Maschinelles Lernen zur Vorhersage der Nachfrage im Luftfrachtbereich nutzen

Zeitreihenprognosen sind wichtig, um zukünftige Ereignisse basierend auf vergangenen Daten vorherzusagen. In der Luftfrachtbranche können genaue Prognosen stark den Umsatz beeinflussen, da sie den Airlines helfen, ihre Ressourcen effektiv zu verwalten. Dieser Artikel behandelt, wie Airlines Maschinelles Lernen nutzen können, um die Vorhersagen der Fracht-Nachfrage zu verbessern und bessere Entscheidungen zu treffen.

#Die Bedeutung genauer Prognosen

Das Luftfrachtgeschäft wird von vielen Faktoren beeinflusst, darunter sich ändernde Marktbedingungen und Kundenverhalten. Wenn Airlines die Fracht-Nachfrage genau vorhersagen, können sie optimieren, wie sie Platz auf Flügen zuteilen. Das hilft sicherzustellen, dass sie keine potenziellen Einnahmen verpassen, besonders da Frachtbuchungen unberechenbar sein können und von äusseren Ereignissen wie wirtschaftlichen Veränderungen und saisonalen Trends beeinflusst werden.

#Einzigartige Herausforderungen bei der Luftfracht-Prognose

Die Luftfracht-Prognose bringt ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Im Gegensatz zu Passagierflügen, wo die Nachfrage stabiler sein kann, können Frachtbuchungen erheblich schwanken. Faktoren wie wirtschaftliche Bedingungen, Feiertage und globale Ereignisse können zu plötzlichen Änderungen in der Nachfrage führen. Zudem sind Luftfrachtbuchungen oft Teil von langfristigen Vereinbarungen, die die Airlines bei der Ressourcenplanung berücksichtigen müssen.

#Ein neuer Ansatz zur Prognose

Aufgrund dieser Herausforderungen sind traditionelle Prognosemethoden oft nicht ausreichend. Der Aufstieg fortschrittlicher Datenanalyse und Sensortechnologien hat die Möglichkeit geschaffen, effektivere Prognosetechniken umzusetzen. Dazu gehört die Verwendung von maschinellen Lernalgorithmen, die besser mit den Komplexitäten von Luftfracht-Daten umgehen können.

#Rahmenwerk zur Nachfrageschätzung

Um die zuvor genannten Probleme anzugehen, wurde ein neues Prognoserahmenwerk entwickelt. Dieses kombiniert verschiedene statistische und maschinelle Lernmodelle, um die Fracht-Nachfrage an bestimmten Herkunfts- und Zielpunkten vorherzusagen. Durch das Sammeln und Vorbereiten von Daten aus verschiedenen Quellen können Airlines die Faktoren erfassen, die die Nachfrage beeinflussen.

Eine Methode namens "Mixture of Experts" wurde verwendet. Diese Methode erlaubt die Auswahl des am besten abschneidenden Modells für jede Datenprobe basierend auf der bisherigen Leistung. Dieser gezielte Ansatz hilft, die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern.

#Anwendungsbeispiel

Die Forschung wurde in einer realen Umgebung mit einem grossen Luftfrachtanbieter durchgeführt. Die Methoden wurden in verschiedenen Marktsegmenten getestet, und die Ergebnisse zeigten, dass dieser neue Ansatz die traditionellen Prognosetechniken in der Branche übertraf. Er lieferte nützliche Einblicke, die es Airlines ermöglichten, Kapazitäten zuzuweisen und strategische Entscheidungen basierend auf zuverlässigen Prognosen zu treffen.

#Die Rolle der Mittel- bis Langfristprognosen

Mittel- bis Langfristprognosen beziehen sich auf die Vorhersage der Nachfrage sechs Monate im Voraus. Dieser Zeitraum ist entscheidend, da er den Airlines hilft, besser für ihre Frachtzuweisungen zu planen. Verträge zwischen Airlines und Versendern können abgeschlossen werden, um Frachtplatz zu garantieren, was die Zuverlässigkeit und Kundenzufriedenheit erhöht. Dennoch können Marktschwankungen weiterhin Herausforderungen darstellen, die Flexibilität im Umgang mit diesen Vereinbarungen erfordern.

#Faktoren, die die Nachfrageschätzung beeinflussen

Die Nachfrageschätzung im Luftfrachtsektor umfasst verschiedene Faktoren. Dazu gehören der Ursprung und das Ziel von Sendungen, die Arten von Produkten, die versendet werden, und Ereignisse, die die Nachfrage beeinflussen können. Zum Beispiel sehen bestimmte Zeiträume, wie Feiertage, erhöhte Frachtvolumina für spezifische Artikel wie Blumen oder Elektronik, basierend auf Trends und Verbraucher Verhalten.

