Los aeropuertos españoles ya pueden utilizar la IA para predecir la demanda mensual de carga aérea por tipo de producto y origen-destino. Esto es posible gracias a modelos avanzados desarrollados por la consultora AIS Group, integrados en una plataforma de gestión del proyecto Muelle Digital.
El objetivo es impulsar la digitalización del proceso de transporte terrestre y recepción de mercancía en los muelles de la terminal de carga aérea, además de crear un cuadro de mando para visualizar estratégicamente la operativa de carga en los aeropuertos.
IA y Machine Learning
AIS Group, especialista en inteligencia artificial y analytics, ha desarrollado dos tipos de modelos de IA para predecir la carga aérea:
- Utilizando información histórica de carga y datos macroeconómicos como el PIB o la balanza comercial, el primer conjunto de modelos predice la carga aérea por aeropuerto y tipo de vuelo
La IA ya predice la demanda de carga aérea mensual de cada aeropuerto
- El segundo conjunto de modelos se enfoca en predecir la distribución de carga por tipo de producto y origen-destino. Empleando técnicas avanzadas de IA como el machine learning, logran un alto grado de precisión con un error medio de entre 10-15%. Se ha automatizado el proceso para buscar la mejor combinación de modelos, facilitando la labor de los profesionales involucrados en la gestión de carga para cada escenario específico, como aeropuerto, tipo de avión, dirección del transporte, entre otros.
Proyecto financiado por la UE en tres fases
El proyecto Muelle Digital se divide en tres fases. La primera concluyó con una plataforma colaborativa y modelos predictivos de IA para los operadores de la cadena de valor de carga aérea.
En la siguiente fase, se agregarán procesos para declarar mercancía peligrosa e indicadores medioambientales, y en la última fase, se creará un corredor digital que incluirá indicadores de producción de terminales de carga para mejorar la eficiencia.
La carga aérea es vital para el comercio exterior y el crecimiento económico. Muelle Digital busca mejorar la agilidad de los procesos y proporcionar previsiones de actividad a corto plazo para optimizar el trabajo.
