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La inteligencia artificial ya predice la demanda de carga aérea mensual de cada aeropuerto

La inteligencia artificial ya predice la demanda de carga aérea mensual de cada aeropuerto

  • AIS Group ha desarrollado dos tipos de modelos de IA. Uno predice la carga por aeropuerto y por tipo de vuelo y otro que lo hace de acuerdo al tipo de producto y el origen – destino de la mercancía.
  • Se ha construido tomando como fuentes la información histórica de AENA y de la Agencia Tributaria, así como indicadores macroeconómicos del Instituto Nacional de Estadística (INE) o del Banco de España, relacionados con la operativa de transporte de mercancías, como puede ser el Producto Interior Bruto (PIB), el Índice de Precios al Consumo (IPC) o la balanza comercial.
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Los españoles pueden delegar en la (IA) la predicción de la demanda de aérea mensual por tipo de producto y origen-destino  gracias a modelos avanzados elaborados por la consultora AIS Group, que se integran en una plataforma de gestión desarrollada en el marco del proyecto Muelle Digital.

Muelle Digital es una iniciativa financiada por la UE dentro del Plan de Transformación y Resiliencia del Estado. En él, además de AIS Group, participan las empresas GPA, Portel, el Clúster Digital de Catalunya y el Clúster de Movilidad y Logística de Euskadi.

El objetivo es impulsar la digitalización del proceso de transporte terrestre y la recepción de mercancía en los muelles de la terminal de carga aérea, además de elaborar un cuadro de mando que permita visualizar desde el punto de vista estratégico la operativa de carga en un aeropuerto.

IA y Machine Learning

AIS Group, especialista en inteligencia artificial y analytics, ha construido dos tipos de modelo de IA tomando como fuentes la información histórica de carga, así como indicadores macroeconómicos del relacionados con la operativa de transporte de mercancías, como puede ser el Producto Interior Bruto (PIB) o la balanza comercial.

El primer conjunto de modelos permite predecir la carga aérea por aeropuerto y por tipo de vuelo (carga o pasajero). En esta primera fase, para construir los modelos, se han tomado los datos relativos a los aeropuertos de Madrid, Barcelona, Zaragoza y Vitoria-Gasteiz, por lo que estas terminales podrían integrar ya en su día a día la plataforma Muelle Digital, que incorpora estos modelos para predecir el comportamiento de la demanda de carga área mensual.

Una de las conclusiones principales de este primer tipo de modelos es que aquellos que incluyen la información macroeconómica ajustan mucho mejor las predicciones respecto al volumen de carga (toneladas).

El segundo conjunto de modelos se centra en predecir la distribución de la carga por tipo de producto y por origen-destino. En su desarrollo se han utilizado técnicas avanzadas de IA, como el machine learning, que aumentan considerablemente el grado de acierto en las predicciones, dejando un error medio de los modelos de entre 10-15%, lo que desde AIS consideran un porcentaje notoriamente bajo.

Para ser más eficiente y facilitar la labor de los profesionales involucrados en la gestión de la carga, se ha programado un proceso automático que busca dentro de las miles de combinaciones de modelos posibles aquella que arroja los resultados más adecuados para cada una de las combinaciones, es decir, aeropuerto, avión de carga o de pasajeros, dirección del transporte, entre otros.

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Proyecto financiado por la UE en tres fases

El proyecto Muelle Digital se estructura en tres fases. La primera acaba de finalizar con la versión inicial de una plataforma colaborativa para los operadores de la cadena de valor de la carga aérea y los primeros modelos predictivos de IA. En la siguiente fase, se sumará a la plataforma un proceso de declaración de mercancía peligrosa e indicadores medioambientales. En la última, se creará un corredor digital que incluya indicadores de datos de producción de las terminales de carga de cara a maximizar su eficiencia.

La carga aérea tiene un papel fundamental como facilitadora del comercio exterior y, por tanto, como generadora de crecimiento económico. Para asegurar su agilidad es preciso que los procesos entre sus agentes sean fluidos y rápidos, así como disponer de previsiones de actividad a corto plazo para dimensionar los equipos de trabajo.

Muelle Digital busca crear un servicio altamente eficiente que mejorará la competitividad del sector, ya que la solución planteada es trasladable a todos los aeropuertos de la red de AENA y a los agentes de otras regiones españolas. También puede adaptarse para que sea una solución exportable a otros países, puesto que contribuye a todos los agentes que participan en al proceso de exportación de mercancía por vía aérea. De hecho, los participantes están coordinando posibles pilotos en las siguientes fases del proyecto en los aeropuertos de Madrid, Barcelona, Bilbao, Zaragoza y Vitoria.

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