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A transformação digital: ameaças e oportunidades para a TAP

Já foi há pelo menos dez anos que se utilizou pela última vez um bilhete de papel para uma viagem de avião. O Bilhete Eletrónico, que veio abrir inúmeras portas – como fazer o Check-in online –, é hoje algo insubstituível.


Reforma do Bilhete de Papel – IATA, Istambul, 2008

Este é apenas um de uma infinidade de simples exemplos que refletem a importância da digitalização atualmente, demonstrando não só a naturalidade com que acontece mas também o seu potencial. Este artigo tem então como objetivo desmistificar alguns conceitos recorrentes hoje em dia e, de uma forma genérica, promover a consciencialização da importância da digitalização na indústria aeronáutica. ​

 

Big Data, Artificial Intelligence, Machine Learning ​​

Antes de mais, é relevante descrever um conjunto de termos diretamente relacionados com todo este movimento de transformação digital. Big Data, Artificial Intelligence, Machine Learning... São tudo buzzwords recorrentes nos dias que correm. Mas o que é que realmente significam? Qual é realmente o seu potencial?

De uma forma sucinta, o Big Data consiste na quantidade cada vez maior de dados disponíveis, e que cada vez mais têm vindo a ser explorados (data mining) para extrair informação e conhecimento. O princípio por detrás deste conceito é que, quanto mais soubermos sobre determinada situação ou mais vezes a tivermos presenciado, mais consistentemente conseguiremos prever o que se irá suceder ou como a situação se irá desenrolar.

Este termo tem vindo a ganhar grande tração devido à facilidade de acesso no mercado a fontes de dados digitais, como são os computadores, os dispositivos móveis, as câmaras, microfones, internet, e os sensores de tudo e mais alguma coisa, num mundo de dispositivos conectados, vulgo Internet of Things (IoT).

A análise de bases de dados cada vez maiores permite, então, identificar padrões e tendências de uma forma​​​ cada vez mais completa e precisa e, portanto, retirar conclusões cada vez mais representativas da realidade.

No entanto, quantidades gigantes de dados acarretam algumas dificuldades, em particular no que diz respeito à sua análise, uma vez que as plataformas convencionais já não o suportam. ​

A solução envolve recorrer ao conceito de Inteligência Artificial (IA), que ambiciona o desenvolvimento de criaturas inteligentes. Apesar deste conceito não ser particularmente relevante para já, um dos principais campos dentro deste é o de Machine Learning, que é uma resposta ao problema. Este campo tem especial relevância, uma vez que o seu conceito assenta no desenvolvimento de algoritmos que são progressivamente e continuamente “treinados” para melhorar a sua precisão. E este “treino” é, precisamente, conseguido alimentando o algoritmo com dados.

 


 Relação entre os conceitos do futuro

 

Big Data na Indústria Aeronáutica ​​

Como em tudo, a indústria aeronáutica também está a começar a mobilizar-se no sentido de acompanhar esta corrente para se tornar numa indústria Data-Driven, tomando decisões suportadas por dados derivados das diversas fontes envolvidas: MRO, Operadores, Fabricantes, Aeroportos... ​​

Esta mobilização pode ser traduzida, entre outros, em melhorias na eficiência operacional e reduções de custos operacionais para os operadores, melhorias na experiência de viagem para os passageiros, e até na otimização de processos logísticos entre operadores e fornecedores. Ken Sain, Vice-presidente de Digital Aviation & Analytics da Boeing Global Services, refere que a revolução digital poderá, direta ou indiretamente, traduzir-se em melhorias de eficiência na ordem dos 10 por cento, o que é o equivalente à introdução de aviões de nova geração na frota de uma companhia aérea. ​​

Num de vários exemplos, em 2014, a United Airlines adotou este movimento ao recolher e analisar dados relacionados com os padrões de compra de voos dos clientes, e verificou um aumento de 15% nas suas vendas online, ao oferecer uma experiência personalizada aos clientes. A Delta Airlines, por sua vez, investiu numa aplicação que permite aos passageiros monitorizar a localização das suas bagagens usando tecnologia RFID (Radio Frequency Identification). Esta aplicação foi testada em voos entre Londres e os Estados Unidos e demonstrou resultados com 99,9% de sucesso, levando a reduções significativas de custos de compensação a clientes e aumento dos níveis de satisfação dos mesmos. ​​​​

