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記事中でも触れられているエアバスのスカイワイズはパランティアとの共同プロジェクトから始まりました。IoTセンサーで単に部品の消耗度をモニタリングするだけではなく、運行情報や空港ごとの人員情報など様々な変数を取り込み、最適なタイミングや場所での部品交換を可能にします。

複数のシステムが併存している、新旧のプレイヤーが入り乱れると言った構図は航空業界に限ったものではありません。今まではテクノロジー(特にソフトウェア活用)と程遠いと思われていた業界ほどここ数年で大きな変化が起こりそうです。
記事中にあるような、航空機の整備に関してビッグデータ的なアプローチはここ10年ほどで進化した部分で、それまでは「故障してから」整備士が直したり部品の交換をしていましたが、今では特定の部品が故障しやすくなるサイクルが分かってきているため、「予防的に」部品を交換して故障をさせない整備を行うことができるようになってきました。航空機の膨大な部品については、そのメーカーが一つ一つに識別番号を付けて正確にトレースする体制が整っていたために、データ解析を行うことができたというのが実態です。
このコロナ禍に際し、航空業界で流行っているのは顧客データの解析です。ANAやエアアジアではすでに顧客データを基にしたスーパーアプリの構想を明らかにしています。特定の会員が、いつどういう時に飛行機を使ったのかは確実に把握しているほか、アカウントの連動状況によってはホテルはどこを使ったのか、またショッピングサイトで何を通販で買ったのか、というデータまで把握しています。あとは掘り起こし方いかんで、会員に飛行機を使った旅行だけではない、新たなプロモーションができるとして、例えばgoogleアナリティクスのような使い方として、そのプラットフォームを提供できると言っています。
あるいは一部の航空会社では、自社でのデータ解析にこだわらず、顧客データを既存のgoogle等のアカウントに紐つけてしまい、解析も他社に任せて、自社では適当なターゲッティングをしたうえでのプロモーションに徹するという会社も出てくるかもしれません。この辺りは航空に限った話ではないのかなとも思います。
ハードウェア特性だけでなく、運行によるデータも集めて、経済性を上げるための提案・仕組みをすることまでが業務範囲になってきている。別に自動車に限った話ではなく、建機などもそう。そして長期でその方が経済性が良いと説明できれば、初期コストの高さなども正当化できる。
これまでは長年の信用など、感覚的な形で価格差が存在したが、それがより定量的になってきていると思う。ただ、取れるデータはメーカー純正のほうが多いと思うので、Aireonのような独立系は何を訴求しどれだけ残れるか?
高い精度の故障予測はメンテナンスタイミングを需要の低い時に調整することで稼働率の最大化に大きく寄与するはずです。車両ならレッカーで済みますが、飛行中の故障で墜落しては目も当てられません。
"新しいデータの最も優れた利用法のひとつは、部品が故障する時期を予測して、メンテナンスを予防的に行えることだという。"