Usare il Machine Learning per prevedere la domanda di cargo aereo

La previsione delle serie temporali è fondamentale per prevedere eventi futuri basati su dati passati. Nel settore del cargo aereo, Previsioni accurate possono influenzare notevolmente le entrate, poiché aiutano le compagnie aeree a gestire le proprie risorse in modo efficace. Questo articolo parla di come le compagnie aeree possono usare il machine learning per migliorare le previsioni della Domanda di cargo e prendere decisioni migliori.

#L'importanza di previsioni accurate

Il business del cargo aereo è influenzato da molti fattori, tra cui le condizioni di mercato in cambiamento e il comportamento dei clienti. Prevedendo con precisione la domanda di cargo, le compagnie aeree possono ottimizzare come allocano lo spazio sui voli. Questo aiuta a garantire che non perdano potenziali entrate, soprattutto perché le prenotazioni cargo possono essere imprevedibili e influenzate da eventi esterni come cambiamenti economici e tendenze stagionali.

#Sfide uniche nella previsione del cargo aereo

La previsione del cargo aereo presenta le sue sfide. A differenza dei voli passeggeri, dove la domanda può essere più stabile, le prenotazioni cargo possono fluttuare significativamente. Fattori come le condizioni economiche, le festività e gli eventi globali possono portare a cambiamenti improvvisi nella domanda. Inoltre, le prenotazioni cargo sono spesso parte di accordi a lungo termine che le compagnie aeree devono considerare quando pianificano le loro risorse.

#Un nuovo approccio alla previsione

Considerate queste sfide, i metodi di previsione tradizionali non sono spesso sufficienti. L'aumento dell'analisi dei dati avanzata e delle tecnologie di rilevamento ha creato un'opportunità per implementare tecniche di previsione più efficaci. Questo include l'uso di algoritmi di machine learning che possono gestire meglio le complessità dei dati sul cargo aereo.

#Quadro per la previsione della domanda

Per affrontare i problemi menzionati prima, è stato sviluppato un nuovo quadro di previsione. Questo framework combina diversi modelli statistici e di machine learning per prevedere la domanda di cargo in punti specifici di origine e destinazione. Raccogliendo e preparando dati da varie fonti, le compagnie aeree possono catturare i fattori che influenzano la domanda.

È stato utilizzato un metodo chiamato "mixture of experts". Questo metodo permette di selezionare il modello con le migliori prestazioni per ogni campione di dati in base alla performance passata. Questo approccio mirato aiuta a migliorare l'accuratezza delle previsioni.

#Applicazione nel mondo reale

La ricerca è stata condotta in un contesto reale con un importante vettore di cargo aereo. I metodi sono stati testati in diversi segmenti di mercato e i risultati hanno mostrato che questo nuovo approccio ha superato le tecniche di previsione tradizionali utilizzate nel settore. Ha fornito spunti utili, consentendo alle compagnie aeree di allocare capacità e prendere decisioni strategiche basate su previsioni affidabili.

#Il ruolo della previsione a medio termine

La previsione a medio termine si riferisce alla previsione della domanda sei mesi in anticipo. Questo lasso di tempo è critico poiché aiuta le compagnie aeree a pianificare meglio le loro allocazioni di cargo. Possono essere stabiliti contratti tra compagnie aeree e spedizionieri per garantire spazio per il cargo, aumentando la affidabilità e la soddisfazione del cliente. Tuttavia, le fluttuazioni del mercato possono ancora creare sfide, richiedendo flessibilità nella gestione di questi accordi.

#Fattori che influenzano la stima della domanda

Stimare la domanda nel settore del cargo aereo implica considerare vari fattori. Questi includono l'origine e la destinazione delle spedizioni, i tipi di prodotti spediti e gli eventi che possono influenzare la domanda. Ad esempio, in periodi specifici, come le festività, si registra un aumento dei volumi di cargo per articoli specifici, come fiori o elettronica, in base a tendenze e comportamenti dei consumatori.

