Pelanggan airline pasti tidak asing dengan sistem pemesanan tiket pesawat seperti ini. Penerbangan yang sama bisa datang dengan harga yang berbeda, tergantung engine pembanding harga yang digunakan pelanggan. Waktu keberangkatan, destinasi, jarak penerbangan, dan jumlah kursi yang tersedia juga dapat memengaruhi harga tiket. Dan harga tiket yang sama pun bisa berubah dalam hitungan menit.
Inilah yang disebut dynamic pricing, yaitu teknik menyesuaikan harga berdasarkan situasi terkini untuk mencapai tingkat yang paling menguntungkan (bagi airline tentunya).
Di balik algoritme dynamic pricing ini ada solusi cerdas, misalnya machine learning dan big data analytics. Inilah contoh penerapan AI yang paling umum kita jumpai di bisnis penerbangan.
Prediksi Delay
Ini hal yang kerap membuat para penumpang gusar. Apalagi ketika informasi adanya delay ini disampaikan pihak airline secara mendadak. Ada banyak faktor penyebab terjadinya delay dan aplikasi berbasis machine learning dapat membantu bandara dan airline memprediksi delay dan menginformasikannya kepada penumpang secepat mungkin. Dengan cara ini, pengalaman pelanggan airline pun akan lebih baik karena mereka akan memiliki lebih banyak waktu untuk melakukan re-booking atau mengubah rencananya.
Optimalisasi Rute Penerbangan
Sistem Air Traffic Management (ATM) modern yang berbasis AI/machine learning memungkinkan maskapai penerbangan dan perusahaan transportasi udara lainnya mengatur agar rute penerbangan lebih optimal. Algoritme machine learning di balik kecerdasan aplikasi ATM dapat memasukkan informasi kondisi cuaca dan lalu lintas udara sebagai bahan pertimbangan untuk membuat keputusan tentang rute penerbangan yang lebih baik/optimal. Optimalisasi ini dapat berujung pada penghematan bahan bakar dan waktu tempuh penerbangan.
Penjadwalan Kru
Ketika membuat jadwal untuk kru (crew scheduling), maskapai penerbangan harus mempertimbangkan beberapa hal, seperti kontrak dan persyaratan hukum, kualifikasi dan sertifikasi yang dimiliki karyawan, preferensi personal karyawan, ketersediaan, dan sebagainya. Selain itu, pihak maskapai juga harus menangani jaringan karyawan yang kompleks, yang mencakup awak kabin, pilot, ali mesin, dan spesialis lainnya, guna membuat persiapan sebelum pesawat diterbangkan.
Sistem workforce management (WFM) yang cerdas akan memudahkan maskapai menyusun jadwal terbang kru. Maskapai dapat memastikan setiap penerbangan akan dikawal kru dalam jumlah yang tepat dan berjalan sesuai jadwal. Pemanfaatan AI di sisi WFM ini juga diyakini para ahli sebagai cara terbaik mengembangkan potensi setiap awak kabin.
Pemeliharaan Terprediksi (Predictive Maintenance)
Salah satu tantangan utama di industri penerbangan adalah mengurangi biaya dan delay, sementara mereka juga harus menjaga atau meningkatkan safety level. Dan persentase terbesar dari keterlambatan atau delay adalah akibat pemeliharaan yang kurang terencana. Oleh karena itu, meningkatkan reliabilitas dan memprediksi kerusakan menjadi aspek penting untuk menekan biaya pemeliharaan.
Ketika pendekatan preventif tak lagi memadai untuk menjawab tantangan tersebut, industri penerbangan pun kini melirik solusi Predictive Maintenance yang didukung AI. Dengan memadukan algoritme prediktif, machine learning, dan IoT, perusahaan penerbangan dapat memperoleh insight tentang berbagai komponen mesin pesawat sehingga diperoleh informasi tentang waktu pemeliharaan dan perbaikan yang tepat sesuai kondisi pesawat, dan mengantisipasi kerusakan atau kegagalan pada mesin pesawat. Pada gilirannya, pemanfaatan AI di area ini akan mengoptimalkan kerja, menghemat biaya, dan memastikan setiap pesawat selalu dalam kondisi laik terbang.
Baca juga: Contoh Penerapan Artificial Intelligence di Sektor E-commerce
Baca juga: BPPT Adopsi Artificial Intelligence Perkuat Teknologi Modifikasi Cuaca