كيف يمكن لشركات الطيران استغلال الذكاء الاصطناعي لتعزيز تحليلات تخطيط موارد المؤسسة

في مجال الطيران، حيث كل تأخير وعدم كفاءة ومشكلة صيانة تكلف الملايين، تساعد الذكاء الاصطناعي في تحليلات تخطيط موارد المؤسسات الشركات الجوية على توفير المال وضمان استمرارية الأعمال. القدرة على اتخاذ قرارات فورية مدعومة بالبيانات تقلل التكاليف وتخفض الاضطرابات وتحسن أداء الأسطول.

يقوم هذا المقال بتحليل كيف يمكن لشركات الطيران استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليلات تخطيط موارد المؤسسات، بدءًا من الصيانة التنبؤية وحتى كشف الاحتيال، مع مواجهة تحديات تبني الذكاء الاصطناعي بشكل مباشر.

دور تحليلات نظام تخطيط موارد المؤسسة في الطيران

تشير تحليلات نظام تخطيط موارد المؤسسات إلى الرؤى المستخلصة من البيانات المستقاة من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات، مما يساعد الشركات على تبسيط العمليات، وتحسين تخصيص الموارد، واتخاذ قرارات أكثر استنارة. في مجال الطيران، تلعب تحليلات نظام تخطيط موارد المؤسسات دورًا محوريًا في إدارة سير العمل المعقد، والامتثال التنظيمي، واستخدام الأصول.

كيف تستخدم شركات الطيران تحليلات نظام تخطيط موارد المؤسسات

مع التحسينات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، تتطور تحليلات تخطيط موارد المؤسسات في مجال الطيران من اتخاذ القرارات الردية إلى الذكاء التنبؤي، محولةً كيفية إدارة شركات الطيران للعمليات.

كيف تعزز الذكاء الاصطناعي في تحليلات نظام تخطيط موارد المؤسسة عمليات الطيران

تُحدِث الذكاء الاصطناعي ثورة في تحليلات تخطيط موارد المؤسسات من خلال إدخال الأتمتة والقدرات التنبؤية والرؤى الفورية. العديد من شركات الطيران تستخدم بالفعل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات القائمة على الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة وتدفق النقد.

أتمتة معالجة البيانات

تقوم الذكاء الاصطناعي بالقضاء على الحاجة إلى إدخال البيانات يدويًا، مما يقلل من الأخطاء البشرية ويحقق معدلات دقة البيانات التي تزيد عن 99%. يمكن لأنظمة تخطيط موارد المؤسسات القائمة على الذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات التشغيلية مثل جداول الرحلات الجوية واستهلاك الوقود وتسعير التذاكر، وذلك كله في الوقت الفعلي لتحديد نقاط عدم الكفاءة وتحسين تخصيص الموارد.

الصيانة التنبؤية

صيانة الطائرات هي واحدة من أكبر التكاليف في مجال الطيران. يمكن لتحليلات نظام تخطيط موارد المؤسسات الذكاء الاصطناعي تحليل بيانات الاستشعار والتنبؤ بالأعطال المحتملة قبل حدوثها، مما يؤدي إلى تقليل التأخير المتعلق بالصيانة وتحسين دورات استبدال القطع.

وفقًا لدراسة أجرتها شركة ماكينزي في عام 2022 حول شركات الطيران، فإن 60% من جميع تأخيرات الرحلات الجوية تنجم عن عوامل يمكن السيطرة عليها تتعلق بالصيانة والإصلاح والتجديد (McKinsey & Company). حتى التحسين البسيط في الأداء الزمني يمكن أن يحقق مكاسب كبيرة للإيرادات واستمرارية العمليات وولاء العملاء.

تتنبأ بعض المصادر بانخفاض يصل إلى 30% في جميع التأخيرات المتعلقة بالصيانة من خلال تنفيذ نظام تنبؤي قائم على البيانات (AAA Support).

تحليل كفاءة الوقود

تستخدم أنظمة تخطيط موارد المؤسسات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تعلم الآلة لتحليل مسارات الرحلات وأنماط الطقس وأداء الطائرات، مما يساعد شركات الطيران على تقليل تكاليف الوقود بنسبة 1-3٪ من خلال تحسين المسارات، مما يترجم إلى توفير عشرات الملايين من الدولارات سنويًا للناقلات الكبيرة (تقنيات هانيويل للفضاء).

