摘要: 知道大數據是當前最流行的話題,莫非在工業領域一貫扮演霸道總裁的航空業也要趕這個潮​​流?然而與此同時,航空業是一個浸泡在數據中的行業,始終在數據收集上做得很好,很可惜,曾經的航空業所擁有的大量數據是無組...

 


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▲第51屆巴黎航展組委會拍攝(來源:煉數成金)

一向以沉穩的高大上形象示人的航空業這次出乎預料的在極短時間內接受了大數據概念,並將數據挖掘分析放在了首要戰略位置,不能不令人驚訝。根據通用公司(GE)的統計,2015年航空產業鏈上61%的企業都將數據採集分析作為技術革新及企業策略制定的基礎。要知道在兩年前只有12%的航空業企業開始談及大數據。現在甚至有業內人士總結說大數據正在重塑航空業。

都知道大数据是当前最流行的话题,莫非在工业领域一贯扮演霸道总裁的航空业也要赶这个潮流?

在航空行業曾經流傳著這樣的說法:在航空業內人士的眼裡,旅客與行李一樣都是傳送帶上會自動上下的貨物。這與其說是在輕視客戶,不如說航空業善於自嘲。長期以來從飛機製造商到航空公司,即使空乘人員,恐怕並不真正了解自己的客戶,更不用說飛機設備供應商和維修商。

然而與此同時,航空業是一個浸泡在數據中的行業,始終在數據收集上做得很好,很可惜,曾經的航空業所擁有的大量數據是無組織的,因此這些數據並沒有被很好地利用。

以上說的是從前,且看如今航空業如何利用大數據。

要從6月在法國巴黎華麗麗落下帷幕的第51屆全世界最大的航空展會說起,本屆展會的最大看點之一是空客(Airbus),波音(Boeing),普惠(Pratt&Whitney) 、通用(GE)、賽峰(Safran)這些航空業大佬們開始與Microsoft、IBM等IT大咖利用大數據聯手掘金……

1. 為什麼是大數據?

全世界平均每年有60億張機票售出,平均每天有93000次航班,同時意味著有至少1千萬噸CO2由飛機排放在大氣中。到了2016年,全年旅客人數還將增加8億。隨著在全世界範圍內的廉價航空業務的蓬勃發展,2012年至今,全球航空業的營業額增長了5.5%,這一增長在發展中國家更加顯著,例如巴西的航空業增長了8.6%,而中國是9.5%。航空業的營業額增長幅度是全世界人均生產總值增長幅度的近3倍。 2012年以來,全球各個航空公司加強了航班滿倉率及航空燃油的管理,其顯著結果是減少了1200萬噸的CO2排放,相當於4萬次巴黎至紐約往返航班的排放量。

在航空行業類似的驚人數據還有很多:目前在全球範圍內承擔中短途航空客運的主力機型中,空客的A320系列占同級別機型市場份額的62%,平均每2.5秒就有一架A320飛機起降。在國內,可以毫不誇張的說每位旅客都乘坐過A320機型,然而隱藏在這款暢銷機型後面的數據你又可曾了解?這款於1988年首次交付的機型,空客公司的工作人員曾經在其試飛實驗階段的一年間分析了12000個參數,採集了將近9萬億字節,在當時來說可算是異常繁瑣艱鉅的工作了。然而這些數據處理量對於空客公司的最新機型A350來說只佔2%。同樣在1988年,波音B737系列的發動機運轉時可採集到的數據量為20萬億字節,27年後的今天,可採集到的數據量為100萬億字節,這還只是來自波音公司的保守估計。

在航空安全方面,近三年導致人員死亡的航空事故平均為每年15起,也就是說按照全球平均每年3千萬的航班總量來說,每2百萬次的航班中有一次如此惡性事故。而由於航空公司的操作錯誤導致托運行李丟失的案例數量為每千次航班就有9起,即平均每年近3萬起。在航空公司的運營成本方面,航空燃料的成本佔了至少33%。一家商用飛機因為微小技術故障在地面滯留一小時,航空公司要為此付出1萬美元的代價;然而如果發動機出現故障,僅僅維修發動機的成本是3百萬到1千萬美元不等。

