Estudio de caso: El departamento de vuelos de un importante minorista norteamericano se vuelve completamente digital con Flightdocs


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Karl Ries, gerente sénior de la mesa de soporte técnico, control de operaciones de mantenimiento, American Airlines, comparte su experiencia en el uso de herramientas de software avanzadas para extraer información valiosa de las páginas de registro.

Antes de adentrarnos en el meollo de este estudio de caso, probablemente sea útil preparar el escenario con alguna información sobre American Airlines.

aerolíneas americanas

La historia

El negocio ha estado volando durante 92 años, comenzando con Charles Lindbergh quien, en abril de 1926, realizó el primer vuelo de American Airlines, que transportaba el correo de EE. UU. desde St. Louis, Missouri, a Chicago, Illinois. Después de ocho años volando rutas de correo, la aerolínea comenzó a formarse en lo que es hoy. El fundador de American, CR Smith, trabajó con Donald Douglas para crear el DC-3; un avión que cambió toda la industria de las aerolíneas, cambiando las fuentes de ingresos del correo a los pasajeros.

Este Dia

Actualmente, American Airlines sirve a más de 350 destinos en 50 países de los cinco continentes y tiene una flota principal de más de 950 aviones compuesta por nueve tipos de aeronaves diferentes.

Flota de fuselaje ancho

  • Boeing 777-200 y -300
  • Boeing 787-8 y -9
  • Boeing 767
  • Airbus A330-200 y -300


Flota de cuerpo estrecho

  • Familia Airbus A320 (A319, 320 y 321)
  • Boeing 737 y 737 MAX
  • Boeing 757
  • Embraer E190
  • MD80


Por lo tanto, la empresa administra muchos tipos de flotas diferentes que generan grandes cantidades de datos, especialmente cuando se trata de informes de pilotos y mantenimiento.

Desafíos que enfrenta el control de operaciones de mantenimiento

El control de operaciones de mantenimiento (MOC) enfrentó una serie de desafíos específicos que podrían agruparse bajo el título general de Control de discrepancias repetitivas; mirando los informes piloto y de mantenimiento y siendo capaz de identificar problemas repetitivos que debían abordarse. De la fusión de US Airways y American Airlines, MOC heredó dos sistemas heredados para identificar problemas repetitivos. El principal desafío fue simplemente administrar dos sistemas y procesos, lo que impulsó soluciones provisionales y ad hoc. Además, MOC también tuvo dificultades con el análisis y la validación de las acciones correctivas, lo que impulsó el uso de numerosas aplicaciones para tratar de obtener datos para las revisiones. Tener diferentes fuentes podría prolongar la carga de trabajo y crear el potencial de alertas perdidas y resultados inexactos. Esto impidió un proceso eficiente de gestión y supervisión, es decir, fue difícil y laborioso obtener informes para ayudar a identificar el problema principal del día.

Figura 1.


La captura de pantalla de la izquierda muestra un avión en particular que muestra todos los ATA que se activaron o tuvieron un informe en su contra en un período de 31 días. La fila superior muestra las fechas específicas en el período de 31 días.

La captura de pantalla de la derecha muestra el informe de discrepancia real. Incluso con esa información, no había un enlace directo y los usuarios tenían que ir a otra fuente de información y comenzar a leer cada artículo individual. Además, debido a que no había continuidad entre los problemas informados, era fácil pasar por alto un problema repetitivo en cualquier elemento. La identificación se basó en los informes PIREP (Informe piloto) y no recogió los informes de mantenimiento, otro lugar donde faltaba por completo un conjunto de datos. Los disparadores repetitivos dependían en gran medida de la codificación ATA de 4 dígitos que, si estaba desviada por solo un dígito, significaba que el problema no se capturaba para una posible revisión de defectos repetitivos. Básicamente, hubo vistas limitadas para tratar de identificar problemas y no hubo un enlace directo a los informes piloto/de mantenimiento.

Asociación con CaseBank y uso de la herramienta ChronicX

Con los desafíos existentes, se inició la búsqueda de una solución. Se iniciaron discusiones con otros en la industria y socios de One World para revisar cómo se manejaron los defectos repetitivos. Las discusiones llevaron al descubrimiento de ChronicX®. A partir de una demostración, MOC decidió establecer una prueba para determinar si esto podría ser una solución para las operaciones tecnológicas nuevas y combinadas de American Airlines.