بالإضافة إلى تحليل الرحلات الجوية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقلل تكاليف الوقود بشكل أكبر من خلال متابعة دقيقة للتآكل والتلف في الأسطول. مع الذكاء الاصطناعي، يمكن للمنظمات اختيار اللحظة المثلى والأكثر كفاءة من حيث التكلفة لاستبدال أو شراء طائرات جديدة، مع تفضيل الطرازات الأحدث والأكثر صداقة للبيئة التي يمكن أن تقلل استهلاك الوقود بنسبة 25% (McKinsey & Company).

التنبؤ واتخاذ القرار بدعم من الذكاء الاصطناعي

أحد أكبر مزايا الذكاء الاصطناعي في تحليلات تخطيط موارد المؤسسات هو قدرته على التنبؤ بالنتائج وأتمتة اتخاذ القرارات الاستراتيجية. تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات التاريخية والبيانات الفورية للتنبؤ بالإيرادات، وتحسين تسعير التذاكر، وتعزيز التخطيط المالي الشامل.

توقعات الإيرادات

تعتمد توقعات الإيرادات التقليدية على الاتجاهات التاريخية، والتي يمكن أن تكون غير دقيقة خلال الانكماشات الاقتصادية أو الاضطرابات الصناعية. تحسن أنظمة تخطيط موارد المؤسسات الذكية الدقة بشكل كبير، باستخدام التعلم الآلي لتحليل تقلبات الطلب، وأسعار المنافسين، وعوامل السوق الخارجية.

للشركات التي لا تستخدم التنبؤ المدعوم بالذكاء الاصطناعي، يُهدر تقريبًا 50% من المشتريات القابلة للإنفاق بسبب التنبؤ الضعيف والتخطيط الناقص الناتج عنه (Forbes).

تبني حلول الذكاء الاصطناعي يحسن بوضوح النتائج المالية، على الرغم من أن ليست كل الحلول متساوية. وجدت شركة ماكينزي أن اختبار نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة يمكن أن يؤدي إلى مكاسب تدريجية تقارب 10% في دقة التخطيط الإضافية ().

التسعير الديناميكي

لقد تجاوزت شركات الطيران النماذج التقليدية للتسعير الثابت، مستخدمة تحليلات نظام تخطيط موارد المؤسسات المعززة بالذكاء الاصطناعي لضبط أسعار التذاكر في الوقت الفعلي استنادًا إلى الطلب وتوافر المقاعد وظروف السوق. وقد لاحظ العملاء ذلك، حيث يتابعون تقلبات الأسعار، ويضبطون التنبيهات، وينتظرون انخفاض الأسعار قبل الحجز.

تقوم أنظمة تخطيط موارد المؤسسات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بمراقبة هذه السلوكيات الاستهلاكية المتطورة. باستخدام التعلم المعزز العميق (RL) لتتبع أنماط التسوق للعملاء، تتبادل شركات الطيران بين عرض أسعار مرتفعة ومنخفضة طوال فترات البيع لزيادة الإيرادات، وهو نهج أكثر فعالية من رفع أسعار تذاكر الطيران تدريجياً قرب مواعيد الرحلات.

مع تحليلات الذكاء الاصطناعي لتخطيط موارد المؤسسات، يمكن لشركات الطيران تحديد التغيرات في الطلب والتكيف معها في الوقت الفعلي وإجراء تعديلات الأسعار وفقًا لذلك، مما يضعها في نقاط سعرية متبادلة بدلاً من الاعتماد على زيادة خطية متوقعة. يتكيف هذا النموذج مع سلوك المستهلك المتقلب، ويزيد من إيرادات الأجرة، ويقلل من أخطاء التنبؤ (Science Direct: تطبيقات الهندسة في الذكاء الاصطناعي).

اتخاذ القرارات التشغيلية

تمكّن تحليلات الذكاء الاصطناعي لتخطيط موارد المؤسسات شركات الطيران من أتمتة القرارات التشغيلية، مثل تعديل مستويات التوظيف خلال المواسم الذروة أو إعادة توجيه الطائرات استجابةً للاضطرابات الجوية. تساهم هذه القدرات بشكل كبير في تقليل العجز وتحسين الربحية الإجمالية.

