Gelecekle ilgili olarak yapılan tahminlerin ortak özelliği, yanlış çıkmalarıdır.
Bununla birlikte, özellikle uzun vadeli yapılacak yatırımların şekillenmesinde, elde bulunan veriler çerçevesinde bir tahmin yapmaktan başka çare yoktur.
Gerek havayolu şirketleri ve gerekse havalimanı işletmecileri, yapacakları yatırımlar öncesinde ince eleyip sık dokurlar.
Hiç kimse, mesela 20 – 25 yıl sonra neler olacağını bileceği iddiasında değildir.
Ama kimi zaman milyarlarca USD mertebesine ulaşan yatırım planlarının mutlaka sağlam temeller üzerine bina edilmesi şarttır.
SITA tarafından hazırlanan bir rapor, havacılık sektörünün geleceği nasıl tahmin edebileceğini ele alıyor.
Havacılık sektörü bir çok açıdan dışsal şoklara son derece açık.
Örnek vermek gerekirse; basit gibi görülebilecek orta şiddette bir rüzgâr, esiş yönüne göre, bir havalimanının rutin operasyonunu ciddi bir biçimde etkileyebilir.
Süre giden şiddet olayları, ekonomik krizler ve hatta salgın hastalıklar bile havayolu sektörünü derinden sarsabilir.
Bu yüzden, bu ve benzeri şokları öncesinde tahmin edip gerekli tedbirleri alabilmek, hem sektördeki şirketler hem de yolcular için büyük önem taşımaktadır.
Havacılık Sektörü, Geleceği Tahmin Etmeye Çalışıyor
Sektörü etkileyen unsurları kontrol edilebilir ve kontrol edilemez şeklinde ikiye ayırdığımızda, hem havayolu şirketlerinin hem de havalimanı işletmecilerinin, doğal olarak, kontrol edebilecekleri etkenlere odaklandıklarını görüyoruz.
İş zekası, bulut bilişim ve tahmine dayalı analiz uygulamaları, şirketlerin yakın bir gelecekte en fazla yatırım yapmayı planladıkları üç ana konu başlığı olarak ön plana çıkıyor.
Bunları, “Nesnelerin İnterneti” kavramı takip ediyor.
Özellikle muhtemel motor arızalarını önceden tahmin edebilme noktasında nesnelerin interneti kavramı ve tahmine dayalı analiz yazılımları büyük rol oynayacağa benziyor.
Delta Air Lines
Delta Air Lines bünyesinde halihazırda, “Tahmine Datalı Teknik Bakım Mühendisliği” (Predictive Maintenance Engineering) adlı bir departman olduğunu söylememiz, bu konudaki çalışmaların ne yönde ilerleyeceğini göstermesi açısından yeterli olacaktır.
2011 yılında yolcularına bavullarının nerede olduğu ile ilgili bilgi mesajları göndermeye başlayan Delta, 2016 yılında bir ilke imza atarak, RFID teknolojisi kullanarak yolcuların bavullarını gerçek zamanlı bir biçimde takip etmelerine imkân vermişti.
Emirates
Öte yandan Emirates, ABD ve İngiltere’deki bazı akademisyenlerle işbirliği yapıyor ve tahmine dayalı araçlar kullanarak, yolcu deneyimini dönüştürmeyi hedefliyor.
Emirates’in bir alt şirketi olan Dnata, Carnegie Mellon University ile birlikte, ABD’nin Kaliforniya eyaletindeki silikon vadisinde bir inovasyon merkezi kurdu.
Merkezin ilk çalışması, Emirates’in sadakat programı Skywards üzerine oldu.
Proje çerçevesinde, yapay zekâ kullanılarak, Skywards programının dijital ekosisteme uygun güçlü, çekici ve kişiselleştirilmiş bir yapıya sahip olması hedeflendi.