Periodo de prueba

Figura 2.

Se decidió realizar la prueba en los Boeing 777, 787 y Airbus A330. La captura de pantalla de la figura 2 muestra la pantalla principal de ChronicX® con cada área numerada que muestra los elementos clave. El diseño de la pantalla proporcionó ‘ventanilla única’, un área, una plataforma para poder identificar, administrar y validar las acciones correctivas para problemas repetidos.

Controles de filtro

Figura 3.

Los controles de filtro permiten a cada usuario configurar rápidamente lo que quiere ver en su pantalla. Esto se puede ver en la figura 3. Este ejemplo se basa en la flota A330 con todos los A330 seleccionados, pero el sistema se puede personalizar con varias categorías disponibles para perfeccionar el flujo de trabajo del usuario. Los usuarios pueden guardar cualquier cantidad de sus vistas para recuperarlas al instante. Del mismo modo, las categorías y los riesgos son personalizables y, si el usuario desea utilizar clasificaciones de riesgo para un tipo de filosofía de SMS (Sistema de gestión de seguridad), el sistema brinda la capacidad de categorizar como Alto, Medio o Bajo. Además, existe la opción de crear categorías personalizadas. La Figura 3 muestra un ejemplo de CET, una abreviatura en American Airlines para Cabin Experience Team cuyo enfoque está en elementos relacionados con la experiencia del pasajero: interiores, Wi-Fi y entretenimiento a bordo.

Alertas personalizadas

La función principal de ChronicX® es identificar defectos recurrentes que un usuario podría no haber notado de otra manera, pero también proporciona alertas para problemas que son de especial interés. El usuario puede configurar alertas de correo electrónico personalizables basadas en palabras clave y se pueden configurar en un evento informado, sin depender de informes repetitivos. Con esta capacidad, los usuarios pueden abordar discrepancias de tendencias específicas en el primer evento en lugar de que se convierta en un problema repetitivo recurrente.

En general, el tema recurrente con ChronicX® es ‘personalizable’. CrónicaX® permite a los usuarios entrar en las categorías y utilizar su propia terminología para su aerolínea. No es necesario contactar a CaseBank cada vez que un usuario necesita revisar categorías. Todo es muy personalizable por los usuarios finales.

línea de tiempo

Figura 4. Las herramientas gráficas aseguran que la información crítica se identifique y resalte.

La figura 4 muestra una vista de línea de tiempo, con los colores elegidos por American Airlines. Con esta vista, las líneas punteadas rojas indican nuevas alertas para revisión y cada cuadrado identifica una reseña. Un solo clic accederá a esas alertas; obtenga todos los datos de la página de registro o los informes de mantenimiento para investigar si hay un problema que debe abordarse.

Las líneas rojas sólidas indican que el problema ya se analizó y verificó. Se puede tomar la decisión de crear un plan de acción o continuar con el monitoreo.

Para los elementos que tienen un informe asociado adicional para una alerta verificada, la alerta volverá marcada como una alerta amarilla para ayudar a alertar al usuario de que es posible que se requiera una acción adicional. Las líneas grises son alertas cerradas, elementos revisados ​​y donde se tomaron medidas que el usuario creía que solucionaban el problema.

La función de desplazamiento rápido es un beneficio adicional. Sin tener que hacer clic para ver todos los detalles, los usuarios pueden pasar fácilmente el cursor sobre un cuadrado para ver un resumen de las fallas identificadas.

Estas herramientas gráficas aseguran que los usuarios tengan información crítica fácilmente disponible y ayudan a gestionar los problemas identificados.


Detalles

Figura 5. Todos los detalles asociados de piloto y mantenimiento están disponibles para identificar, procesar y tomar medidas de manera efectiva en un problema repetitivo.

La vista Detalles que se muestra (figura 5) muestra dónde hubo un problema repetitivo con un inversor de empuje en un A330. Todos los detalles están ahí (incluyendo fechas y horas) utilizando informes de mantenimiento y tripulación para contar la historia de lo que está mal con este avión. La sección Comentarios permite la opción de proporcionar cambios adicionales y actualizaciones sobre las acciones realizadas. Entonces, Chronic X una vez más proporciona un área centralizada para la información, lo que ayuda a contener la cantidad de informes repetitivos.


