Trong quá khứ, việc cung cấp lượng thức ăn phù hợp với nhu cầu của hành khách trên mỗi chuyến bay là do may mắn nhiều hơn là do dự báo, mặc dù đã có rất nhiều tính toán thủ công phía sau để thiết lập ra một công thức trung bình. Tuy nhiên, công thức trung bình không phù hợp với các hãng hàng không chi phí thấp (LCC). May mắn thay, công nghệ đã giúp đảm bảo lượng thực phẩm đưa lên tàu bay là phù hợp, đồng thời đáp ứng được mong muốn của hành khách.

“Kỳ nghỉ của bạn bắt đầu trên tàu bay,” Aoife Greene, Phó giám đốc phụ trách dịch vụ phụ trợ kiêm trưởng bộ phận bán lẻ của Ryanair, người quyết định chính xác loại thực phẩm, đồ uống, các mặt hàng khác và khối lượng cần đưa lên mỗi tàu bay vào mỗi buổi sáng cho biết, "Nhiệm vụ của chúng tôi là đảm bảo không để ai phải thất vọng."

Các xe đẩy bán hàng trên tàu bay là nguồn thông tin quan trọng về nhu cầu của khách, được đưa vào một công cụ học máy (có tên gọi là “panini predictor”), xây dựng trên AWS. giúp Hãng dự báo chính xác loại sản phẩm sẽ đưa lên mỗi chuyến bay cho phù hợp.

Ryanair - Hãng hàng không giá rẻ của Ailen - hiện là LCC quốc tế lớn nhất thế giới và là khách hàng của Amazon Web Services. (Ảnh:Sưu tầm)

Một công việc thủ công dựa trên quan sát và phỏng đoán

Trước đây, nhóm của bà Greene đã dựa vào nhật ký ghi lại và quan sát của riêng họ để dự báo nhu cầu của những nhóm du khách rất khác nhau, đi khắp nơi từ Athens đến Budapest, Lisbon, London, Marrakech, Rome và Tel Aviv...

Không có gì đáng ngạc nhiên, đây là một nhiệm vụ thủ công khổng lồ liên quan đến 80 cơ sở chất xếp hàng hóa, thực phẩm trên toàn mạng đường bay của Ryanair. Để thực hiện nhiệm vụ này, các nhân viên phải xem lại hồ sơ về những hàng hóa, thực phẩm đã (và chưa) được tiêu thụ trên các chuyến bay trước đó để xác định những gì sẽ chất xếp lên tàu bay vào tuần tiếp theo.

Công cụ Panini predictor với thuật toán được thiết kế tùy chỉnh có thể phân tích các dữ liệu như nhu cầu, mức tiêu thụ thực phẩm, khoảng thời gian bay, thời điểm trong ngày, mùa, địa điểm khởi hành, điểm đến, quốc tịch của hành khách và số lượng trẻ em trên chuyến bay. Dữ liệu này giúp Ryanair đưa ra mức dự báo chính xác hơn nhiều về hàng hóa thực phẩm có thể phổ biến trên mỗi chuyến bay.

Ông John Hurley, Giám đốc công nghệ của Ryanair cho biết, công cụ này tỏ ra đặc biệt hữu ích khi quyết định các dòng sản phẩm cho một tuyến bay mới hoặc mở thêm một cơ sở chất xếp hàng hóa mới. Ông nói thêm, "Điều quan trọng là công cụ đã cải thiện sự hài lòng của khách hàng, cắt giảm một nửa lượng chất thải và thúc đẩy doanh số bán hàng của chúng tôi."

Công nghệ dự báo không chỉ dành cho việc cung ứng suất ăn trên tàu bay

Ryanair hiện đang ứng dụng điện toán đám mây cho các giải pháp khác để để đổi mới trong hoạt động kinh doanh của mình. Hiện đã có nhiều sáng kiến ​​khác mà công ty đang thực hiện với AWS.

Công cụ bảo dưỡng mới dự báo khi nào các bộ phận của tàu bay đã đến hạn bảo dưỡng

“One” là một công cụ mới được thiết kế để dự báo thời điểm các bộ phận khác nhau của tàu bay có thể đến hạn bảo dưỡng. Đây là một mô hình học máy, được xây dựng trên AWS và được đào tạo để nhận ra các mẫu trong thông tin hiện có là dấu hiệu nhận biết trước sự cố. Điều này sẽ tạo ra các báo cáo cho các kỹ sư và đề xuất các khu vực để họ kiểm tra.

Cho đến nay, công cụ này đã chứng minh khả năng dự báo trước các sự cố lên đến bốn ngày. Mục tiêu dài hạn là phát triển các giải pháp để công cụ này có thể dự báo các vấn đề của một số hệ thống thiết yếu của tàu bay, ngăn chặn càng nhiều sự gián đoạn lịch trình bay càng tốt.

Công nghệ phân bổ tàu bay tiết kiệm nhiên liệu nhất cho mỗi tuyến bay

Đội bay của Ryanair đều là tàu Boeing 737, có cùng kiểu dáng thân tàu bay nhưng có cấu hình động cơ khác nhau. Khi phi công cất cánh vào buổi sáng, họ phải trữ đủ nhiên liệu để bay theo lộ trình, lượng nhiên liệu được tính toán dựa trên các yếu tố như khoảng cách, độ cao và gió ngược.

Nhập các phép tính tương tự đó vào một chương trình có thể xử lý dữ liệu trên AWS giúp đưa ra các đề xuất lựa chọn loại tàu bay nào của công ty sẽ tiết kiệm nhiên liệu nhất cho một hành trình cụ thể - tối ưu hóa mức tiêu thụ nhiên liệu, cắt giảm lượng khí thải C02 và tiết kiệm hàng triệu euro từ chương trình này.

Một Chatbot dịch vụ khách hàng với bảy loại ngôn ngữ

Chatbot mới được Cation Consulting - đối tác của AWS - xây dựng, có thể trò chuyện bằng bảy ngôn ngữ - Tiếng Anh, Pháp, Đức, Ý, Ba Lan, Bồ Đào Nha và tiếng Tây Ban Nha - là một sự đổi mới khác và đang xử lý hơn nửa triệu cuộc trò chuyện trong mỗi tháng.

Không cần giấy tờ - sáng kiến ​số hóa tài liệu và ví COVID-19

Sáng kiến ​​này loại bỏ tài liệu giấy khỏi một số hệ thống sử dụng tài liệu in truyền thống trong ngành hàng không. Ví dụ: việc phát triển kế hoạch bay điện tử của Ryanair đã tiết kiệm được 20 triệu tờ giấy (tương đương 90 tấn giấy mỗi năm). Kế hoạch “buồng lái không cần giấy tờ” thay thế sách hướng dẫn sử dụng bản cứng bằng các phiên bản kỹ thuật số đã giảm 15 kg giấy trên mỗi buồng lái (tương đương khoảng 16 tấn/năm), dẫn đến tiết kiệm cho Hãng hơn 600 tấn nhiên liệu mỗi năm.

Sự khác biệt duy nhất hiện nay là khả năng mà các công nghệ như điện toán đám mây mang lại để giúp Ryanair (cũng như tất cả các hãng hàng không khác) cải thiện trải nghiệm của khách hàng, trong khi giảm chi phí, giảm chất thải và phát thải khí carbon.

Theo VNA