Mọi hành khách ít nhất một lần đã trải nghiệm điều này: bạn đang chờ ở cổng thì có thông báo, “Chuyến bay bị hoãn do sự cố kỹ thuật”. Dù đây là tình huống gây bực bội nhưng lại khá thường xuyên tại các sân bay trên khắp thế giới, công nghệ mới được cho là phổ biến nhất đang tích cực giảm các loại trì hoãn và hủy chuyến như vậy, cụ thể là AI.

Ví dụ nêu trên cho thấy mục đích sử dụng của hệ thống APEX của Delta. APEX (Advanced Predictive Engine) giám sát tình trạng động cơ theo thời gian thực và tối ưu hóa thời điểm bảo dưỡng; theo Airways Magazine, từ 2010 đến 2018 hệ thống đã giúp giảm số lần hủy chuyến hàng năm do bảo dưỡng từ 5,600 xuống chỉ còn 55. Những hệ thống này không chỉ giảm gián đoạn chuyến bay mà còn, bằng các tích hợp thông minh khác, làm cho việc đi lại của hành khách trở nên dễ dàng hơn: trợ lý du lịch AI hỗ trợ hành khách mà không cần quầy giúp đỡ, và giá vé cũng được định giá động bằng AI.

Nói cách khác, AI giờ đây là một công cụ thực tiễn đang chuyển đổi không chỉ bảo dưỡng máy bay mà còn cả định giá, hỗ trợ hành khách và hoạt động sân bay.

{{REC}}

AI được sử dụng ở đâu, vì sao và như thế nào?

Ngoài việc lập lịch bảo dưỡng và trợ lý AI, AI còn được ứng dụng theo nhiều cách khác trong ngành hàng không. Các hãng hàng không đang triển khai công nghệ AI trên nhiều lĩnh vực hoạt động để giảm chi phí, tăng doanh thu và nâng cao an toàn vận hành. Sau đây là một số ví dụ về việc tích hợp AI của các hãng hàng không:

• Bảo dưỡng dự đoán: AI lập lịch bảo dưỡng bằng cách sử dụng máy học để theo dõi tình trạng động cơ và lên lịch bảo trì phù hợp.
• Hoạt động mặt đất: Quản lý luồng hành khách và tối ưu hóa thời gian quay vòng có thể cải thiện hiệu quả hoạt động mặt đất. Mô hình số đôi (digital twin) của sân bay cũng có thể mô phỏng các hoạt động bãi đỗ như xếp hành lý, tiếp nhiên liệu và vệ sinh theo thời gian thực.
• Tối ưu hóa lộ trình: AI điều chỉnh động đường bay dựa trên thời tiết và tình trạng ách tắc không lưu, giúp tiết kiệm nhiên liệu và thời gian.
• Quản lý doanh thu: AI có thể mô phỏng hàng triệu kịch bản định giá trong vài mili giây, dễ dàng tính đến ngày lễ, giá cạnh tranh và các yếu tố cầu thời gian thực, từ đó tối đa hóa doanh thu cho các hãng hàng không.
• Trải nghiệm khách hàng: Trợ lý AI và chatbot loại bỏ nhu cầu hành khách phải đến quầy trợ giúp vật lý. Xử lý đồng thời khối lượng lớn thắc mắc của hành khách bằng cách này cũng giảm gánh nặng cho nhân viên mặt đất.
• Bền vững: AI tối ưu hóa lịch rửa động cơ và thời gian chạy APU khi quay vòng, đồng thời giúp giảm phát thải CO2. Tối ưu hóa lộ trình cũng có nghĩa là một chuyến bay sẽ tiêu thụ ít nhiên liệu hơn, giảm dấu chân carbon của hãng hàng không.

Một yếu tố khác cần cân nhắc là cách ngành hàng không tạo ra lợi nhuận: biên lợi nhuận mỏng và tình trạng thiếu hụt nhân lực có kỹ năng ngày càng trầm trọng, kết hợp với mức lương tăng lên, khiến các hãng phải tìm cách tối ưu chi phí vận hành; và chính ở đây AI đóng vai trò quan trọng. Trong năm 2024, American Airlines có chi phí vận hành là 17.6 cent cho mỗi dặm chỗ ngồi trong khi chỉ thu được 16.9 cent cho mỗi dặm chỗ ngồi khả dụng từ giá vé (mặc dù tổng doanh thu trên mỗi dặm chỗ ngồi, bao gồm cả các khoản phụ thu, là 18.51 cent). Chi phí nhiên liệu và bảo dưỡng chiếm gần 40 percent tổng chi phí vận hành, khiến các hãng tìm đến AI để tìm những tối ưu nhỏ lẻ có thể quy thành hàng triệu đô la tiết kiệm hàng năm khi cộng dồn.