Análisis de texto

Figura 6. La imagen superior muestra una codificación ATA diferente: no depende de la codificación ATA. Capacidad para identificar problemas repetitivos con ATA mixtos. La imagen inferior muestra información agrupada: identifica palabras clave, frases, ubicaciones y grupos en consecuencia para su revisión/procesamiento.

El ejemplo superior ilustra el poder de los algoritmos y análisis de texto de CaseBank. En el ejemplo ilustrado (figura 6), en un Boeing 787, durante tres días seguidos tuvo una falla en el compresor de aire de la cabina. Se puede ver que dos de los ATA estaban correctamente codificados en 2150, pero uno estaba codificado en 2497. Con las herramientas heredadas, eso nunca se habría notado y el primer artículo del 14 de diciembre se habría perdido. Pero el sistema ChronicX® no depende de la codificación ATA; puede identificar problemas repetitivos con ATA mixtos. Realmente se enfoca en lo que se ha documentado y hace un gran trabajo con análisis de texto.

Mirando el ejemplo de abajo, hay algunos informes interiores que tratan sobre IFE (Entretenimiento a bordo) y hay un grupo de asientos publicados para cada discrepancia. Con la información agrupada, ChronicX® puede detectar problemas recurrentes incluso si están enterrados en listas de números de asientos. Como se puede ver en el ejemplo inferior, ChronicX detectó el asiento 1A que se informaba constantemente durante ese período de tiempo. La información agrupada se reduce a ese nivel de detalle que realmente ayuda a encontrar esas crónicas ocultas.


Informes

Los informes son una excelente característica con dos opciones: un resumen o todos los informes detallados. Pero, en última instancia, es la capacidad de generar informes basados ​​en la entrada del usuario. Puede identificar una determinada flota, una determinada aeronave y una determinada aeronave con conjuntos específicos de ATA. No importa, la elección depende del usuario del sistema en cuanto a qué datos desea que se muestren y hay un formato estandarizado para generar esos informes. Con los informes estandarizados, todos recibirán el mismo formato de informe, a diferencia de los informes ‘ad hoc’ que se habían realizado anteriormente.


todos los defectos


ChronicX-Ver todos los defectos

Figura 7.

La figura 7 muestra la Vista de todos los defectos. ‘Defectos’, tal como lo define CaseBank, incluye todas las reseñas; Redacción de pilotos y mantenimiento. Las entradas en cursiva que se muestran muestran que ChronicX® ha identificado informes como acciones que no son informes relacionados con un defecto repetitivo. Podrían ser aprobaciones de verificación de mantenimiento o instalación de pasadores de engranajes. Esos elementos en cursiva se pueden agregar a una crónica si el usuario lo desea, y se pueden ocultar o revelar con un solo clic para reducir el desorden de la pantalla. Los usuarios de MOC encontraron que el flujo y la velocidad de los datos eran bastante impresionantes. Además, impresionante (ver figura 8) es la capacidad de búsqueda de palabras clave.


Búsqueda por palabra clave

Figura 8.

La Figura 8 muestra un ejemplo con un Boeing 787. En el campo de entrada superior, el usuario puede escribir cualquier palabra clave o frase. En este caso, se usa la palabra ‘bomba’, y tan pronto como el usuario presiona ‘ingresar’, el sistema realiza toda la extracción de datos y encuentra todas las áreas donde se documentó ‘bomba’. El campo de búsqueda puede aceptar términos de búsqueda detallados que se centrarán en aspectos específicos, todo mientras usa su extenso diccionario de términos para que encuentre automáticamente cosas como abreviaturas y sinónimos de los términos de búsqueda. Por ejemplo, Nose Gear encontrará un defecto que contenga NLG como coincidencia. Esto ha estado ayudando a MOC al acelerar sus consultas y reducir la extracción de datos real.


Resultados de la prueba

El ensayo produjo los siguientes resultados:

  • Precisión: Se están identificando más problemas repetitivos.
  • Eficiencia: Disminución del tiempo en la identificación de problemas repetitivos.
  • Conocimiento: Potente herramienta analítica para realizar búsquedas de palabras clave.
  • Conciencia: Nueva capacidad para tener notificaciones de alerta para eventos y/o tendencias específicas.
  • Información: Informes personalizados: ayuda en revisiones, auditorías y correspondencia con otros departamentos.

La publicación Estudio de caso: el departamento de vuelos de un importante minorista norteamericano se vuelve completamente digital con Flightdocs apareció por primera vez en atp.


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