諸如此類的紛雜數據在航空行業發展的上百年曆史中已經積累成為了一個極其龐大的數據庫。然而這一所謂的數據庫實際上零散雜亂,只有微小的一部分被整理開發利用,因此並不能被嚴格稱為數據庫。這一現像已經被越來越多的航空業內人士注意到。同時,隨著信息化技術的一日千里,航空業的專家們也在不斷思考究竟這些數據意味著什麼,又能夠給自己的企業乃至行業帶來什麼……

2. 金在哪兒?

現代商業社會的掘金方式不外乎兩個:開源、節流

航空業企業決定雙管齊下。比較顯而易見的節流重點,即為佔航空運營成本1/3強的航空燃料成本,於是開始著手運營中的航空​​燃料優化。隨著近幾年的全球油價飆升,節省航空燃料成本的議題向航空業提出了更大的挑戰:盡量減少飛機整體重量,提高航班滿倉率及通過龐大的客戶數據與營銷數據優化航線隨即成為了航空公司降低成本的基本思路。另一個困擾業內人士卻不被外界所感知的航空運營成本是飛機地面維護成本。任何一家航空公司都希望自己運營的飛機能夠每天連續飛行至少18個小時以減少飛機在地面的維護時間,進而減少部分運營成本,於是如何利用反饋數據預測故障,及早干預甚至遠程監控維護,成為了航空業的另一課題。

說到開源,如果在今天仍有航空公司認為獲得利潤的渠道僅僅停留在旅客購買機票、升艙服務、機場免稅店消費,那麼這家航空公司離被市場淘汰也就不遠了。利用大數據來決定應該部署哪些新的個性化服務,優化業務操作,以增強客戶的粘合度;將旅客在互聯網上的活動與旅行過程的各個孤立數據整合,利用數據分析確定客戶的需求及喜好從而向客戶推廣產品,不僅可以為航空公司大大減少在昂貴的傳統媒體上的宣傳費用,還可以更加貼近客戶的行為習慣。

對於飛機製造商來說,由於其盈利點直接被旅客(最終用戶)及航空公司的需求反饋拉動,在以往海量反饋數據的基礎上,採用更加輕便且性能更加可靠的飛機製造材料;在飛機設計中考慮油耗因素;在盡量保證旅客舒適度的基礎上優化艙內佈局;在飛機研發取證的飛行試驗階段基於海量數據,精確的模擬各類自然環境與人為因素,用以提高飛機的安全可靠性並縮短飛機的交付週期。

3. 金在哪兒?

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(來源:煉數成金)

航空公司

法國的一些航空公司在兩三年前意識到他們追踪獲取的數據不僅可以為自己所用,對於他們的旅客也非常有用,於是他們聯合推出了一款適用於iOS,安卓、黑莓、WP的免費應用,讓旅客可以在移動設備上密切追踪自己的行李,漸漸​​擺脫行李遺失等旅行中不必要的困擾。在航空公司與旅客共同追踪的數據平台上,他們逐漸發現另一些新的客戶需求,並且成為了航空公司新的收入來源:航空公司將客戶個人信息整理並對應交易系統中的訂票信息、網絡和移動行為(包括搜索、訪問、退訂)後發現,有一部分商務旅行客戶需要在中途停在某一城市走出機場進行短暫的商業會晤,這期間他們不需要入住酒店,甚至大件行李都會成為累贅。於是航空公司推出一項新的增值服務,只需額外支付20-50美金,即可無需提取行李,由航空公司負責將行李運送到航程中的任何一個經停城市或者目的地的機場並由專人妥善看管,整個過程可被客戶追踪。這一新服務為航空公司每週創造了30萬美元的收入,加之一些退訂的客戶因為該項服務的便利重新回來,每週的新創造收入大概可達到100萬美元。

飛機製造商

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(來源:煉數成金)

