركات من البقاء في الصدارة في سوق تنافسية للغاية. صُممت حلول مثل EmailAI وAeroGenie وePlaneAI من حلول الأتمتة الذكية لمواجهة تحديات الطيران الفريدة بدقة وقابلية للتوسع.

هل أنت مستعد لرفع عملياتك إلى آفاق جديدة؟اتصل بـ ePlaneAI اليوملتحديد موعد استشارة واكتشاف كيف يمكن لحلول الذكاء الاصطناعي المصممة خصيصًا لدينا أن تحول عملياتك.