Paralelamente, é difícil imaginar a utilização de drones na manutenção de uma forma robusta; no entanto, a EasyJet tem já vindo a explorar este potencial, nomeadamente na inspeção e identificação de danos relacion​ados com Lightning Strikes, recorrendo a bases de dados de referência recolhidas. No final do ano passado, Gary Smith, Responsável de Engenharia da EasyJet, indicou que esta tecnologia foi “testada com sucesso” e pretende que seja utilizada de uma forma regular nos próximos anos, inicialmente, nos dois hangares de manutenção no Reino Unido, mediante aprovação da UK Civil Aviation Authority.

 Utilização de drones nas inspeções da EasyJet


Compreende-se, através de simples exemplos como estes, a importância dada cada vez mais aos dados, e a importância que uma recolha consistente, acessível e generalizada de dados tem para a modernização e a competitividade de uma organização. No entanto, segundo Stan Deal, CEO da Boeing Global Services, apesar de a digitalização ter, de facto, o potencial de reduzir significativamente custos de operação, o fator mais importante pode ser a própria sustentabilidade da organização. ​​

De acordo com Christopher Rospenda, especialista de IoT na aviação na IBM, ainda menos de 10% de dados são utilizados atualmente. No entanto, apesar de a consolidação de mecanismos de recolha de dados possa ser promissora por si só, é necessário fazer alguma coisa com ​estes dados. Sucintamente, transformar conhecimento tácito recolhido em conhecimento explícito. E é nesta perspetiva que começam a ser recorrentes nomes como IBM, Amazon, Microsoft ou G​​oogle a entrar nesta indústria, devido à sua expertise na recolha, gestão e interpretação de dados. Por exemplo, a Singapore Airlines iniciou recentemente uma colaboração com a Rolls-Royce e a Microsoft para obter melhores ferramentas de predição e melhorias na disponibilidade operacional dos motores. Similarmente, a Pratt & Whitney tem vindo a consolidar a sua relação com a IBM para desenvolver a qualidade dos produtos recorrendo a ferramentas de data analytics. A própria AIRBUS, no seu movimento de acompanhamento desta revolução digital, foi pesquisar e encontrou na Google o especialista que veio desempenhar a função de Chief Technical Officer para o Grupo AIRBUS.

 ​Transformação dos dados para o sucesso

​Assim sendo, as organizações têm vindo a trabalhar no sentido de desenvolver soluções para os três maiores desafios nesta era: (1) a recolha estruturada de dados/informação e o acesso aos mesmos em tempo real; (2) as ferramentas necessárias para analisar e interpretar estes dados, para (3) tomar decisões estratégicas suportadas pelas tendências que os dados demonstram.


Transformação Digital numa MRO

A digitalização consiste, então, num primeiro passo nesta transformação, ao permitir uniformizar uma série de processos e recolher toda ou grande parte da informação envolvida, de uma forma acessível e eficaz.  ​​

Esta transformação é, naturalmente, um processo lento, considerando a natureza altamente regulatória da indústria, considerando também as questões que surgem da segurança dos dados. No entanto, é possível e traz, por si só, benefícios operacionais para a organização – ou, quanto mais não seja, a promoção de uma cultura paperless.

 


Informação em papel vs. informação digital​​

 

Processos como o phase-in de aviões que vêm de outros operadores, que envolvem, nomeadamente, a análise de dezenas de caixotes com documentos e históricos de manutenção, seriam exponencialmente mais simples e eficientes se fosse possível a transferência de informação de uma forma digital.

Similarmente, a digitalização das Cartas de Trabalho nas tarefas de manutenção, incluindo, por exemplo, assinaturas digitais, acesso a um manual de manutenção integrado na plataforma, e armazenamento automático, eliminando a necessidade de as digitalizar manualmente, pode levar a aumentos de produtividade muito significativos.

