Как ИИ решает проблемы извлечения данных из неструктурированных авиационных документов

Авиационная отрасль генерирует огромный объем неструктурированных данных.сертификаты летной годностии журналы обслуживания для отчетов о соответствии и технических руководств. Эффективное управление этими данными имеет решающее значение для операций, но часто является сложной задачей из-за их сложности.

По словамИсследование McKinsey, генеративный ИИ — технология, которая создает контент или идеи на основе закономерностей в данных — предлагает прорыв с потенциалом ежегодного прироста в размере от 2,6 до 4,4 триллиона долларов США во всех секторах.

В авиации эта технология создает уникальные возможности для оптимизации важных рабочих процессов, таких как обработка документов и обеспечение соответствия нормативным требованиям, превращая неструктурированные данные в полезную информацию.

В то время как в таких отраслях, как розничная торговля, наблюдаются быстрые результаты, авиация предоставляет уникальные возможности для повышения эффективности в сложных, высокоценных рабочих процессах, таких как обработка документов и обеспечение соответствия нормативным требованиям.

Растущая проблема неструктурированных данных в авиации

Бизнес-данные в основном представлены в неструктурированных форматах, таких как электронные письма, разговоры в Slack, изображения и формы PDF. Примерно80%всех бизнес-данных неструктурированы, а ценная информация остается запертой в статических документах без необходимых инструментов.

Это означает, что работники умственного труда тратятдо 30%По данным Международной корпорации данных (IDC), времени тратится на поиск и объединение информации в документах.

Еще одним препятствием являются затраты.Выводы IBMпросто ошеломляют. В исследовании 2016 года технологический гигант подсчитал, что плохое качество данных ежегодно истощает экономику США на 3,1 триллиона долларов, что обусловлено падением производительности, частыми сбоями в работе систем и стремительным ростом расходов на обслуживание — это лишь некоторые из многочисленных последствий неупорядоченных данных.

Эта зависимость от неструктурированных документов создает неэффективность, которая особенно дорого обходится авиационным компаниям. Поскольку авиационные регуляторы все чаще требуют прозрачных и отслеживаемых процессов обработки данных, организации сталкиваются с растущим давлением, требующим модернизации своих документооборотов.

Журналы технического обслуживания, сертификаты летной годности и отчеты о соответствии имеют решающее значение, но часто хранятся в несовместимых форматах. Поиск ключевой информации становится тяжелой битвой, задерживая принятие решений и увеличивая риск ошибок.

ePlaneAI использует передовые технологии, такие как оптическое распознавание символов (OCR) и обработка естественного языка (NLP), для извлечения и организации этих данных, делая их пригодными для использования в практических целях.

С такими решениями, какЭлектронная почтадля автоматизации обработки входящих запросов предложений илиАэроДжиниePlaneAI позволяет быстро получить представление о технических руководствах и точно решает болевые точки отрасли.

Например, ePlaneAI может быстро определять номера деталей или расшифровывать сложные графики технического обслуживания, сокращая ручные усилия и повышая точность. Исследования показывают, что обработка документов с помощью ИИ может сократить ошибки извлечения данных и достичь уровней точностипревышает 90%, оптимизируя рабочие процессы и экономя драгоценное время.

Способность ИИ анализировать данные бортовых самописцев — еще один фактор, который меняет правила игры. Благодаря быстрому анализу шаблонов и быстрому обнаружению аномалий ИИ значительно повышает как эксплуатационную безопасность, так и соответствие требованиям. Поскольку авиационные компании стремятся масштабировать свою деятельность без раздувания расходов, внедрение этих решений больше не является необязательным — оно необходимо.

Решение проблемы объема с помощью ИИ

Проблема неструктурированных данных в авиационной отрасли усугубляется огромным объемом. Авиакомпании, поставщики услуг по техническому обслуживанию, ремонту и капитальному ремонту (MRO) и производители зависят от критически важной информации, зарытой в миллионах записей, разбросанных по системам.

