我们可以为您解决航空业的核心问题
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停机位分配
不同国家、航空公司和机型的航班需要分配不同的航站楼和停机位, 航空人工智能大模型(AIGC)使用最先进的优化求解算法,提高分配效率,提升近机位利用率,实现停机位的智能分配。
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机场班组排班
机场存在各种类型的服务班组,日常排班复杂,人工排班难度大,时间长。并且容易出现资源配置不均匀,任务不公平等现象。航空人工智能大模型(AIGC)根据航班动态信息实时调整人员指派,实现机场人力分配优化。
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客流态势监控
客流的分布态势是机场安保的重要基础。但目前机场内客流态势监管手段少,特别是节假日容易造成旅客滞留,存在一定安全隐患。航空人工智能大模型(AIGC)通过实时分析视频流及WiFi节点数据,识别区域客流拥挤,避免安全隐患。
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航班排班及恢复
航空人工智能大模型(AIGC) 从飞机、乘客、航程、航线网络等维度建立特征模型,预测航班和航线客流,达到整个航线网络优化。并且实现航班延误后的航班、机组和乘客快速及自动恢复,提高决策效率。
北京首都国际机场
中国第一、世界第二大机场
50秒内刷新1700架次航班的停机位安排
廊桥利用率提高10%,相当于每天有2万名旅客不用再乘坐摆渡车,总计节省约5000小时