AIS Group crea con inteligencia artificial un sistema para predecir la demanda de carga aérea
La consultora AIS Group ha creado un modelo de predicción de la demanda de carga aérea mensual por tipo de producto y origen-destino con inteligencia artificial (IA). Está integrado en una plataforma de gestión desarrollada en el marco del proyecto Muelle Digital, iniciativa financiada por la UE dentro del Plan de Transformación y Resiliencia del Estado. “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”, explican desde la consultora.
AIS Group ha construido dos tipos de modelo de IA tomando como fuentes la información histórica de carga, así como indicadores macroeconómicos de los 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.
La tercera fase de Muelle Digital consiste en crear un corredor digital.
El proyecto Muelle Digital se estructura en tres fases. La primera acaba de finalizar con la versión inicial de la 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, según ha concretado la consultora, 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.