Такие задачи, какобработка журналов технического обслуживанияили перекрестные ссылки на документы по соответствию могут занять недели или даже месяцы. Компании, использующие ИИ, могут устранить задержки в работе с документами, автоматизируя повторяющиеся задачи. Этот рост эффективности особенно ценен в авиации, где срочные решения могут существенно повлиять на безопасность и прибыльность.

ePlaneAI использует алгоритмы машинного обучения для категоризации, извлечения и анализа данных с беспрецедентной скоростью. То, на что раньше у команды техников уходили недели, теперь может быть выполнено за часы, что гарантирует своевременную и точную доставку данных. Например, оцифрованные журналы ремонта могут быть обработаны для выявления повторяющихся проблем с обслуживанием, что позволяет проводить упреждающие вмешательства, сокращающие время простоя и затраты.

Интеллектуальная обработка документов

Кроме того, интеллектуальныеобработка документов(IDP) автоматизирует до70%ручных задач по документообороту.

IDP — это революционная технология, которая сочетает в себе методы на основе искусственного интеллекта и машинного обучения для извлечения, классификации и обработки неструктурированных данных из различных форматов документов (Майкрософт). Это позволяет компаниям оптимизировать рабочие процессы, повысить точность данных и автоматизировать извлечение неструктурированных данных.

Такая автоматизация экономит время и снижает вероятность человеческой ошибки, что имеет решающее значение в отрасли, где ошибки могут иметь катастрофические последствия.

TheИсследование McKinseyподчеркивает операционные улучшения до 30% для компаний, внедряющих IDP на основе ИИ. Эти достижения обусловлены более быстрым выполнением задач, сокращением доработок из-за ошибок и оптимизированными рабочими процессами, которые обеспечивают бесперебойную работу.

Архитектура, лежащая в основе понимания документов с помощью ИИ

Понимание документов (DU) в ИИ работает путем преобразования неструктурированных документов в структурированные машиночитаемые данные. Этот процесс включает несколько этапов, каждый из которых использует передовые технологии для обеспечения точности и эффективности.

Во многих приложениях, особенно в отраслях с высокими ставками, таких как авиация, применяется смешанный подход с участием человека и искусственного интеллекта или человек-в-контуре (ХИТЛ), имеет решающее значение для поддержания точности и надежности.

Рабочие процессы HITL интегрируют человеческий контроль в процесс ИИ, позволяя экспертам проверять и исправлять ненадежные результаты.

Этот итеративный цикл обратной связи не только обеспечивает высокую точность, но и помогает со временем совершенствовать и улучшать модели ИИ, адаптируясь к меняющимся типам и сложности документов.

Рабочие процессы Human-in-the-loop (HITL) необходимы во многих бизнес-приложениях, особенно в авиации. Здесь рабочие процессы HITL могут включать в себя проверку человеком обработанных ИИ журналов ремонта или документов соответствия для проверки критических деталей перед окончательной отправкой, сочетая скорость ИИ с тонким суждением опытных профессионалов.

Эти рабочие процессы HITL позволяют экспертам-людям проверять результаты с низкой степенью достоверности, обеспечивая высокую точность и предоставляя обратную связь для постоянного совершенствования моделей ИИ.

Эти возможности ИИ позволяют ePlaneAI решать задачи, начиная от анализа видео инспекций с использованием компьютерного зрения и заканчивая обработкой запросов клиентов в режиме реального времени. Результатом является мощный инструмент, который сокращает ручную работу, сохраняя при этом высочайшие стандарты точности.

Целенаправленные решения, направленные на решение уникальных задач авиации

Набор специализированных инструментов ePlaneAI предназначен для решения специфических задач в авиации:

Авиационные компании, использующие эти целевые решения, могут повысить эффективность работы, сократить время простоя и обеспечить соответствие мировым нормам.

Улучшение соответствия требованиям с помощью аналитики на основе искусственного интеллекта

Соблюдение авиационных правил, таких как установленные FAA и EASA, является критически важным, но сложным, а зависимость отрасли от неструктурированных документов еще больше усложняет ситуацию.

