在新冠疫情大爆發(fā)之后，航空公司一直面對著天氣惡劣、空中交通管制員減少、飛行員短缺等問題，導致2022年航班取消數(shù)量增長到空前的水平。根據(jù)路透社的報道，美國今年1月到7月期間有超過100000個航班被取消，比疫情前增加了11%。

作為全球最大的航空公司，美國航空公司（American Airlines）正在轉向利用數(shù)據(jù)和分析盡量減少中斷并簡化運營，旨在為旅客提供更順暢的體驗。

美國航空公司執(zhí)行副總裁、首席信息官Maya Leibman

即將離任的美國航空公司執(zhí)行副總裁、首席信息官Maya Leibman說：“無接觸、無縫、無壓，這一直是我們的愿景，但是我們遺留的系統(tǒng)和基礎設施很難實現(xiàn)這一點。隨著我們開始推進現(xiàn)代化，我們朝著這個愿景邁出了越來越大的步伐。未來，也許機場就變成了Sky-Stops，就像是普通巴士車站一樣，不需要花費多少精力，你只需要到達、登機就行了?！?/p>

Leibman在今年9月1日卸任，接替他的是執(zhí)行副總裁、首席數(shù)字和信息官(CDIO) Ganesh Jayaram，他負責推動這家擁有86年歷史的航空公司進行重大轉型，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的決策。

“我們踏上轉型之旅已經有幾年的時間，在疫情爆發(fā)之前，我們就實施了產品化的思維，圍繞著新開發(fā)的產品進行了重組，這對我們的團隊來說是一個巨大的改變。但是，正是因為2019年我們以產品為導向的DevOps企業(yè)文化奠定了基礎，因此我們能夠調整工作重點并且重新確定優(yōu)先級，快速解決與疫情相關的乘客問題，例如讓乘客更容易使用因為航班取消產生的旅行積分?！?/p>

Leibman指出，美國航空公司是全天24小時運營的，世界各地一直都有飛機在飛行中。

“我們身處于一個產品在生產過程中就被消費使用的行業(yè)，最大的挑戰(zhàn)就是把這些數(shù)據(jù)轉化為可操作的洞察，讓我們在這個全年無休的環(huán)境中輕松無縫地實時采取行動?！?/p>

步入云端

所幸的是，Leibman有一張王牌。美國航空公司企業(yè)技術副總裁Poonam Mohan負責督管公司很多的人工智能和數(shù)據(jù)分析計劃，為Leibman實現(xiàn)愿景打下了基礎。

“我們把主要的數(shù)據(jù)平臺遷移到云端，部署了數(shù)據(jù)中心用于支持客戶和運營，這些系統(tǒng)可以使用來自這家全球最大的航空公司的很多大型實時數(shù)據(jù)，不僅可以用于了解過去事件如何給公司帶來影響，還可以讓我們在事件發(fā)生的時候改善客戶和運營結果?！?/p>

Mohan指出，她的團隊同時還創(chuàng)建了DataOps框架，這些框架加強了公司獲取和使用新數(shù)據(jù)的能力，并且只需數(shù)個小時，而不是長達數(shù)周。

美國航空公司還和微軟展開合作，使用Azure作為應用和關鍵工作負載的首選云平臺。微軟把人工智能、機器學習和數(shù)據(jù)分析應用到美國航空公司運營的方方面面，從減少滑行時間（每年節(jié)省數(shù)千加侖的噴氣燃料，并為乘客提供額外的時間來進行下一次飛行）一直到為維護人員、地勤人員、飛行員、乘務員和登機口代理人員真正實現(xiàn)實時信息的觸手可及。

“當疫情剛開始的時候，由于旅行禁令的實施，我們突然要取消數(shù)千個航班，所以向由于疫情取消旅行計劃的乘客做了大量退款?？蛻舴沾硪獞獙Χ嗟昧钊穗y以置信的退款操作，所以我們使用了機器學習、自動攝取和處理功能，來幫助我們更快速遞處理乘客的退款，”Mohan舉例說。