Oxford University Veri Bilimi Merkezi’nde, Emirates’in elde ettiği veri setleri üzerinden yapılan bir başka çalışmayla, yolcuların tercihleri daha derinlemesine bir biçimde anlaşılmaya çalışılıyor.
Neticede amaçlanan, tam manasıyla yolcu odaklı bir seyahat deneyiminin ortaya çıkarılabilmesi.
KLM
Sektörün sosyal medyaya en fazla önem veren şirketlerinden olan KLM ise, DigitalGenius AI adlı bir yapay zekâ sistemini, kendi CRM sistemine entegre ederek, bu departmanda çalışan personeline destek veriyor.
Söz konusu sistem dahilinde, yolculardan gelmesi muhtemel 60.000 civarında sorunun cevabı hazır halde bekliyor. Ve CRM çalışanı, sistem tarafından kendisine sunulan cevabın yolcuya gönderilmesinin uygun olup olmadığına veya ne şekilde düzeltilip gönderilmesine karar veriyor.
Ve yapay zekâ uygulamalarının bir özelliği olarak, zaman ilerleyip kullanım sıklığı arttıkça, sistemin verdiği cevaplar da iyileşiyor.
easyJet
Geçtiğimiz günlerde Havayolu 101’de de ele aldığımız üzere, easyJet ile Airbus, uçaklarda yaşanması muhtemel arızları tahmin edebilmek amacıyla işbirliği yapıyor.
Bu amaçla, Airbus’ın 20 Haziran 2017 tarihinde resmen duyurduğu açık veri platformu Skywise kullanılacak.
Arızaların önceden tahmin edilebilmesi sayesinde uçak seferlerinde bu sebeple yaşanan tehir ve iptallerin önüne geçilecek.
Uçaklardan sürekli bir biçimde toplanacak olan verilerin etkin bir biçimde değerlendirilmesi sonucunda, mesela, arıza çıkarması muhtemel bir parça, rutin bakım esnasında değiştirilerek, söz konusu parçanın daha sonraki bir zamanda operasyonel aksaklıklara yol açması engellenecek.
Havalimanları Ne Yapıyor?
Havalimanı işletmecilerinin bu konuda çabaları günümüzde daha ziyade, toplayabildikleri verileri işleyerek operasyonel karar verme etkinliğini artırabilmeye yönünde odaklanıyor.
Önümüzdeki bir kaç sene içerisinde havalimanlarının bulut bilişim, iş zekâsı ve yolcu ve personel takip sistemlerine daha fazla yatırım yapacağı tahmin ediliyor.
Böylece operasyonel verimliliğin ötesinde, gelir artırıcı uygulama ve yenilikleri devreye sokmak da mümkün hale gelecek.
Aslında bazı havalimanları daha şimdiden bu yönde çalışmalar yapmaya başladılar bile.
Toronto Pearson Havalimanı
Toronto Pearson Havalimanı’nın, yolcuların kuyruklarda beklemesinin sebep olduğu gelir kaybını ölçmeye çalışması, bu konuda verilebilecek güzel örneklerden bir tanesi.
“Every minute saved matters” başlığı altında yapılan çalışmanın sonucunda, Toronto Pearson Havalimanı’nda yolcuların güvenlik kuyruklarında ortalama bir dakika daha fazla beklemesinin, ticarî gelirler üzerinde yıllık 1,5 – 2,3 milyon USD arasında bir ciro kaybına yol açtığı ortaya çıkmıştı.
Orlando Havalimanı
SITA’nın QueueAnalyzer adlı ürününü kullanan Orlando Havalimanı, güvenlik kontrolü noktaları gerçek zamanlı bir biçimde izliyor.
Herhangi beklenmedik bir aksaklığa anında müdahale edebilmenin ötesinde, QueueAnalyzer bünyesinde toplanan uzun dönemli veriler üzerinden, günün hangi saatinin, haftanın hangi gününün veya mevsimin hangi haftasının ne yoğunlukta olabileceği tahmin edilerek, buna göre kaynak ayarlaması yapılabiliyor.
