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^DUBLIN, Irland, Sept. 28, 2023 (GLOBE NEWSWIRE) -- Der Einsatz von KI in der

Luftfahrt geht über Chatbots für den Kundensupport und Preisvergleichs-Tools für
Reisende hinaus. Während diese Anwendungen definitiv bleiben und allgegenwärtig
werden, wird die wirkliche Umwälzung von der Optimierung der ?harten" Bereiche
der Luftfahrt kommen - vom Ertragsmanagement bis zur Bewertung der
Streikwahrscheinlichkeit. Gediminas Ziemelis, Vorsitzender der Avia Solutions
Group, teilt seine Vorhersagen zu den Bereichen, in denen KI in der Luftfahrt
einen großen Unterschied ausmachen wird.
  1. Ermöglichung echter dynamischer Preisgestaltung. In der Luftfahrtbranche
     war das Ertragsmanagement noch nie ein leichtes Spiel, in der Welt nach dem
     COVID steht jedoch noch mehr auf dem Spiel. Nach Angaben der IATA ist die
     durchschnittliche Gewinnspanne pro Passagier heute wirklich hauchdünn - nur
     2,25 Dollar, während sie 2019 zweistellig war. KI kann dazu beitragen, die
     schwierige Aufgabe der Analyse historischer Daten und der Berechnung des
     richtigen Preises unter Berücksichtigung des Standorts des Kunden und einer
     Vielzahl anderer Faktoren zu verbessern. Während sich größere
     Fluggesellschaften wahrscheinlich dafür entscheiden werden, ihre eigenen
     Lösungen intern zu entwickeln, gibt es bereits eine wachsende Zahl von
     Fluggesellschaften, die Partnerschaften mit Unternehmen wie AirGain
     (https://airgain.ai/) - einer KI-gesteuerten prädiktiven Lösung mit einem
     Datenspeicher, der 6 Milliarden Preispunkte umfasst - eingehen.
  2. Erhaltung der Triebwerksgesundheit. Die vorausschauende Instandhaltung ist
     schon seit geraumer Zeit ein fester Bestandteil der MRO, wobei Sensoren den
     Fluggesellschaften dabei helfen, festzustellen, wann und was repariert oder
     ersetzt werden muss. Künstliche Intelligenz kann sowohl Sensordaten in
     Echtzeit als auch vorausschauende historische Fehlermuster nutzen, um
     Ausfallzeiten und Gesamtwartungskosten zu reduzieren. Eine kürzlich vom
     Center for Advanced Aviation System Development (CAASD) der University of
     Maryland durchgeführte Studie ergab, dass die vorausschauende Wartung die
     Betriebskosten von Flugzeugen um bis zu 20 % senken kann. Die KI ist
     bereits dabei, diesen Bereich zu verändern. So hat beispielsweise Lufthansa
     Technik die Flugzeugwartung mit ihren KI-gesteuerten vorausschauenden
     Wartungssystemen verbessert. Die Condition-Analytics-Lösung des
     Unternehmens nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um Sensordaten von
     verschiedenen Flugzeugkomponenten zu analysieren und den Wartungsbedarf mit
     bemerkenswerter Präzision vorherzusagen. Durch die Erstellung so genannter
     ?digitaler Zwillinge" - perfekter virtueller Nachbildungen, die ihre
     Parameter entsprechend der Abnutzung des physischen Bauteils ändern -
     nutzen MRO-Techniker digitale Zwillinge für die vorausschauende Wartung und
     zur Erkennung von Anomalien, indem sie Sensordaten aus der realen Welt mit
     den von digitalen Zwillingen erzeugten Daten vergleichen.
  3. Planung der effizientesten Route. Nach Angaben der IATA werden die
     Fluggesellschaften in diesem Jahr 215 Mrd. USD ausgeben, was etwa 28 % der
     Betriebskosten entspricht, die durch eine effizientere Routenplanung
     reduziert werden können. Zahlreiche Variablen (wie z. B. die Überlastung
     des Luftverkehrs, sich schnell ändernde Wetterbedingungen und schwankende
     Treibstoffkosten) machen die Routenplanung zu einer komplexen und
     anspruchsvollen Aufgabe, die je nach Effizienz der Planung das Ergebnis
     einer Fluggesellschaft entweder verbessern oder beeinträchtigen kann. KI-
     gestützte Plattformen können die Entscheidungsfindung von Betreibern
     beschleunigen, indem sie ihnen helfen, nicht nur historische Daten, sondern
     auch Vorhersagemechanismen zu nutzen, die zusammen ein handlungsfähiges und
     klares Bild ergeben. Ein Beispiel für eine solche Plattform ist Flyways,
     die anhand von Daten über geplante und aktive Flüge Flugrouten ausarbeitet,
     die durch weniger überlastete Gebiete führen und Gebiete mit ungünstigen
     Wetterbedingungen umgehen. Die Lösung wurde bereits von Alaska Airlines
     erprobt (https://aviationweek.com/air-transport/airlines-lessors/alaska-
     sees-potential-ai-airline-sector), wobei das Unternehmen in einem Zeitraum
     von sechs Monaten 480.000 Gallonen Treibstoff einsparen und 4.600 Tonnen
     weniger Kohlenstoffemissionen verursachen konnte. Die Ergebnisse einer
     solchen Zusammenarbeit zwischen KI und Betreibern spiegeln sich nicht nur
     in Kosteneinsparungen wider, sondern helfen Unternehmen auch, nachhaltiger
     zu werden. Sobald sich solche Lösungen nicht nur bei den
     Fluggesellschaften, sondern auch bei den Flugbehörden in aller Welt
     durchgesetzt haben, werden wir uns im Rückblick wundern, wie ineffizient
     wir alle bei der Routenplanung waren.
