Transformando la recuperación operacional con analítica avanzada e inteligencia artificial
Utilizando analítica avanzada e inteligencia artificial para identificar eventos de contingencia, comprender su impacto y optimizar la recuperación operacional.
Contexto
El reto
Una importante aerolínea de la región necesitaba comprender cómo se propagaban las contingencias operacionales y cuánto tiempo requería recuperar la normalidad de sus operaciones.
Objetivo
Lo que se buscaba lograr
Desarrollar un modelo analítico que permitiera detectar contingencias operacionales, medir su impacto y entender los factores que afectan la recuperación de la operación.
Solución
Cómo se estructuró la respuesta
Se desarrolló un prototipo analítico capaz de identificar eventos de contingencia, calcular el Time to Recovery (TTR) y detectar relaciones causales entre variables operativas.
Detección de eventos de contingencia operacional.
Cálculo de Time to Recovery (TTR).
Identificación de patrones de propagación de retrasos.
Análisis causal entre variables operativas.
Analítica avanzada para soporte a decisiones.
Impacto y resultados
Impacto cuantitativo
Impacto cualitativo
Cierre
El valor que quedó instalado
La solución establece una base para futuros modelos predictivos, optimización operacional en tiempo real y automatización de la gestión de contingencias.