لوحدها، يمكن لتدفقات العمل الخاصة بالصيانة والإصلاح والتشغيل تحسين اتخاذ القرارات مما يقلل من النفقات التشغيلية بنسبة 15-30% ويقلل بشكل كبير من تأخير الرحلات الجوية أو إلغائها.

تحسينات الأتمتة وكفاءة العمليات

تعزز التحليلات الخاصة بتخطيط موارد المؤسسات المدعومة بالذكاء الاصطناعي عملية اتخاذ القرارات، ولا تقتصر فقط على ذلك بل تعمل أيضًا على تبسيط العمليات من خلال أتمتة المهام المتكررة لتقليل العبء الوظيفي على البشر وزيادة إنتاجية العمال.

تعدين المهام والعمليات

تستخدم أنظمة الذكاء الاصطناعي لتخطيط موارد المؤسسة تقنية تنقيب العمليات لتحليل كيفية تنفيذ سير العمل وتحديد نقاط الاختناق.

تقدر دراسة أجرتها شركة ماكينزي آند كومباني لعام 2023 أنه يمكن أتمتة ما بين 60-70% من وقت العمال باستخدام قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي الحالية (ماكينزي آند كومباني: الإمكانات الاقتصادية للذكاء الاصطناعي التوليدي). تقلل أتمتة المهام اليدوية والمتكررة من العبء الإداري، مما يسمح للمحترفين في مجال الطيران بالتركيز على الأعمال ذات القيمة الأعلى.

على سبيل المثال، يقضي فنيو الصيانة والإصلاح والعمليات وغيرهم من العمال المعرفيين ما يصل إلى 20% من وقتهم في معالجة طلبات العروض، والاتصال بورش أخرى للحصول على قطع الغيار، والبحث عن المعلومات (ماكينزي وشركاه: الإمكانات الاقتصادية للذكاء الاصطناعي التوليدي). توفر الأتمتة بواسطة الذكاء الاصطناعي مئات الساعات لكل عامل سنويًا.

كشف الاحتيال والأمان المالي

الاحتيال المالي مشكلة متنامية في مجال الطيران، حيث تتدفق المعاملات الضخمة يوميًا من خلال أنظمة تخطيط موارد المؤسسات. يمكن للتحليلات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي أن ترصد النشاطات المشبوهة في الوقت الفعلي، مما يتيح اكتشاف الفواتير المكررة، والوصول غير المصرح به للحسابات، والتباينات في الإنفاق قبل أن تصبح عائقًا تكلفيًا.

تقدر ماكينزي أن كشف الاحتيال المدعوم بالذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية سيكون قريبًا سوقًا بقيمة 3 مليارات دولار (ماكينزي وشركاه: تحقيق التأثير على نطاق واسع من الأتمتة والذكاء الاصطناعي) لشركات الفضاء، معالجة كل شيء بدءًا من عقود الوقود إلى مدفوعات الصيانة وأي أنشطة أخرى تتطلب الإشراف المالي.

تساهم الذكاء الاصطناعي أيضًا في جعل عمليات التدقيق المالي أسرع وأقل تكلفة. يمكن للأنظمة الآلية خفض تكاليف التدقيق بنسبة تصل إلى 35% مع تحسين الدقة (ماكينزي وشركاه: تحقيق التأثير على نطاق واسع من الأتمتة والذكاء الاصطناعي)​. بالنسبة لشركات الطيران، هذا يعني عددًا أقل من المراجعات اليدوية وضوابط مالية أكثر موثوقية.

الجهات التنظيمية تشدد القوانين، وأخطاء الامتثال تكلف الكثير. أنظمة الذكاء الاصطناعي لتخطيط موارد المؤسسات تقلل من المخاطر من خلال مراقبة المعاملات بشكل مستمر، مما يقلل من خطر الإغفال العرضي.