  4. Vorhersage von Streiks. Während Streiks in der Luftfahrt in der Regel
     Schlagzeilen machen, weil sie die Reisepläne der Reisenden durcheinander
     bringen (vor allem um die großen Feiertage herum), wird die Tatsache, dass
     die Fluggesellschaften pro Streik Dutzende, wenn nicht Hunderte von
     Millionen verlieren können, oft übersehen. Im Jahr 2022 verlor SAS
     beispielsweise 145 Mio. USD durch einen 15-tägigen Pilotenstreik. Da KI
     nicht nur technische, sondern auch soziologische Daten analysieren kann,
     könnte ein Modell entwickelt werden, das den Fluggesellschaften hilft,
     einen möglichen Streik vorherzusagen und sich besser auf mögliche
     Verhandlungen vorzubereiten. Solche Modelle, die die Wahrscheinlichkeit des
     Ausscheidens einzelner Mitarbeiter aus dem Unternehmen vorhersagen
     können, wurden bereits von IBM entwickelt und erreichen eine Genauigkeit
     von 95 %.
  5. Verbesserung der Arbeitsabläufe während des Flugs. Eine KI kann nicht nur
     dem Personal am Boden, sondern auch dem Kabinenpersonal als Helfer dienen.
     Es geht nicht nur um die Erleichterung von Routineaufgaben - ein gut
     trainiertes Tool kann fachkundigen Rat für das Management des Flugzeugs und
     das Treffen schneller, fundierter Entscheidungen bieten, insbesondere wenn
     der Druck hoch ist und schnelle Entscheidungen von entscheidender Bedeutung
     sind. Die Räder sind bereits in Bewegung, um diese Vision zum Leben zu
     erwecken. KI-Anwendungen der Stufe 1 stehen kurz vor der Zertifizierung,
     dank der EASA-Leitlinien für die Vertrauenswürdigkeit von auf maschinellem
     Lernen basierenden Systemen, die im April 2022 eingeführt wurden.
  6. Hilfe für Piloten und Besatzungen zur Erhaltung ihrer psychischen
     Gesundheit. Hätte ein KI-Modell die Selbstmordkatastrophe des Germanwings-
     Flugs 9525, bei der 150 Menschen ums Leben kamen, verhindern können? Obwohl
     dies ein Bereich ist, über den viel spekuliert wird, können speziell
     konzipierte regelmäßige Personaluntersuchungen dazu beitragen, die
     Wahrscheinlichkeit psychischer Probleme vorherzusagen, die durch Stress-
     Ereignisse wie Störungen des zirkadianen Rhythmus, Turbulenzen und Notfälle
     an Bord verschlimmert werden. Eine weitere vielversprechende Anwendung, die
     bereits von dem britischen Start-up Blueskeye AI getestet wird, ist der
     Einsatz von Gesichtserkennungstechnologie zur Erkennung von Müdigkeit bei
     Piloten. Heute wird die Ermüdung anhand der Anzahl der Flugstunden eines
     Piloten berechnet, in Zukunft wird diese Kennzahl jedoch sehr individuell
     sein.
  7. Vorhersage der Wahrscheinlichkeit von Lufttüchtigkeitsanweisungen. Eine
     Lufttüchtigkeitsanweigsung (Airworthiness Directive, AD) für ein Teil des
     Rahmens oder des Triebwerks kann einen beträchtlichen Teil der Flotte einer
     Fluggesellschaft zum Stillstand bringen, vor allem, wenn diese nicht über
     verschiedene Modelle diversifiziert ist. Das Wissen um die
     Wahrscheinlichkeit eines solchen Risikos kann in verschiedenen Phasen des
     Flottenmanagements - vom Flottenaufbau bis zur Wartung - eine große Hilfe
     sein. Ähnlich wie KI-gesteuerte Risikomanagement-Software in Banken und
     Finanzinstituten könnte eine ähnliche Lösung zur Berechnung und Minderung
     von AD-Risiken eingesetzt werden.
