Optimización de recursos aeroportuarios mediante la predicción del tráfico aéreo
La entidad responsable de la navegación aérea (a través de su laboratorio CRIDA) necesitaba anticipar los volúmenes de tráfico aeroportuario con mayor precisión para optimizar la asignación de sus recursos operativos, como los turnos de los controladores aéreos y la prestación de servicios aeroportuarios esenciales. Aunque contaban con sistemas de previsión a nivel agregado, requerían un enfoque mucho más granular que les permitiera planificar con alta fiabilidad en horizontes temporales de hasta cuatro meses.
En el marco del programa de Innovación Abierta de Enaire, se desarrolló una solución de analítica avanzada centrada en la previsión individualizada vuelo a vuelo como alternativa a las predicciones agregadas. El sistema ingiere dos fuentes distintas de datos de planificación aeroportuaria y las cruza con una tercera fuente de datos históricos mediante un modelo de clasificación automática. Este algoritmo de aprendizaje automático evalúa e identifica la probabilidad real de que cada vuelo planificado se lleve a cabo, y permite la introducción de posibles nuevos vuelos candidatos, haciendo posible reconstruir la previsión agregada global a partir del dato más preciso disponible.
Este modelo ofrece a los equipos de planificación una visión extremadamente precisa de la carga operativa real que soportarán los aeropuertos a medio plazo. Al predecir el tráfico desde el nivel individual altamente granular de cada vuelo en lugar de un amplio agregado, la entidad puede dimensionar de forma óptima sus equipos de trabajo. Esto garantiza una cobertura total de los servicios necesarios durante las horas de mayor demanda y maximiza la rentabilidad y eficiencia de los recursos humanos durante los periodos de menor actividad.
Big Data for Tourism