أتمتة الامتثال التنظيمي

تعمل شركات الطيران تحت متطلبات تنظيمية صارمة، وعدم الالتزام يمكن أن يؤدي إلى غرامات باهظة. تقوم تحليلات نظام تخطيط موارد المؤسسات المدمجة بالذكاء الاصطناعي بأتمتة تتبع الالتزام من خلال مراقبة البيانات الفعلية مقابل الأطر التنظيمية لتقديم تقارير أكثر دقة وتعزيز جاهزية التدقيق.

التحديات والاعتبارات في تبني نظم تخطيط موارد المؤسسات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

على الرغم من الفوائد الواضحة لاستخدام نظام تخطيط موارد المؤسسات المدعوم بالذكاء الاصطناعي، إلا أن التنفيذ قد يكون عكس ذلك تمامًا. يتطلب تدشين نظام تخطيط موارد المؤسسات مع قدرات الذكاء الاصطناعي النظر في عدة اعتبارات:

تكامل البيانات

تعتمد العديد من شركات الطيران، والأعمال التجارية بشكل عام، لا تزال على أنظمة تخطيط موارد المؤسسات القديمة التي لم تُبنى للتكامل مع الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يكون ترحيل البيانات من الأنظمة القديمة إلى منصات تخطيط موارد المؤسسات المدعومة بالذكاء الاصطناعي معقدًا ويستغرق وقتًا طويلاً، مما يتطلب استثمارات تكنولوجيا المعلومات الكبيرة.

الأمن السيبراني

تقوم أنظمة تخطيط موارد المؤسسات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بتحليل كميات هائلة من البيانات الحساسة، مما يجعلها هدفًا للهجمات السيبرانية. دون بروتوكولات أمان مناسبة، قد تكون الرؤى المدفوعة بالذكاء الاصطناعي عرضة لخروقات البيانات والوصول غير المصرح به.

تكاليف التنفيذ

بينما تقدم أنظمة تخطيط موارد المؤسسات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وفورات في التكاليف على المدى الطويل، إلا أن الاستثمار الأولي أعلى من تنفيذات تخطيط موارد المؤسسات التقليدية. وبينما لا يمكن إنكار المكاسب في الكفاءة، تكافح بعض الشركات مع التكاليف الأولية.

تكيف القوى العاملة

تغير الأتمتة بالذكاء الاصطناعي الطريقة التي يتفاعل بها المحترفون في مجال الطيران مع أنظمة تخطيط موارد المؤسسات. يجب على الشركات الاستثمار في برامج تدريب الذكاء الاصطناعي لمساعدة الموظفين على التكيف مع سير العمل الجديد وتعظيم فوائد التحليلات القائمة على الذكاء الاصطناعي لأنظمة تخطيط موارد المؤسسات.

على الرغم من استمرار التحديات، يمكن للتخطيط الاستراتيجي والتنفيذ السليم والتدريب المستمر والاستخدام المتسق أن يساعد شركات الطيران على دمج الذكاء الاصطناعي بنجاح في أنظمة تخطيط موارد المؤسسات.

الاتجاهات في نظم تخطيط موارد المؤسسات المدعومة بالذكاء الاصطناعي للطيران

تتطور صناعة الطيران بسرعة كبيرة، وستستمر تحليلات تخطيط موارد المؤسسات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في دفع الابتكار خلال السنوات القادمة. من الذكاء التنبؤي إلى العمليات الآلية، يُحدِث الذكاء الاصطناعي تحولاً في كيفية إدارة شركات الطيران والفضاء لعملياتها.

مع تقدم التكنولوجيا، أصبحت أنظمة تخطيط موارد المؤسسات أكثر تكيفًا واستجابة وقدرة على التعامل مع تعقيدات الطيران الحديث.

فيما يلي بعض الاتجاهات الرئيسية التي تشكل مستقبل نظم تخطيط موارد المؤسسات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في الصناعة.

التوائم الرقمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي

تتيح تقنية التوأم الرقمي لشركات الطيران إنشاء نماذج افتراضية متزامنة مع الواقع لعملياتها، بما في ذلك أداء الطائرات والوجستيات في المطارات ودورات الصيانة. تدمج هذه المحاكاة المعززة بالذكاء الاصطناعي بيانات العالم الحقيقي من أنظمة تخطيط موارد المؤسسات، مما يمكّن شركات الطيران من التنبؤ بالأعطال وتحسين استهلاك الوقود وتحسين استغلال الأصول قبل اتخاذ قرارات مكلفة في العالم الحقيقي.