  8. Verbesserung der innerbetrieblichen Qualitätsmanagementprozesse. Auch wenn
     keine Fehlfunktion jemals mit der 20-Milliarden-Dollar-Rechnung mithalten
     kann, die Boeing aufgrund der Abstürze und des anschließenden Flugverbots
     der 737 MAX zu zahlen hatte, kann ein Qualitätssicherungsproblem ein
     Unternehmen dennoch in den Ruin treiben. Während die
     Qualitätssicherungsstandards in der Luftfahrt aufgrund der strengen
     Regulierung aller sicherheitsrelevanten Aspekte bereits höher sind als in
     jeder anderen Branche, kann KI die internen Qualitätssicherungsprotokolle
     im Bereich der Luftfahrtproduktion und des Airline-Managements verbessern.
     In der Fertigungsphase kann ein ausgeklügeltes Computer-Vision-System, das
     durch manuelle Kontrollen ergänzt wird, die Fehler in den Bauteilen besser
     erkennen. Für Fluggesellschaften kann ein KI-gestütztes
     Sicherheitsmanagementsystem (SMS) riesige Datenmengen aus verschiedenen
     Quellen berücksichtigen, darunter Informationen zu Leistung, Wetterpartnern
     und Wartung.
  9. Finden der besten Logistiklösung für AOG-Situationen. Obwohl jede AOG-
     Situation (Aircraft on Ground, dt.: Flugzeug am Boden) einzigartig ist,
     kann sie die Fluggesellschaft zwischen 10.000 und 150.000 Dollar kosten,
     ganz zu schweigen von der Schädigung des Rufs. Es kann schwierig sein, das
     benötigte Ersatzteil zu finden und es innerhalb von Stunden und nicht Tagen
     zu liefern, vor allem, wenn die AOG-Situation weit entfernt von großen
     Drehkreuzen auftritt. Eine KI-Lösung könnte dem Unternehmen helfen, das
     Teil schnell zu finden und zum Flugzeug zu bringen. Gleichzeitig kann eine
     vorausschauende Wartungslösung dazu beitragen, sich auf potenzielle AOG-
     Ereignisse vorzubereiten und sicherzustellen, dass immer genügend kritische
     Teile auf Lager sind.
 10. Bestimmung von Versicherungstarifen. Nach dem 11. September 2001 sehen sich
     die Kunden von Luftfahrtversicherungen weltweit immer noch mit
     eskalierenden Preisen und einer eingeschränkten Verfügbarkeit von
     Kriegsrisikodeckungen konfrontiert. Ein KI-Modell kann den
     Fluggesellschaften dabei helfen, die Risiken, denen sie ausgesetzt sind,
     genauer zu berechnen, damit sie ihr ?Kriegsrisiko" verstehen, wenn sie
     versicherungsbezogene Entscheidungen treffen.
Über Gediminas Ziemelis
Gediminas Ziemelis (geboren am 4. April 1977) ist ein erfolgreicher litauischer
Unternehmer, Unternehmensberater und der Gründer und derzeitige
Vorstandsvorsitzende der Avia Solutions Group, dem weltweit größten ACMI-
Anbieter (Aircraft, Crew, Maintenance and Insurance), der eine Flotte von 196
Flugzeugen betreibt. Er wurde zweimal von Aviation Week & Space Technology unter
die Top 40 der talentiertesten jungen Branchenführer gewählt.
Herr Ziemelis ist bekannt für seine kosmopolitische Denkweise und seine
außergewöhnlichen Managementfähigkeiten, die zu seinem Erfolg in verschiedenen
Geschäftsbereichen beigetragen haben. In seiner 26-jährigen Karriere hat Herr
Ziemelis mehr als 100 Start-ups gegründet, von denen 50 % noch immer in Betrieb
sind, Unternehmen durch 4 erfolgreiche IPO/SPO-Prozesse geführt und mehr als
800 Mio. EUR an den globalen öffentlichen Kapital- und Anleihemärkten
aufgenommen.
Im Dezember 2022 wurde Gediminas Ziemelis vom TOP Magazine mit einem geschätzten
Vermögen von 1,68 Mrd. EUR als reichster Litauer gelistet.
Herr Ziemelis ist der größte Spender der Rimantas Kaukenas Support Group, einem
Wohltätigkeits- und Unterstützungsfonds, der Kindern mit onkologischen
Erkrankungen und ihren Familien Hilfe bietet. Er ist auch der größte Aktionär
des führenden Basketballclubs der Wolves.
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