Отслеживание необходимых данных в неструктурированных документах отнимает много времени и подвержено ошибкам. Компании, которые не справляются с этим, сталкиваются со значительными штрафами и репутационными рисками.

Анисследование отраслиGlobalscape обнаружила, что компании тратят больше на мероприятия по несоблюдению (очистку), чем на само соблюдение. В то время как такие отрасли, как финансы, сталкиваются с серьезными штрафами за несоблюдение, авиационные компании сталкиваются как с финансовыми последствиями, так и с критическими рисками безопасности, что делает усилия по соблюдению вдвойне важными.

По данным Globalscape, в среднем организация тратит 14,82 млн долларов в год на несоблюдение требований по сравнению с 5,47 млн долларов на соблюдение требований.

В аэрокосмической отрасли это означает, что авиационные компании тратят в 2,5 раза больше на несоответствие, чем на мероприятия по соответствию. Это ошеломляющая цифра, которая подчеркивает необходимость в технологии ИИ для точного и экономически эффективного решения задач управления данными.

ePlaneAI решает эту проблему, автоматизируя задачи по обеспечению соответствия, обеспечивая доступ к критически важным данным в режиме реального времени и снижая риск человеческой ошибки. В частности,Электронная почтаоптимизирует процессы обеспечения соответствия за счет извлечения ключевых данных из запросов предложений и нормативных сообщений, организации их для немедленного рассмотрения и обеспечения того, чтобы ни одно важнейшее требование не было упущено из виду.

Такой проактивный подход не только повышает уровень соблюдения нормативных требований, но и сокращает время и затраты, связанные с ручными проверками.

Правительство США использует инструменты контроля на основе искусственного интеллекта для обнаружения аномалий в данных, связанных с соблюдением требований.

Такие агентства, какСЕЦ и МЮиспользовать ИИ для выявления нарушений в схемах торгов и отчетах о доходах (Поврежденный), иФАУразработал комплексную дорожную карту по внедрению технологии ИИ.

Авиационные компании внедряют аналогичные технологии для выявления потенциальных нарушений до того, как это сделают регулирующие органы, зарабатывая репутацию за самостоятельную отчетность и снижая штрафы.

МакКинсиотмечает, что соблюдение нормативных требований остается основным фактором внедрения ИИ: до 50% случаев использования генеративного ИИ связаны с управлением нормативными рисками.

Используя прогнозную аналитику и автоматизируя процессы аудита, компании могут заблаговременно управлять рисками несоответствия требованиям, экономя миллионы долларов ежегодно и одновременно повышая операционную устойчивость.

Извлечение данных в реальном времени в критических сценариях

Авиационная отрасль часто работает в условиях высокого давления, когда каждая секунда на счету. Например, события Aircraft on Ground (AOG) могут привести к дорогостоящим задержкам и сбоям в работе, если не устранить их быстро. Доступ к неструктурированным документам, таким как руководства по ремонту или записи поставщиков, в режиме реального времени имеет решающее значение в таких ситуациях.

АэроДжинирасширяет эти возможности, предоставляя авиационным специалистам мгновенный доступ к структурированной информации из технических руководств и иллюстрированных каталогов деталей (IPC), что позволяет быстрее принимать решения во время событий, связанных с нахождением воздушных судов на земле (AOG).

Технология ePlaneAI отлично справляется с такими задачами, быстро извлекая важные данные, такие как спецификации деталей, графики технического обслуживания и сроки поставок поставщикам, из текстовых документов.

МакКинсиподчеркивает более широкое влияние приложений ИИ в реальном времени, отмечая, что отрасли с критически важными операциями, такие как авиация, испытывают сокращение задержек процессов на 25–35%. Эти улучшения напрямую влияют на удовлетворенность клиентов, эффективность работы и прибыльность.

Роль ИИ также распространяется на предиктивное обслуживание. ИИ анализирует исторические данные и определяет закономерности износа, позволяя авиакомпаниям предвидеть и решать проблемы с обслуживанием до того, как они обострятся. Этот проактивный подход сокращает задержки, снижает затраты и повышает безопасность.

