Celonis y el aeropuerto de Múnich elevan la excelencia de los procesos en las operaciones aeroportuarias

El aeropuerto de Múnich utiliza Celonis para mejorar de forma continua sus flujos de trabajo, automatizar las operaciones y ofrecer a los pasajeros una experiencia de primer nivel.

Celonis, referente mundial en inteligencia de procesos, y Flughafen München GmbH, la entidad gestora del aeropuerto de Múnich, están colaborando para impulsar la innovación y la excelencia de los procesos en el segundo aeropuerto más grande de Alemania. El aeropuerto de Múnich utiliza Celonis para mejorar de forma continua sus flujos de trabajo, automatizar las operaciones y ofrecer a los pasajeros una experiencia de primer nivel.

“Con su enfoque innovador de las operaciones aeroportuarias, el aeropuerto de Múnich consolida su posición como uno de los principales centros de conexión europeos”, afirma Florian Schewior, director general de Celonis para la región DACH. “Esperamos seguir reforzando nuestra sólida colaboración y ayudar al aeropuerto a alcanzar sus objetivos estratégicos. Juntos, estamos convirtiendo la excelencia en los procesos en un valor tangible para los pasajeros y los grupos de interés del aeropuerto”.

“Celonis nos proporciona el contexto que necesitamos para conocer cómo funciona realmente nuestro aeropuerto en tiempo real”, indica el Dr. Jan-Henrik Andersson, director comercial del aeropuerto de Múnich, responsable también de TI, Digitalización y Tecnología. “Esta claridad operativa nos permite detectar, e incluso anticipar, los cuellos de botella, tomar decisiones más inteligentes y rápidas, y obtener resultados significativos de nuestras implementaciones de inteligencia artificial”.

Impacto real: una gestión de equipajes más eficiente

La gestión de equipajes exige un gran esfuerzo de organización logística de los aeropuertos, ya que ya que implica numerosas fases e interacciones que intervienen en el proceso. Gracias al empleo de Celonis Platform, el aeropuerto de Múnich combina datos de procesos e información procedentes de distintos sistemas, aplicaciones y dispositivos para crear un gemelo digital en tiempo real de sus operaciones. La capa de contexto dinámico que proporciona Celonis Context Model (CCM) permite al aeropuerto de Múnich:

  • Gestionar la capacidad de forma predictiva: identificar con precisión cuándo y dónde se producen los picos de actividad permite a los equipos de asistencia en tierra procesar parte del equipaje durante los periodos de menor demanda y optimizar así su almacenamiento, recirculación y recogida.
  • Supervisar las operaciones prácticamente en tiempo real: visualizar el recorrido completo de cada pieza de equipaje, desde la facturación hasta la entrega, para que el personal del centro de control de equipajes pueda intervenir y evitar que las incidencias se conviertan en retrasos.
  • Automatizar las alertas en situaciones críticas relacionadas con el equipaje: cuando se superan determinados umbrales del proceso, el sistema activa automáticamente una alerta y avisa casi en tiempo real a los empleados responsables.

El gasto medio de los europeos en viajes alcanza los 104 euros por noche, según Radical Storage

El gasto medio de los viajeros europeos durante sus desplazamientos se sitúa en 104 euros por noche, aunque existen marcadas diferencias en función del país de origen, con los ciudadanos de Luxemburgo al frente del presupuesto turístico con 191 euros diarios y los griegos en el extremo opuesto con 49 euros, según un estudio elaborado por la plataforma de almacenamiento de equipaje Radical Storage.

¿Es hora de medir la IA de otra forma? La propuesta en Science para evaluar sus riesgos e impacto real

Desde Silicon Valley hasta China, buena parte de la carrera mundial por la inteligencia artificial persigue un mismo objetivo: desarrollar una IA general capaz de igualar o superar las capacidades humanas y, a partir de ahí, una “superinteligencia”. Sin embargo, un artículo publicado en Science y liderado por el investigador de la Universitat Politècnica de València, José Hernández-Orallo, cuestiona esta visión y plantea un cambio profundo en la forma de entender y evaluar los sistemas de IA.