Flight Delay Prediction.
Vorhersage von Flugverspätungen.
In diesem Projekt haben wir gemeinsam mit unserem Kunden ein Machine Learning Modell entwickelt, das Verspätungen von Flügen vorhersagt, um das Team der Ground Operations zu unterstützen.
Herausforderung.
Die Erstellung und Nachverfolgung eines Flugplans ist ein äußerst komplexes und multifaktorielles Problem. Ob die Passagiere einer Airline tagtäglich pünktlich an ihrem Zielflughafen ankommen, hängt von vielen Faktoren ab. Zeitgleich kann man nur einen Bruchteil dieser Faktoren aus eigener Hand beeinflussen. Unser Kunde, eine internationale Airline, stand vor der Herausforderung, bestehende Verspätungsprognosen durch den Einsatz moderner Machine Learning Methoden verbessern zu wollen.
Ansatz.
Gemeinsam mit unserem Kunden haben wir ein Machine Learning Modelle auf verschiedenen Hierarchieebenen entwickelt, um die Netzwerkplanung zu unterstützen. Die Modelle verarbeiten dabei eine Vielzahl an externen Einflussfaktoren wie z.B. Wetterprognosen oder Kapazitätsplanungen an internationalen Flughäfen. Die Hierarchie der Modelle berücksichtigt verschiedene Ebenen an Informationen, wobei Ab- und Zielflughafen die Informationsstufe und somit das Modell bestimmen. Zur eigentlichen Prognose haben wir ein Framework entwickelt, das automatisiert täglich neue Forecasts für alle Flüge unseres Kunden in den nächsten Tagen erstellt.
Ergebnis.
Trotz vielschichtiger Abhängigkeiten im Flugnetz und dessen Ökosystem konnten wir durch den gezielten Einsatz moderner Machine Learning Modelle unserem Kunden dabei helfen, vorhergesagte Verspätungen im aktuellen Flugplan zu berücksichtigen. Hierdurch erhält das Operations-Team ein Werkzeug, das proaktives Handeln fördert und dadurch ermöglicht, dass mehr Passagiere pünktlich ihre Zieldestination erreichen.
Projekt Info.
Branche: Luftfahrt
Thema: Forecasting
Tools: R, SQL
Aufwand: 3 Monate
Projektlaufzeit: 3 Monate
STATWORX Kontakt.
Ihr Ansprechpartner:
Fabian Müller
Leiter Data Science
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