Áp lực tài chính này còn nặng nề hơn do tình trạng thiếu hụt lực lượng lao động toàn cầu khoảng 32,000 chuyên gia, bao gồm làn sóng khoảng 4,300 phi công nghỉ hưu dự kiến mỗi năm đến năm 2042 tại Hoa Kỳ. Do đó, AI được xem là công cụ thiết yếu để tồn tại, cho phép các hãng tăng cường năng lực đồng thời nâng cao độ tin cậy.

Việc triển khai định giá động do AI điều khiển được dự báo sẽ cải thiện doanh thu của các hãng hàng không trung bình khoảng 10%. Fetcherr, đối tác đại lý định giá AI của Delta, cho biết hệ thống định giá GenAI của họ đã tăng doanh thu từ 6% đến 9%, và theo báo cáo Virgin Atlantic đã thấy tác động này khi thử nghiệm so với quy trình định giá cũ của mình.

{{REC}}

Hành khách bị ảnh hưởng như thế nào?

Hành khách được hưởng lợi từ hoạt động chuyến bay ổn định, vì quản lý đội tàu được tối ưu làm giảm đáng kể khả năng bị trễ và thậm chí hủy chuyến. Thời gian chờ tại sân bay cũng giảm tự nhiên nhờ quản lý luồng hành khách được cải thiện. Những hành khách quan tâm đến môi trường có thể an tâm khi biết chuyến bay họ đi đã được tối ưu lộ trình, giảm tiêu thụ nhiên liệu và CO2 thải ra. Lãng phí thực phẩm do đặt quá nhiều suất ăn được giảm thiểu nhờ học sâu phân tích lựa chọn bữa ăn của hành khách.

Giá vé cũng bị ảnh hưởng bởi AI; hệ thống quản lý doanh thu tự động định giá vé dựa trên dữ liệu thời gian thực. Điều này có thể có lợi cho hành khách trên các tuyến cạnh tranh cao với nhiều hãng cùng khai thác, nhưng những tuyến có nhu cầu lớn mà một hãng độc quyền có thể chứng kiến giá vé tăng do thiếu cạnh tranh.

Như đã đề cập, hành khách cũng có thể tự sử dụng AI dưới dạng dịch vụ Digital Concierge do trợ lý AI và chatbot cung cấp; điều này loại bỏ nhu cầu hành khách phải đến quầy trợ giúp và xếp hàng để hỏi những câu hỏi đơn giản. AI có thể đáp ứng nhu cầu của hành khách cần hỗ trợ về đặt lại chuyến, định hướng trong sân bay và các yêu cầu hành khách như giấy tờ tùy thân.

AI đang thay đổi hoạt động hàng không như thế nào

Ngoài hệ thống APEX của Delta đã được thảo luận trước đó, Delta còn sử dụng động cơ định giá sinh tạo của Fetcherr để thực hiện định giá động bằng AI. Delta cũng ra mắt Delta Concierge: một trợ lý AI sinh tạo để hỗ trợ hành khách cần giúp đỡ.

American Airlines đã triển khai hệ thống Smart Gating, sử dụng AI để tối ưu hóa các di chuyển mặt đất của tàu bay. Hệ thống này giảm thời gian trên mặt đất và tăng hiệu quả sử dụng cổng, giảm các tình trạng chậm trễ. American cũng phát triển một giải pháp có trợ giúp AI cho hành khách gặp khó khăn do lỡ kết nối; công cụ cho phép hành khách tự đặt lại chỗ ngay lập tức, đề xuất các chuyến bay phù hợp với tình huống cá nhân như mức độ khẩn cấp và sở thích đi lại. Tại Dallas-Fort Worth và Charlotte Douglas, một hệ thống AI khác còn gợi ý các chuyến bay khởi hành có thể tạm trì hoãn ngắn để chờ hành khách đến muộn từ các chuyến đến.

{{REC}}

Air Canada đã theo đuổi cách tiếp cận AI nội bộ, cho phép hãng kiểm soát chặt chẽ hơn công nghệ và tài sản dữ liệu của mình. Điều này phản ánh niềm tin rằng lợi thế cạnh tranh khi sử dụng AI đến từ dữ liệu sở hữu và các mô hình AI được xây dựng riêng phù hợp với yêu cầu của hãng. Hãng cũng có thể giảm sự phụ thuộc vào giải pháp bên thứ ba và đạt được khả năng tự chủ trong lĩnh vực này nhờ cách làm đó.