#Considerazioni sulla rete aerea e capacità

Le compagnie aeree operano tipicamente secondo un modello hub-and-spoke, instradando i voli attraverso hub centrali verso varie destinazioni. Nel cargo aereo, l'attenzione è maggiormente rivolta ai punti di origine e di destinazione. Per ottimizzare la logistica, le compagnie aeree devono valutare la capacità dell'intera rete. Ciò significa considerare sia i voli passeggeri che quelli cargo per garantire un uso efficace delle risorse.

#Il processo di previsione

L'obiettivo di questo nuovo approccio alla previsione è prevedere la domanda totale di cargo in termini di peso, volume e entrate per ogni settimana su vari abbinamenti origine-destinazione nel corso di sei mesi. Per semplificare il problema, si considerano solo le rotte più significative, che rappresentano la maggior parte delle entrate. Questo limita l'ambito delle previsioni e consente previsioni più mirate.

Sono stati analizzati otto diversi modelli statistici per stabilire una base di confronto. Questi metodi tradizionali includevano AutoETS, Holt-Winters e modelli stagionali naïve. Insieme a questi, sono stati utilizzati tre modelli avanzati di machine learning per confrontare le loro performance.

#Implementazioni dei modelli di machine learning

È stato creato un modello semplificato di rete neurale profonda (DNN), che assume che i punti dati siano indipendenti e utilizza schemi dai dati passati. Anche caratteristiche come eventi stagionali e altre informazioni contestuali sono state integrate nel processo di previsione. Sono stati implementati modelli avanzati di machine learning, come NBEATS e Temporal Fusion Transformer (TFT), progettati per gestire i dati delle serie temporali in modo più efficace.

#Il ruolo del meta-learning

Il meta-learning gioca un ruolo cruciale nell'adattare i modelli a imparare rapidamente dalle esperienze passate. Questo è particolarmente utile nei casi in cui determinati abbinamenti origine-destinazione hanno dati limitati. Utilizzando un processo di ottimizzazione in due fasi, i modelli possono apprendere in modo efficace e fare previsioni senza necessità di un riesame esteso.

#Approccio della mixed experts

Il metodo della mixed experts è progettato per scegliere il miglior modello per ogni coppia di origine e destinazione. Questo approccio consente alle compagnie aeree di sfruttare i punti di forza di vari modelli, garantendo che le previsioni siano il più accurate possibile. Si concentra sulla riduzione degli errori di previsione per diverse rotte selezionando il modello più appropriato in base alla performance.

#Valutazione delle performance dei modelli

Per valutare l'efficacia dei modelli di previsione, sono stati utilizzati diversi metriche, tra cui l'errore quadratico medio (RMSE) e l'errore quadratico medio normalizzato (nRMSE). I risultati hanno evidenziato che i modelli di machine learning hanno performato meglio rispetto ai modelli statistici tradizionali, dimostrando i vantaggi dell'adozione di tecniche avanzate.

#Spunti ottenuti dagli esperimenti

Gli esperimenti hanno rivelato che i metodi di machine learning hanno migliorato l'accuratezza delle previsioni a medio termine. Il framework della mixed experts ha mostrato significativi benefici, combinando i punti di forza dei modelli statistici e di machine learning per migliorare le performance di previsione complessive.

#Direzioni future

Guardando avanti, ci sono piani per espandere questo quadro di previsione per includere variabili target aggiuntive che influenzano le decisioni delle compagnie aeree. C'è anche l'intento di esplorare nuovi metodi per integrare modelli più semplici nel processo di previsione per una maggiore accuratezza.

Costruire un sistema per misurare l'impatto delle entrate derivanti dall'uso di queste tecniche di previsione migliorate è un altro obiettivo. Questo aiuterà a convalidare l'efficacia dell'approccio nel prendere decisioni significative nel settore del cargo aereo.

#Conclusione

Questo studio illustra come il machine learning possa migliorare la previsione della domanda a medio termine nel settore del cargo aereo. I risultati indicano il potenziale di questi modelli avanzati per migliorare i processi decisionali in un campo che spesso affronta sfide imprevedibili. L'adozione di tali tecniche può portare a operazioni più efficienti, beneficiando alla fine le compagnie aeree e i loro clienti.