8.4 C
Chania
Πέμπτη, 20 Φεβρουαρίου, 2025

Ο Ρόλος των Web & Text Analytics στον Αεροπορικό Κλάδο

Ο αεροπορικός κλάδος παράγει τεράστιες ποσότητες δεδοµένων καθηµερινά, από επιχειρησιακές λειτουργίες και σχόλια και κριτικές επιβατών έως αρχεία συντήρησης και αλληλεπιδράσεις στα µέσα κοινωνικής δικτύωσης.

Η εφαρµογή των **Web και Text Analytics** επιτρέπει στις αεροπορικές εταιρείες, στους αερολιµένες και στους εµπλεκόµενους φορείς και οργανισµούς του αεροπορικού κλάδου να εξάγουν πολύτιµες πληροφορίες από αυτές τις πηγές δεδοµένων. Η παρούσα ανάλυση εξετάζει τη σύνδεση των Web και Text Analytics µε τον αεροπορικό τοµέα, εστιάζοντας στη βελτίωση της εµπειρίας των επιβατών, στην προγνωστική συντήρηση αεροσκαφών και στη βελτιστοποίηση των επιχειρησιακών λειτουργιών.

1. Εισαγωγή

Η ψηφιοποίηση της αεροπορικής βιοµηχανίας έχει οδηγήσει σε εκθετική αύξηση των διαθέσιµων δεδοµένων. Οι αεροπορικές εταιρείες και οι αερολιµένες αναζητούν συνεχώς τρόπους αξιοποίησης αυτών των δεδοµένων για τη βελτίωση των υπηρεσιών τους, τη βελτιστοποίηση των λειτουργιών και την ενίσχυση των µέτρων ασφαλείας. Οι παραδοσιακές τεχνικές ανάλυσης δεδοµένων δεν επαρκούν για τη διαχείριση µη δοµηµένων δεδοµένων, όπως κριτικές επιβατών, αναφορές τεχνικής συντήρησης και σχόλια στα µέσα κοινωνικής δικτύωσης. Η χρήση **Web και Text Analytics**, µέσω της Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (NLP) και της Μηχανικής Μάθησης (ML), επιτρέπει την ανάλυση αυτών των δεδοµένων και την εξαγωγή χρήσιµων συµπερασµάτων.

2. Εφαρµογές Web

και Text Analytics

στον Αεροπορικό Κλάδο

2.1 Ανάλυση

Συναισθήµατος (Sentiment Analysis)

και Εµπειρίας Επιβατών

Η ικανοποίηση των επιβατών αποτελεί καθοριστικό παράγοντα επιτυχίας για τις αεροπορικές εταιρείες. Οι αξιολογήσεις σε µέσα κοινωνικής δικτύωσης, οι online κριτικές και οι έρευνες ικανοποίησης περιέχουν σηµαντικά δεδοµένα που µπορούν να αναλυθούν µέσω της Ανάλυσης Συναισθήµατος (**Sentiment Analysis)** για την κατανόηση των αναγκών των επιβατών.

– Χρήση NLP για την ανάλυση σχολίων στο Χ (πρώην Twitter) σχετικά µε καθυστερήσεις πτήσεων και ποιότητα υπηρεσιών. Η κατηγοριοποίηση των σχολίων επιτρέπει στις αεροπορικές εταιρείες να προσαρµόσουν τις υπηρεσίες τους ανάλογα.

– Μία αεροπορική εταιρεία µπορεί να χρησιµοποιήσει αυτή την ανάλυση σχολίων από διάφορες πλατφόρµες κοινωνικής δικτύωσης γενικότερα για να εντοπίσει τα κύρια παράπονα των επιβατών σχετικά µε την καθυστέρηση των πτήσεων. Με βάση τα αποτελέσµατα, η εταιρεία µπορεί να βελτιώσει τις διαδικασίες ενηµέρωσης των επιβατών και τελικά να µειώσει τον χρόνο αναµονής.

2.2 Προγνωστική

Συντήρηση και Ασφάλεια

Τα µη δοµηµένα δεδοµένα σε τεχνικές αναφορές συντήρησης και επιχειρησιακές αναφορές περιλαµβάνουν κρίσιµες πληροφορίες για την προληπτική συντήρηση των αεροσκαφών. **Text Mining τεχνικές** µπορούν να εξάγουν σηµαντικά µοτίβα από χιλιάδες αναφορές συντήρησης και να προβλέψουν πιθανά µηχανικά προβλήµατα πριν αυτά εµφανιστούν, βελτιώνοντας την ασφάλεια και µειώνοντας το λειτουργικό κόστος.

– Μοντέλα µηχανικής µάθησης που εκπαιδεύονται σε ιστορικά δεδοµένα συντήρησης και αναγνωρίζουν επαναλαµβανόµενα πρότυπα που σχετίζονται µε τεχνικές δυσλειτουργίες.

– Η χρήση µοντέλων µηχανικής µάθησης για την ανάλυση δεδοµένων από αισθητήρες που τοποθετούνται στα αεροσκάφη, µπορούν να προβλέψουν πότε ένα εξάρτηµα ή µηχανισµός είναι πιθανό να τεθεί σε δυσλειτουργία. Αυτό επιτρέπει την προληπτική αντικατάσταση εξαρτηµάτων πριν από την εµφάνιση προβληµάτων.