Alaska Airlines đã hợp tác với một số startup AI, thể hiện thái độ cởi mở trong cuộc chơi AI. Một trong số đó là Air Space Intelligence (ASI), bộ tối ưu lộ trình bằng AI đã giúp hãng tiết kiệm 480,000 gallons nhiên liệu máy bay và giảm 4,600 tons CO2 trong sáu tháng. Alaska cũng sử dụng công cụ Odysee của ASI để xây dựng lịch trình bền vững, tối ưu phân bổ máy bay trên các tuyến giá trị cao nhằm giảm trễ chuyến. Hãng còn làm việc với Pattern Labs để sử dụng mô hình digital twin nhằm tối ưu các hoạt động bãi đỗ như xếp hành lý, tiếp nhiên liệu và vệ sinh.

Korean Air đã trải qua một cuộc đại tu lớn về hoạt động trung tâm liên lạc, chuyển sang cơ sở hạ tầng đám mây để tích hợp AI tiên tiến vào hoạt động hỗ trợ khách hàng. Các nhân viên dịch vụ giờ đây có thể truy cập các công cụ AI sinh tạo giúp soạn thảo các phản hồi phức tạp, tốn ít thời gian hơn nhiều so với cách làm truyền thống. Công ty cho biết nhân viên giờ tiết kiệm được 5-7 minutes chỉ riêng thời gian chờ, đồng thời có thể cung cấp tốc độ và độ thông minh ngay tại điểm tiếp xúc đầu tiên với khách hàng, đặc biệt trong những tình huống căng thẳng.

{{REC}}

Lufthansa Technik sử dụng các chuyến bay drone có hỗ trợ AI để kiểm tra thân và động cơ, giảm thời gian cần cho kiểm tra thủ công. Tray Tracker của Lufthansa sử dụng computer vision để quét khay bữa sau chuyến bay nhằm phân tích mô hình tiêu thụ của hành khách cho nhu cầu sản xuất suất ăn trong tương lai. Điều này giúp ngăn việc đặt quá nhiều suất ăn có khả năng bị thừa, góp phần vào mục tiêu bền vững của hãng. Hãng cũng đang phát triển một digital twin để tối ưu lịch bảo dưỡng, cuối cùng giảm lượng CO2 thải trên toàn đội tàu.

Turkish Airlines đã triển khai công nghệ nhận diện ảnh để theo dõi hành lý cho hành khách. Hệ thống này cho phép giảm nhân sự, tối ưu không gian hàng hóa và dự đoán chính xác nhu cầu hành lý trên các chuyến bay trong tương lai. Nó đặc biệt được sử dụng để quản lý hành lý trên các chuyến nối, vì AI có thể nhận diện từng chiếc túi dựa trên kích thước, màu sắc, kết cấu và các đặc điểm riêng khác.

IAG, công ty mẹ của British Airways, Iberia, Aer Lingus, LEVEL, và Vueling, đã phát triển một hệ thống tối ưu hóa động cơ chạy bằng AI thực hiện hàng triệu kịch bản, xem xét các yêu cầu pháp lý, khả năng cung ứng phụ tùng, ràng buộc lao động và tính liên tục vận hành để tìm khoảng thời gian bảo dưỡng tối ưu cho từng máy bay. Theo báo cáo, British Airways cũng đã tiết kiệm lên đến 100,000 tons nhiên liệu nhờ sử dụng lập kế hoạch bay bằng AI.

{{REC}}

Kết luận

Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI đã bắt đầu ảnh hưởng đến các hãng hàng không; hoạt động chuyến bay được tối ưu để đạt hiệu quả cao nhất, trợ lý AI hỗ trợ hành khách, và máy học được dùng để giảm lãng phí các nguồn lực như nhiên liệu và phục vụ ăn uống. Trong khi việc đưa AI vào ngành hàng không là cần thiết để các hãng tối đa hóa lợi nhuận, nó cũng mang lại nhiều lợi ích cho hành khách, như giảm trì hoãn và nhận được hỗ trợ tốt hơn. Với việc AI ngày càng được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực hàng không, cả hãng hàng không và hành khách có thể mong đợi những chuyến bay suôn sẻ hơn, ít gián đoạn hơn và có thể với chi phí thấp hơn, cuối cùng có lợi cho tất cả các bên liên quan.