在滑行時間方面，美國航空公司的達拉斯-沃思堡機場(DFW)樞紐部署了智能登機門程序，可以提供對數(shù)據(jù)點的實時分析，例如路線和跑道信息，自動把最近的可用登機口分配給到達的飛機，減少登機門規(guī)劃人員的手動參與，使得每天飛機滑行時間縮短了10小時。

美國航空公司正在著手將他們的戰(zhàn)略運營工作負載（包括數(shù)據(jù)倉庫和幾個遺留應用）遷移并集中到Azure上的一個運營中心，據(jù)稱這將有助于節(jié)省成本、提高效率和可擴展性，并朝著可持續(xù)發(fā)展目標邁進。

Mohan說：“我們專注于公司各個職能部門的自動化，例如機器人流程自動化讓我們能夠對財務、客戶忠誠度、收入管理、預訂和人力資源等大量重復性手動流程實現(xiàn)自動化，此外，將自動化與機器學習相結合進行自然語言處理，對于幫助解決很多面向客戶的問題來說是非常有效的?！?/p>

企業(yè)文化的重要性

Mohan還指出，美國航空公司目前在數(shù)字孿生和人工智能幫助運營和增強客戶旅行體驗方面還剛剛起步，今年春季開始啟動的兩個機器學習項目包括HEAT（Hub Efficiency Analytics Tool）和前面提到的智能登機口項目。

HEAT項目已經在嚴重雷暴天氣下發(fā)揮了重要作用，該工具可以分析多個數(shù)據(jù)點，包括天氣狀況、載客率、客戶連接、登機口可用性和空中交通管制情況，幫助美國航空公司協(xié)調數(shù)百個航班的出發(fā)和到達時間。

Mohan說：“到目前為止我們對取得的成果很滿意，因為該項目減少了天氣事件期間的航班取消數(shù)量，雖然顧客可能會延誤，但我們能夠將他們送到目的地，而不是取消他們的航班?！?/p>

至于DFW智能登機口項目，Mohan表示，今年3月份美國航空公司能夠為每個航班節(jié)省近兩分鐘的滑行時間，總計每天達到10小時。

她說：“我們已經把艙門分離超過25分鐘的情況減少了50%，這和很多我們必須應對的場景是直接相關的：例如我們的航班實際上早到了，但我們在停機坪上等待登機口清理干凈。把前一班航班起飛和下一班航班抵達之間的時間分開，這么做可以減少這種令人感到焦慮的情況?！?/p>

Mohan表示，該項目還幫助他們把“近距離”登機口變更次數(shù)減少了50%，這種情況對于那些不得不趕往變更登機口的乘客來說尤其煩人。

為了在整個IT部門以及公司更大范圍內推動這些變革，就需要建立和維護正確的企業(yè)文化。Leibman指出，她有一整個團隊致力于公司內部的交付轉型，該團隊的主要重點是圍繞持續(xù)學習建立企業(yè)文化，讓業(yè)務合作伙伴采用DevOps和基于產品的實踐方式。在公司內部，他們開發(fā)了一個名為“Hangar”的沉浸式訓導環(huán)境，為產品團隊與訓導密切合作創(chuàng)造空間。

“我們還一直在構建一個名為Developer Runway的開發(fā)者體驗平臺，為我們的開發(fā)人員構建和交付應用創(chuàng)造一種無摩擦的體驗?！?/p>

該平臺讓團隊能夠構建和公開他們的服務，整個技術組織直接使用Runway平臺，然后開發(fā)人員社區(qū)能夠利用平臺上公開的內容來簡化他們的交付體驗。

“大企業(yè)面臨的難點在于人們喜歡一致性、標準性和可預測性，所以各種流程圍繞就是這些建立起來的，就像一道阻礙創(chuàng)新的柵欄，我們不能招聘來員工卻讓他們限制于一個很小的圈子里，讓他們永遠無法實現(xiàn)我們招聘他們需要達到的目的。作為領導者，我們需要有判斷力來理解這一點，那就是雖然我們需要標準性和一致性，但我們不能以犧牲人們發(fā)揮最好想象力、盡情創(chuàng)造全新的、創(chuàng)新的方法為代價——不僅僅是關乎我們正在做的事情，還有我們做事情的方式。