In Walter Isaacsons bahnbrechendem Buch über Leonardo da Vinci erklärt der Schriftsteller, warum die Mona Lisa so verlockend ist. Die künstlerische Schönheit des Gemäldes wird durch die sorgfältige Anwendung von da Vincis meisterhaftem Verständnis der menschlichen Anatomie noch eindrucksvoller. Es ist wirklich eines der bemerkenswertesten und dauerhaftesten Beispiele für die Verbindung von Kunst und Wissenschaft.
In Walter Isaacsons bahnbrechendem Buch über Leonardo da Vinci formuliert der Schriftsteller warum die Mona Lisa so verführerisch ist. Die künstlerische Schönheit des Gemäldes wird durch die sorgfältige Anwendung von da Vincis meisterhaftem Verständnis der menschlichen Anatomie noch eindrucksvoller. Es ist wirklich eines der bemerkenswertesten und dauerhaftesten Beispiele für die Verbindung von Kunst und Wissenschaft.
Kunstliebhaber und Historiker mögen sich gleichermaßen über diese Vorstellung lustig machen, aber die Planung von Flugnetzen ist auch eine Kombination aus Kunst und Wissenschaft. Es erfordert Erfahrung und Übung und erinnert an die Fähigkeiten, die ein Meister im Laufe der Zeit aufgebaut hat. Ebenso notwendig ist eine sorgfältige wissenschaftliche Berechnung. Wenn diese Elemente zusammenkommen, kann für Fluggesellschaften ein großer Mehrwert freigesetzt werden – ähnlich wie da Vinci die Geheimnisse der Schaffung transzendenter Bilder durch Farbe auf einer Leinwand entschlüsselt hat.
Nehmen wir zum Beispiel Southwest Fluggesellschaften. Wie die meisten Fluggesellschaften konnte sie vor COVID-19 einen früheren eingeplanten verwenden, um sich auf den nächsten Zeitraum vorzubereiten. Dies alles änderte sich inmitten der globalen Pandemie, und der vertraute Ansatz war nicht mehr effektiv, da historische Zeitpläne irrelevant wurden. Neben mehreren Prognose-Tools entschied sich das Netzwerkplanungsteam der Fluggesellschaft für Amadeus SkyCAST Stattdessen und gewann mehr Genauigkeit, Agilität und Geschwindigkeit.
Mit SkyCAST haben wir einen einzigartigen wissenschaftlichen Ansatz eingeführt, der maschinelles Lernen (ML) und Customer-Choice-Modellierung kombiniert. Diese verschiedenen ML-Ansätze halfen bei der Kalibrierung der Parameter associated mit den wichtigsten Schritten des Prognoseprozesses: Netzwerkaufbau, Bedarfsschätzung und Verkehrsschätzung.
Wir haben auch eine spezielle Kalibrierung für SkyCAST implementiert, um die Vorhersage-Engine-Parameter an die aktuellen Anforderungen anzupassen, indem wir historische Daten von Mai, Juni und Juli 2020 verwenden, um eine möglichst genaue Vorhersage zu erstellen. Diese Anpassung demonstrierte die Agilität und Fähigkeit, SkyCAST zu pivotieren und Szenarien vorherzusagen, die Southwest relevante Daten für die aktuellen Bedingungen lieferten.
Diese maßgeschneiderte Kalibrierung von SkyCAST, die die Kunst der Netzwerkplanung mit der Wissenschaft der fortschrittlichen ML-Technologie kombiniert, führte zu einer Verbesserung von 30 % bei der Vorhersage des Marktanteils und einer Verbesserung von 50 % bei der Vorhersage des Streckenverkehrs auf allen Ebenen. Wir sind mit diesen Ergebnissen sehr zufrieden und freuen uns darauf, SkyCAST gemeinsam mit Southwest und anderen Fluggesellschaften weiter zu nutzen, um gemeinsam den Reiseverkehr wieder aufzubauen.
Wenn Sie mehr darüber erfahren können, wie Southwest das Beste aus dieser Verbindung von Kunst und Wissenschaft für die Netzplanung von Fluggesellschaften macht, können Sie hier ein Exemplar unserer Fallstudie Southwest Fluggesellschaften – Amadeus SkyCAST herunterladen .
TO TOP