من خلال استخدام تحليلات نظام تخطيط موارد المؤسسات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، يمكن للنماذج الرقمية المزدوجة أن تحاكي كل شيء بدءًا من تدفق حركة الطيران وحتى التآكل والتلف في الأجزاء، مما يساعد فرق الصيانة على إجراء تعديلات استباقية.

تقلل هذه القدرة من زمن التوقف عن العمل، وتمد في عمر الأجهزة، وتساعد في تبسيط الامتثال للمعايير التنظيمية المتطورة. مع تقدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي، ستلعب النماذج الرقمية دورًا أكبر في كفاءة الطيران، مما يقلل من المخاطر التشغيلية ويعزز السلامة.

لوحات تحكم تحليلات البيانات الفورية

تتجه أنظمة تخطيط موارد المؤسسات المعززة بالذكاء الاصطناعي نحو التحليلات الذاتية الخدمة، حيث يمكن لصانعي القرار الوصول إلى رؤى مولدة بالذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي من خلال لوحات القيادة البديهية. تعالج هذه الأنظمة كميات هائلة من البيانات التشغيلية والمالية في ثوانٍ، مما يلغي الحاجة إلى التقارير اليدوية ويمكّن من اتخاذ قرارات فورية ومستنيرة.

يمكن لفرق عمليات الطيران استخدام هذه اللوحات البيانية لمراقبة كفاءة استهلاك الوقود، وتعديل جداول الصيانة بشكل ديناميكي، وإعادة تخصيص موارد الطاقم بناءً على تقلبات الطلب. تعزز التحليلات التنبؤية هذه القدرات من خلال تسليط الضوء على الاضطرابات المحتملة - مثل التأخيرات الناجمة عن الطقس أو المشاكل الميكانيكية - قبل أن تتفاقم. القدرة على رؤية هذه المعلومات والتصرف بناءً عليها في الوقت الفعلي تتيح لقادة الطيران تحسين الكفاءة، وخفض التكاليف، وتعزيز الأداء العام.

أنظمة تخطيط موارد المؤسسات القائمة على الذكاء الاصطناعي والسحابة

مع انتقال المزيد من شركات الطيران من حلول تخطيط موارد المؤسسات الهجينة والمحلية إلى منصات سحابية، ستصبح التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للتوسع والوصول وكفاءة من حيث التكلفة. تقدم منصات تخطيط موارد المؤسسات السحابية المدعومة بالذكاء الاصطناعي:

تمكّن تبني الحوسبة السحابية من الاندماج السلس مع أدوات أخرى مدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما يسمح لشركات الطيران بنشر نماذج التعلم الآلي للتحليلات التنبؤية وجدولة الصيانة الآلية وكشف الاحتيال. مع استمرار تطورات الذكاء الاصطناعي، ستكون الأنظمة التخطيطية لموارد المؤسسات القائمة على السحابة الأساس لعمليات الطيران الأكثر مرونة وذكاء.

الأسئلة المتكررة

ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي ونظام تخطيط موارد المؤسسة؟

نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) هو النظام الذي يدير العمود الفقري لعمليات الأعمال، حيث يتابع المخزون، ويدير الشؤون المالية، ويجدول الصيانة، ويتحقق من الالتزام بالمعايير. يجمع وينظم البيانات عبر الأقسام المختلفة، مما يحافظ على كل شيء منظمًا ومتاحًا.

تقوم الذكاء الاصطناعي بتحليل كميات هائلة من البيانات، وتؤتمت المهام الروتينية، وتحدد الأنماط التي قد يستغرق البشر وقتًا أطول بكثير لكشفها.

في مجال الطيران، يمكن لنظام تخطيط موارد المؤسسات المدعوم بالذكاء الاصطناعي أن يتنبأ بمشاكل الصيانة قبل أن تسبب تأخيرات، ويحسن استخدام الوقود، ويشير إلى المعاملات المالية غير العادية في السجلات.