Bu sayede, Orlando Havalimanı’nda kuyrukta 15 dakikadan daha fazla bekleyen yolcu sayısının yarı yarıya azaltıldığı belirtiliyor.
Denver Havalimanı
Geçtiğimiz beş senedir veri analitiği ve iş zekâsı uygulamalarını kullanmakta olan Denver Havalimanı, yine operasyonel verimliliğe odaklanan işletmelerden bir tanesi.
Denver bu sayede, müşteri memnuniyeti oranını %65’ten %87’ye yükselttiğini belirtiyor.
Özellikle yolculara sunulan kablosuz internet bağlantısı hizmetinde yapılan iyileştirmelerin, müşteri memnuniyetine gözle görülür bir şekilde fayda sağladığı vurgulanıyor.
Londra Gatwick Havalimanı
Bulut bilişim uygulamaları için Splunk Cloud adlı ürünü kullanan Londra Gatwick Havalimanı, böylelikle yolcu deneyimi zincirindeki her bir halkayı analiz ederek en iyi hale getirmeye çalışıyor.
Gatwick’in önemli hedeflerinden bir tanesi, yolcuların en az %95 oranındaki bölümünü, güvenlik kontrolünden beş dakikadan daha az bir süre içerisinde geçirebilmek.
Havalimanı yetkilileri, kullanmakta oldukları veri analiz araçları sayesinde bu hedeflerini tutturduklarını söylüyor.
Gatwick bunun bir adım ötesine geçerek, kendi sistemlerinden elde ettiği veriyi, sosyal medya, demiryolu ve karayolu ile ilişkili verilerler birleştirerek, mesela yolcuların havalimanına geç kalma ihtimallerini değerlendiriyor.
Böyle durumlarda personelin mola saatleri dahi ayarlanarak, yolcu akışında herhangi bir aksama olmasının önüne geçiliyor.
Havalimanı genelinde ve haricindeki ortamlardan elde edilen veriler ayrıca, Airport Collaborative Decision Making ya da Türkçe söylenişiyle “Havalimanı Ortaklaşa Karar Verme Mekanizması” adı verilen konsepte de yardımcı oluyor.
IATA’nın Girişimleri
Havayolu sektörünün en eski uluslararası örgütlerinden bir tanesi olan IATA da, halen yürütmekte olduğu bazı inisiyatiflerden, geleceği tahmin etme amacıyla faydalanılmasını amaçlıyor.
ONE Order adlı inisiyatif, rezervasyon kodu, e-bilet numarası, MCO numarası gibi, yolcular için kafa karıştırmaktan başka bir işe yaramayan farklı unsurları tekilleştirmeyi amaçlıyor.
Bunun yanı sıra, yine IATA tarafından XML tabanlı protokoller çerçevesinde geliştirilen ve New Distribution Capability (NDC) adı verilen uygulama ile havayolu şirketlerinin sunmakta oldukları hizmeti unbundle ederek, ürün farklılaştırmasına gidebilmeleri ve tâlî gelirlerini artırmaları hedefleniyor.
Tabii bu vesileyle, havayolu şirketleri ile acenteler arasında duran GDS’lerin de devre dışı kalacağını söylemek yanlış olmaz.
IATA, NDC sayesinde yolcular hakkında çok daha kapsamlı bilginin toplanıp harmanlacağını ve sonraki seyahatleri öncesi havayolu şirketleri tarafından kullanılabileceğini iddia ediyor.
Sonuç
Neticede bambaşka bir gelecek bizleri bekliyor ve havayolu sektörü de daha şimdiden bu yöndeki girişimleri başlatmış durumda.
Makine öğrenmesi (machine learning) tekniklerinin geliştirilmesi, nesnelerin interneti (internet of things) verisinin mevcut sistemlere entegrasyonu ve iş zekâsı analiz tekniklerinin geliştirilmesi, önümüzdeki yılların en önemli konuları olarak ön plana çıkacak gibi görünüyor.