一款新機型的設計、研發及試飛驗證是非常繁複的過程,空客在2014年推向市場的A350機型在這一過程中耗時近8年。由於現有的數據處理工具已經無法滿足航空業越來越極致精細準確的要求,空客公司去年開始投入資金與Oracle共同建立基於Hadoop技術的大數據處理系統及飛行模擬數據分析軟件,空客公司內部隨之成立了“數據處理與試飛集成中心”。該中心負責收集並分析來自事先安裝在飛行樣機上的傳感器在試飛過程中產生的數據。這些數據覆蓋飛機性能的方方面面,從發動機的溫度到機翼或起落架的載荷極限。對於A350來說,他們一共分析了將近60萬個​​參數,每天可收集到的數據已超過2萬億字節。為了提高飛機的性能,需要對這些參數分析並控制,然後設定精準的程序以管理在試飛過程中因其他外部壞境參數的改變而不斷變化的飛機內部的各個系統。飛機回到地面後工程師將機上數據儲存器中的內容下載到空客的內部服務器中以便分析、建立數據分析模型並存檔。為了提高並發訪問的數據,空客公司決定重新使用Google公司的MapReduce技術。一旦整個流程成熟固化後,很多真機飛行試驗可通過數據模擬預先進行甚至替代,同時可保證飛機的安全可靠性,這幫助空客公司大大降低了研發成本,也保證了交付週期。

航空業初創企業

一些法國的航空業初創公司正吸引著越來越多的航空公司用新技術來提高他們的生產率和回報率。

到目前為止,飛機上的機械故障需要維護人員拆出一系列部件每次發生故障,反複測試來定位故障發生的位置,這些操作產生較大時間與勞動力成本。初創公司Win MS發展了一種新技術,可以遠程實時定位電纜異常。該技術基於雷達原理。連接在電纜終端的工具發送電波,當遇到問題時會返回信號。只要測量電波往返的時間就能精確定位出現故障的地方。每秒可以進行數以千計的測量。具體來說,該設備外形是一個箱子,裝載一個診斷模塊,診斷模塊一端連​​在電纜上,另一端連著控制單元。對於因電纜問題而停運的飛機,該設備可以將維修與地面靜止時間縮短五倍。

初創公司Safety Line致力於為航空公司節省燃油。這家新興的公司開發了一套算法。基於從黑匣子裡獲取的飛行數據,來優化飛機爬升階段的油耗。至今為止在爬升段飛行員都會維持恆速。有了Safety Line的算法,飛行員就可以根據當時的外部條件和飛機特性調整他們的路線和速度。

4. 還在飛機墜毀的恐懼中?

一份官方數據顯示自1950年以來載客超過19名乘客的民航致命事故的數量。數據告訴我們隨著時間的推移,致命空難事件在不斷減少,然而空中交通在此期間在成倍增長。事實上如今飛機失事的概率大約是一千九百萬分之一。

初創公司OptiPartners已經實現一套優化飛機起飛和降落時間的解決方案,以優化空中交通,特別是在降落階段。通過對控制塔的優化,飛機可以根據其重量以及空中的飛機數量選擇時間降落。 OptiClimb的方案可以將油耗降低15%左右。這相當於每架飛機每年給航空公司節省15萬到20萬歐元。以期盡快實現的是飛機黑匣子數據可與地面塔台雲共享,實時收集收據,從根本上避免飛機失事後用大量時間尋找黑匣子以及黑匣子丟失後導致數據無跡可尋。提高了人員生還機率的同時也使航空運輸信息系統日趨公開透明。

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(來源:煉數成金)

在不遠的未來,航空公司可以利用氣象數據,選擇風險最小,或消耗更少燃料的路徑;利用地質雷達,實現跑道使用管理,並避免碰撞;通過實時信息共享,可以保證在遇到飛行事故時,避免在交流的兩個雷達之間不會出現新的航班;最後還可以利用個人醫療電子檔案信息,進一步關注乘客在飛行中的健康水平。

航空業通過分析所掌握的數據向旅客提供更加可靠的產品和服務,不斷創造新的盈利點的道路才剛剛開始……

資料來源:煉數成金


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