هل أنظمة تخطيط موارد الطيران قديمة؟

يعتمد الأمر على نظام تخطيط موارد المؤسسات. فبعض شركات الطيران لا تزال تعمل على أنظمة تخطيط موارد المؤسسات القديمة التي تم بناؤها منذ عقود وتكافح لمواكبة المتطلبات الحديثة. هذه الأنظمة الأقدم يمكن أن تكون بطيئة، جامدة، وصعبة الدمج مع التكنولوجيات الجديدة، مما يجعلها تبدو متخلفة.

لكن ليست كل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات عالقة في الماضي. تستخدم العديد من شركات الطيران أنظمة تخطيط موارد المؤسسات الحديثة المبنية على السحابة والتي يتم تحديثها باستمرار، قابلة للتوسع، ومصممة للتعامل مع العمليات المعقدة مثل إدارة الأسطول، الامتثال التنظيمي، وتتبع المالية.

الفرق يعتمد على ما إذا كانت الشركة قد استثمرت في الحفاظ على نظام تخطيط موارد المؤسسة الخاص بها محدثًا أو تعتمد على نظام قديم لم يعد يلبي احتياجاتها.

هل ستتولى الذكاء الاصطناعي إدارة أنظمة تخطيط موارد المؤسسات؟

يعتقد خبراء الذكاء الاصطناعي وتخطيط موارد المؤسسات أن كلا التقنيتين ستستمران في الوجود جنبًا إلى جنب. تم تصميم أتمتة الذكاء الاصطناعي للعمل مع تخطيط موارد المؤسسات لزيادة الكفاءة وتوفير رؤى أعمق.

تعزز الذكاء الاصطناعي وظائف تخطيط موارد المؤسسات من خلال أتمتة المهام المتكررة، وتحليل مجموعات البيانات الضخمة في الوقت الفعلي، وتحسين عملية اتخاذ القرارات من خلال التحليلات التنبؤية. ومع ذلك، تعمل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات كالنظام المركزي لإدارة العمليات الأساسية للأعمال، وضمان الامتثال، والحفاظ على سير العمل المنظم.

بدلاً من استبدال أنظمة تخطيط موارد المؤسسات، تعمل الذكاء الاصطناعي على تعزيزها من خلال تبسيط العمليات مثل التقارير المالية، وتتبع المخزون، وجدولة الصيانة.

مع تقدم قدرات الذكاء الاصطناعي، ستصبح أنظمة تخطيط موارد المؤسسات أكثر تكيفًا، مما يقلل من التدخل اليدوي ويمكّن المنظمات من الاستجابة بشكل أكثر استباقية للتحديات التشغيلية.

مستقبل نظم تخطيط موارد المؤسسات ليس عن استيلاء الذكاء الاصطناعي؛ بل يتعلق بأنظمة تخطيط موارد المؤسسات التي تصبح أذكى وأسرع وأكثر كفاءة بفضل الذكاء الاصطناعي.

تحليلات نظم تخطيط موارد المؤسسات بقوة الذكاء الاصطناعي: مستقبل كفاءة الطيران

تُحدِث التحليلات الخاصة بتخطيط موارد المؤسسات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحولاً بالفعل في مجال الطيران، مما يعزز الكفاءة، ويقلل التكاليف، ويحسن صنع القرار على كل مستوى. تكتسب شركات الطيران التي تدمج الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي دقة تشغيلية، وتحسين الصيانة، وتعزيز الرقابة المالية—مما يحول البيانات المعقدة إلى رؤى قابلة للتنفيذ تعمل على تحسين الربحية.

كفاءة استهلاك الوقود، وإدارة الامتثال، وكشف الاحتيال لم تعد تحديات تتطلب الإشراف اليدوي. الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي تؤدي إلى تدفقات عمل أكثر سلاسة، وأمان أقوى، وتنبؤات أكثر موثوقية، مما يسمح لشركات الطيران بالعمل بمرونة وتحكم أكبر.

مستقبل الطيران لا يتعلق بالتفاعل مع المشاكل - بل يتعلق بالتنبؤ بها. تجهيز شركات الطيران بتحليلات نظام تخطيط موارد المؤسسات المدعومة بالذكاء الاصطناعي يمنحها الذكاء والأتمتة اللازمين للقيام بذلك والحفاظ على التنافسية في صناعة تواجه تحديات كبيرة. التحول قد بدأ بالفعل. الذين يستثمرون الآن سيقودون الطريق.