2.3 Ανίχνευση Απάτης

και Κυβερνοασφάλεια

Ο κλάδος των αεροµεταφορών είναι ιδιαίτερα εκτεθειµένος σε κυβερνοεπιθέσεις και περιπτώσεις απάτης (βλέπε: Χρηµατοοικονοµική Ανάλυση Κινδύνων Κυβερνοχώρου: Η περίπτωση του Κλάδου των Αεροµεταφορών, Λιβάνης Σ., Ζοπουνίδης ∆., Ζοπουνίδης Κ.).

Η ανάλυση δεδοµένων κρατήσεων, οικονοµικών συναλλαγών και online επικοινωνιών µέσω Web Analytics επιτρέπει τον εντοπισµό ύποπτων δραστηριοτήτων και την πρόληψη απάτης.

– Ανάλυση µοτίβων κρατήσεων για την ανίχνευση ύποπτων συναλλαγών που µπορεί να σχετίζονται µε απάτη σε αγορές εισιτηρίων.

– Με την ανάλυση µοτίβων στις κρατήσεις αεροπορικών εισιτηρίων και όχι µόνο, µπορεί να επιτευχθεί η ανίχνευση ύποπτων συναλλαγών που µπορεί να σχετίζονται µε την απάτη σε αγορές εισιτηρίων. Αυτό συµβάλει στην πρόληψη οικονοµικών απωλειών και στην προστασία των επιβατών.

2.4 Βελτιστοποίηση

Επιχειρησιακών Λειτουργιών και Προγραµµατισµού Πτήσεων

Η συλλογή και ανάλυση δεδοµένων από **αναφορές εναέριας κυκλοφορίας, µετεωρολογικά δεδοµένα και λειτουργικές αναφορές αεροπορικών εταιρειών** µπορεί να συµβάλει στη βελτίωση της ακρίβειας των χρονοδιαγραµµάτων πτήσεων, στη µείωση καθυστερήσεων και στη βελτιστοποίηση των επιχειρησιακών λειτουργιών.

– Ανάλυση δεδοµένων από Air Traffic Control (ATC) και καιρικές προβλέψεις για τη βελτίωση της διαχείρισης πτήσεων και της κατανοµής πόρων σε αεροδρόµια.

3. Προκλήσεις και Μελλοντικές Κατευθύνσεις

Παρά τις δυνατότητες των Web και Text Analytics, υπάρχουν προκλήσεις στην εφαρµογή τους:

Ασφάλεια και Ιδιωτικότητα ∆εδοµένων: Η διαχείριση δεδοµένων επιβατών πρέπει να είναι συµβατή µε κανονισµούς όπως το GDPR.

Κλιµάκωση και Ανάλυση σε Πραγµατικό Χρόνο: Τα µεγάλα δεδοµένα απαιτούν προηγµένες τεχνικές επεξεργασίας.

Πολυγλωσσική Ανάλυση: Τα αεροπορικά δεδοµένα αφορούν διεθνείς αγορές και απαιτούν γλωσσικά προσαρµοσµένα µοντέλα NLP.

Η εξέλιξη του Explainable AI (XAI) θα επιτρέψει µεγαλύτερη διαφάνεια στην ανάλυση δεδοµένων, ενώ οι βελτιώσεις στην ανάλυση σε πραγµατικό χρόνο θα ενισχύσουν τη λήψη αποφάσεων στον αεροπορικό κλάδο.

4. Καταληκτικές Σκέψεις

Η εφαρµογή των Web και Text Analytics στον αεροπορικό τοµέα έχει τη δυνατότητα να µετασχηµατίσει τον τρόπο µε τον οποίο οι αεροπορικές εταιρείες διαχειρίζονται δεδοµένα και λαµβάνουν αποφάσεις. Από την ανάλυση της εµπειρίας των επιβατών έως τη συντήρηση και τη βελτίωση της ασφάλειας, η αξιοποίηση της τεχνολογίας NLP και Machine Learning προσφέρει ένα στρατηγικό πλεονέκτηµα. Οι επιχειρήσεις του κλάδου που θα επενδύσουν σε αυτές τις τεχνολογίες θα είναι καλύτερα προετοιµασµένες να αντιµετωπίσουν τις προκλήσεις της σύγχρονης αεροπορίας και να προσφέρουν υψηλής ποιότητας υπηρεσίες στους επιβάτες τους.

*Ο ∆ηµήτρης Ζοπουνίδης, είναι

Ερευνητής, Data Analysis and Forecasting Laboratory (DAFLab), Πολυτεχνείο Κρήτης,

Μεταπτυχιακός Φοιτητής (Business Analytics and Data Science, Πανεπιστήµιο Μακεδονίας),

BSc ∆ιοίκησης Επιχειρήσεων, Πανεπιστήµιο Μακεδονίας,

Ιδρυτής επιστηµονικού ιστότοπου aviationlife.gr και Παρατηρητήριου Αεροπορικού Κλάδου Κρήτης (Crete Aviation Observatory).

Συντονιστής του Παρατηρητήριου Τουρισµού Κρήτης, ΜΑΙΧ


Ακολουθήστε τα Χανιώτικα Νέα στο Google News στο Facebook και στο Twitter.

Δημοφιλή άρθρα

Αφήστε ένα σχόλιο

Please enter your comment!
Please enter your name here

Μικρές αγγελίες

aggelies

Βήμα στον αναγνώστη

Στείλτε μας φωτό και video ή κάντε μία καταγγελία

Συμπληρώστε τη φόρμα

Ειδήσεις

Χρήσιμα