Экономические преимущества автоматизации обработки неструктурированных авиационных данных

Системы ИИ повышают эффективность и обеспечивают существенную экономию средств. Внедрение системы автоматизации для таких задач, как обработка счетов, отслеживание деталей и проверки соответствия, может достичь30-200% окупаемости инвестицийв течение первого года. Организации, использующие интеллектуальную обработку документов, достиглиСкидка 50-70%во время обработки.

Эти финансовые преимущества особенно привлекательны для капиталоемких отраслей, таких как авиация, поскольку сэкономленные средства часто направляются на инновационные проекты, такие как модернизация парка воздушных судов, инициативы по обеспечению устойчивого развития авиации или улучшение качества обслуживания пассажиров.

Почему ИИ превосходит традиционные системы извлечения данных

Традиционные ERP-системы и инструменты управления документами с трудом справляются с обработкой сложных неструктурированных или «темных» данных — данных, скрытых в PDF-файлах, электронных письмах, факсах и других отсканированных документах.

Устаревшим решениям не хватает адаптивности, необходимой для разблокировки файлов, а также последующей интерпретации и сортировки информации.

ePlaneAI заполняет этот пробел с помощью возможностей на основе ИИ, разработанных специально для авиационной отрасли. В отличие от жестких устаревших систем или более обобщенных систем IDP, ИИ динамически обрабатывает данные, характерные для авиации, предоставляя более быстрые и точные результаты. Эта специализация имеет решающее значение в отрасли, где точность и скорость имеют первостепенное значение.

МакКинсиподчеркивает, что генеративный ИИ позволяет ускорить циклы принятия решений — до 40% быстрее — и повысить точность данных. Эти преимущества делают ИИ незаменимым инструментом для авиационных компаний, стремящихся оставаться конкурентоспособными в быстро меняющейся среде.

Кроме того, регулирующие органы все чаще ожидают, что компании будут внедрять решения по обеспечению соответствия на основе искусственного интеллекта, чтобы соответствовать инструментам государственного надзора (Поврежденный).

Будущее ИИ для решения задач управления документацией в авиации

Эволюция понимания документов (DU) ИИ быстро трансформирует отрасли, и авиация находится на переднем крае этих изменений. По мере того, как внедрение ИИ становится все более распространенным, возможность автоматизировать и интегрировать обработку документов в более широкие бизнес-процессы изменит то, как компании управляют соответствием, операционной эффективностью и удовлетворенностью клиентов.

Для авиационных компаний путь к полной реализации потенциала ИИ начинается с целенаправленного пилотного внедрения и подтверждения концепции.

Предварительно обученные модели устраняют необходимость в обширной подготовке наборов данных, позволяя авиационным компаниям развертывать решения на основе ИИ в течение недель, а не месяцев, ускоряя сроки внедрения.

Организации могут обрести уверенность в масштабировании инициатив ИИ в рамках своих операций. Демонстрация ценности с помощью целевых приложений, таких как автоматизация проверок соответствия или оптимизация рабочих процессов обслуживания, помогает организациям обрести уверенность в масштабировании инициатив ИИ в рамках своих операций.

С развитием предварительно обученных моделей и достижений в области обучения с несколькими попытками барьеры для входа сокращаются, что упрощает компаниям внедрение этих преобразующих технологий.

Поскольку авиационная отрасль продолжает развиваться, внедрение решений на основе ИИ больше не является необязательным — оно необходимо. От оптимизации документооборота и улучшения соответствия до сокращения простоев и повышения операционной эффективности — ИИ позволяет компаниям оставаться впереди на высококонкурентном рынке. Такие решения, как EmailAI, AeroGenie и набор интеллектуальных решений автоматизации ePlaneAI, предназначены для решения уникальных задач авиации с точностью и масштабируемостью.

Готовы ли вывести свою деятельность на новый уровень?Свяжитесь с ePlaneAI сегоднячтобы записаться на консультацию и узнать, как наши индивидуальные решения на основе искусственного интеллекта могут преобразовать вашу деятельность.