Por fim, e como mencionado anteriormente, a existência de informação relativa a estes processos de uma forma digital permite realizar este tipo de análise e interpretação dos dados, treinando também algoritmos para aumentar a sua eficácia na identificação de necessidades. ​

O conceito da Manutenção Preditiva é um excelente exemplo representativo de todo o processo, cujos algoritmos idealmente permitem antecipar falhas, ao serem identificadas discrepâncias no desempenho das unidades ou indícios de que estas irão falhar, por análise tendencial. Assim, ao invés de serem seguidos períodos convencionais baseados em taxas médias de falhas, a manutenção é feita de forma preditiva, antecipando-se à ocorrência 

 


Manutenção reativa vs. manutenção preditiva​​

 

É relevante acrescentar que, apesar de ser essencial a transformação da informação encontrada no papel e nos processos em dados estruturados, existe também uma terceira fonte, menos tangível mas igualmente importante: a experiência acumulada pelos profissionais. Especialmente numa organização como a TAP ME, cuja qualidade dos profissionais é reconhecida a nível internacional, o aproveitamento de todo este conhecimento empírico tem um valor incalculável que, atualmente, acaba por ser em grande parte desperdiçado ao não ser transmitido de uma forma estruturada.

Matthew Evans, Vice-presidente da área de Transformação Digital na AIRBUS, descreve que a expansão do Big Data na Manutenção será dividida em três fases: ​

1. Utilização de ferramentas de Monitorização de Integridade (Health/Condition Monitoring) e de Manutenção Preditiva para eliminar progressivamente a ocorrência de eventos que requerem manutenção não programada (unscheduled events). Evans prevê que, até 2025, os operadores conseguirão atingir o objetivo “Zero AOG”;

2. Desenvolvimento progressivo destas ferramentas, que permitirá atingir níveis de robustez tão elevados que será eliminada a necessidade de efetuar C-check periódicos, otimizando a utilização das aeronaves por deixar de ser obrigatório recorrer a estes grandes períodos de imobilização; ​​​​

3. Terceira e última fase, onde os manuais de manutenção serão documentos dinâmicos baseados integralmente no próprio avião, sendo que todas as Checks e intervalos serão baseados no histórico operacional do avião.

Por exemplo, fatores como a condição do equipamento ou condições climatéricas afetam o desempenho de um voo, como o consumo de combustível. Sabendo-se de que forma é que esta influência tendencialmente ocorre, os operadores poderão, também, otimizar a utilização da frota ao conseguir identificar, dentro de uma sub-família, o número de cauda mais adequado para cada voo. Similarmente, conhecendo o planeamento de Checks de uma dada tail, pode ser elaborado um plano de operação para realizar determinadas rotas de forma a maximizar as horas e os ciclos de voo do avião. ​​

Neste sentido, os principais agentes nesta indústria têm vindo a renovar os seus modelos de negócio e a desenvolver soluções cada vez mais robustas e completas nesta temática do Big Data. Por exemplo, a AIRBUS, com a colaboração da empresa tecnológica Palantir, lançou a plataforma Skywise, que incide na efetivação da digitalização para o operador. Laurent Martinez, Responsável pela área de Serviços da AIRBUS até junho de 2018, prevê uma redução na ocorrência de interrupções operacionais em cerca de 30% através da utilização de algoritmos de Predictive Maintenance, e reduções de consumos de combustível em cerca de 5%. Similarmente, a Boeing desenvolveu a plataforma AnalytX, e a Lufthansa Technik a Aviatar.

 

 

Plataforma Skywise da AIRBUS​​

De acordo com o CEO da Embraer Services & Support, Johann Bordais, “whether you like it or not, this revolution, this disruption, is going to take place.”

A diferença reside, então, entre as organizações que são suficientemente ágeis e procuram ativamente acompanhar esta mudança de paradigma, reavaliando os próprios modelos de negócio para se manterem competitivas, e as que se limitam a ver o avião passar e que acabarão por se tornar eventualmente irrelevantes no mercado moderno.

 

Janite Parmanande

Inovação e Desenvolvimento – Especialista de Inovação da TAP ME ​

 

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