La predicción de la demanda de carga aérea mensual en cada aeropuerto ya es posible gracias a la inteligencia artificial

Los aeropuertos españoles cuentan ahora con la posibilidad de utilizar la inteligencia artificial (IA) para predecir la demanda mensual de carga aérea por tipo de producto y origen-destino. Esta innovadora capacidad se logra gracias a los modelos avanzados desarrollados por la consultora AIS Group, los cuales se integran en una plataforma de gestión diseñada en el marco del proyecto Muelle Digital.

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Muelle Digital es una iniciativa respaldada por la Unión Europea y forma parte del Plan de Transformación y Resiliencia del Estado. Además de AIS Group, participan en el proyecto las empresas GPA, Portel, el Clúster Digital de Catalunya y el Clúster de Movilidad y Logística de Euskadi.

El principal objetivo de esta iniciativa es promover la digitalización del proceso de transporte terrestre y la recepción de mercancías en los muelles de la terminal de carga aérea. Además, se busca desarrollar un cuadro de mando estratégico que permita visualizar la operativa de carga en un aeropuerto desde una perspectiva estratégica.

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.

Proyecto financiado por la UE en tres fases

El proyecto Muelle Digital avanza en tres etapas para optimizar la cadena de valor de la carga aérea. Tras finalizar la primera fase con una plataforma colaborativa y modelos predictivos de inteligencia artificial, la siguiente integrará la declaración de mercancía peligrosa y datos medioambientales. En la última etapa, se establecerá un corredor digital con indicadores de producción para maximizar la eficiencia de las terminales de carga.

La carga aérea desempeña un papel crucial en el comercio exterior y el crecimiento económico. Para garantizar su agilidad, es esencial contar con procesos fluidos y rápidos entre los agentes involucrados, así como previsiones de actividad a corto plazo para la gestión adecuada de los recursos.

Muelle Digital aspira a ofrecer un servicio altamente eficiente que mejore la competitividad del sector. La solución propuesta puede aplicarse en todos los aeropuertos de la red de AENA y a agentes de otras regiones de España, y también puede adaptarse para su exportación a otros países. 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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