#Airline-Netzwerk und Kapazitätsüberlegungen

Airlines arbeiten normalerweise nach einem Hub-and-Spoke-Modell, bei dem Flüge durch zentrale Hubs zu verschiedenen Zielen geleitet werden. In der Luftfracht liegt der Fokus mehr auf den Herkunfts- und Zielpunkten. Um die Logistik zu optimieren, müssen Airlines die Kapazität in ihrem gesamten Netzwerk bewerten. Das bedeutet, dass sowohl Passagier- als auch Frachtflüge betrachtet werden müssen, um sicherzustellen, dass die Ressourcen effektiv genutzt werden.

#Der Prognoseprozess

Das Ziel dieses neuen Prognoseansatzes ist es, die gesamte Nachfrage nach Fracht in Bezug auf Gewicht, Volumen und Umsatz für jede Woche über verschiedene Herkunfts-Ziel-Paare über sechs Monate vorherzusagen. Um das Problem zu vereinfachen, werden nur die bedeutendsten Routen berücksichtigt, die den Grossteil des Umsatzes ausmachen. Das begrenzt den Umfang der Prognose und ermöglicht gezieltere Vorhersagen.

Acht verschiedene statistische Modelle wurden analysiert, um eine Basislinie für den Vergleich zu setzen. Diese traditionellen Methoden umfassten AutoETS, Holt-Winters und saisonale naive Modelle. Neben diesen wurden drei fortschrittliche Maschinenlernmodelle verwendet, um ihre Leistung zu vergleichen.

#Implementierungen von Maschinenlernmodellen

Ein vereinfachtes tiefes neuronales Netzwerk (DNN) wurde erstellt, das davon ausgeht, dass Datenpunkte unabhängig sind und Muster aus vergangenen Daten verwendet. Merkmale wie saisonale Ereignisse und andere kontextuelle Informationen wurden ebenfalls in den Prognoseprozess integriert. Fortgeschrittene Maschinenlernmodelle, wie NBEATS und Temporal Fusion Transformer (TFT), wurden implementiert, die dazu entwickelt wurden, Zeitreihendaten effektiver zu verarbeiten.

#Die Rolle des Meta-Lernens

Meta-Lernen spielt eine entscheidende Rolle bei der Anpassung von Modellen, um schnell aus vergangenen Erfahrungen zu lernen. Dies ist besonders nützlich in Fällen, in denen spezifische Herkunfts-Ziel-Paare nur begrenzte Daten haben. Durch die Verwendung eines zweistufigen Optimierungsprozesses können Modelle effektiv lernen und Vorhersagen treffen, ohne umfangreiche Neubewertungen.

#Mixture of Experts-Ansatz

Der Mixture of Experts-Ansatz ist darauf ausgelegt, das beste Modell für jedes Paar von Herkunft und Ziel auszuwählen. Dieser Ansatz ermöglicht es Airlines, die Stärken verschiedener Modelle zu nutzen und sicherzustellen, dass die Vorhersagen so genau wie möglich sind. Er konzentriert sich darauf, Vorhersagefehler für verschiedene Routen zu minimieren, indem das am besten geeignete Modell basierend auf der Leistung ausgewählt wird.

#Leistungsbewertung der Modelle

Um die Effektivität der Prognosemodelle zu bewerten, wurden verschiedene Kennzahlen verwendet, darunter Root Mean Square Error (RMSE) und Normalized Root Mean Square Error (nRMSE). Die Ergebnisse zeigten, dass Maschinenlernmodelle besser abschnitten als traditionelle statistische Modelle und die Vorteile der Einführung fortschrittlicher Techniken belegten.

#Erkenntnisse aus Experimenten

Die Experimente zeigten, dass Maschinenlernen die Genauigkeit von Mittel- bis Langfristprognosen verbesserte. Das Mixture of Experts-Rahmenwerk zeigte erhebliche Vorteile, indem es die Stärken sowohl statistischer als auch maschineller Lernmodelle kombinierte, um die Gesamtprognoseleistung zu verbessern.

#Zukünftige Richtungen

In Zukunft gibt es Pläne, dieses Prognoserahmenwerk zu erweitern, um zusätzliche Zielvariablen einzubeziehen, die die Entscheidungen der Airlines beeinflussen. Es besteht auch die Absicht, neue Methoden zu erkunden, um einfachere Modelle in den Prognoseprozess für verbesserte Genauigkeit zu integrieren.

Ein weiteres Ziel ist der Aufbau eines Systems zur Messung der Umsatzwirkung durch die Verwendung dieser verbesserten Prognosetechniken. Dies wird helfen, die Wirksamkeit des Ansatzes bei der Entscheidungsfindung in der Luftfrachtbranche zu validieren.

#Fazit

Diese Studie zeigt, wie maschinelles Lernen die Mittel- bis Langfrist-Nachfrageprognose in der Luftfrachtbranche verbessern kann. Die Ergebnisse weisen auf das Potenzial dieser fortgeschrittenen Modelle hin, die Entscheidungsprozesse in einem Bereich zu verbessern, der oft unvorhersehbaren Herausforderungen gegenübersteht. Die Einführung solcher Techniken kann zu effizienteren Betriebsabläufen führen, was letztendlich sowohl den Airlines als auch ihren Kunden zugutekommt.