Keyfacts
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Künstliche Intelligenz (KI) und Big Data bieten viele Möglichkeiten, um die Prozesse an Flughäfen für Mitarbeiter und Reisende zu optimieren - etwa in den Bereichen Gepäckabfertigung oder Warteschlangen
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Etliche Flughäfen nutzen bereits in einzelnen Prozessen KI als Analysemethode
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Die Ausweitung der Nutzung von KI und Big Data führt jedoch auch zu steigender Cyberkriminalität und punktueller Unzufriedenheit der Mitarbeiter
Potenziale von KI-gestützter Analytik und Big Data an Flughäfen
Der digitale Wandel in Wirtschaft und Gesellschaft schreitet immer schneller voran und bietet auch für Flughäfen bislang ungenutzte Potenziale. Diese zu nutzen ergibt sich schon aus der Erwartungshaltung der Reisenden, die Jahr für Jahr digitalaffiner werden. Am wertvollsten empfinden laut einer Studie von SITA aus dem Jahr 2020 34 Prozent der Befragten eine digitale Identitätskontrolle.
Im folgenden Beitrag befassen wir uns mit dem Thema Künstliche Intelligenz (KI) und Big Data an Flughäfen und werfen einen näheren Blick darauf, welche Potenziale der Einsatz dieser Analysetechniken bietet.
Gepäckabfertigung
Angefangen beim Check-In bietet Künstliche Intelligenz verschiedene Möglichkeiten, den Gepäckaufgabeprozess zu automatisieren. Es besteht z.B. die Möglichkeit, Gepäckstücke an Automaten selbständig zu wiegen und aufzugeben. Außerdem können Gepäckstücke anhand ihres Erscheinungsbildes identifiziert werden.
Dies könnte es den Flughafenmitarbeitern oder sogar dem Eigentümer des Koffers möglich machen, das Gepäckstück zu tracken und bei entstehenden Problemen, wie z. B. einer Beschädigung des Koffers, schneller ausfindig zu machen. Wird der Prozess mit Videoüberwachung verbunden, ist eine Performancesteigerung um den Faktor 10 möglich. Dabei kann die Prozessqualität sogar noch weiter verbessert werden. Zusätzlich könnten durch den Wegfall der Handscanner die Qualitätsanforderungen des Personals reduziert werden.
Die Einrichtung automatisierter Hebehilfen wiederum kann für das Personal sowie für die Reisenden am Schalter eine körperliche Entlastung darstellen.
Warteschlangen
Durch Machine Learning-Modelle könnten Flughäfen das Warteschlangenmanagement optimieren, Spitzenfrequenzen voraussagen und eine Verwaltung der Checkpoint-Ressourcen in Echtzeit vornehmen. Hierdurch ist eine Optimierung der Personalverteilung am Flughafen möglich.
Darüber hinaus erlauben Big Data-Analysen, die Auslastung eines Flughafens langfristig zu analysieren, Check-in Schalter entsprechend effizient zu besetzen und den Fluggästen Zeit-Slots für die kritischen Prozesse am Flughafen zuzuweisen.
Verspätungen und Störungen
Mit Hilfe von KI kann ein Echtzeit-Störungsmanagement eingeführt werden, dessen Einsatz Prognosen zu Flugverzögerungen und deren Auswirkungen auf das gesamte Netzwerk ermöglicht. Automatisierte Computerprogramme können den Kunden zudem über die Verzögerung informieren und ihm ggf. eine alternative Reiseroute anbieten.
Kundenservice
Auch der Kundenservice an Flughäfen spielt eine entscheidende Rolle und kann mithilfe von KI optimiert werden. Kundenverhalten und -feedback vor Ort oder auch über Social Media kann mit KI schnell ausgewertet und verbessert werden. KI gesteuerte Servicecenter am Flughafen haben eine schnelle Datenverarbeitung und können so Wartezeiten bei der Informationsausgabe verhindern und die Auslastung der Call Center reduzieren.
Big Data bietet außerdem die Möglichkeit, das Verhalten von Reisenden, wie beispielsweise die durchschnittliche Aufenthaltsdauer am Flughafen oder die Art und Menge der konsumierten Speisen und Getränke, zu bestimmen. Auf diese Weise können Sitz- und Verpflegungsmöglichkeiten angepasst werden.